Un tour d’orbite plus tard il est toujours là. Il est le centre de l’attention du monde entier mais à la différence de notre bon soleil, ce SARS-CoV-2 ne réchauffe pas l’ambiance. Nous ne sommes pas vraiment partants pour un deuxième tour. C’est malheureusement un scénario qui s’esquisse, il y a comme un air de déjà vu à l’approche du printemps 2021.
Paramètres du simulateur CT
Regard sur le taux de nouvelles admissions en réanimation
L’article précédent a suscité beaucoup de commentaires et d’hypothèses sur l’évolution différenciée du nombre d’hospitalisations et du nombre de réanimations. Difficile de trancher le débat, mais suivons l’évolution de l’indicateur.
L’indicateur a continué à progresser et se stabilise vers 24% (maximum déjà enregistré en octobre 2020) sur les derniers jours.
Évolution de Reffectif
Le nombre de reproduction Reffectif est resté relativement stable autour de la valeur 1,05 estimée lors de la précédente projection. En conséquence cette projection s’est révélée pas trop mal ajustée par rapport à la réalité, sur le scénario médian. Pour la projection à venir, Reffectif est réévalué à la valeur 1,1 étant donné la tendance ces derniers jours à une augmentation du nombre de nouveaux cas positifs au quotidien.
Estimation du nombre de nouveaux cas positifs à venir
Pour l’ensemble des paramètres du simulateur calés sur leur valeur en cours et en faisant varier l’évolution de Reffectif, les trois scénarios produisent des hypothèses d’évolution des courbes. Pour commencer, projection sur le nombre de nouveaux cas détectés positifs au SARS-CoV-2.
La valeur de 4 500 000 cas est en visée pour la fin du mois de mars. Du côté des EHPAD et EMS, la baisse des nouveaux cas détectés est toujours aussi bien marquée, ce qui révèle une nette efficacité du programme de vaccination.
On semble même apercevoir un possible arrêt de l’épidémie dans le courant du mois d’avril ! C’est presque inespéré.
Situations dans les hôpitaux
Quel est le risque d’être confronté à une nouvelle saturation majeure du système hospitalier ? Le simulateur CovidTracker tente de donner une tendance à venir.
Le flux d’arrivée à l’hôpital ne marquerait pas de ralentissement proche.
Le seuil de 5000 patients en services de réanimation serait difficilement évitable vers la fin du mois de mars. Si Reffectif est abaissé fortement dans les semaines à venir, la modélisation montre qu’une petite bosse est possible pour la charge du nombre de patients hospitalisés.
Situation vis à vis des décès
La progression du nombre de décès en milieu hospitalier se prolongerait sur une droite avec une pente qui reste assez forte. La bonne nouvelle est à voir du côté des EHPAD et EMS où le nombre cumulé de décès pourrait se stabiliser. Ce qui est marquant (et non visible dans le graphique), c’est qu’au niveau des calculs cette bonne perspective est uniquement due à la baisse des contaminations dans ces établissements. La létalité de la covid-19 serait constante aux alentours de 13% des nouveaux cas. Ce qui amènerait à en déduire que la vaccination protège mieux des contaminations que des formes graves.
C’est quand même un bon point pour la vaccination. La sortie de crise repose très certainement sur cette action.
Les Gaussiennes par Daniel Le Breton
Le scénario présenté en début de mois a dû être révisé car les données ont montré qu’il devenait inadapté au fil du temps. En effet la méthodologie consiste à faire correspondre des courbes de Gauss (en cloche) successives pour coller au mieux à la réalité et si celle-ci évolue par rapport aux projections faites alors il faut réadapter les courbes.
Pour se repérer et estimer la hauteur des courbes correspondant aux vagues successives, il faut déterminer pour chaque courbe en cloche le « point d’inflexion » qui se produit lors de la montée de la vague. La croissance n’est jamais exponentielle mais commence par croitre vivement (elle accélère) avant de réduire sa croissance à partir de ce fameux point d’inflexion, elle décélère alors jusqu’au pic. Pour ce faire il faut étudier la dérivée au sens mathématique. Un point d’inflexion correspond à un pic dans la dérivée, et lorsque celle-ci passe ensuite par zéro alors on atteint le pic de l’indicateur que l’on suit (exemple : cas journaliers, personnes en réanimation, etc.).
Il se trouve qu’on observe deux pics rapprochés dans la dérivée quand on suit les cas journaliers. Le premier (flèche bleue) a servi au scénario présenté en début de mois, mais est-ce que le second pic qui arrive trois semaines plus tard serait en fait le bon ? Ce phénomène est peut-être dû à la qualité des données que l’on sait discutable, ou à l’épidémie elle-même car on retrouve ce même double pic en Ile de France, en Hauts de France et en PACA avec un décalage de deux à trois semaines entre les pics.
Pour s’aider à y voir plus clair on peut se référer à un indicateur plus stable comme les réanimations à l’hôpital. On peut appliquer la même méthode des courbes en cloche et il se trouve cette fois-ci qu’on a un pic net dans la dérivée, le 10 mars. Cela se retrouve en Ile de France le 8 mars. Comme les réanimations voient leur pic plus tard que celui des cas répertoriés, il faut donc trouver un compromis qui corresponde à quelque chose près à cet ordre dans les évènements. C’est ce qui a été fait pour produire un nouveau scénario, la courbe pointillée du graphique ci-dessus passant au travers des deux pics observés. Cela conduit alors au nouveau scénario illustré ci-après.
Ce scénario date d’avant le week-end dernier et on suit les évènements depuis. Est-il optimiste ou pessimiste, la récupération des données réelles va nous le dire au fil du temps, mais il permet de se faire une idée de ce qui nous attend. Il est plus optimiste que celui de Pasteur Lille avec un maximum de cas observés annoncé à 50 000 cas par jour alors qu’ici on est à 30 000 pour la moyenne hebdomadaire glissante. En d’autres termes on pourrait éventuellement dépasser 40 000 cas en milieu de semaine. La substitution par le variant est aussi plus rapide et plus précoce que pour les calculs de Pasteur, il aurait été souhaitable d’avoir des données sur la substitution observée pour conforter ce scénario et éventuellement le faire encore mieux coller à la réalité telle qu’on la voit aujourd’hui.
Daniel Le Breton
Bloquer encore la progression du virus
Aujourd’hui le Gouvernement annonce les nouvelles mesures sanitaires. Du courage et des efforts, nous en aurons encore besoin (mention spéciale aux soignants). Un signe très positif à retenir sur cet article, la vaccination a l’air de montrer une belle efficacité, elle nous indique une porte de sortie. Espérons un second tour aussi bref que possible.
Prenons soins de nous
Philippe Brouard
Votre analyse sous forme de courbes de Gauss est intéressante et traduit bien le déroulement réel de la pandémie, mieux en tout cas que les modèles traditionnels trop « exponentiels » qui, prolongés quelques semaines, conduisent à des résultats absurdes. Par contre, il me semble avoir vu que les mouvements descendants des vagues de COVID étaient plus lents que les mouvements montants. Dans cette hypothèse, l’utilisation des courbes de Gauss conduit à des résultats un peu trop optimistes concernant les descentes de vagues. Qu’en pensez-vous?
J’espère que cette courbe violette va refléter la réalité (la précédente version m’avais l’air bien trop optimiste) mais je ne vois pas d’inflection pour l’instant dans la courbe du nombre de cas variant UK.
Et les annonces de hier soir (aucune restriction sauf la fermeture des fleuristes, en caricaturisant) ne m’aident pas à être optimiste pour l’instant.
De même, la vaccination va avoir du mal à repartir dans les 15j à venir : j’avais cru comprendre que les frigos étaient vides et que les labos avaient annoncé des retards de livraison pour le 2e trimestre.
Mais il faut essayer de rester optimiste, compter sur la responsabilité et l’altruisme des parisiens pour ne pas se réunir entres amis ou en famille et voir refluer cette vague.
La descente en nombre de cas est à peu près aussi rapide que la montée, mais pas en terme d’hospit en réa (la sortie par guérison ou décès peut-être plus ou moins long selon les personnes).
La responsabilité des parisiens, vous pouvez l’oublier. L’ensemble de mon entourage a prévu de se prendre une cuite samedi. Vous ajoutez à ça les trains au départ de Paris tous complets aujourd’hui et vous pouvez imaginer ce qu’il va se passer en Bretagne, en Bourgogne, ou encore dans le Bordelais : une multitude de clusters familiaux un peu partout. On est probablement parti pour quelques semaines de hausse importante.
La méthode des gaussiennes est intéressante à posteriori pour aider à comprendre ce qu’il s’est passé, par contre ses capacités de prédiction sont limitées comme le montre le commentaire du 4 mars qui annonçait que les régions Hauts de France, Ile de France et PACA avaient toutes passé leur pic de cas de contamination et entamé leur descente et qu’en Ile de France le pic des réanimations était tout proche (https://covidtracker.fr/tenir-quatre-a-six-semaines/#comment-907). Deux semaines plus tard ce n’est toujours pas le cas
Lorsque l’on ajuste les courbes pour les faire coller aux chiffres on ne fait que suivre ce qu’il s’est passé, et il est difficile de prédire l’avenir. Ce virus nous appelle à rester humble.
Le but de la méthode des gaussiennes c’est d’avancer dans le brouillard avec une lampe torche. Ca ne prédit pas l’avenir et le virus est bien le maître des horloges. Certaines régions ont à peine eut le temps de basculer que la tendance s’est inversée (sauf pour PACA). Si la réalité évolue sensiblement dans un sens ou dans l’autre, il faut refaire le scénario. C’est juste mieux que ne pas savoir ou l’on va.
Il est vrai que la symétrie des gaussiennes ne reflète pas complètement les vraies courbes en cloche des épidémies, cela a déjà été mentionné, et que l’utilisation d’une autre loi (Gamma ou Log normale) est plus adaptée. Cependant ce genre de courbe est très pénible à ajuster, a contrario de la gaussienne. J’ai une version en loi Log normale mais je n’ai pas trouvé la patience d’aller au bout, ne serait-ce que pour un seul indicateur. Peut-être le ferais-je ce week-end.
Je confirme me situer plutôt du coté optimiste des choses en général. Par exemple avec l’histoire des deux pics. J’espère ne pas voir un soir en rentrant les nouvelles données que les dérivées des réanimations se mettent à présenter elles aussi un double pic, car dans ce cas on se rapprochera du scénario de Pasteur Lille.
Si le confinement démarre à quatre semaines, ça augure mal de la suite. On est apparemment loin d’une quasi libération à mi Avril annoncée encore récemment par le porte parole du gouvernement. C’est la revanche de la science qui s’était plutôt fourvoyée avec des projections elles aussi démenties par la réalité, mais cette fois-ci, ça semble mieux marcher. Comme on dit dans une certaine publicité « on est mal, on est vraiment mal ».
Bonjour
Loin d’être un spécialiste en mathématiques et modèles de prédiction je me permet de vous poser deux questions :
– Est ce que la présence de 2/3 variants différents (avec visiblement une « contagiosité » différente ou tout du moins une évolution différente en terme de répartition et d’évolution dans le temps) peut être prise en compte ?
– Est ce que l’immunisation obtenue par la vaccination peut être prise en compte (même si pour le moment les 5 millions et quelques de personnes vaccinées représentent peu et qu’en plus la croissance de l’immunité acquise est décalée dans le temps)
Merci à vous toutes et tous
Bonjour à tout le service
La méthode des gaussiennes n’est que descriptive, elle permet une analyse de premier niveau de ce qui s’est passé comme indiqué par Didier et aussi de se risquer à une projection à court moyen terme.
Avec la méthode, les variants se voient attribuer une seule courbe (violette) pour décrire leur survenue ce qui permet d’estimer un taux de substitution global que l’on pourrait calquer sur la réalité si les données correspondantes existaient. Leur contagiosité elle aussi globale peut se comparer, c’est ce qui me fait dire qu’elle décroit dans le temps et se situe aux alentours de 1,6 quelque part au début de la substitution. Selon mes estimations à partir des courbes en cloche, cette sur contagiosité démarre vers 2 pour se terminer vers 1 en fin d’épisode.
Tout comme l’évolution différente différents variants, les effets de la vaccination ne sont pas programmables, la méthode d’analyse n’est pas un modèle épidémiologique, simplement une méthode descriptive plutôt rudimentaire. En revanche ils sont observables sur la courbe des décès. Lorsqu’on cherche à plaquer une courbe violette sur les données, on s’aperçoit que la vague (des décès) correspondante est nécessairement plus basse que les précédentes. La caler correctement reste encore problématique car cette plus petite vague se cache dans les observations. C’est la courbe de la dérivée des décès journaliers qui peut nous guider car dans cette configuration particulière, les dérivées sont majoritairement négatives et on ne peut pas localiser de pic haut qui donnerait un point d’inflexion nous orientant vers la position du sommet de la courbe violette (des décès).
En faisant le ratio décès/cas répertoriés on peut comparer la sévérité relative des différentes vagues. Ainsi la vague verte est elle deux fois plus sévère que la rouge. La vague la plus vicelarde c’est bien la verte : longue, elle cumule un nombre très important de décès par comparaison à celle de l’automne, violente mais brève. Ca pose des questions sur la manière de contrôler les vagues.
La projection sur le nombre de cas à venir est incertain tant que l’on n’a pas vu le point d’inflexion de la courbe.
Mais cette projection montrait l’existence d’une vague il y a plus d’un mois en arrière, quand le ministre parlait de plateau (décroissance verte et croissance violette).
Malheureusement l’extrapolation aux hospitalisations et/ou décès est dépendante d’autres facteurs trop difficilement quantifiables correctement, dont :
– l’âge des cas puisque le risque de forme grave est proportionnel (exponentiel?) avec l’âge
– le taux de vaccinations des personnes à risque de forme grave/décès
– le taux de remplissage des hôpitaux : moins il y a de lits, plus les critères d’admission sont sévères
C’est pour cela que la comparaison de « sévérité » entre les différentes vagues me parait hasardeuse.
Je me faisais ce genre de réflexion à propos de l’hospitalisation et de la réanimation, en particulier du fait de la gestion des malades dans les hôpitaux, mais à l’usage la méthode fonctionne aussi, idem pour le taux d’occupation des lits, ou les décès par exemple.
La comparaison est peut-être hasardeuse mais elle a le mérite d’exister et de faire se poser des questions sur ce qui se passe. J’ai du mal à croire que les vagues verte et rouge soient totalement dépendantes du même virus, mais je n’en ai ni l’infirmation ni la confirmation.
Bonjour Service de réanimation anesthésie
Pour la première question: c’est sans doute possible de prendre en compte des variants dans un modèle numérique, mais c’est hors de notre capacité ici même. Ça deviendrait excessivement complexe à manier et à régler.
Pour la deuxième question: le modèle numérique CT ne prend pas en compte l’immunisation. Les calculs effectués ne sont pas tout à fait ceux d’un modèle SEIR traditionnel où l’effectif global est fixe. Dans le simulateur CT il n’y a pas de limite à l’effectif global, donc l’immunité collective n’est jamais atteinte. Par contre, le simulateur permet de constater une baisse non prévue des contaminations et alors ça permet de supposer qu’une immunité pointe (baisse de la réserve de population susceptible d’être infectée). C’est ce que nous constatons actuellement pour la population des EHPAD. L’immunité semble prendre de plus en plus d’importance depuis un mois et demi environ (première constatation dans l’article du 6 février). Quand cette forme d’immunité se fait sentir, le réglage du simulateur est adapté pour continuer à suivre la courbe. Le simulateur ne permet pas d’anticiper cette arrivée.
Merci à vous de nous suivre
Bonjour @service anesthésie réanimation
Certains modèles peuvent intégrer ces paramètres. Voilà l’idée générale pour un modèle prédictif basé sur le taux R :
– Si R[UK] = 1,6 x R[FR] alors on peut calculer assez simplement un R[mixte] au cours du temps car Nb cas[UK]/Nb cas[FR] est une suite géométrique par définition.
Par exemple, si on considère que R[FR] vaut 0,9 en ce moment, R[mixte] est autour de 1,3 aujourd’hui.
– Rvacc = Rmixte x (1 – v%) ou v% est le taux de vaccination (ou plutôt le taux d’immunité donc il faut redresser la variable v% pour prendre en compte les gens qui ont déjà eu le virus et sont immunisés)
Par ailleurs, si on veut mesurer l’effet sur les entrées en réanimation, il faut appliquer un autre correctif : 10% des vaccinés (les personnes les plus âgées) fournissent près de 25% du contingent des entrées en réanimation. L’effet est encore plus marqué sur les entrées à l’hôpital.
Au final, on a donc des valeurs de R différentes selon qu’on les calcule sur la base des hospitalisations (autour de R=1) ou des réanimations par exemple (autour de R=1,1) ou encore du nombre de cas déclarés.
Quoi qu’il en soit, cela ne permet pas d’avoir des certitudes sur l’avenir : R peut bouger très vite et sans raison apparente comme on l’a vu par le passé. La vitesse de vaccination (et l’ordre de priorité des gens vaccinés) va aussi varier. On n’est pas non plus complètement sur que le variant anglais fasse du 1,6 sur toutes les tranches d’âges et tout le temps etc…
Ceci explique qu’on voit peu ces courbes de prévision moyen terme, Pasteur ne se risquant à publier des chiffres qu’à une ou deux semaines ‘en avant’ (avec 11% d’erreur à 14 jours dixit leur site web).
Le concept de R n’est pas pertinent sur les réas, puisqu’une personne en réa n’envoie pas R personnes en réa. Il est pertinent sur les contaminés puisque être contaminé rend apte à contaminer; être en réa ne rend pas apte à envoyer en réa.
Bonjour Henri,
Effectivement, dit comme ça, je ne peux pas objecter !
J’aurais du parler de ‘Coefficient de croissance des entrées en réa’ par exemple.
Mais au delà du nom de cet indicateur, le fond du sujet est que la vaccination introduit un changement important : là où les courbes décès, réa, hospitalisation, nouveaux cas déclarés suivaient la même tendance (même croissance pour toutes = R, à quelques jours près), ça n’est plus le cas aujourd’hui, avec les vaccins.
Difficile de comprendre pourquoi les hospitalisations sont stables pendant que les nouveaux cas et réas augmentent si on ne commence pas à dissocier les valeurs de R/les coefficients de croissance dans le discours public (ex : appli anticovid).
Bonjour,
Merci beaucoup pour vos analyses.
Pourriez-vous, en complément, suite à la mise à jour du système SI-VIC, faire comme la nouvelle version du tableau de bord Santé publique France et distinguer « réanimation » de l’ensemble des services de « soins critiques « , s’il vous plaît ?
En effet, actuellement l’indicateur de tension hospitalière qui sort à 85% comporte au numérateur l’ensemble des patients en soins critiques (4400 env.) et au dénominateur les seuls lits de réanimation (5000 env.). Pour être exact, au dénominateur il faudrait compter l’ensemble des lits de soins critiques, soit 20000 env. fin 2018. D’autant plus que SPF écrit que les lits « critiques non réa » peuvent être upgradés en réanimation (c’est le terme utilisé).
Ou alors, au numérateur il faudrait compter uniquement les vrais « réanimation « .
Le détail par types de lits, par département, etc… se trouve sur le site de la DREES ( fichier excel à télécharger).
Merci d’avance.
Bjr Guillaume Rozier !
Que se passe-t-il ?
Les compteurs sont bloqués entre le 17 et le 20/3.
Quelle en est la raison ?
Bien sûr, il y a eu la panne de Santé Publique France mais l’organisme a repris ces publications (on a juste perdu le nombre hebdomadaire d’entrées en réanimation) mais le nombre de doses injectées est mis à jour quotidiennement.
Alors, qu’en est-il ?
Pour les « accros » à vos travaux, comme moi, c’est un manque ;-).
Slts,
DB
Bonjour,
Compte tenu de la pénurie de vaccins, peut-on déduire de ces vraies/fausses mesures localisées de freinage qu’elles seraient un moyen déguisé de reprendre la politique d’immunité collective par la contamination des jeunes avant l’été, provoquant en réaction le confinement volontaire des plus fragiles sans avoir à l’expliciter ?
Si je puis me permettre, je suis étonné que covidtracker ne publie pas davantage de données par tranche d’âge, la courbe globale n’ayant plus réellement de sens en fonction des disparités vaccinales. Depuis trois mois, il est patent que la stabilité du total journalier d’hospitalisations masquait la rapidité de la flambée épidémique chez les moins de 70 ans.
Ainsi, entre la première semaine de janvier et celle écoulée, le besoin quotidien lissé sur sept jours en lits « simples » () et de soins intensifs [] a crû dans ces proportions :
Global (+3.79 %) [+64.21 %]
0-9 ans (+49.27 %) [+72.73 %]
10-19 (+15.87 %) [+28.57 %]
20-29 (+45.54 %) [+120.51 %]
30-39 (+78.14 %) [+192.05 %]
40-49 (+77.92 %) [+144.66 %]
50-59 (+60.04 %) [+113.58 %]
60-69 (+32.83 %) [+70.80 %]
70-79 (+06.77 %) [+47.70 %]
80-89 (-15.20 %) [-1.35 %]
> 90 (-28.39 %) [-10.92 %]
[source Géodes]
Autre questionnement, celui de la vaccination :
La couverture vaccinale (au moins 1 dose) indiquée par SPF affiche un taux de 10.2 % chez les femmes contre seulement 8.2 % pour les hommes. C’est assez paradoxal sachant que les hommes représentent à peine plus de 43 % de la population des plus de 65 ans (source : donnée démographiques INSEE 2020) et 58 % des décès COVID-19 hospitaliers.
Concernant le côté délibéré de la contamination des jeunes, c’est la désagréable impression que j’ai régulièrement depuis un an vu les décisions/recommandations de nos politiques et ARS.
Dernière illustration ce matin :
la maitresse, l’ATSEM et la copine de classe d’une fille en maternelle ont été testés positifs au Covid il y a 5 à 7 jours.
L’ARS a donné comme consigne de ne PAS tester les autres élèves, qui ont donc été dispatchés dans les autres classes de l’école puisque leur maitresse est absente.
Ce matin la fille présente des symptômes compatibles.
Je pense surtout que l’exécutif cherche à préserver au mieux l’activité économique, ce qui implique le maintien de l’ouverture des écoles. L’exécutif fait le pari que la vague « variant anglais » sera relativement bénigne. Pour l’instant, les chiffres lui donnent raison. Derrière cela, c’est le rapport de force futur au sein de l’Europe qui se joue.
Je pense surtout que l’exécutif craint une non approbation de mesures fortes (heureusement qu’il y porte attention, on est quand même en démocratie) et a des difficultés à continuer les perfusions. Il fait des petites mesures pour que les pro-confinement et les médias le laissent tranquille encore quelques semaines, en espérant que ça baisse naturellement, entre les beaux jours et la (petite) baisse dans les eaux usées.
Je suis entièrement d’accord avec vous, Alain (même si chaque région a ses spécificités qu’il faut prendre en compte).
…Et si la suite de l’histoire était déjà écrite : un pic d’entrées en réanimation dans 15 jours. La décroissance des lits dans 3 semaines ?
– L’assaut final du variant anglais sur le FR est aujourd’hui calculable/modélisable. Le taux de reproduction R est assez stable depuis des semaines. On peut raisonnablement imaginer que cela continue. Ce qui donne un taux R mixte (FR/UK) autour de 1,5 avant de prendre en compte l’effet vaccin.
– Le vaccin, lui, commence à être vraiment efficace à 1ère dose +14 jours en moyenne disent les études (l’avant dernière étude de Pasteur modélise à 14j par ex). Autrement dit, les vaccinations des jours prochains n’auront quasiment pas d’impact mesurable avant le 5 Avril.
Autour du 5 Avril, nous aurons une immunité (naturelle + vaccinale) permettant d’infléchir de 35% environ les entrées en réanimation.
Or le seuil d’immunité nécessaire à stopper la croissance du virus est de 1 – 1/1,5 = 35% (formule issue du modèle épidémiologique SIR). La décrue sur les lits de réa suit une semaine après.
Qu’est-ce que cela veut dire ?
A une poignée de jours près sur le pic des courbes, le gouvernement avait déjà quasiment gagné son ‘pari’ de ‘reconfinement tiédasse’ de 4 semaines, avant même que la première minute de ‘reconfinement’ ne commence !
Ahhh… la politique…
Ahhh… les media…
NB : il y a bien sur quelques hypothèses derrière ce que j’écris : la plus importante étant une stabilisation relative du taux R sur lequel le ‘reconfinement’ peut quand même jouer un peu, surtout au niveau régional. Les critiques sont bienvenues !
Bonjour Daniel,
Bonjour Philippe,
Force est de constater : au bout d’une année terrifiante pour nous tous : le Virus est toujours là !
Votre papier évoque bien la situation et il est bien d’y apporter votre expertise avisée pour mieux se mettre en situation de comprendre ce qui se passe et de connaitre ce qu’il risque de se passer dans un futur proche (à quelques semaines ou mois prés).
Je souhaite par ce message modeste vous apporter mon soutien et mes encouragements.
Dans ces circonstances terrifiantes et horribles c’est de prendre soin de soi. Et d’utiliser les jours de RCO ou de Congés (en congés pour moi en ce moment) pour rester confiner pour ne pas attraper ce Virus ! Ce qui ne veut pas dire que l’on ne peut pas vivre chez soi (de façon temporaire) : on redécouvre les geste simples de la vie, on redécouvre la lecture, la culture, entre autres !
Je vous réitère mes encouragements,
Bien à vous,
David
Bonjour David, merci pour votre message de soutien. Considérons aussi qu’il y a des personnes qui n’arrivent pas vraiment à rester en place. Nous sommes tous bien différents dans cette situation, c’est aussi la richesse de notre diversité. C’est alors plus difficile à endurer pour ceux qui ne parviennent pas aisément à se poser. Peut-être aussi que nous vivons une période où « se poser » est un concept de moins en moins partagé. Courage à tous
Bonsoir
Avez vous des informations svp sur cette histoire de doublons de tests positifs ?
J’ai vu l’un de vos tweets qui parle de 10%. Marge qui parait bcp à la fois sur la valeur absolue des positif et sur la tendance et celle du taux de positivité.
Merci
Bonjour,
Merci pour vos réponses.
Ne pensez vous pas que la relative stabilité des hospitalisations alors qu’en même temps les hospitalisations en « réanimation et/ou soins critiques » augmentent traduit par exemple une proportion de formes graves plus élevée avec le(s) variant(s) anglais/brésiliens.
Dans les modèles cette proportion de formes graves est elle prise en compte par exemple ?
Merci encore
Bonjour service anesthésie-réa
Ne pensez-vous pas que ça peut venir de l’âge moyen plus jeune des cas actuellement (probablement en lien avec la vaccination)?
– Covid moyennement sévère chez personne âgée polypathologique = hospitalisation pour O2 lunettes et surveillance +/- traitement des décompensations de ses pathologies « de base »
+/- passage réa si aggravation de son cas
– Covid moyennement sévère chez quadra ou quinqua sans pathologie sousjacente = surveillance à domicile
+/- passage en réa si aggravation de son cas
Je caricature un peu.
Je pense que ça traduit une dégradation de la santé des français. Pendant le 1er confinement, la plupart de mon entourage l’avait assez bien pris, avait du sport… Maintenant, ils sont déprimés, ont arrêté le sport, mangent n’importe quoi pour « déstresser » et ont pris 5kg.
On entend beaucoup parler de rajeunissement en réanimation mais qu’en est-il réellement. Quelques chiffres :
Âge \ Période*.17-23\03\20….20-26\10\20…16-22\03\21
0-9…………………0,28 %……………0,42 %………..0,09 %
10-19……………..0,26 %……………0,22 %………..0,17 %
20-29……………..1,08 %……………0,54 %………..0,78 %
30-39……………..3,97 %……………2,19 %………..2,49 %
40-49……………..7,88 %……………4,99 %………..6,99 %
50-59……………19,30 %………….12,61 %………17,69 %
60-69……………27,77 %………….31,38 %………33,31 %
70-79……………29,73 %………….35,67 %………31,00 %
80-89……………..9,29 %………….11,03 %………..6,75 %
> 90……………….0,44 %……………0,97 %………..0,74 %
– Valeur moyenne des lits occupés COVID-19 :
……………………..1 407…………….2 413………….4 293
– Pic de la courbe trois semaines plus tard :
……………………..6 788…………….4 815…………. ?
Bonjour,
A partir des chiffres « d’entrée à l’hôpital via passage aux urgences par tranche d’âge » de Santé Publique (je n’ai pas trouvé les entrées en réa par tranche d’âge), on arrive à ces courbes :
https://www.dropbox.com/s/qy4wip6edfs0yct/Incidence%20Hosp.jpg?dl=0
J’ai redressé les données (graphique de droite) pour gommer l’effet vaccination (près de 40% en moins d’entrées à l’hôpital aujourd’hui grâce au vaccin, quand même !). C’est à dire que les % sont estimés ‘comme si le vaccin n’existait pas’, pour ne garder que l’effet ‘variant anglais’.
Conclusion : pas vraiment de signe d’augmentation chez les moins de 44 ans ou alors très léger (<10% mais peut-être dû au fait qu'en phase de montée du virus, les jeunes sont plus touchés en premier )
Au global, le rajeunissement constaté "sur le terrain" semble donc plus lié à la 'suppression' des cas âgés qu'au variant anglais.
Mais bon, difficile d'être catégorique car ces courbes ont fait le yoyo par le passé.
Attention aussi : il s'agit d'entrées à l'hôpital et non pas d'entrées en réa (et encore moins de lits occupés en hôpital/réa où on pourrait avoir d'autres phénomènes comme l'allongement de la durée du séjour à cause du variant pour certaines classes d'âge).
Bonjour, pourquoi ne peut-on trouver le nombre de personnes guéries de la Covid? J’aimerais bien trouver quelque part les chiffres concernant l’immunité naturelle, ou puis je les trouver ?
Merci
Ces chiffres sont inconnus ou faux (la première vague il y a un an, on ne détectait que 10% des Cas de Covid environ).
De plus c’est sans intérêt puisqu’il y a des ré-infections au bout de 6 mois, 3 mois, voire 8 semaines.
Il faut donc surtout espérer que l’immunité acquise via la vaccination va durer plus longtemps et surveiller ce qui se passe en Israel cet automne.
Toutes les études, en particulier en Suisse et au Danemark, démontrent au contraire que l’infection protège d’une reinfection dans la même proportion que les vaccins. En France en tout cas, les reinfections symptomatiques sont assez rares. Sinon d’ailleurs, on ne parlerait que de cela.
Protection pendant quelques semaines ou mois : oui
Mais chercher l’immunité collective comme pour la rougeole : non
En tout cas ce n’est pas ce que moi j’observe, puisque j’ai plusieurs personnes infectées au cours de différentes vagues.
Une vague de Covid, c’est grossièrement 5% de la population (une estimation à un facteur 2 près)
Donc sans aucune immunité, la probabilité d’être infecté deux fois, c’est 2.5 pour mille (0.05*0.05).
Si ce que vous dites est vrai, une protection de l’ordre de 90% comme les vaccins, on tombe à 2.5 pour 10.000.
Comment je pourrais en voir régulièrement (encore 2 cas cette semaine) sur une population < 2000 ?
Soit les études sont fausses, soit je n'ai vraiment pas de bol.
Sur le sujet, je vous renvoie à un récent article Vidal, très bien fait. En bref, bonne protection contre le variant traditionnel et le variant anglais, protection médiocre contre le variant sud africain mais risque très réduit de faire une forme grave. Les vagues semblent plus proches de 10% que de 5%.
J’ai lu l’étude Danoise : vu le délai entre les périodes étudiées, elle confirme surtout l’existence d’une protection durant 3 mois après une infection Covid.
J’ai d’ailleurs remarqué du coup une protection de presque 25% par le simple fait d’avoir eu un test négatif lors de la première vague (infection d’environ 3.3% de la population étudiée comparé à 4.4% de la population générale).
Je n’ai pas trouvé le « récent article Vidal très bien fait ».
Du coup je vais préciser ma pensée concernant l’immunité collective :
connaitre exactement le nombre de personnes guéries n’est pas utile car à court terme ce nombre sera de toute façon insuffisant pour avoir une immunité collective protectrice sans une vaccination massive
et à moyen ou long terme c’est la persistance de l’immunité qui devient l’inconnue
Dans les grandes écoles française, la plupart des étudiants ont eu le covid à l’automne (brassage et soirées) et maintenant, alors que beaucoup continuent à avoir des interactions sociales et à voir des personnes extérieures à l’école, il y a eu sur les 5 écoles que je connais (3000 personnes) moins d’une dizaine de recontaminations, dont aucune n’était symptomatique. A l’inverse, les écoles non contaminées, finissent toutes par surbir une vague où 80% des étudiants sont touchés. Heureusement l’extrême majorité des càs est sans conséquence.
Etudiant en école de commerce, je fais le même constat. La seule personne recontaminée de mon école a été asymptomatique le 2e fois et est devenue négative en 3 jours. J’ajoute que nous avons pour la plupart été réexposés.
Comment analysez-vous le faible taux de vaccination en Chine et en Russie versus l’exportation de leurs vaccins respectifs dans les pays émergents d’Afrique et d’Ameriq ue du Sud?
Je pense que c’est géopolitique
Bonjour
Avez vous des informations svp sur cette histoire de doublons de tests positifs ?
J’ai vu l’un de vos tweets qui parle de 10%. Marge qui parait bcp à la fois sur la valeur absolue des positif et sur la tendance et celle du taux de positivité.
Merci
Bonjour anonyme,
pourquoi cette histoire de doublons vous obsède ? (2e voire 3e fois que je vois ce message)
Pensez-vous que le gouvernement nous ment et surestime les chiffres ?
Chez les gens réellement porteurs du virus, il y a 20 à 40% de faux négatifs.
Et tous les gens malades ne se font pas tester.
Donc par définition la valeur absolue des positifs et le taux de positivité des tests sont sous-évalués.
En considérant que les erreurs sont à peu près stables, alors on peut se fier aux tendances.
Ce lundi, l’INSERM a présenté des prévisions alarmantes/alarmistes sur l’évolution des réas en région parisienne, dont une partie de la presse se fait l’écho ce soir.
En bref : un reconfinement (strict) au 27 mars aurait conduit à un pic de 2760 réas le 9 avril; un reconfinement au 1er avril à un pic de 3470 le 15 avril; un reconfinement le 15 avril à un pic de 4466 le 29 avril.
Ces valeurs me paraissent très élevées, voire (heureusement!) inatteignables aux dates indiquées au regard des courbes actuelles. Qu’en pensez-vous?
Il me semble qu’une fois de plus, l’INSERM présente comme hypothèse moyenne un extrême « haut de fourchette ». Une fois de plus, l’INSERM ayant prévu mi février 25 000 nouvelles hospitalisations par semaine fin mars, soit le double de la valeur réelle. Tout cela serait peu professionnel de la part d’un organisme public dont les agents sont payés par le contribuable, si le but consistait à faire pression sur les dirigeants politiques via les médias en affolant au passage une population démoralisée. Ou alors estimez-vous que ces prévisions soient réalistes?
Bonjour Jean-Dominique,
Ces informations proviennent visiblement de l’APHP plutôt que de l’INSERM, mais pas de trace de document/étude pour étayer leurs calculs.
Ces chiffres exorbitants n’engagent donc que les media qui les diffusent sans vérifier…
Par ailleurs, les études précédemment publiées par l’INSERM/Pasteur ne prenaient pas en compte l’effet de ‘stop contagion’ des vaccins. C’est pourtant cet effet qui permet d’atteindre l’immunité collective (et de réduire encore plus vite les hospitalisations). Les études prenaient uniquement en compte l’effet ‘Je suis vacciné donc je n’irai pas en hôpital/réanimation’.
D’où les chiffres là aussi irréalistes, par excès de prudence sans doute.
Sur le fond, on ne peut que regretter que ces ‘simulations complètes’ ne soient pas publiées.
Bizarrement, par ailleurs, à l’heure où j’écris, Pasteur ne publie ses chiffres que… jusqu’au 1er Avril : https://modelisation-covid19.pasteur.fr/realtime-analysis/hospital/
Peut-être une explication ici : https://covidtracker.fr/tenir-quatre-a-six-semaines/#comment-1113
Mais cela n’engage que moi ! Réponse le 2 Avril.
Bonjour, si je ne me trompe pas, il s’agit plutôt d’une étude de l’APHP, réf. extrait article l’OBS. De façon générale, pour toute modélisation et projection, je partage l’avis que la visibilité au delà de deux semaines à l’avance se dégrade fortement. C’est pourquoi on a pu constater que toutes les projections ont pu se tromper un moment ou l’autre. Au niveau des tendances, vu le niveau d’incidence extrêmement élevé en région parisienne, les craintes de l’APHP sont certainement légitimes.
Petite lumière d’optimisme, on note un passage de pic de cas répertoriés en Ile de France le 27 mars (le 21 en Seine, le 25 en Seine Saint Denis). La courbe des réanimations dont le pic se produira environ deux semaines plus tard passerait par un maximum d’environ 1650 en fin de semaine prochaine.
Au plan national la situation dérive avec l’extension géographique du variant, il semble qu’il faille encore attendre deux semaines avant d’en voir le pic, aux alentours de 48 000 cas en moyenne hebdomadaire (soit un pic de 60 000 cas en milieu de semaine). Les réanimations se profilent avec environ 6 000 patients après mi avril.
Croisons les doigts pour que la réalité soit meilleure. Ca se présente comme la vague automnale avec une situation hospitalière nettement aggravée.
Bonjour Pierre
En effet ça m’obsede 🙂 depuis que j’ai lu l’article de LCI (qui cite CovidTracker 🙂 ) https://www.lci.fr/sante/covid-coronavirus-19-et-si-le-nombre-de-cas-quotidiens-etait-surestime-2180715.html
Je suis complètement d’accord avec vous que la valeur absolue du nombre de cas positif n’est pas pertinente (on nous la matraque quand même tous les jours à la télé 🙂 )
Je comprend à peu près le concept de faux-negatif, savez-vous s’il y a aussi des faux positifs ?
Merci
Entièrement d’accord sur le fait que le nombre de cas ou le taux de positivité n’ont que peu d’intérêt dès lors qu’il ne s’agit pas d’une campagne de dépistage massif mais d’un simple volontariat dans la majorité des situations.
Les courbes d’entrées hospitalières sont plus représentatives, celles de l’Île-de-France et des Hauts-de-France se détachant nettement depuis un mois par leur montée constante.
https://www.francetvinfo.fr/sante/maladie/coronavirus/infographies-covid-19-morts-hospitalisations-age-malades-l-evolution-de-l-epidemie-en-france-et-dans-le-monde-en-cartes-et-graphiques.html
Bonjour Anonyme, pour ma part je ne peux pas dire mieux que dans l’article que vous mettez en lien. Je n’ai pas plus d’informations sur le dédoublonnage des tests. Peut-être s’agit-il de la règle indiquant que deux tests effectués de façon trop rapprochée dans le temps par une même personne, ne valent qu’un ?
Merci Philippe pour votre réponse,
Aussi, au dela de savoir dédoubler deux tests positifs (1 AG et 1 PCR), il fait savoir si un AG positif compte quand même comme un positif dans le cas où le PCR de criblage/confirmation revient négatif !
Bref, ne pas confondre opendata et data fiable 😉
Merci !
Bonjour,
Savez-vous où l’on peut trouver les données détaillées de décès covid-19 par âge telles qu’indiquées dans le « Point épidémiologique COVID-19 / Situation au 25 mars 2021 / p. 26 » de Sante Publique France (SPF) ?
J’ai bien trouvé des données par tranches de 0 à 9 ans, 10 à 19 ans, 20 à 29 ans…
Mais SPF utilises des tranches d’âge différentes : 0 à 14 ans, 15 à 44 ans, 45 à 64 ans…
Vous remerciant par avance,
Etienne
Bonjour,
@Daniel plus particulièrement : je rajoute un peu d’optimisme printanier au votre !
Et si aujourd’hui était un grand jour ?
Nous avons en effet franchi avant hier le pic d’entrées à l’hôpital IdF (moyenne mobile sur 7 jours).
Idem pour la France ce soir (à confirmer demain mais le chiffre est quasi stable versus hier).
Nous allons donc commencer à voir progressivement tous les indicateurs hospitaliers s’améliorer, même si il faut être conscient que les semaines qui viennent vont être les plus dures.
Pour l’instant : pic entrées réa France autour du 15 Avril. Pic des lits en réa vers le 21/4. J’arrive autour de 6300 lits (donc proche de vos estimations, Daniel, avec une méthode différente : calcul de R sur la base des entrées en réanimation et hospitalisation + lois de probabilité Gamma + pondération liée au variant et aux vaccinations). Même proximité des simulations pour IdF – cf mon post d’hier. C’est encourageant !
Précisions importantes néanmoins : les simulations peuvent varier d’environ 5% d’un jour sur l’autre donc la marge d’erreur est très élevée en particulier dans les phases de forte progression ou récession de la contagion (beaucoup d’aléas liés au comportements des français, à la politique sanitaire, aux écoles, la météo etc…). Il y a 15j, la simulation donnait 5500 lits au pic. Il y a un mois, j’étais à 6200 lits. Il faut donc rester prudent quand on raisonne « trop longtemps à l’avance ».
Néanmoins, il y a une certitude : au vue de la stabilité des mesures sanitaires sur les semaines prochaines (qui protègent contre des aléas ‘hors norme’), un début de décrue sur les entrées à l’hôpital signe le début de la victoire sur le virus grâce au vaccin (cf les exemples UK et Israël) car le reste vient en cascade (baisse des réanimations).
Bien sur, on se rassurera/confirmera en regardant les courbes les jours prochains… pour établir avec certitude qu’aujourd’hui était bien un grand jour ! (et que c’était sur COVID Tracker en exclusivité !)
PS1 : J’accepte par avance les critiques au motif que je vends la peau de l’ours avant de l’avoir tué. D’autant plus que les 3 semaines qui viennent vont être les plus dures donc il n’y a pas de quoi sauter de joie. Mais un peu d’optimisme raisonné, factuel -autant que faire se peut- et vérifiable dans quelques jours ne peut pas faire de mal !
PS2 : si le virus était stoppé net dimanche (science fiction : 0 nouvelle contamination grâce au reconfinement. R=0), alors le pic lits réa se passerait le 9 avril… à 5 800 lits ! Cela montre bien l’inertie de toute cette mécanique virale (qu’on avait déjà constatée en Mars 2020 et qui est liée à la durée d’incubation + hospitalisation + réanimation).
Merci pour votre site que je suis très régulièrement.
On comprend bien que pour être à même d’interpréter correctement l’énorme masse de données, il est nécessaire de croiser différents données (taux d’incidence et de positivité, taux de reproduction, type de variants, évolution dans le temps…) et votre site permet un premier niveau de compréhension.
Il montre aussi qu’il est nécessaire d’avoir une granularité assez fine (géographique, par classe d’âge…) et de croiser les compétences pour interpréter efficacement les données
Pour ce taux de reproduction, que pensez-vous de l’analyse du professeur Renault Piarroux, qui montre que l’apparition du variant anglais peut être vu comme une nouvelle épidémie, et qu’il est donc intéressant de dissocier le taux de reproduction de la souche originelle de celui du variant anglais, plus contagieux, voir la courbe qu’il a montré à notre premier ministre, restitué dans l’interview sur Thinkerview à t=1h12 , et l’interprétation qui en a été faite
https://youtu.be/eLwiJwnrpEU?t=4353
Sachant que sur votre dashboard France, vous proposer déjà la proportion de ce variant, seriez-vous en mesure de proposer un R pour ce variant anglais (et les variants sud-africain ou brésilien)?