1- Calcul de l'incidence des cas dépistés

400 pour 100 000 habitants ou 50 pour 100 000 habitants... Ces taux d'incidence des tests positifs sont calculés sur la somme des incidences des 7 derniers jours. Les statisticiens l'appellent "taux sur une semaine glissante".

 

Pourquoi ne pas calculer chaque jour ? Tout d'abord en raison des variations journalières et surtout en raison d'un fort "effet week-end" avec des tests plus rarement réalisés les samedis et dimanches. Dans ces conditions, ces nombres moins élevés sont "gommés" par la somme sur 7 jours consécutifs et peuvent être suivis et comparés. Remarquer que 280 pour 100 000 habitants sur une semaine, cela fait "en moyenne" 40 pour 100 000 par jour. Soit, par exemple, pour une ville comme Nantes de 300 000 habitants, cela fait 120 personnes positives par jour : voir le point 1 pour en considérer "en moyenne" les catégories : 40 porteurs sains, 60 malades, dont ≈ 10 hospitalisés et » 1 personne en réanimation par exemple.

Enfin, quand on dit "habitants", on compte les enfants, ce qui en fait dépendre la structure d'âge de la population.

Ci-dessous, incidence sur une semaine glissante des tests positifs (nouveau calcul au 9 septembre 2021).

2- Confusion entre le virus et la maladie

Les tests ne dépistent pas le (ou la) COVID-19, mais la présence du coronavirus (appelé scientifiquement SARS-Cov-2 en anglais ou SRAS-Cov-2 en français).

Parmi les personnes positives :

- Certains n'ont pas de symptômes : ce sont des porteurs sains et ils sont environ la moitié des personnes positifs au virus.

- D'autres présentent des symptômes : ce sont atteints atteints de COVID-19, ils représentent l'autre moitié avec 40 à 45 % qui resteront au domicile, 5 à 10 % qui seront hospitalisés, 1 % qui seront admis en réanimation et 0.1 % (1 pour mille) qui décéderont.

Tous âges confondus, mais l'âge et les co-morbidités modifient beaucoup ces proportions.

3- 4 000 personnes décédées en Inde en une journée, ou le cap des 100 000 décès a été franchi en France

L'attrait de "chiffres-symboles" ou de seuil mythiques ou psychologiques ne veut rien dire.

De plus, l'utilisation de nombres entiers ne veut rien dire puisque l'on ne tient pas compte de la population sur laquelle sont basés ces dénombrements. Ainsi pour l'Inde, la population du pays est de... 1 milliard 350 millions d'habitants soit, à peu près 20 fois plus que la France. Dans ces conditions, 4 000 décès en une journée en Inde ferait... 200 en France, alors que le même jour, c'était 300 dans notre pays ! Ainsi, depuis le début de l'épidémie, au mois de mai 2021, l'Inde est 47ème sur l'incidence des décès recensés pour 100 000 habitants, et la France 18ème ....

Et le premier pays européen de l'Ouest en terme de mortalité par nombre d'habitants est... la Belgique.

4- Vaccinations : comparaison des proportions

La proportion de vaccinés dans une population est moins simple qu'attendu.

- Le dénominateur : il peut s'agir de la population entière (d'un département, d'un pays, d'une région) ou de seulement la population-cible de la vaccination (les adultes de 18 ans et +, les 12 ans et plus), ou encore selon des tranches d'âge.

- le numérateur : il faut bien distinguer les personnes qui ont reçu une dose, ou deux doses (vaccination complète).

Dans ces conditions, nous présentons deux cartes :

- La première, tirée de Santé Publique France, qui montre la proportion de vaccinés parmi la population des 12 ans et plus qui ont reçu au moins une dose, selon le département. Réalisation Epi-Sûre. Échelle de 10 % à partir de 50 %. Au 26 juillet 2021.

5- Comparer les pays et les provinces

Que n'a-t-on pas entendu sur toutes les ondes ! L'Allemagne est meilleure que nous, les pays asiatiques sont plus sérieux et ont mieux gérer la crise que nous, les Français ou les Européens etc..... En fait, il est difficile d'imputer un lien direct entre une politique de santé dans un pays et les indicateurs sanitaires. Tout d'abord, parce que le virus a probablement sa vie propre, et s'il a beaucoup circulé en Europe, au Royaume-Uni et aux USA en 2020, il a été moins actif en Asie ; sans doute pour partie à cause des mesures, mais pas seulement : chaque région a eu son virus qui circulait plus ou moins.  Dans un autre domaine - bactérien - on parle même de microbiome urbain (Revue Cell du 26 mai 2021 par Chris Mason)

C'est ainsi que les pays européens de l'Est ont eu des incidences faibles en 2020 et catastrophiques en 2021 avec des incidences de mortalité les plus élevées au monde en mai 2021. Par ailleurs, les pays avec des taux de décès peu importants étaient souvent des îles ou des pays pouvant être isolés facilement (Japon, Nouvelle-Zélande, Australie et aussi la Corée sans frontière terrestre ouverte).

De plus, la comparaison entre pays à un niveau global n'est pas très pertinente en raison du caractère régional ou provincial de l'épidémie : c'est ainsi que, lorsque l'on citait en exemple l'Allemagne, la Saxe, par exemple, avait des incidences de mortalité bien supérieures à celles des Pays de la Loire ou de la Bretagne en France, preuve d'une vie "propre" du virus. Idem aux USA avec des taux élevés en Californie ou à New-York et bas au Texas...

6- Modélisation

Les modèles en épidémiologie ont pour objectif principal de prédire l'évolution de l'épidémie (cas positifs, hospitalisés, décès). Ils utilisent les données antérieures pour les appliquer au futur : c'est regarder dans le rétroviseur pour conduire une voiture. On voit déjà la fragilité des essais de prévisions : rien ne dit que les circonstances antérieures seront semblables ultérieurement.

Dans ces conditions, les chercheurs font des hypothèses et donc proposent plusieurs modèles en fonction de différentes hypothèses. Et le nombre de facteurs pouvant expliquer l'épidémie peut être important (plusieurs dizaines quelquefois) et variables selon les équipes de recherche. D'où l'impression de cacophonie dans les prévisions.

Ce n'est qu'a posteriori que l'on pourra dire quels sont les modèles qui ont bien prédit, et les facteurs et hypothèses de ces modèles serviront aux suivants... Sauf que si l'on fait 10 modèles, il y en aura bien un, a posteriori, qui "marchera"... Retenons l'adage : "Tous les modèles sont faux, certains sont utiles".

Enfin, si les modèles prévoient une aggravation de l'épidémie, et que des mesures préventives sont mise en place, le modèle ne se trouvera pas confirmé, sauf s'il avait prévu un scénario tenant compte des mesures préventives.

7- Domaine d'expertise

Sur une radio généraliste en janvier 2021, le journaliste s'adressait à un économiste pour savoir si on serait "libéré" en juillet 2021. Remarquons que cette question n'a aucun sens, posée à quelqu'un qui n'a aucune expertise épidémiologique ou sanitaire, même s'il sait lire les chiffres. Le pire est que l'économiste a répondu ! Nous allions être libérés en juillet, c'était sûr...

Les échanges dans les médias et des réseaux sociaux ont été ainsi hors de l'expertise de la plupart des intervenants ; il y avait tout d'un coup 50 millions d'épidémiologistes en France (on ne comptera pas les enfants...).

Cela vaut aussi pour certains médecins qui faisaient des commentaires ou des analyses au-delà de leur domaine d'expertise : un réanimateur n'a pas forcément de compétences en épidémiologie, virologie ou génétique. Il peut parler de son service avec ses entrées, ses sorties et ses malades, mais c'est tout. Chaque médecin devrait répondre dans son domaine, et pour le reste ; il n'a qu'à dire qu'il ne sait pas ! Et qu'il ne généralise pas son expérience de son cabinet ou de son service, Paris n'est pas la France, et la ville n'est pas la campagne, ou la Bretagne n'est pas l'Ile-de-France...

Ceci dit, on a eu l'impression que les médecins sont tombés dans les travers des journalistes : toujours faire peur, et, si ce n'est pas le jour même, envisager l'avenir avec craintes et désespoirs. On ne fait pas venir un "expert" sur un plateau pour dire que tout va bien ou  qu'il ne sait pas !!!! On ne le fera pas revenir deux fois !

D'où, les contradictions de personnes en dehors de leur champ de compétences et qui ne pouvaient pas lire tous les articles scientifiques publiés (il y a eu, depuis janvier 2020, 133 000 articles répertoriés par la base de données PubMed qui collectent les articles dans des revues à comité de lecture.

8- La recherche et la science

Les auditeurs et spectateurs ont été surpris, pour ne pas dire plus, de la pluralité des avis des spécialistes sur l'épidémie, les facteurs associés à la transmission, et les mesures de prévention à prendre. Ces spécialistes, en fait, mélangeaient les réflexions issues de la recherche et, ce que l'on pourrait appeler, les données de la science.

 

La recherche est par définition en perpétuel mouvement, entre hypothèses, affirmations, et révisions des avis : chaque avancée par une équipe peut être remise en cause par d'autres équipes, en usant de la méthode "basée sur les preuves" (evidence-based medecine). C'est toute la gloire et la difficulté de la recherche de s'y retrouver dans ce qui est une hypothèse, une idée, une possibilité ou une quasi-certitude. En raison de la nouveauté de cette épidémie, il n'est pas étonnant que des avis étaient aussi disparates, mais "on n'était obligé" de subir ces discussions en "live"...

A l'opposé, ce que l'on peut appeler les données de la science, c'est ce qui reste quand toutes les données sont passées au tamis de la preuve, de la causalité, de la "forte probabilité" et que les connaissances passent à un niveau opérationnel et utile pour la population et les malades. Mais il a fallu du temps – même s'il a été en l'espèce beaucoup plus court qu'auparavant – pour arriver à savoir que l'hydroxychloroquine était inefficace, que les masques prévenaient la transmission, que l'oxygène en hyper-débit évitait d'intuber certains patients ou que l'hydrocortisone était indiquée dans les formes graves...

Certains domaines enfin ne se prête encore pas bien à des preuves irréfutables comme les mesures de fermeture des magasins, des écoles, des déplacements, ou le travail en bureau ou le sport en salle, dans la mesure où il n'y pas, et il n'y en aura pas, de méthode scientifique pour arriver à une forte probabilité, c'est-à-dire l'essai en comparant deux groupes, l'un avec la mesure et l'autre sans (essai "contrôlé" avec tirage au sort).

9- La probabilité (ou risque) de contagion

L'esprit humain a des difficultés avec la notion de probabilité d'un événement : on entend ici et là que l'on "attrape' sûrement le virus dans les familles, que c'est par contact ou par voie aérienne, ou que c'est par l'intermédiaire des enfants ou encore que l'on ne risque rien en extérieur...

 

Évidemment, il n'y pas, en médecine comme dans d'autres domaines, de faits qui en entraînent automatiquement (à 100 %) un autre, ou qui n'entraîne rien (0 %). Toute la question est de pouvoir quantifier le risque entre 0 et 100 %, quand on peut le faire, et de comprendre ce que cela veut dire ou quelle implication dans la vie quotidienne, surtout si on parle de probabilités faibles de l'ordre de 1 pour 1000, ou même 1 pour 1 million (pour les ennuis des vaccins).

Prenons le risque d'être positif un jour donné : la  fréquence mesurée par jour, à partir des personnes qui se font tester (remarque importante) est, par exemple, de 30 pour 100 000 personnes  Cela veut dire qu'en moyenne, on a un risque sur 3 300 d'être positif (100 000 / 30). C'est un risque très faible chaque jour, mais qui augmente certainement si on a croisé quelqu'un d'autre de positif, si on a participé à une réunion dans un lieu clos, si on a des enfants en milieu scolaire...

 

A contrario, si vous êtes vacciné, si vous restez chez vous, ou si vous portez un masque, le risque diminue. Malheureusement on ne peut quantifier cette augmentation ou cette diminution de risque ; et quand même on le pourrait, cela ne parlerait pas forcément, ou du moins, les personnes concernées ne réagiraient pas de la même manière au même risque. Si un jour donné, on vous dit que vous avez 1 % de risque d'être contaminé, ou 5 % de risque d'être hospitalisé si vous êtes positif, ou 1 pour 1000 de décéder si vous êtes malade, comment réagissez-vous ? Il faut sans doute une grande habitude de raisonnement en chiffres pour en saisir l'importance pour soi...

10 - Les noms des variants

Les scientifiques et les autorités mondiales en virologie ont réussi le tour de force de compliquer les noms des variants pour que l'on n'y comprenne rien. La tendance de les renvoyer à leur possible région géographique ne semble pas être "politiquement correct" : on sait que la Chine a refusé que le coronavirus responsable de la pandémie soit appelé le "virus chinois".

Pourtant, on sait ce qu'a été la grippe espagnole (qui venait en fait des USA) en 1918, la grippe de Hong-Kong en 1968 à 1970, ou le mal français ou le mal de Naples (pour la syphilis), ou la Fièvre du Nil due au Flavivirus West Nile, ou encore la fièvre de Marburg en Allemagne etc....

Au final, depuis le 1er juin 2021, le nom des variants a été décidé sous forme des lettres grecques :

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Santé Publique France (voir l'application TousAntiCovid)

a décidé plutôt de se focaliser sur des mutations remarquables (mutations d'intérêt), présentes dans plusieurs  variants. Au 15/08/2021, il est fait état des renseignements suivants :

- Mutation E484 K (portée par bêta et gamma, entre autres) = 1 %

- Mutation E484 Q (portée par kappa, entre autres) = 0.1 à 0.5 %

- Mutation L452 R (portée par delta) = 94.5 %

Mortalité par mois - Toutes causes confondues - INSEE

On observe les deux pics de mortalité dus au COVID_19 en mars 2020 et novembre 2020.

En 2021, il y a eu une augmentation des décès / Années 2017-2019 de janvier à mai 2201.

De juin à septembre 2021, il y a curieusement un surplus de décès, même par rapport à 2020.

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Graphe 7a

Évolution des taux de vaccination par pays, pour l'ensemble de la population (y compris les enfants), pour une 1ère dose. La France est autour de 20 %.