Organisé par Datactivist, les deux jours de rencontres numériques autour de la lutte contre la covid-19 ont été riches en échanges et rencontres. Une partie de l’équipe CovidTracker était présente à ce Hackathon les 23 et 24 avril. Une quinzaine de projets ont été hardiment défendus. Parmi ceux-ci, le simulateur CovidTracker a servi d’appui au projet 3I.
3I- Létalité et durée d’hospitalisation, étude au niveau régional et départemental
Le modèle épidémiologique permet de simuler de façon macroscopique le parcours d’un patient covid-19. De ce modèle peuvent émerger des indicateurs en conséquence des calculs, par exemple la létalité et la durée d’hospitalisation. Existe-t-il des différences régionales ou départementales ? L’équipe projet s’est constituée autour d’une rencontre :
- Docteur Nicolas Bertrand, Praticien DIM, Service d’Information Médicale, UGECAM Alsace
- Philippe Brouard, Ingénieur en informatique, Université de Lorraine
Nous avons choisi de refaire les calculs du début de la première vague, en descendant à l’échelle de deux régions : Grand-Est et Pays-de-la-Loire. Nous ne pouvions pas étudier plus de régions car il y a encore beaucoup de manipulations manuelles avec le simulateur. Les données en entrée sont celle en open-data SI-VIC, puis elles ont été filtrées à l’échelle de ces deux régions. L’idée était de détecter ou pas des différences avec un premier indicateur déjà évoqué sur le blog : la durée moyenne de séjour (DMS). La DMS est une moyenne pondérée prenant en compte 4 scénarios patient covid (court, moyen, long, boucle). La létalité a été étudiée en fin de hackathon. C’est une moyenne pondérée du nombre de décès hospitaliers, 2 scénarios (moyen et long).
Amélioration du modèle de calcul du simulateur
Le travail en binôme avec le Docteur Bertrand a été très bénéfique car nous avons une approche complémentaire. Il connaît bien le terrain, les établissements de l’UGECAM Alsace soignent des patients covid depuis la première vague et on sait que la vague y a été forte. Il a pu identifier un manque dans le scénario patient covid du simulateur CovidTracker : tous les patients en SSR ou USLD ne sortent pas pour retour à domicile. Une partie est renvoyée en hospitalisation conventionnelle quand la situation ne s’améliore pas comme prévu. Le modèle est donc confronté à une boucle et surprise complémentaire il se pourrait que cette boucle corresponde au scénario EXT qui nous a déjà posé question dans l’article sur le bilan des calculs au bout d’un an ! Nous aurions là une explication à ce scénario. Voici comment nous pourrions illustrer cette boucle.
La boucle peut être prise une fois, elle conduit ensuite vers les états (R) retours à domicile, (D) décédé, ou (F) Fault qui est un compartiment qu’il faudrait encore investiguer. Peut-être s’agit-il de patients qui sortent sur une hospitalisation autre que celle de la covid ?
Le modèle produit donc quatre parcours type :
- court, hospitalisation conventionnelle → retour à domicile
- moyen, hospitalisation conventionnelle → soins SSR → retour à domicile
- long, hospitalisation conventionnelle → service de réanimation → soins SSR → retour à domicile
- boucle, hospitalisation conventionnelle → soins SSR → réhospitalisation conventionnelle → retour à domicile
C’est le calcul de la moyenne pondérée de la durée de séjour des quatre scénarios qui permet d’obtenir la durée moyenne de séjour DMS.
DMS et létalité en Pays-de-la-Loire et Grand-est
Les courbes de la situation hospitalière ont été recalculées pour le nombre de patients hospitalisés, le nombre de patients en service de réanimation, le nombre de décès hospitaliers, le nombre de retours à domicile. La boucle a été prise en compte pour la première fois.
Il y avait un intérêt à prendre ces deux régions opposées géographiquement, l’une ayant été très touchée par la première vague et l’autre beaucoup moins. Il y a environ un rapport de 1 à 6 sur le nombre de patients traités, côté Grand-Est le pic des hospitalisations monte à 5000 et côté Pays-de-la-Loire ça monte à moins de 1000. Pourtant du côté des indicateurs qui nous intéressent ici même, il n’y a pas tant de différence que ça. La DMS à l’Ouest est similaire à celle déjà calculée au niveau national, on constate la même hausse au delà de 50 jours pour les malades de la fin de la première vague. La DMS à l’Est est un peu plus forte, elle monte à 70 jours pour les malades de la fin de la première vague. L’Est a non seulement eu plus de cas à gérer, mais aussi des gestions plus longues.
Au niveau de la létalité hospitalière moyenne, l’indicateur comptabilise le pourcentage de décès par rapport aux entrées à l’hôpital pour covid-19. Les calculs montrent que le Grand-Est s’est situé vers 20% et les Pays-de-la-Loire vers 18%. La différence est faible entre les deux régions, toujours en défaveur du Grand-Est, mais surtout il faut remarquer le niveau très élevé de cette létalité ! Pour une maladie qui sature le système hospitalier, c’est énorme.
Un indicateur plus positif : le nombre de vies sauvées
Le ministre des Solidarités et de la Santé Olivier Véran a fait une déclaration au lancement du Hackathon, reconnaissant une belle implication de citoyens pour porter main forte à la lutte. Il a lancé comme un défi l’idée de travailler sur un indicateur qui pourra nous donner un signe positif, il souhaitait avoir une estimation du nombre de vies sauvées grâce à la vaccination. Avec le simulateur CovidTracker, nous aurions pu changer d’échelle pour travailler sur des classes d’âge plutôt que des régions. C’est un prolongement possible du travail mené pendant ces deux jours. Nous avons pu apporter un première réponse rapide grâce au simulateur de la situation dans les EHPAD et EMS. Depuis le mois de février, nous avons détecté un décrochage de la courbe des nouveaux cas détectés dans ces établissements, voir l’article du blog Tenir quatre à six semaines. Le réglage du simulateur a été ajusté depuis pour suivre cette évolution, mais que se serait-il passé si le réglage n’avait pas changé ? Voici les courbes à réglage constant pour la partie EHPAD et EMS.
Nous en déduisons qu’il y aurait probablement eu 16 000 décès de plus dans ces établissements si rien de nouveau ne s’était passé depuis janvier 2021 pour diminuer l’impact du virus. Ça fait un paquet de vies sauvées !
Travail à suivre
Un hackathon ça porte bien son nom : c’est épuisant et à la fin on est content quand même. Je profite de cet article pour dire un grand merci à Nicolas Bertrand, c’était une chance et un plaisir d’avoir pu échanger avec lui. L’amélioration du modèle numérique du simulateur CovidTracker sera reporté pour les nouveaux calculs à l’échelle nationale.
14 autres projets ont lancé et ébauché des idées originales et enthousiasmantes, affaire à suivre !
Philippe Brouard
Travail très intéressant effectivement.
Une question : la boucle de ré-entrée à l’hôpital démarre de soins ou des SSR ?
Puisque notre ministre veut se féliciter des vies sauvées grâce à la vaccination :
peut-on faire une simulation en appliquant la baisse constatée ces 3 dernières semaines sur les nouveaux cas à la courbe des cas sur les 3 premières semaines de février, puis d’appliquer la progression constatée de fin février à fin mars en partant donc de plus bas.
Pour estimer le nombre de cas, puis réa et décès par proportion, si la fermeture des écoles décidée fin mars avait été appliquée fin janvier comme recommandé.
Je suis curieux de connaitre le nombre de vies éventuellement sauvées ainsi, ou le pic en réa début avril en partant en gros de 15.000 au lieu de 22.000 cas journaliers.
Bonjour Pierre. Au sujet de la boucle, pour l’instant c’est une simple réorientation d’une partie du groupe de patients qui sortent de SSR. C’est à améliorer car il faudrait sans doute créer une nouvelle variable pour prendre un compte un nouveau délai de sortie: celui-ci est certainement plus court que pour la sortie vers retour à domicile.
Au sujet de modélisations avec des scénarios « si ça c’était passé autrement », ça serait possible d’ouvrir des possibilités, mais quel crédit leur apporter (sans compter que ça prend du temps) ? C’est certains qu’avec moins de cas ou avec une vaccination plus rapide et plus tôt, il y aurait moins de difficultés en ce moment et moins de décès. La stratégie gouvernementale de gestion de la crise a fait un arbitrage sanitaire/économique/scolaire/universitaire où l’aspect sanitaire se situe à l’état saturé en capacité et en temps. Le Président a-t-il abandonné sa conception d’il y a un an: « nous sommes en guerre »? Je ne l’ai pas entendu dire que la guerre est finie. Donc pour tenter de mieux comprendre la stratégie, j’imagine que la guerre c’est forcément lié à des morts, ça fait des dégâts. C’est une stratégie de guerre, qui peut aussi poser des questions, comme tout choix stratégique.
Allons encore un peu plus loin dans la métaphore : « Le Chemin des Dames est un plateau calcaire ». Je tire cette phrase de l’article wikipédia sur la bataille du Chemin des Dames. C’était il y a un peu plus d’un siècle, pendant la première guerre mondiale. C’est aussi une histoire de « plateau haut » qui a fait beaucoup de victimes (en quelques jours à cette époque). Toute proportion gardée, la stratégie d’occupation du plateau haut me fait un peu penser à cette guerre de tranchée qui s’enlise, se passe mal, et ne parvient que difficilement à trouver une issue. Comment s’est elle terminée il y a 100 ans? Dans l’article wikipédia on lit qu’une offensive frontale avec du matériel nouveau, plus rapide, plus léger, protégeant les fantassins, a permis de prendre le dessus sur l’armée ennemie. Et bien finalement, cette métaphore de la situation actuelle n’est pas si décalée que ça, non?
a vous écouter, ce n’est pas compliqué, le variant indien va déferler sur le …monde car je ne vois pas pourquoi il éviterait le reste de la planète et se centrerait sur la seule france car au cas où vous ne le verriez pas, l’ensemble des pays « revivent ». Si ce variant que vous voyez toucher les plus jeunes, ce qui au vue des données ne semble pas si évident. L’inde n’ayant jamais vraiment connue au regard de sa population une vraie vague épidémique et ce qui semble se passer en inde est un véritable tri à l’hopital donc on hospitalise en nombre les plus jeunes, comme au brésil et les plus âgés attendent dehors. Ce qui me gène le plus dans votre lettre à un ministre que je n’apprécie pas est votre vérité qui semble évidente et si effectivement les hopitaux souffrent, il en est de même pour beaucoup d’autres secteurs et quoi que l’on puisse en dire, le nombre de patients en réa semble être comme étouffé face aux souffrances économiques et psychologiques qui devraient se faire jour en …automne alors que le variant indien n’aura « probablement » aucun impact car la vaccination et l’immunité collective devraient pouvoir y faire face mais n’étant pas médecin….
J’ai écrit à Olivier Veran, je voulais partager mon courrier avec vous.
Monsieur le Ministre,
Votre mission est difficile et les regrets que je vais exprimer ne s’adressent pas à vous mais à Monsieur Macron. Depuis le début de la pandémie, le Président a pris de mauvaises décisions sanitaires et n’a pas protégé les Français.
Premier confinement retardé d’une semaine, déconfinement raté par « Monsieur déconfinement » : les vacances des Français, sans mesures barrières, multipliant les déplacements et les rencontres, étaient annonciatrices de la deuxième vague. Ce qui était sans compter sur l’apparition du variant anglais, non anticipée en France, malgré ce qui se passait au UK depuis novembre.
Le confinement recommandé par le Conseil Scientifique et la communauté médicale fin janvier a été tristement ignoré alors que la réouverture des commerces fin décembre, pour permettre aux Français de se bousculer dans les grands magasins, puis pendant les soldes de janvier, permettaient aux virus historique et autres variants de se répandre.
Tandis que les Anglais et les Israéliens choisissaient d’associer confinement strict prolongé et vaccination accélérée, nous temporisions et perdions des vies tout en gagnant des variants. Non sortis de la deuxième vague, nous accueillons aujourd’hui le variant indien. Nos amis soignants sont débordés, après un an de soins et de morts. Eux aussi ont payé un lourd tribu à la maladie ou sont en burn-out, d’autres ont démissionné. Que reste-t-il de notre armée ?
Ce qui marche, et vous le savez mieux que quiconque, c’est le confinement strict de 6 semaines minimum ASSOCIÉ à la vaccination accélérée. C’est le seul moyen de prendre de vitesse le virus.
Nous savons où va le Titanic bientôt chargé de variant indien. Si ce variant indien n’est pas étouffé par le variant anglais ou un autre, il est certain que nous allons heurter l’iceberg. Et cette fois-ci ce sont nos jeunes qui vont sombrer. Il faut environ 3/ 4 mois pour qu’un variant domine. Et le Président commence à déconfiner par étapes ? Je vous souhaite beaucoup de courage, beaucoup d’esprit de persuasion, un bel été et surtout, un bel automne…
Bien confraternellement.
Docteur Edith Cariou
Bonjour Edith,
Votre message a bien sur une portée politique dans sa forme mais je voudrais réagir sur quelques éléments de fond.
– Le premier confinement aurait il du avoir lieu plus tôt : sans doute, mais c’est oublier que seule la Chine avait les ‘vraies’ informations à ce moment là. Il nous a fallu attendre le triste exemple de l’Italie pour comprendre la gravité exponentielle de la situation (x2 tous les 6 jours). Car une exponentielle, c’est plat au début…
– Le 1er déconfinement est-il raté : tout dépend des critères qu’on se donne. Les français qui sont partis en vacances et l’industrie du tourisme seraient certainement en désaccord avec vous. Mais le point de fond est que sauf à mettre le pays sous cloche (peu de pays peuvent faire ça : des iles, des pays totalitaires), une deuxième vague (mêmes causes produisant les mêmes effets) était inévitable si le virus résistait à l’été. Les modèles d’Imperial College l’annonçaient dès Avril 2020. Le seule question étant : Quand ?
– Le variant anglais (tout comme les autres) n’est pas stoppable car il est plus infectieux que le FR. Les mesures de freinage vont équitablement freiner tous les virus, mais les ‘parts de marché’ du virus anglais ne peuvent qu’augmenter. Inexorablement.
– Les avis scientifiques ont malheureusement été souvent brouillés (épisodes Raoult & consor au début, déclarations fantaisistes de l’APHP sur le nombre de lits en réanimation il y a à peine 1 mois). Les avis du conseil scientifique ont été en grand partie suivis néanmoins et heureusement (couvre feu du 18 Janvier : la vraie mesure efficace de ce début d’année). Ces avis ne sont néanmoins pas exempts de critique : jusqu’à l’avis du 11 Mars (page 15), ils ne prenaient pas en compte l’effet ‘stop contagion’ des vaccins, par excès de prudence de Pasteur sans doute. Les projections faites en Janvier et Février (sur la base d’une hypothèse de ‘stop contagion’ à 0 ou 30% selon les études au lieu de 90%) menait donc à des projections de pic bien trop pessimistes, pour ne pas dire complètement fausses.
Pas simple donc.
Il me semble que le vrai sujet (et là ça n’est qu’un avis), est : fallait-il engager l’hôpital à saturation (120% en France, 155% en IdF) pour préserver un peu l’économie et les écoles en contrepartie.
Ces médecins qui ne voient que leur problème sanitaire et pas toute notre société qui s’effondre sous le coup des mesures de confinement dont n’a jamais prouvé l’efficacité, mais dont les dégâts sont considérables, ça devient très fatigant. Occupez vous donc à soigner vos malades et posez vous des questions sur le poids de Bigpharma dans la gestion de cette pandémie : blocage des traitements, utilisation criminelle du remdesevir….Si le gouvernement déconfine c’est juste parce qu’il sent bien que la société de toute façon n’en supportera pas plus! Si vous ne l’avez pas compris c’est que vous êtes complètement hors sol….
Juste une remarque, il y a effectivement des cas où le malade reste à l’hôpital pour une autre pathologie. Certains malades ont eu la Covid alors qu’ils étaient traités dans un autre service. Ceci pourrait entrainer des petits écarts mais peut être l’avez vous déjà pris en compte.
Le nouveau diagramme de calcul est intéressant.
Bonjour ffrancis. Je dirais que la « (F)ausse sortie » est modélisée par l’état F sur le diagramme. C’est pris en compte dans les calculs, mais bizarrement sur le modèle il n’y a que par la boucle que l’accès à F s’effectue. Le cumul de l’effectif F serait d’environ 10 000, à comparer avec 430 000 entrées hospitalières depuis mars 2020, donc environ 2%, selon le simulateur.
Bonjour Philippe,
Très intéressant cette boucle retour !
Avez-vous pu élucider la façon dont santé publique prend en compte cette population ‘boucle’ ?
Comptés dans les lits ‘hospitalisations’ ? (J’ai l’impression que oui)
Comptés comme ‘admission à l’hôpital’ ? (Pas sur que ça soit le cas).
Bonjour JCD
Oui cette boucle est bien prise en compte. C’est en étudiant de près les données de Santé publique France que cette particularité a pointé. Pour dire bref, si on fait la somme des incidences en entrées hospitalières on obtient au 20 avril 454836, alors que le bulletin SPF du 22 avril dit (p. 30) 430835. Il y a un différentiel de 24001 patients, ce qui fait environ 5%. Donc je pense que Santé publique France fait la distinction pour les entrées, en ne comptant pas deux fois les patients qui passent par une boucle de réhospitalisation. Il faut refaire les calculs du simulateur pour essayer de mieux tenir compte de ça, le scénario eXtrange se transformant en scénario Boucle. Affaire à suivre…
Et combien d’année de vie gâchées par les mesures sanitaires? Pour sauver des gens qui pour la plupart seraient morts d’ici peu covid ou pas et dont la qualité de vie était déjà médiocre.
C’est certain que les mesures sanitaires ont gâché la vie de beaucoup de monde.
Il est même certain que certaines mesures sanitaires ont gâché la vie de certains, sans sauver aucune vie en contre-partie (le fleuriste à la Toussaint ou le vendeur de chaussures actuellement pour ne citer que 2 exemples).
Mais réduire les morts du Covid à des gens ayant une mauvaise qualité de vie qui seraient morts d’ici peu quoi qu’il en soit, c’est loin de la vérité.
Et sans mesures sanitaires le système de santé aurait été débordé, bien plus que ce qui c’est passé dans le Grand Est il y a un an. Le « petit » débordement là-bas, c’était déjà une létalité hospitalière plus que doublée (faute de place / matériel / moyens humains), cf courbes un peu plus haut. Donc la même chose en pire et France entière …
Heureusement les mesures de « freinage » (prises parfois à la dernière minute) ont permis d’éviter le mur de la réelle saturation hospitalière, même si en s’en est approché à plusieurs reprises.
Bonsoir à la cantonade, pardon : à l’hackantonade …
Heureux de prendre des nouvelles de cette Arlésienne de l’anniversaire, cette mutine EXT que je vous avais rebaptisée « EXT-range » : la voici démasquée, c’est une sorte de RE-DIGESTION hospitalière et pour filer la métaphore quelque peu vétérinaire (hackarinaire ?) : une RUMINATION…
D’ailleurs l’hosto a souvent comme symbole non une croix (polémique, laïcité vexée), mais un croisillon de pansements, d’où la « panse » (bovine) qui tout naturellement rumine… L’hosto panse, donc il suit …
Trèfle de plaisanteries, comme dirait une génisse dans un pratus de luzerne, passons aux gravités.
Encore un « déconstructeur » qui parle français depuis les States, précisément Cornell University, voici les tapotis extraits de mon calepin txt-uel en cours, à propos :
passages succulents : « la conclusion était déjà contenue dans les hypothèses du modèle » ; « rien d’autre qu’une pétition de principe » ; « la vision héroïque du rôle des épidémiologistes dans la gestion de la pandémie » ; « ce genre d’études semi-tautologiques »
C’est tout frais depuis :
https://www.lefigaro.fr/vox/societe/des-scientifiques-sont-favorables-au-couvre-feu-pour-des-raisons-qui-n-ont-rien-de-scientifiques-20210428
Faire de la science bonne, en humanisme auto-critique avec l’art du doute (zététique), comme plus que jamais face à ce phénomène « irruptif » MalViCo-CoViD, cela doit évidemment faire bénéficier de la première partie de l’adage qui est : ERRARE HUMANUM EST (le savant bon reste humain et mérite le droit au plantage initial).
En revanche oublier de surveiller le statut de l’hypothèse « surcroît de transmissibilité de 59% » quant à l’échelle allant de la meilleure robustesse à la pire fragilité, cela conduit hélas à envisager avec tristesse de reconnaître un cas de « perseverare diabolicum ».
Le chargé de recherches à Cornell a rédigé des explications que nous trouvons suffisamment référencées et plutôt convaincantes.
Qu’en pensez-vous ? Merci de nous entr’aider les uns les autres.
D’une critique foncière l’autre, laissez-moi revenir sur la grande fragilité de l’indicateur « Taux d’incidence » quand il est basé sur un sous-ensemble D(J) les détectés au jour J parmi une population P = 100.000 x p (elle fixée territoriale) mais où la seule robustesse est celle du taux de positivité mesurée tau = C+(J)/p puisque sortant d’une chaîne métrologique en labo où l’intervalle de confiance à 95% est bien contrôlé.
Tandis que D(J) est en grande partie arbitraire, comme on l’a vu en mars où il y a eu tactique de sur-dépistage scolaire pour induire une acceptabilité sur la carbonisation d’un précédent étendard à visée de tactique pré-électorale (la France elle championne du maintien scolaire…). Or le processus de sélection des vivants qui vont être évalués (éventuellement après test sub-métrologique préalable auto, salivaire, etc) avant le requis-officiel PCR (par réaction en chaîne catalysée enzymatique avec polymérase) montre au moins deux catégories de sujets et même si on veut raffiner le « plan d’expérience » : on peut discerner 4 sous-groupes et ce raffinement, moyennant une hypothèse sur le % parmi P de personnes à risque de contamination « au-dessus d’un certain seuil », pourrait améliorer l’estimation du taux d’incidence incluant davantage de non-décelés en quelque sorte « dormants » car asymptomatiques au jour J.
Merci de dire si un développement plus complet de ces hypothèses intéresse.
Bravo pour ce travail d’analyse et de modélisation.
Je ne rentre pas directement dans le thème modélisation. Mais il serait intéressant de savoir à l’heure actuelle parmi les gens en réanimation ou morts le ratio entre vaccinés et non-vaccinés ( 1 ou 2 doses); Ce ratio pourrait donner une indication de l’efficacité de la vaccination; Ces données sont-elles accessibles? Ou pourquoi ne sont-elles pas publiées?
Bonjour DESPAX, à ma connaissance il n’y a pas de détail officiel pouvant dénombrer parmi les décès, ceux des personnes qui avaient reçu des doses de vaccin.
Voilà un exercice bien difficile, évaluer l’effet de la vaccination sur (la mortalité de) l’épidémie. D’autant plus difficile qu’il est quasi impossible de valider la modélisation. Pasteur s’est prêté à ce petit jeu l’an dernier d’ailleurs. Attention au rôle que les politiques veulent vous faire jouer, il vaut mieux éviter les paniers de crabes.
On pourrait aussi bien dans ces conditions élargir la question à combien nous a coûté notre politique sanitaire en nombre de victimes ? La France est dans le top 10 mondial des mauvais élèves. Regardons simplement les cinq pays européens de niveau de développement équivalent : Allemagne, Angleterre, Espagne, Italie et France. En nombre de cas répertoriés par million d’habitants nous battons tous nos voisins.
Au classement du nombre de décès par million d’habitants nous sommes quatrièmes, l’Allemagne faisant largement la course en queue de peloton avec seulement 40% des morts français si j’ose dire. En jouant avec les chiffres on aurait ainsi épargné le cimetière à 66 000 personnes sur 104 000 avec une politique à l’allemande. Cyniquement on pourrait donc mesurer par les chiffres la médiocrité de notre politique sanitaire, ou bien se réjouir que l’on fasse mieux que les anglais qui ont à ce jour 20% de plus de morts que nous. Mais on risque bien de les rattraper avec le temps, car notre réserve de décès, les réanimations, est quasiment au maximum.
En suivant les gaussiennes on peut évaluer chaque vague (je comptabilise la seconde avec la première car très petite). Vagues 1 et 2 : 33 000 morts ; vague 3 (automne dernier) : 23 000 morts ; vague 4 (le plateau de l’hiver) : 38 000, rien que ça ; et vague 5 (les variants) : estimée à 20 000 au moins à ce stade du développement de l’épidémie.
La vaccination nous épargne des décès, mais j’aurais préféré qu’on nous épargne la vague hivernale qui résulte probablement du déconfinement prématuré de décembre; il est hélas toujours trop tard pour refaire l’histoire. Mi mai va correspondre à peu de choses près à la situation de mi décembre dernier, en pire coté réanimation. Donc le pari c’est que la vaccination et les autres mesures empêchent un redémarrage alors qu’on va tenter le diable avec un déconfinement lent mais politiquement inéluctable car le malade économique français a toutes les chances de bientôt mourir guéri peut-être de la Covid.
Au célèbre jeu radiophonique de ma jeunesse l’animateur disait « quitte ou double » ?
Bonjour. Le déconfinement français ne fait que suivre, avec retard, la politique pratiquée en Italie (où la situation sanitaire n’est guère meilleure que la nôtre), aux Pays Bas (où elle est plutôt pire en termes de tendance), en Suisse, en Belgique, en Espagne… Bref, presque partout. Ce déconfinement est devenu économiquement et politiquement inéluctable.
Le risque me paraît modéré pour les raisons suivantes : 1: l’immunité naturelle a bien progressé depuis l’an dernier; 2: la vaccination progresse rapidement; 3: les vaccins ARNm sont les plus utilisés en France et restent relativement efficaces contre les nouveaux variants; 4: le climat estival va aider.
Je ne crois pas du tout aux simulations de Pasteur, erronées depuis 3 mois car surestimant la surcontagiosité du variant anglais (d’ailleurs, si celle-ci était de 60% comme Pasteur le prétend, il est évident que nous serions encore en hausse avec le semi confinement actuel. Or, on voit bien que par rapport à novembre, le variant nous coûte seulement 0,1 point de R). Je pense que le seul risque d’ici septembre (mais il est bien réel) serait que beaucoup de Français ne se fassent pas vacciner alors que les vaccins seront disponibles.
vous dites les choses simplement contrairement à d’autres et vous avez probablement raison
J’ai une question bête:
Le nombre de résidents en Ephad est une donnée quasi finie. La seule augmentation possible est la création de nouveaux lits alimentés par une population vieillissante.
Dans les courbes de contamination on a une variable exponentielle.
celle-ci ne devrait-elle pas tendre vers un plateau?
A un moment il ne devrait plus etre possible que de contaminer les nouveaux entrants qui equilibrent les sorties.
Bonjour Don-Pierre Giudicelli. Votre question n’est pas bête du tout. C’est exact, les contaminations d’un groupe fini des personnes ne peuvent pas avoir une allure exponentielle tout le temps. Au tout début, Lorsque R0 est supérieur à 1, l’épidémie s’enclenche, puis à un certain moment, R-effectif va décroît automatiquement lorsque l’immunité collective approche. Quand R-effectif repasse en dessous de 1 la courbe des contaminations n’est plus exponentielle. Ça c’est le modèle « mathématique ». Dans le cadre du simulateur ici même, la finitude du groupe des résidents en EHPAD et EMS n’est pas prise en compte. Pour être exact, il ne faudrait pas considérer un groupe mais une multitude de groupes disjoints, donc c’est encore plus compliqué.
Au début du mois de février, la baisse de contaminations coïncide avec le moment où l’efficacité du vaccin était attendue (de plus en plus de pensionnaires ayant reçu deux doses). Cette baisse est donc certainement due à la vaccination, et peut être aussi due un peu à un début d’immunité collective, mais sur ce dernier point nous n’avons aucune donnée complémentaire pour le vérifier. Combien il y a-t-il de résident en EHPAD et EMS en France? Quel est le taux d’exposition au virus connaissant ce chiffre? Il faudrait pouvoir investiguer sur ces données.
Bonjour à tous,
Je suis avec intérêt vos travaux et cette schématisation du « process » hospitalier.
Quelques remarques:
Je suis surpris que vous ne creusiez pas les deux flux amenant au décès:
– l’un émanant de la réanimation
– l’autre émanant de l’hospitalisation classique MCO qui est en fait le principal.
Ceci amène à la question récurrente: quelle est la mortalité en réanimation ? Elle était importante au début (60%) et ensuite a heureusement diminuer pour se stabiliser à ? On parle selon les auteurs de 25% ou 36%.
A fin Avril, on avait (chiffres arrondis): 462 000 personnes qui ont été hospitalisés depuis le début de l’épidémie dont 82 000 qui ont dû passer en réanimation. On compte 78 000 décès à l’hôpital.
Sur une telle période de 14 mois, on peut en conclure (en ne prenant pas en compte « l’en-cours » de 7% environ):
– un taux de décès de 17% à l’hôpital pour cause COVID
– si on prend une mortalité moyenne de 40% en réa, ceci donne environ 33 000 décès en réa et donc 45 000 décès hors réa !
Ce chiffre serait encore plus élevé si on retient le nombre donné dans l’article que vous citez: la réa aurait sauvé 57000 vies, ce qui ne ferait que 30% de mortalité en réa depuis le début et donc 53 000 décès hors réa!
D’où une question: quels sont les critères qui font que environ 50 000 patients sont décédés du COVID à l’hôpital sans passer en réa ? et quelles sont leurs « caractéristiques » (sexe, âge, IMC, comorbidités,…) ?
Ceci serait certainement instructif.
Dans cette attente.
Bravo pour vos initiatives. Non scientifique, je parcoure toutefois régulièrement covidtracker, ce qui me permets d’être sérieusement informé.
J’attends avec impatience les suivis sur les populations vaccinées en espérant que l’on vous facilitera la tache du côté des administrations.
J’espère que l’on vous a offert autant de café que de commentaires 😉
Merci encore
Bonjour Renoust
Merci pour votre message et content de vous compter parmi les lecteurs fidèles !