La stratégie zéro covid n’est pas en bonne position dans la liste des outils du Gouvernement. En conférence de presse le 25 février le Premier Ministre a donné sont point de vue sur le scénario d’un confinement dur.
J’entends également certains appeler à un confinement dur et immédiat dans l’espoir de nous débarrasser une bonne fois pour toute du virus. Quatre semaines et puis on est débarrassé. Malheureusement, notamment en raison de la propagation des variants, c’est loin d’être aussi simple. Voyez d’ailleurs que les confinements très durs auxquels ont procédé certain de nos voisins ne leur ont pas permis d’atteindre l’objectif zéro covid.
Premier Ministre Jean Castex, 25 février 2021
En déplacement le 1er mars à Stains, le Président de la République a répondu aux questions des jeunes en dévoilant sa préférence pour tenir quatre à six semaines avec les conditions en cours. La progression de la vaccination et l’arrivée prochaine du printemps constituent deux facteurs d’amélioration de la condition sanitaire sur lesquels reposerait la stratégie de sortie de crise. À la manière d’alpinistes cantonnés à leur camp de base, accrochons-nous en attendant les jours meilleurs. Lançons un nouveau calcul du simulateur pour tenter d’éclairer la tendance.
Reffectif modéré aux alentours de 1
Depuis la dernière simulation il y a 3 semaines, le nombre de reproduction Reffectif a fait une petite baisse pour se situer quelques temps en dessous de 1 puis il est remonté légèrement au dessus de 1 ces derniers jours. Le temps passé en dessous de 1 explique un peu la baisse des hospitalisations pendant le mois de février. Ci-dessous un nouveau réglage pour une nouvelle projection.
Reffectif est estimé à 1,05 pour la période en cours. Trois hypothèses sont prises en compte dans les calculs, stable, hausse, baisse. Le nombre de nouveaux cas détectés reste sur une trajectoire relativement rectiligne, donc pour le moment pas de réelle accalmie en vue.
C’est au niveau des EHPAD et EMS que l’amélioration se confirme. Les dernières données remontent à plus de 10 jours, mais la tendance est déjà nette : le nombre de nouveaux cas est inférieur à la meilleure hypothèse optimiste lors de la projection du 6 février.
C’est une bonne nouvelle, la transmission de l’épidémie baisse dans ces établissements, ce pourrait être en lien avec la vaccination, voilà une note d’espoir.
Situation à l’hôpital
Le 22 janvier dernier, on écrivait « attention aux bosses« . C’est bien une bosse que nous avons observé en février. Ces derniers jours la baisse a tendance à s’essouffler. L’influence des variants se fait-elle sentir avec leur supposée plus grande contagiosité ?
Le nombre total des entrées consolidées n’est pas indiqué dernièrement par Santé publique France. Dernière valeur officielle au 16/02/2021. (mise à jour) Nombre cumulé des entrées au 2 mars communiqué dans le bulletin SPF du 4 mars : 347771.
Situation au niveau des décès
Par rapport à la dernière simulation, c’est du côté de la trajectoire optimiste qu’on observe l’évolution des courbes. La pente reste forte pour les décès à l’hôpital. En ce qui concerne les décès en EHPAD et EMS, la tendance est en baisse et cette baisse semble surtout liée au ralentissement du nombre de contamination dans ces établissements.
On observe une belle probabilité de faible progression des décès en EHPAD et EMS, ça serait aussi une bonne nouvelle.
Méthode des gaussiennes par Daniel Le Breton
Voici un rapide panorama des résultats obtenus par la simulation des observations avec l’utilisation de courbes de probabilités (loi normale ou courbe de Gauss) visant à donner une trajectoire aux évènements à court terme.
Au plan national et concernant les cas répertoriés, voici ce que l’on peut trouver :
On observerait un pic de l’ordre de 22 000 cas par jour en moyenne tout début mars (en ce moment) ce qui pourrait se traduire par un maximum aux alentours de 31 000 cas en milieu de semaine, ce qui était le cas mercredi dernier. La tendance générale observable sur quelques régions et départements, ou bien encore sur d’autres indices, est similaire, le variant aurait ainsi un peu de mal à s’imposer.
Une évolution reste possible si celui-ci ou un autre variant venait à dominer franchement la situation et se répande sur tout le territoire (cf. les évaluations de Pasteur), mais on ne note pas de tendance explosive pour l’instant. C’est un peu comme si le variant anglais prenait de la place à bas bruit, on peut rencontrer des cas plus extrêmes dans le nord de la France par exemple et il va falloir rester vigilant. En termes statistiques, il ne semble pas y avoir de « percolation » pour le moment pouvant conduire à une rapide expansion du nombre de cas.
L’examen de la situation de départements ou régions appartenant au club des 20 soumis à surveillance spéciale, laisse à penser qu’on va trouver des situation variées, même à l’intérieur d’une même région avec des hausses ou des baisses de cas entre le 25 février et le 6 mars. Hélas les dernières données disponibles au grand public le 5 mars au soir seront celles du premier mars.
Daniel Le Breton
Un certain « cliffhanger »
Cliffhanger désigne aussi une situation à suspens. Quelle sera l’influence des variants ? Ils continuent à progresser, mais de façon qui semblerait moins brusque qu’attendue. Restons sur nos gardes, prenons soins de nous.
Philippe Brouard
Chose curieuse, le stock des hospitalisations a été stable puis est en légère baisse depuis plusieurs jours et dans le même temps le stock des réanimations augmente lentement mais inexorablement.
Quelle peut être l’explication?
Bonjour.
Une explication possible : Les personnes les plus agees sont souvent trop fragiles pour être pris en réanimation. Ainsi la vaccination pèse sur les courbes d’hospitalisation et de décès, mais moins sur cette des réanimations.
je me pose la même question. Est-ce un effet du changement de la structure d’âge des patients (en gros moins de personnes âgées qui ne vont pas en réa à cause d’une santé trop précaire, des plus jeunes qui eux peuvent supporter la réa) ?
La vaccination expliquerait elle le ralentissement des décès ? Pour cela il faudrait avoir des infos plus détaillées sur les sorties (décès, retours à domicile) en fonction de l’âge, et de réa/pas réa.
Je me pose la même question.
Une explication: si « hospitalisations » veut dire tout ce qui n’est pas réa, dans ce cas la majorité des hospitalisés rentre à domicile, certains s’aggravent et passent en réa et une faible partie décède.
Si « hospitalisation » inclue hospitalisations simples, prise en charge en soins de suite ET réanimation, je n’ai pas d’explication à la baisse des hospitalisations et à l’augmentation des réanimations.
Je cherche…
Il y a un phénomène dont personne parle , on soigne beaucoup plus à domicile sous oxygène donc les chiffres des hôpitaux baissent mais ces gens là vont direct en réanimation !
Bonjour Alain, votre commentaire ouvre une nouvelle piste d’investigation. Pouvez-vous préciser votre source en ce qui concerne les soins à domicile?
Bonjour,
Merci pour votre travail.
Même question que TANAGRETTE : comment expliquer la décorrélation entre le nombre de personnes hospitalisées (en baisse ces derniers jours) et le nombre de personnes en réanimation (en hausse) ? Merci d’avance
Une hypothèse c’est l’abaissement de l’âge moyen des malades, probablement en partie grâce à la vaccination des plus anciens.
Le taux de formes graves et le taux de mortalité est inversement proportionnel à l’âge.
Les cas augmentent, mais étant plus jeunes, pas les hospitalisations.
Et comme les formes graves finissant quand-même en réa sont plus jeunes, ils meurent moins (baisse aussi du nombre de décès) mais n’étant pas morts en quelques jours, ils restent plus longtemps en réa (donc nombre de malades en réa en hausse).
Bonjour. Ce n’est pas simple et je crois qu’il est assez difficile de comprendre pourquoi le nombre de patients en réanimation suit cette pente légèrement ascendante. J’ai fait une comparaison grâce à des captures sur le tableau de bord France à presque un an d’intervalle, voir ce résultat. Il semble que le profil d’âge des patients en réanimation n’ait pas significativement évolué entre la première vague et maintenant. D’autres éléments d’analyse via cet article de FranceInfoTV. Enfin pour compléter, via le simulateur CT on remarque la progression du nombre d’entrées en service de réanimation. En conséquence, constatant en même temps une tendance à la légère baisse du nombre des entrées à l’hôpital, ça indique qu’un pourcentage un peu plus fort des nouveaux patients hospitalisés passent via les services de réanimation. Ce n’est pas bon signe. Est-ce que ça pourrait indiquer que les variants qui contaminent une partie plus importante de personnes se révèleraient plus « agressifs » vis à vis de la covid-19? Du point de vue du temps de passage en service de réanimation, le modèle du simulateur CT ne révèle pas d’allongement significatif. La piste d’explication qui me semble à explorer serait celle de la plus grande capacité des variants à conduire vers des formes graves de la covid-19.
vagues successives de moins en moins importantes, c’est ce qu pensait en septembre (de mémoire) le Pr.E.Caummes, il rajoutait « jusqu’à ce que ce virus rejoigne ces congénères et devienne un simple rhume »
Bonjour,
je comprends bien le travail de Mr Le Breton et le commentaire de philippe sur les vagues successives, mais j’ai une interrogation à partager : la forme des différentes vagues telles que modélisées ne se dessine ainsi que par les actions successives de protection de la santé publique et non par une dynamique liée au virus lui même n’est ce pas ?
En d’autre termes c’est parce que l’on sait modéliser un futur proche très dégradé que l’on décide de l’éviter par la mise en place de nouvelles contraintes qui viennent atténuer la vague.
Dans ces conditions, comment peut-on envisager une amélioration sans nouvelle intervention contraignante ?A moins que la vaccination ne permettre de gommer toutes les contraintes.
En conclusion : ne perdons pas de vue que la gaussienne n’en est-une que parce que nous intervenons !
Bonne journée à vous tous,
Bonjour
Pas vraiment, j’ai le sentiment que vous imaginez que l’intervention humaine transforme une exponentielle en gaussienne. Il n’en est rien, les épidémies sont des courbes en cloche, elles ne montent pas au ciel comme le ferait une exponentielle. L’intervention humaine ne peut que limiter l’amplitude et la durée de l’épidémie : la cloche en est plus ou moins longue et plus ou moins haute, mais elle est fondamentalement une cloche.
Merci pour cette précision!
Avant la conférence de presse de ce soir et à propos des départements en surveillance renforcée, voici quelques informations issues de l’application de la même méthode :
Les trois régions Hauts de France, Ile de France et PACA ont toutes passé leur pic de cas de contamination et ont entamé leur descente. Il faut garder à l’esprit que les résultats sont publiés avec 3 à 4 jours de retard, et à écouter les média c’est peut-être cela qui fait qu’on continue de dire que l’épidémie « flambe » dans certains départements. On peut s’interroger sur leur degré réel d’information.
C’est aussi le cas du Pas de Calais comme de la Seine Saint Denis, le pic est passé fin février et la descente commence. Leur taux d’incidence est similaire (400 et quelques le 28 février) et ce qui les départage c’est la saturation des hôpitaux. A ce jeu c’est le Pas de Calais qui perd haut la main.
En Ile de France le pic des réanimations est tout proche, j’ai une estimation à 878 personnes pour le demain 5 mars et ça représente 77 % de la vague d’octobre novembre. J’espère être démenti par les vrais chiffres dans le bon sens.
6 jours plus tard la descente du Pas de Calais et de la Seine Saint Denis n’a rien d’évident: taux d’incidence reporté aujourd’hui sur le site de COVID TRACKER: 407 pour le Pas de Calais et 440 pour la Seine Saint Denis.
Quand au pic des réanimations en Ile de France on ne le voit pas encore avec 1032 personnes en réanimation.
De même que le pic de contamination qui n’apparaît toujours pas sur les courbes de l’Ile de France. De fait toutes les courbes de l’Ile de France sont en croissance (cas positifs, personnes hospitalisées, personnes en réanimation et décès hospitaliers quotidiens).
Bonsoir
Je précise que je ne suis pas spécialiste des questions discutées ici.
Mais le problème de l’évolution des cas en réanimation m’a rappelé que le décompte statistique inclut selon les termes mêmes de santé publique France 3 types de cas :
* service de réanimation (SR), unité de soins intensifs (SI), unité de surveillance continue (USC).
Cette manière de dénombrer les cas de réanimation est « large » et a été modifiée il y a quelque temps (en tout cas lors de la vague mars avril 2020 on ne comptait pas de la même manière°.
Je suppose qu’ici tout le monde le sait déjà …
Cordialement
BM
mais on garde bien de nous le préciser lors des interventions hebdomadaires.
Bonjour BM, merci pour cette remarque, tout le monde ne sait pas, donc vous faîtes bien de préciser. On ne constate pas de « saut » particulier dans les données qui pourrait expliquer l’ajout ou le retrait d’un type d’unités de soins. Le simulateur CT ne prend pas en compte ces différents types de services, il considère un seul macro-service de réanimation. cordialement
Comment prendre au sérieux la prévision sur les vaccinations: 10 millions de doses mi avril, c’est juste le rythme actuel (on parlait de 11 millions fin mars la semaine dernière): ou est donc l’accélération tant attendue et annoncée par le Premier Ministre? J’espère qu’on la verra dans la pratique plus que dans une conférence de presse. 20 millions de doses un mois après (mi mai): Il va falloir un sacré turbo pour y arriver. Faire en un mois ce qu’on aura fait en trois mois et demi, qui peut y croire aujourd’hui?
Voilà le genre de communication qui enlève toute crédibilité à cela comme au reste. On n’est pas sortis de l’auberge (j’allais employer un autre vocabulaire).
Au fait: pourquoi le stock roulant atteint-il 3 millions de doses sur le papier? J’espère qu’on ne les a pas égarées.
Bonjour,
Merci à tous pour cet espace de discussion de grande qualité qui eclaire un peu la sombre période que nous vivons.
Aujourd’hui je défie quiconque ayant la farouche volonté de se faire vacciner de pouvoir le faire rapidement. J’avais un espoir après l’autorisation du vaccin Astrazeneca par la HAS pour les plus de 65 ans. Je suis dans cette tranche d’age avec des facteurs de comorbidité et je réside dans une communauté de commune ou le taux d’incidence est supérieur à 400 (selon l’outil COVICARTE), a ce propos merci à tous nos élus, politique, représentant de l’état qui encourage malgré la fermeture des remontées mécanique les touristes à venir se regrouper sans aucun respect des gestes barrères.
Le cabinet de médecin qui vaccine le plus proche est à 30 km malgré tout j’ai demandé un rendez vous mais j’attends toujours que l’on me rappelle, le centre de vaccination est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 17h, les pharmaciens appelés ce matin n’ont à ce jour aucune information concernant les modalités de vaccination et en conséquence ne peuvent rien prévoir.
Et on nous dit qu’il y a des doses disponibles dans les frigos???
Il est impossible de faire pire en matière d’organisation, et d’atteindre les objectifs fixés.
C’est désespérant!!
il est possible de vacciner 13 millions de personnes (grippes ) en quelques 3 semaines donc il est probable qu’avec nunombre de doses suffisantes et au vu de ce qui se passe depuis ce jour (centres de vaccination temporaires) on y arrive sans trop de difficultés car il y a fort à parier qu’on oublie dans 2 mois la notion de publics prioritaires et que l’on vaccine tous ‘les bras » qui se présentent
l ‘acceleration serait simplement due au fait que les vaccin arrivent: nous n ‘avions pas de vaccins , nous ne vaccinions pas ou peu car impossible de mettre en place une logistique. Ils arrivent: on se met en ordre de bataille et le rythme va forcement augmenter. Ca semble crédible!
Il me semble que l’objectif annoncé par le gouvernement est de 10M de personnes vaccinées mi-avril (1 dose), et non 10M de doses injectées.
Et 20M de vaccinées mi-mai. Comme le vaccin le plus utilisé sera le AstraZeneca, avec une 2e dose après 12 semaines, il devrait y avoir une grande majorité de 1e dose en Avril et Mai.
Bonjour,
en complément de ce qui est écrit plus haut sur la façon dont sont comptabilisées les réas (SR+ USC + SI en réalité), j’aurais une question à poser concernant l’indicateur de tension hospitalière présent sur covid tracker: que représente-t-il et quel dénominateur utilisez-vous pour le calculer ?
Si les chiffres de patients en réanimation incluent les réanimations + soins intensifs + soins continus (comme prévu par Santé Publique France), le dénominateur ne devrait-il pas être le nombre de lits de réanimation + soins intensifs + soins continus ?
Or, je regardais tout à l’heure le dashboard Moselle, et il me semble que le dénominateur que vous utilisez est le nombre de lits de réanimation en Moselle (en 2015 d’après un rapport 2017 de l’ARS grand Est) qui est de 88, ce qui aboutit bien, avec 93 personnes comptabilisées réa selon le critère suppra en Moselle au 4 mars, aux 106 % que vous présentez, mais qui ne semble pas pertinent du coup ?
Si l’on calcule sur le nombre de lits de réanimation (88 en Moselle) + soins continus (86) + soins intensifs (56) (chiffres issus du même rapport ARS Grand Est 2017), on obtient un dénominateur de 230 et un indicateur de tension hospitalière de 38 %, bien moindre que les 106 % que vous présentez.
Ou alors, il me semble qu’il faudrait calculer cet indicateur avec le nombre de réa « pures » si vous voulez utiliser au dénominateur le nombre de lits de réa ? Mais ce chiffre sauf erreur de ma part n’est pas disponible puisque les données réa + soins continus+ soins intensifs sont agrégées ?
J’ajoute que parallèlement à cela, il me semble que cela n’a pas de sens – en tout cas en Grand Est, je ne connais pas le fonctionnement des autres régions, ni leur organisation hospitalière – de calculer un indicateur de tension hospitalière au niveau départemental . Ce qui semble confirmé par l’ARS Grand Est chaque jour dans son tableau de bord quotidien. voici ce que l’on peut y lire en page 10 :
« Indicateur de saturation hospitalière :
L’indicateur de saturation hospitalière sur les capacités de réanimation est calculé au niveau régional et non au niveau de chaque département, car la réponse à la crise est gérée au niveau régional en faisant appel à l’ensemble des capacités en réanimation publiques et privées.Le niveau de référence correspond aux capacités initiales de réanimation de la région Grand Est avant la crise soit 471 lits. »
Je suppose ici que votre indicateur de tension hospitalière pourrait correspondre à l’indicateur de saturation hospitalière ci-dessus mentionné.
La présentation d’un indicateur de saturation hospitalière n’aurait donc, en Grand Est en tout cas, de sens qu’au niveau régional et non départemental.
Et il serait selon covid tracker de 64 % pour le Grand Est, avec 299 personnes comptabilisés réa (qui une fois encore présentent les patients réa + soins continus + soins intensifs) et 471 lits de réanimation disponibles dans la région.
Or l’ARS Grand Est, qui le mentionne, ne calcule pas cet indicateur (ou en tout cas ne le présente pas publiquement dans ses points quotidiens).
En effet les 471 lits de réanimation qui devraient être au dénominateur sont des lits de réanimation pure (il y en avait 496 en 2015, toujours la même source), et en Grand Est il y avait également 792 lits de soins continus et 426 lits de soins intensifs (toujours en 2015).
Si l’on calcule un indicateur de tension hospitalière avec au dénominateur le nombre de lits de réa + soins continus + soins intensifs on trouve alors 299/1689=18 % et non 64 % comme indiqué sur covid tracker ( à peu de choses près, le nombre de lit de SC et SI utilisés ici étant ceux de 2015).
Mais si cet indicateur ne doit être calculé qu’en rapport avec le nombre de lits de réa disponible, ici encore il me semble impossible de le calculer si l’on ne dispose pas du numérateur pertinent qui serait le nombre de cas covid en réa « pure » (hors soins continus et soins intensifs donc) ?
Quoiqu’il en soit dans tous les cas, soit que votre dénominateur soit sous estimé faute d’y ajouter les capacités en soins continus et en soins intensifs aux capacités de réanimation, soit que votre numérateur, faute de pouvoir disposer des chiffres, soit surestimé par rapport au dénominateur choisi qui semble être le nombre de lit de réanimation ( hors soins continus et soins intensifs donc), soit qu’il ne soit pas pertinent de le calculer au niveau départemental et difficile de le calculer au niveau régional ou un peu de chaque, il me semble que votre indicateur de tension hospitalière, en tout cas pour la Moselle et autres départements du Grand Est, n’a pas vraiment de sens ?
Qu’en pensez-vous ? Mon raisonnement est-il erroné et si oui, en quoi ? Et sinon, pourriez-vous envisager d’amender cet indicateur ?
Merci pour votre réponse et surtout merci pour votre travail et votre investissement au service de la communauté.
Ici le rapport ARS de 2017
https://www.grand-est.ars.sante.fr/system/files/2017-05/PRS2_Etat_des_lieux_05_OFFRE_SANTE_20170519.pdf
Et le point quotidien ARS Grand Est d’hier
https://www.grand-est.ars.sante.fr/system/files/2021-03/2021-03-04_Donn%C3%A9es%20du%20jour_0.pdf
Bonjour Viwa
Pour vous répondre, je profite de cette question compliquée pour donner plus de détail sur le code open source de CovidTracker. Voici un chemin de vérification pas évident mais compréhensible je crois et ça pourra démystifier le dessous des graphiques. Depuis le menu du site, on peut accéder au « dépôts de code« . Ça prend du temps d’analyser ce code, mais disons que ça peut être intéressant pour les plus technophiles.
Il faut d’abord se pencher sur le fichier covid-19/blob/master/data/france/metadata.csv qui permettra de voir le lien vers une source de data.gouv.fr : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19/. Sur la page source, les métadonnées écrites dans metadonnees-donnees-hospitalieres-covid19.csv permettent de lire que pour l’indicateur « rea » (réanimations), sont comptabilisées : Nombre de personnes actuellement en réanimation ou soins intensifs. On constate qu’il y a officiellement 2 des trois services que vous avez mentionnés.
Il faut ensuite consulter covid-19/blob/master/src/france/covid19_departements_dashboards.py, pour remonter la chaîne des calculs (extraits). Le niveau de saturation est définit comme :
df_saturation = 100 * df_dep[« rea »] / df_dep[« LITS_y »]
Le dénominateur est récupéré par un fichier chargé :
lits_reas = pd.read_csv(PATH+’data/france/lits_rea.csv’, sep= », »)
Ce fichier est exactement situé à covid-19/blob/master/data/france/lits_rea.csv
Le fichier n’a pas été actualisé depuis le 17 mai 2020. Dans la colonne LITS, pour le département de la Moselle on peut lire 88. Ce qui correspond à votre indication du rapport 2017 de l’ARS Grand Est. Pour retrouver des statistiques nationales, se référer à cette enquête officielle : https://drees.solidarites-sante.gouv.fr/etudes-et-statistiques/publications/article/nombre-de-lits-de-reanimation-de-soins-intensifs-et-de-soins-continus-en-france. On retrouve qu’en Moselle il y a 56 lits de soins intensifs.
Pour résumer, le niveau de saturation des services de réanimation affiché sur CovidTracker correspond à (nombre de patients en réanimation ou soins intensifs) / capacité max en lits de réanimation en 2019. C’est pour cette raison que ça peut dépasser 100%.
Par ailleurs, la définition du taux d’occupation des lits en réanimation sur le tableau de bord du Gouvernement est : Nombre de patients atteints de Covid-19 actuellement en réanimation, en soins intensifs, ou en unité de surveillance continue rapporté au total des lits de réanimation en capacité initiale, c’est à dire avant la crise.
cordialement
Je pense qu’il y a eu une telle hécatombe dans les Epad que tous les plus fragiles sont morts soit du covid, soit de la vaccination, soit de chagrin d’être enfermés, donc ça ne peut maintenant que baisser dans ces établissements! En ce qui concerne les hôpitaux on aimerait bien enfin une enquête au pied du lit des malades pour savoir qui est hospitalisé (âge, profil médical et sociologique….), pour quoi et avec quel type de soins, en particulier quel est la part des hospitalisés du covid et des hospitalisés avec le covid. Il y a eu tellement de mensonges dans cette pandémie que l’on aimerait que les journalistes fassent enfin un travail d’enquête objective. Seule la vérité permettrait de mettre fin aux théories du complot
Vu le volume, c’est une enquête statistique qu’il faudrait et pas seulement une enquête journalistique…
Et malheureusement (ou pas ) ni l’existence d’une vérité, ni son énoncé ne mettront fin aux théories du complot. C’est à la fois une mauvaise nouvelle, il y aura toujours des rumeurs infondées, des vérités partielles, des faux éhontés, et à la fois une très bonne nouvelle : nous ne sommes pas encore complètement dans une dictature de la pensée. Tous les faits quantifiés sur ce site sont des données statistiques fiables, mais qui comportent comme toutes statistiques une incertitude, et n’eclairent que partiellement le débat.
Bonjour,
Je pense qu’avec la récente accélération de la vaccination en France et l’arrivée croissante de doses de vaccin en provenance des labos, les 54 millions de doses nécessaires pour vacciner complètement les plus de 50 ans, seront atteints courant mai 2021.
A cette date, les plus de 50 ans qui représentent 90 % des personnes hospitalisées, y compris dans les services de réanimation, et des décès liés au Covid, seront protégées. Il sera facile au gouvernement de rouvrir les restaurants, les salles de spectacles, les cinémas et de rendre leur liberté aux français, tout en sachant que c’est la partie des français de moins de 50 ans qui sera seule exposée à la pandémie. Sachant qu’en moyenne, les moins de 50ans sont 10 fois moins atteints par des formes graves de la maladie, ça ne créera pas de saturation des services hospitaliers.
Donc on joue sur 2 tableaux : pour les plus de 50 ans, on vaccine à tout va pour lutter contre le Covid et limiter la saturation des hôpitaux ; pour les moins de 50 ans, ce sera l’immunité collective acquise avec une circulation mesurée du virus et une pincée de vaccination pour se donner bonne conscience.
Les prochains mois, jusqu’à la fin de l’été, vont être très durs pour les plus jeunes.
Bonjour,
Pour aller dans le sens d’Alfred… et répondre au post initial de Tanagrette :
Les 10% de la population française agée de plus 75 ans représente :
– 21% des entrées en réanimation
– 55% des entrées en hospitalisation
(Source bulletin santé publique 4/3/2021)
Le fait de vacciner en premier ces populations a donc plus d’effet sur les entrées en hôpital que sur celles en réa. 34 points d’écart sur les plus de 75 ans, donc.
Comme le coefficient Reffectif calculé sur les réanimations tourne autour de 1,08 en ce moment, cela veut dire que le Reffectif lié aux hospitalisations est plus faible, inférieur à 1.
En effet, en faisant un (très gros) raccourci : la tranche >75 ans est vaccinée à 55% première dose / 30% deux doses, ça nous fait une différence Hospi/Réa de 34 points x ‘quelque part entre 30 et 55%’ soit autour de 10 à 18 points (selon qu’on considère que la première dose est efficace tout de suite ou bien qu’il en faut 2) donc un Reffectif hospitalisation autour de 0,95 à la louche si on fait une règle de trois : 1,08 – 10aine% (c’est une partie du gros raccourci !).
On est donc sur un paradoxe qui fait qu’on pourrait continuer, sur les semaines à venir, à baisser légèrement sur les entrée en hospitalisation (et donc sur les hospitalisés)… tout en augmentant les entrées en réanimation (et donc les lits occupés en réanimation) !
(NB : la montée en puissance du variant anglais en Mars étant peu ou prou compensée par l’effort de vaccination en Mars).
Bonne analyse qui pourrait expliquer le comportement divergent des hospitalisation vs les réanimations, reste à voir à partir de quel niveau de vaccination des > 75 ans on commence à diminuer en réa (aujourd’hui on a 32% des > 75 ans vaccinés)
Malheureusement, le virus anglais est dans une phase de croissance très forte.
Le vaccin va juste permettre de ‘limiter la casse’ est de garder le Reffectif-réa autour de 1,1 en Mars, toutes choses restant égales par ailleurs (efficacité geste barrière, télétravail, météo, vitesse de vaccination, pas de nouveau variant plus méchant… : autant dire qu’on lit dans une boule de cristal !).
La décrue étant alors vers mi-Avril (cf déclarations un peu elliptiques du gouvernement).
Petit calcul (toujours approximatif car pas géographique, car pas par tranches d’âge, etc…) :
Le variant anglais (= VOC) est 1,6x plus contagieux que le français (entre 1,5 et 1,7 nous dit on, pour être précis). Il était environ détecté dans 3% des cas la deuxième semaine de janvier.
Voilà ce que donne la progression hebdomadaire (on prend 100 personnes au 1/1/2021 et on applique un R0 = 1 au virus français et 1,6 au VOC pour garder la proportion). L’approximation du %de VOC est proche de ce qu’on lit dans la presse (je crois les doigts pour que le tableau ci-dessous s’affiche bien une fois le bouton ‘commentaire cliqué !’) :
Date Nb VOC Nb FR % VOC R Moyen (avant vaccination/immunité)
1-janv. 2,2 97,8 2,2% 1,01
7-janv. 3,0 97,8 3,0% 1,02
14-janv. 4,8 97,8 4,7% 1,03
21-janv. 7,7 97,8 7,3% 1,04
28-janv. 12,3 97,8 11,2% 1,07
4-févr. 19,7 97,8 16,7% 1,10
11-févr. 31,5 97,8 24,3% 1,15
18-févr. 50,3 97,8 34,0% 1,20
25-févr. 80,5 97,8 45,2% 1,27
3-mars 129 97,8 56,8% 1,34
10-mars 206 97,8 67,8% 1,41
17-mars 330 97,8 77,1% 1,46
24-mars 528 97,8 84,4% 1,51
31-mars 844 97,8 89,6% 1,54
7-avr. 1 351 97,8 93,2% 1,56
14-avr. 2 162 97,8 95,7% 1,57
21-avr. 3 459 97,8 97,3% 1,58
28-avr. 5 534 97,8 98,3% 1,59
-> En Mars, on est dans une phase de rapide ascension (quasi exponentielle) du VOC : le vaccin (croissance linéaire du nb de vaccinés) ne pourra pas contrebalancer. Juste stabiliser R un peu au dessus de 1,1 au lieu de 1,4/1,5 sinon (ce qui est déjà bien !)
Mais Avril augure de jours meilleurs (VOC installé à 100% et la vaccination qui continue)… si la boule de cristal dit vrai !
En passant : dommage que la dernière étude de Pasteur ne dévoile pas ces prévisions pour Avril/Mai (le fait que les vaccinés ne propagent pas le virus n’a pas été prise en compte dans leur étude. Seul l’effet ‘je suis vacciné donc je ne vais pas à l’hôpital/en réa’ a été pris en compte).
Bonjour JCD, merci pour vos calculs. La mise en forme « tableau » ne fonctionne pas, dommage, mais on peut lire quand même votre hypothèse. En regardant un peu en arrière, pendant l’été et le début de l’automne 2020, R-effectif s’est situé en moyenne vers 1,25 et c’est ce qui nous a amené le pic épidémique de novembre. J’aurais tendance à penser qu’une valeur de R = 1,25 correspondrait déjà à un seuil d’alerte important. R-eff à 1,1 serait un premier seuil d’alerte, correspondant à une situation qui n’est pas bonne à moyen terme. J’en n’ajoute pas plus sur R-eff vers 1,4 ou 1,5 car là ce serait ingérable sans contraintes sanitaires renforcées. Pourvu que ces variants ne génèrent pas ce niveau de reproduction longtemps. Cordialement
La stabilisation du nombre d’infections amène tout de même à se poser des questions sur la véritable contagiosité du variant anglais. Cette stabilisation gagne actuellement toute la façade occidentale du continent (France, Belgique, Pays Bas, Allemagne) alors que les politiques sanitaires menées dans ces pays n’évoluent pas. Il est fréquent dans l’histoire des virus qu’une souche se substitue à une autre sans être plus contagieuse. Sinon, le virus de la grippe, qui mute beaucoup, serait aujourd’hui aussi contagieux que celui de la rougeole. Le variant anglais bénéficie d’un avantage évolutif par rapport à la souche historique mais cet avantage ne découle apparemment que pour une part de sa plus grande contagiosité. Il serait intéressant de reprendre les modèles de l’institut Pasteur avec différentes hypothèses sur la contagiosité du variant anglais afin de voir laquelle correspond à la réalité observée. Quoi qu’il en soit, il paraît difficile d’expliquer sérieusement la situation épidémique actuelle en prenant pour hypothèse une surcontagiosité de 50%.
je ne vois pas trop où se situe l’exponentielle du VOC, il serait même en décroissance de plus que ce soit pasteur ou l’inserm, leurs études sont pour l’instant totalement anéanties par la réalité et ce pour une raison liée à l’importance qui leur a été donner sur leur surcontagion car il ne faut pas perdre de vue que l’exlosion des cas en angleterre et au portugal se sont faites dans des conditions d’interactions sociales adéquates à une propagation avec des ouvertures multiples et le non port du masque mais on est pas obligé de le penser et se fier à des instituts qui se sont quand même bien plantés depuis 6 mois.
Bonjour,
L’étude faite sur l »impact des vacances scolaires de février montre que, si impact il y a, il est loin d’être évident.
Peux-t-on en conclure que les contaminations à l’école ne conduisent très peu à aggraver les effets de la pandémie ?
Un beau dessin vaut mieux que mon tableau copié-collé-raté (cf mon post précédent) :
https://www.dropbox.com/s/3cn2gi5bcgetaar/VOC.jpg?dl=0
Le VOC anglais, en 4 mois, va passer de 0% à 100% ou presque. Il est bien en forte croissance !
Il me semble que la seule façon d’expliquer cela est bien une contagion beaucoup plus élevée : le fameux x 1,6.
Si le VOC avait le même taux R (même niveau de contagion) que le virus français, il faudrait, pour que les % VOC augmentent au fil du temps, que le VOC et le FR contaminent en même temps une même personne et que ça soit le VOC le plus fort (et qu’il élimine ainsi en combat singulier le virus FR au fur et à mesure des semaines qui passent !)
Mais, statistiquement, quand en moyenne 1% des français sont porteurs du virus (l’un ou l’autre, à part égale en ce moment, pour simplifier le calcul), un tel combat n’a que 0,5% de chance de se produire. Donc en 4 mois de temps, le VOC anglais ne grapillerait même pas 10% ‘de part de marché’ sur le virus FR. On est loin des 100%. Donc pas la bonne explication -> Le VOC, c’est bien le plus rapide et pas le plus costaud !
La raison pour laquelle les courbes restent relativement plates jusqu’à présent a une explication simple, il me semble : en Février, le taux R se serait promené entre 1 et 1,2 si il n’avait pas eu de vaccination (cf dessin plus haut). Les premières vaccinations (et d’autres facteurs style couvre feu, sans doute) ont donc ramené ce taux à peine au dessus de 1 en moyenne -> pas d’effet ‘vague’ visible malgré le début de progression du VOC en Février.
Mais pour Mars, c’est différent. On serait, de base, entre R=1,2 et 1,4 (cf dessin plus haut), et même en vaccinant 140 000 personnes par jour, Reffectif restera autour de 1,1. On va donc passer de 260 entrées en réanimation par jour en février, en moyenne, à 350 en Mars.
-> Hausse des entrées sensibles, hausse du nombre de lit occupés.
-> La vague/bosse liée au variant anglais va vite devenir plus visible dans les jours prochains (au moins en réanimation, qui est le sujet critique pour le système de santé).
Un dernier petit calcul pour la route (à challenger !) : avec un ‘état des lieux’ où le VOC anglais est à Reffectif = 1,6, alors le Tx d’immunité requis pour le stopper (et donc commencer à faire décroitre les courbes) est de 1-1/1,6 = 37% (On est loin du 67% évoqué en Mars 2020, avec un R0 = 3).
Si on considère que 20% des français ont déjà attrapé le virus, et que la moitié sont encore immunisés, il nous faut donc atteindre un taux d’immunité collective lié au vaccin de 37%-10% = 27%.
Si on raisonne ‘réanimation’, en vaccinant 10% des plus âgés, on enlève 21% des entrées en réanimation (cf post plus haut). 27% – 21% = restent 6%. On y est presque !
Ce chiffre (et donc la décrue réanimation) sera atteint début/mi Avril si les vaccins sont à l’heure et qu’il n’y a pas d’autres aléas (et c’est là qu’intervient la boule de cristal… Ca ne doit pas être simple d’être modélisateur chez Pasteur/l’INSERM, effectivement !)
Bonjour JCD
Vos estimations ont le mérite d’être simples mais appellent quelques commentaires
– La substitution à 100% peut se faire avec un taux de contagion nettement inférieur à 1,6, il suffit que la vague correspondante du virus FR soit en décroissance, ce qui est le cas.. Elle peut même se faire avec un taux de contagiosité similaire entre VOC et FR.
– La vague du variant est visible dès le début de février dans les données.
– Le calcul de l’immunité (très théorique) se fait à partir du Ro, pas du Reffectif si ma mémoire est bonne. Donc reprenons 3 pour le FR et 3*1,6 = 4,8 pour le VOC. Selon l’estimation théorique, l’immunité nécessaire pour le variant concerne alors 79% de la population et s’il y en a 20% déjà immunisés, restent alors 59% à vacciner.
au tiers de mars , nous sommes à 300 en moyenne, en sachant que les chiffres présentés contrairement à d’autres périodes concernent l’ensemble de 3 services (SR/SSI/SSC) qui correspondent à 12000 lits sur le territoire, ce qui me fait dire que beaucoup de médecins réanimateurs (APHP) utilisent ces chiffres à des fins (ré)organisationnelles
Bonjour Daniel,
Pour ce qui est de votre 3ème point, vous avez raison, il faut préciser les choses. L’immunité à 37% stoppera le virus mais à quel prix : conserver nos masques / gel / habitudes de télétravail / restaurants fermés / couvre feu etc… Il s’agit donc bien d’une première étape visant à stopper la croissance des indicateurs hospitaliers. La cible ultime est bien celle que vous décrivez (immunité à 79%, sans les masques !).
Pour le deuxième point, j’imagine que vous parlez des données d’analyse biologique (ex sérologique, obépine) ? Car pour ce qui est des indicateurs ‘Santé publique’ (Taux R / entrées hôpital / entrées réanimation / nouveaux cas), on est plutôt stable et même en baisse sur la première quinzaine de février.
Mais au delà de la visibilité du VOC dans les stats, mon point était surtout que l’impact sur Février a été faible (+10% sur les lits de réa là où à fin Mars on va probablement dépasser les 5000 lits et donc les 30% de croissance). Donc vaguelette en février, vague -sans être un tsunami- en Mars.
Pour le 1er point, là par contre, je ne vous suis pas. Si on a le même taux R pour le VOC et le FR, on peut imaginer les situations suivantes pour que le VOC gagne des ‘parts de marché’ sur le FR :
* Le combat : cf mon précédent post. La probabilité d’occurrence est trop faible en cette phase de croissance du VOC pour expliquer une montée à près de 100% en 4 mois (sauf erreur de calcul de ma part ?)
* Ajouter du VOC ‘artificiellement’ : si les anglais avaient débarqué en catimini par le tunnel, on l’aurait vu (-:
* Retirer du FR ‘artificiellement’ : mesures barrières, couvre-feu, masques plus efficaces contre le FR que contre le VOC ? Je n’ai pas vu d’articles dans la presse/de données dans ce sens. Quand vous parlez de ‘virus français en décroissance’, c’est bien ce scénario que vous avez en tête ?
* Autre ?
Dans tous les cas de figure je suis preneur de vos explications/données/infos/calculs qui montreraient qu’avec R(VOC) = R(FR) on arrive à pratiquement 100% de VOC en quelques mois. Il y a en effet quelque chose qui m’échappe !
Merci.
Bonjour JCB
En fait l’apparition du variant se voit dans les tendances (la dérivée des courbes dans le temps) pour nombre de paramètres dont le Reff. par exemple. Pour faire simple cela a quand même permis au variant de prendre le dessus avant début mars (plus de 50%). Quand va-t-il exactement passer par son pic, la question est encore ouverte tant qu’on a pas bien repéré le point d’inflexion de la courbe qui se dessine.
On parle de l’Ile de France (1/5 de la population) en ce moment parce qu’il y a eu une inversion de tendance début mars, a contrario des Hauts de France et le la région Paca qui vont dans le bon sens. Cela provoque un plateau au plan national et il faut attendre le prochain point d’inflexion pour y voir plus clair. Cela provoque aussi un engorgement des hôpitaux d’idF. Le signal positif à repérer est le rapport réanimations sur hospitalisations (18% actuellement en IdF, 20% max à l’automne et 25% max lors de la toute première vague), qui passe par un pic que l’on n’a pas encore observé pour cette vague.
A propos de la substitution:
Considérons que chaque virus est représenté par une vague (courbe en cloche) indépendante. Si le variant arrive à la fin de la vague précédente la substitution est 100% immédiate quelle que soit la vague de variant. S’il y a interférence entre les deux vagues (la réalité), le taux de substitution va dépendre du décalage dans le temps et de la hauteur des vagues. Pour faire simple considérons les comme équivalentes, donc de durée équivalente, et partons d’une situation ou les vagues sont distinctes. Lorsque l’on rapproche les deux vagues le « trou » existant entre les deux se comble et à un certain moment il y a comme un plateau entre les deux. La substitution à 100% arrive toujours à la fin de la vague qui précède et pas nécessairement au moment du pic de la vague de variant. Si on continue à les rapprocher la résultante va de plus en plus ressembler à une seule et même grosse vague.
Il me semble que la durée de substitution que vous utilisez est celle de Pasteur Lille, mais rien ne dit que c’est ce qui se passe effectivement, ça pourrait être plus rapide que cela (c’est comme cela que je le vois dans les chiffres pour le moment).
Dernière info coté vaccination: Israël a beau avoir beaucoup vacciné, le pays est scotché sur un plateau depuis mi février, plateau qui ramené à la population française ferait 26 000 cas par jour.
Bonsoir Daniel,
Merci pour vos explications sur la substitution. Le côté ‘visuel’ de vos courbes qu’on peut voir tout en haut de ce post aide beaucoup !
Mais (car il y a un mais !), cette illustration montre bien qu’on ne peut pas avoir R(VOC) = R(FR) à un instant t.
En effet, par définition de R, quand la courbe monte (ex courbe mauve VOC en Février) alors R(VOC)>1. (NB : Je gomme volontairement la semaine de décalage entre le calcul de R et son effet visible sur les courbes : ça ne change pas le raisonnement mais simplifie sa compréhension).
Quand elle descend (ex courbe verte FR toujours en Février) alors R(FR) 1 pendant que R(FR) je ne sais pas quelle proportion de VOC ni le Taux R ‘hors vaccin’ qu’ils avaient à fin Février mais ça ressemble au 37% = 1-1/1,6. Intéressant et encourageant pour nous en France !
PS : Bravo aux auteurs de ce site !
Arhh… J’ai du utiliser des caractères bizarres et mon commentaire a été à moitié tronqué. Je reprends l’idée :
Quand la courbe monte (ex courbe mauve VOC en Février) alors R(VOC)>1.
Quand la courbe descend (ex courbe verte FR toujours en Février) alors R(FR)<1
On a donc nécessairement R(FR) et R(VOC) différents depuis au moins mi-Janvier, au vu de vos courbes. D’où le ratio 1,6 entre les 2 R, ratio qui n’a pas de raison de changer au cours du temps me semble t il (même impact des masques, vaccins, confinement etc… sur les 2 virus).
Donc nous sommes partis pour atteindre 100% de VOC (aux virus exotiques près) …
Ma dernière remarque concernait Israël : plateau vers les 20 février avec un taux de deuxième vaccination au dessus de 30%. Je ne sais pas quelle proportion de VOC ni le Taux R ‘hors vaccin’ qu’ils avaient à fin Février mais on n’est pas loin du 37% d’immunité = 1-1/1,6. Intéressant et encourageant pour nous en France !
Concernant la baisse des hospitalisations alors que les réas augmentent, pour ma part je vois plutôt ça comme un bonne nouvelle. Comme les variants sont plus contagieux, plus de gens sont contaminés, mais comme les plus vieux sont vaccinés, ces contaminés sont plus jeunes, donc moins sujets à faire des cas graves. Ce qui fait qu’ils vont moins à l’hôpital. Le lien contamination-hospitalisation est plus ou moins coupé. Mais comme il y a un décalage entre l’hospitalisation et la réa, ceux qui sont hospitalisés continuent d’aller en réa. Si les hospitalisations continuent de baisser, le lien hospitalisation-réanimation devrait se couper à son tour. Enfin c’est une façon d’analyser les choses.
Tout d’abord, merci beaucoup et un grand bravo aux auteurs de ce site que je viens de découvrir.
Je viens d’apprendre un nombre impressionnant de nouvelles informations.
Une d’entre elles retient particulièrement mon attention: un virus aurait sa vie propre, d’où la courbe de gauss.
Si j’ai bien compris, plus précisément une souche de virus a sa vie propre….
Donc s’il n’y a qu’une seule souche, et que nous ne modifions pas nos habitudes de vies, l’évolution des différents indicateurs serait relativement facile à prévoir.
J’imagine que ce qui influencerai la pente notre courbe de gauss, serait : le tx d’interaction des individus d’une population considérée et leur comportement social habituel, la pyramide des âges, le taux d’humidité et la température ambiante, etc. … Avez-vous une idée précise et quantifiée des éléments qui impactent la progression d’une souche de COVID en dehors de toute politique sanitaire.
Bonjour JCP,
Le premier modèle de contagion (qui a presque 100 ans !) est le modèle SIR : Population Saine / Population Infectée et contagieuse / Population ‘Retirée’ (donc guérie ou décédée).
Au jour le jour, dans ce modèle, la vitesse de propagation du virus dépend essentiellement du taux de contact entre les gens c’est à dire : un coefficient lié à chaque virus ou maladie (alpha) x Taille de la population saine S x Le nombre de gens infectés I.
Et cela dépend aussi de la durée de contagion du virus (qui dégonfle la valeur de I : quand on n’est plus contagieux, on devient R).
Dans la vraie vie, le coefficient alpha bouge tout le temps (à cause des masques, du confinement, de la météo, des vaccins etc…), c’est ça qui rend extrêmement compliqué la prévision.
Ce coefficient alpha est d’ailleurs directement lié au fameux R0 dont on entend souvent parler.
Imperial collège, l’INSERM et autres peuvent avoir les meilleurs modèles du monde (encore plus précis par classe d’âge, par région, par type de vaccin, intégrant des lois de probabilité etc…), il leur faut à un moment faire appel à une boule de cristal pour ‘remplir’ les modèles : qui peut deviner à l’avance l’effet d’un couvre-feu ? du télétravail ? du gel hydro-alcoolique ? du beau temps ? des retards dans la vaccination ? etc…
Si vous n’êtes pas allergique aux maths (niveau 1ère/terminale), voilà, un peu au hasard, un site (lire le texte, la vidéo est longue et moins pertinente pour comprendre) qui explique le modèle SIR de façon pas trop compliquée (ne commencez pas par Wikipedia…). Il explique aussi le lien entre alpha vs R0 et pourquoi on parle de croissance exponentielle etc. : https://nextjournal.com/essicolo/le-mod%C3%A8le-sir
Et si vous êtes allergique aux maths, pour comprendre l’historique du sujet : https://livre.fnac.com/a15640749/Adam-Kucharski-The-Rules-of-Contagion#omnsearchpos=1
Ce livre explique aussi le lien entre les virus, les réseaux sociaux, le marketing (viral !), ou encore certains phénomènes de violence dans la société car tout ceci répond grosso modo à la même mécanique de propagation SEIR… tout comme les réactions en chaine atomique !
Merci JCD pour cette réponse très intéressante et documentée.
Si, comme je l’ai lu dans la réponse » la vitesse de propagation du virus dépend essentiellement du taux de contact entre les gens « , nous devrions être en mesure de connaître assez précisément l’évolution de ce paramètre grâce aux données des opérateurs téléphoniques et/ou de l’application TousAntiCovid.
Avec le recul sur une année complète aujourd’hui même, l’impact des mesures barrières ou des restrictions sanitaires (couvre-feu, confinement…) peut probablement être mesuré assez précisément pour une population donnée, fournissant de quoi alimenter les différents modèles de prévision.
J’avoue avoir du mal à comprendre pourquoi il n’y a toujours pas de certitudes scientifiques qui se dégagent et toujours autant de discussions sur l’évolution de la situation et des bonnes mesures à prendre!
Bonjour JCP,
Fondamentalement, ça n’est pas vraiment un problème de modèle il me semble. Il y a un an, les modèles (imperial college) montraient déjà le risque d’avoir plusieurs vagues tant que les vaccins ne seraient pas là, par exemple.
C’est plus un problème de précision des résultats (taille du pic, et dans une moindre mesure, date du pic) liées aux données d’entrée.
Le taux de contact dépend de trop de paramètres (humains, notamment, mais pas seulement. Ex : l’arrivée surprise du variant anglais en Décembre) pour être anticipé à la virgule près. Si vous regardez le taux R au 1er Octobre dernier, tout va bien, on est à 1. Une semaine après, il est passé à 1,4. Personne ne sait vraiment expliquer pourquoi.
Or, en phase de croissance exponentielle du virus, une variation très faible de R change beaucoup de choses. Rajoutez 5% au R actuel (donc faible incertitude/variation), et le pic de lits en réanimation augmente de 1 000 lits (ordre d’idée). Sur un seuil fixé à 5 000 lits, +20% c’est énorme.
Quand on est proche des limites hospitalières, on a donc, au mieux une ou deux semaines de ‘vraie’ visibilité pour prendre les décisions. Je rajoute un point important au passage : R est calculable avec précision avec une semaine de retard, ce qui n’aide pas les prévisions.
En résumé, c’est comme la météo : on a des tas de satellites en l’air, des capteurs au sol, de bons ordinateurs, Laurent Cabrol, un historique etc… MAIS on ne sait prédire précisément la météo qu’à quelques jours, vaguement à une semaine… et au delà : boule de cristal.
Un message au cas où notre président passe par ici pour lui rappeler sa promesse faite il y a presque 4 semaines.
Actuellement je constate environ 4 fois plus de cas localement qu’il y a un mois.
Donc il faut un miracle d’ici 15 jours.
Heureusement il a fait une autre injonction cette semaine : vacciner matin, midi et soir, même le dimanche et les jours fériés.
Sauf que depuis 15 jours localement il n’y a eu AUCUNE livraison de dose. Et semaine prochaine maximum un flacon par professionnel (sans aucune garantie sur la livraison effective).
Comme l’a déjà rappelé un autre internaute : « on est mal patron, on est mal » …
Bonjour Pierre,
Si on regarde l’effort de vaccination, il y a eu une forte accélération début Mars.
Or le vaccin fait effet entre 14 jours (chiffres Pasteur/Israël) et 21 jours (deuxième dose). C’est à dire maintenant.
Comme le variant anglais se stabilise (croissance plus faible, désormais, comparée à la période mi-février / mi-mars), on arrive sur un effet ciseau : le « freinage » du vaccin devient plus fort que « l’accélération » du variant anglais. Hypothèse forte supplémentaire : le comportement des français ne change pas.
En restant très humble face au virus et aux chiffres, cela veut donc dire que les entrées à l’hôpital (moyenne mobile sur 7 jours) pourraient commencer à baisser dès le milieu de cette semaine. C’est vrai à la fois pour IdF et pour la France entière.
Si tel est le cas, ceci pourrait aussi expliquer un certain attentisme du gouvernement.
En domino, les entrées en réa suivront à la baisse une semaine après, puis les lits en réanimation encore une semaine après.
Pour les nouveaux cas, c’est une autre histoire, mais le focus des gouvernements reste avant tout de passer le pic hospitalier et de diminuer les décès.
J’espère ne pas me tromper dans mes calculs mais il faut bien avouer que faire des simulations reste un exercice ‘très tarte à la crème’ à haut risque d’erreur (mea culpa par avance si excel m’a trahi ! Réponse dans quelques jours)
Je suis moins optimiste :
– concernant la croissance des cas, vous êtes plusieurs à évoquer une inflection des courbes depuis quelques jours, moi je ne la vois pas (sauf les jours où SantéPublicFrance oublie de compter 5-10.000 cas ce qui arrive régulièrement depuis quelques semaines avec des corrections après-coup).
– concernant la vaccination, même si il y a eu une accélération en mars, pour moi on est passé d’un taux anecdotique à un taux négligeable en ce qui concerne la circulation du virus. L’effet sur les hospitalisations va devenir intéressant dans les jours à venir, mais seulement pour les > 75 ans.
La vaccination des >50 ans ne va réellement débuter qu’en avril, donc l’effet de cette tranche d’âge ne sera effectif que dans 1 mois.
J’espère me tromper, mais je crains que mi-avril soit le pire au lieu de la fin de crise annoncée par le Président.
PS: l’exercice de prévision est effectivement à haut risque d’erreur, surtout à moyen-long terme.
Mais la montée constante des cas de variant britanique, on la voit depuis 2 mois. Et on avait vu la catastrophe de Londres en janvier. Donc la situation actuelle était facilement « prévisible » quand le gouvernement parlait d’un « plateau » pour justifier leur absence de prise de décision.
Bonjour Pierre,
Il y a bien 2 sujets distincts :
1- Soulager l’hôpital. C’est ce cap (en partie prévisible depuis longtemps avec l’arrivée mécanique du variant anglais, effectivement) qui est bien sur le plus critique en ce moment : personnel soignant surmené / deuils / confinement(s) etc….
2- Retrouver une vie ‘normale’ (café, ciné, pas de masque…). Cela passe par plusieurs étapes (dont le passage du premier cap). L’objectif, ici, étant de casser la dynamique du virus / de réduire les nouveaux cas via la vaccination / l’immunité collective.
Je parlais plutôt du premier point dans mon message. Difficile (pour moi en tout cas) de maquetter précisément le deuxième car les indicateurs de départ (type incidence) ne sont pas fiables du tout (il faudrait plutôt des sérologies régulières ou les données obépine par ex)
Une bonne nouvelle néanmoins : les entrées à l’hôpital pour IdF (moyenne 7 jours) ont en effet baissé aujourd’hui (et ce sera pour demain ou après-demain pour la France entière).
Les entrées vont baisser ensuite à une vitesse vertigineuse : division par 2 d’ici mi-Avril. Grâce aux vaccins.
Ce qui pourrait donner un pic de lits de réa IdF autour de 150% mi-Avril (donc oui, mi-avril sera bien le pire).
En image, avec toute la prudence qui s’impose (des quais de Seine au(x) confinement(s), les aléas sont nombreux…) : https://www.dropbox.com/sh/me4u59axd1redbp/AADFPVWCHOQJMjF5DsycyQ7ma?dl=0
Pourquoi cette étape très symbolique ne fait-elle pas la une des journaux ce soir ? Hmmm… Il est tard… J’ai du me tromper quelque part. Réponse dans quelques jours, le temps que Pasteur mette son site à jour (-: