La « grippette »…
Une étude publiée le 23 avril 2020 sur le site
internet de l’EHESP affirmait que le confinement avait « sauvé au moins 60.000
vies ».
Dans les jours suivants, cette étude était relatée par
la quasi-totalité des médias.
Toutefois, à une exception près, aucun des mêmes
médias ne consacra d’article au démenti publié par d’autres chercheurs 10 jours
plus tard dans le Journal International de Médecine.
Depuis, plus de 30 millions de cas de « Conard-virus »
ont été recensés dans le monde avec des taux de transmission jugés « alarmant »
en Europe.
Plus de 30 millions de cas, mais plus de 943.000
décès, ont été officiellement recensés dans le monde, selon un comptage réalisé
par l’AFP la semaine dernière.
Clairement, on va dépasser le million de décès dans
peu de temps (si ce n’est déjà fait), heureusement encore assez loin des 20 à
50 millions de morts, selon l’Institut Pasteur, et peut-être jusqu'à 100
millions selon certaines réévaluations récentes, soit 2,5 à 5 % de la
population mondiale dus à la « Grippe espagnole » (type H1N1) il y a
un peu plus d’un siècle de cela.
Mais ne sait-on jamais…
Avec 197.589 décès, les États-Unis sont de loin le
pays le plus endeuillé par la pandémie, devant le Brésil (134.935 morts) et
l’Inde (83.198 morts). Ces trois pays regroupent à eux seuls plus de la moitié
des malades comptabilisés dans le monde.
En Europe, où le nombre de nouveaux cas est désormais
supérieur à ceux enregistrés en mars
En Angleterre, les nouvelles contaminations sont
reparties en flèche au Royaume-Uni, pays le plus endeuillé d’Europe avec près
de 41.700 morts. Les cas quotidiens ont dépassé la barre des 3.000 depuis
plusieurs jours.
En Espagne, autre pays durement touché avec plus de 30.400
morts, les autorités de la région de Madrid ont reconnu être dépassées par la
résurgence galopante de la pandémie.
Le nombre de malades a explosé dans les quartiers et
villes les plus modestes du sud de la capitale où l’on compte plus de 1.000 cas
nouveaux pour 100.000 habitants ces deux dernières semaines.
Face aux fêtes privées et autres rassemblements
informels, considérés partout comme un des principaux vecteurs de contagion, la
province canadienne de l’Ontario a adopté des mesures dissuasives : Les
organisateurs de rassemblements de plus de 10 personnes à l’intérieur des
logements, et de plus de 25 personnes à l’extérieur, sont désormais passibles d’une
amende minimale de 10.000 dollars… canadiens (environ 6.400 euros) et t chaque
participant encourt d’une amende de 750 dollars… canadien.
En Israël, le nouveau confinement général du pays est entré
en vigueur vendredi pour trois semaines.
Pays de neuf millions d’habitants, Israël a enregistré
1.163 décès dus au « Conard-virus » et l’État hébreu est le pays
ayant recensé le plus fort taux de contamination ces deux dernières semaines
D’où l’intérêt de confiner les populations ?
Cette étude publiée par trois chercheurs le 23 avril
2020 (on revient à notre sujet du jour…) sur le site internet de l’École des
Hautes Études de la Santé Publique (EHESP) affirmait que le confinement avait «
sauvé au moins 60.000 vies » (61.739 précisément, car c’est précis !).
On a déjà vu ce genre de « délires » avec les
mortelles automobiles…
Même si « Kung-Fu-Panda » ne jouait que « petit-bras »
à cette occasion : 300 vies sauvées seulement…
On se souvient encore que dans les jours suivants,
cette étude était relatée par la quasi-totalité des médias nationaux comme
régionaux. Le lendemain même, le ministre de la Santé, « Olive-Ver-rang »,
reprenait à son compte ces résultats sur son compte « Twister » puis
dans une interview à France Inter.
Enfin, le 28 avril, annonçant la fin du confinement à
l’Assemblée Nationale, c’est le Premier sinistre qui s’en prévalait à son tour.
À notre connaissance, outre « l’Humanité-stalinienne »
qui reprit le texte, et à l’exception des « Échos-du-matin », aucun
des mêmes grands médias n’a consacré d’article au démenti publié par trois
autres chercheurs une dizaine de jours plus tard (le 2 mai 2020) dans le
Journal International de Médecine (JIM).
Les auteurs y montraient que les calculs des trois
chercheurs de l’EHESP sont plus que contestables. Plus largement, ils nous
rappelaient que les modèles mathématiques ne sont que des méthodes qui peuvent
amener à faire des prédictions sans rapport avec la réalité médicale.
Ce qui nous rappelle les modélisations, tout aussi
fausses, de l’épidémiologiste anglais Neil Ferguson qui prédisait le 16 mars
2020 que le « Conard-virus » tuerait 500.000 personnes en « Gauloisie-infectée »,
autant en Grande-Bretagne, plus de 2 millions aux États-Unis et jusqu’à 200
millions dans le monde entier.
On n’y est heureusement pas encore…
Ceci dit, on attend encore les premières évaluations
globales des vies non pas sauvées mais au contraire mises en danger par le
confinement : Impacts sur la santé physique et mentale, suicides et
consommations de psychotropes, suspension du traitement des autres maladies, chômage,
interventions chirurgicales reportées, fermetures d’entreprises et de
commerces, décrochage scolaire, creusement des inégalités à tous points de vue,
retard considérable dans le fonctionnement de la justice, et cætera.
Vous ne l’aurez probablement jamais : On va s’attarder
sur le rebond de l’économie (probablement en « K » creusant d’avantage
les inégalités laborieuses, financières et sociales) et sur le front du
chômage.
Déjà 700.000 emplois détruits, 940 plans social, mais
dès le 15 octobre, un tsunami de dépôt de bilan : Pour le moment nous creusons
le PBI de « – 10 à 11 points », mais étalé sur 2 ans, on aura du mal
à ne pas dépasser les – 15 à – 20 %… comme prévu dès le démarrage du
confinement…
Puisque ça circule sur Internet, je vous reprends quelques
extraits de ladite étude, parce que c’est passionnant :
« La pandémie du Covid-19 a donné lieu au confinement de
la moitié de l’humanité. Celui-ci a été décrété en France le 17 mars 2020. (…)
En l’absence de groupe contrôle ou d’étude randomisée,
différentes estimations ont tenté de modéliser ces effets, en attendant,
peut-être, après la pandémie, des études comparatives des pays ayant adopté des
stratégies différentes. Le cadre éthique et méthodologique d’un groupe contrôle
ou d’une étude randomisée est bien entendu impossible à établir à l’échelle des
populations (or c’est pourtant le fondement qui établit la validité
scientifique des essais thérapeutiques) et fait donc défaut pour déterminer le
bénéfice de mesures ayant aussi des effets secondaires importants et durables.
Ces études de modélisation, du fait du contexte très
particulier de la pandémie et de l’urgence de la situation, ont bousculé la
marche normale de toute étude scientifique : réalisation de l’étude, soumission
à une revue scientifique à comité de lecture, expertise, publication après une
éventuelle révision ou rejet de l’article par la revue. De ce fait, les
critiques de ces études suivent la même voie. Dans ce contexte, les auteurs ont
publié le 25 avril 2020 dans le quotidien L’Humanité, en ligne, un article
réfutant les conclusions d’une récente modélisation de la situation française.
La présente note détaille les éléments statistiques soutenant cette conclusion.
M. Roux, C. Massonnaud et P. Crepey ont publié sur le
site de l’École des Hautes Études de la Santé Publique (EHESP) une modélisation
du nombre d’hospitalisations, de patients en réanimation et de décès
potentiellement évités par le confinement en France depuis le 17 mars. Se
basant sur les connaissances disponibles quant à la transmission virale, ils
estiment l’effet d’une absence de confinement sur le nombre d’événements dans
les trois situations. Pour cela, ils observent les données du 20 au 28 mars et
vérifient que leur modèle reproduit les résultats des 13 régions
métropolitaines. Ils prolongent ensuite ce modèle, supposé validé, jusqu’au 19
avril et mesurent alors l’écart obtenu entre le modèle et les résultats observés
à cette date. Ils concluent que le confinement a permis d’éviter 61.739 morts
en un mois, qui ne se sont donc pas ajoutés aux 12.069 décès hospitaliers
observés à cette date.
Dans le modèle des auteurs, la mortalité atteint 10.000
décès à l’hôpital le 19 avril et elle double tous les 4-5 jours, comme cela
était indiqué sur le site internet de l’École des Hautes Études de la Santé
Publique.
À la lecture de l’article, plusieurs problèmes
apparaissent. D’abord, les intervalles de confiance autour des courbes
modélisées sont importants : en conséquence, aucune valeur observée de
mortalité ou d’hospitalisations ne pourrait remettre le modèle en cause. Par
exemple, en Île-de-France le 28 mars, toute valeur dans un intervalle compris
entre 20 et 200 décès tomberait dans « l’intervalle de confiance de 95% de
la prédiction ».
Par ailleurs, l’observation des 13 figures des régions
montre que si la courbe reste proche des premiers points observés, les 20 et 21
mars, elle s’en écarte les 27 et 28, avec une tendance à un écart
systématiquement positif entre la prédiction et la réalité. En d’autres termes,
la courbe diverge des points réels ayant servi à valider le modèle et surestime
le nombre d’événements qui auraient pu se produire sans confinement. Les
valeurs du modèle augmentant avec le temps de manière exponentielle, la
modélisation amplifie systématiquement les résultats à mesure que le temps
passe.
La lecture de l’article semble donc suggérer que le
modèle surestime notablement les effets positifs du confinement. Il est donc
nécessaire de valider ou d’infirmer cette hypothèse par une étude statistique.
Les résultats de la modélisation des auteurs et les
points réellement observés du 20 au 28 mars pour les admissions à l’hôpital, les
admissions en réanimation et les décès à l’hôpital sont issus des registres de
Santé Publique France et présentés par ces auteurs pour les 13 régions
métropolitaines (…).
Pour chaque jour du 20 au 28 mars, et pour chacune des
3 variables, on détermine si le modèle prédit correctement, ou s’il surestime
(valeur en dessous de la courbe) ou sous-estime (valeur au- dessus de la
courbe) la variable étudiée.
Si la modélisation reproduit les données sans biais on
doit observer une distribution équilibrée des valeurs observées autour de la
prédiction durant la période de validation (20 au 28 mars).
Cela se mesure par un nombre semblable de résidus
négatifs et de résidus positifs (écarts entre les valeurs observée et prédite)
qui s’illustre par un nombre identique de points tombant en dessous de la
courbe ou au-dessus. Un test de Chi-2 d’indépendance est utilisé pour
déterminer s’il existe un lien entre la date (du 20 au 28 mai) et le signe du
résidu sur les 39 valeurs analysées (13 régions, 3 variables). Le niveau de
signification est fixé au seuil α = 0,05, comme dans l’étude sous examen.
Dans un second temps, si le test de Chi-2 est
significatif, les résidus de Pearson du test de Chi-2 (Haberman, 1973) sont
analysés afin d’identifier les jours où la modélisation surestime (trop de
résidus positifs) ou sous-estime (trop de résidus négatifs) les indicateurs
analysés (…). »
C’était la description de la méthode.
Les résultats :
On découvre ainsi que « la répartition
des points observés. La statistique du Chi-2 prend une valeur de 128,92, pour
16 degrés de liberté, avec une valeur p < 0.0001 (valeur critique : 26,30).
Elle permet donc de rejeter l’hypothèse selon laquelle il n’existerait pas de
lien entre le jour et la précision. Une analyse des résidus de Pearson, qui
tendent à suivre une loi normale sous l’hypothèse d’indépendance, est alors
réalisée.
Si les résidus ne sont pas significatifs les 20 et 21
mars (distribution homogène au début de la période de validation), ils
indiquent que le nombre de points sous la courbe les 27 et 28 mars est plus
important qu’attendu dans le cas d’une répartition homogène pendant les 9
jours. L’étude des trois variables séparées donne les mêmes résultats, si ce
n’est que les résidus sont significatifs pour les admissions à l’hôpital et les
admissions en réanimation les 27 et 28 mars et seulement le 28 mars pour les
morts à l’hôpital (…). »
D’où il suit que : « La
modélisation utilisée par les chercheurs de l’EHESP diverge significativement
des valeurs observées les deux derniers jours : elle surestime donc les
variables mesurées. Or, dans une évolution de nature exponentielle, les
modélisations amplifient les résultats avec le temps : l’écart calculé ne fait
que croître, de plus en plus rapidement. Les auteurs concluent : « Notre
analyse montre qu’en l’absence de toute mesure de contrôle, l’épidémie de
COVID-19 aurait eu une morbi-mortalité critique en France, qui aurait dépassé
en quelques semaines les capacités des hôpitaux français ».
Ils estiment qu’un nombre supplémentaire de 61.739
morts aurait dû être comptabilisé à l’hôpital au soir du 19 avril, 10.000 morts
étant observés ce seul jour et cette mortalité journalière doublant tous les
4-5 jours. De ce fait, si l’on ne tient pas compte de l’évolution des
interactions virus-populations-environnement, poursuivre ce type de
modélisation jusqu’au 11 mai aboutit à près de trois millions de décès hospitaliers.
En ce qui concerne le nombre d’hospitalisations (590.000 auraient été évitées
au soir du 19 avril selon les auteurs), peut-être aurait-on dépassé le 11 mai…
la taille de la population française.
Les auteurs de cette étude souhaitaient sans doute démontrer
l’efficacité du confinement généralisé en France mais la méthode utilisée ne
permet pas de le faire. Les familles de modèles compartimentaux permettent
certes de mieux approcher les phénomènes épidémiques, en particulier celui du
Covid-19, mais de nombreux paramètres estimés a priori et encore très
incertains à ce jour peuvent changer de manière extrêmement conséquente les
trajectoires et les résultats des projections.
Leur utilisation doit donc rester prudente quant aux
conclusions à en tirer et personne ne peut s’appuyer raisonnablement sur ce
type d’étude pour justifier une mesure dont nous n’avons pas fini de mesurer
les impacts sanitaires, économiques et sociaux.
Alors que l’angoisse et la peine affectent des
milliers de familles, il serait sans doute préférable de pas induire de telles
erreurs, surtout si elles altèrent la décision publique. »
Vous l’avez peut-être pressenti : On se fout de
vous dès que l’occasion se présente.
Là, c’était une étude « scientifique »…
Comment aller contre « la science » puisqu’elle
décrit « le vrai » ?
C’est mon pote « Stalino-coco » qui me l’avait
enseigné : « Le socialisme, c’est scientifique. Il faut être fou
pour s’y opposer. D’ailleurs, en URSS, Staline internait en asile psychiatrique
ceux-là ».
Les temps ont changé : « Poux-tine »
les empoisonne…
La question que je me pose c’est de savoir comment « nos
politiques » peuvent se laisser bercer d’illusions… « scientifiques »
et avec eux tous ces perroquets qui « font l’opinion » à travers les
médias ?
Où est leur « intelligence-appliquée » ?
Ne savent-ils donc pas qu’on peut faire dire n’importe
quoi à n’importe quel chiffre ?
C’est quand même dommage pour des dirigeants…
Ils en viennent à tous se décrédibiliser à outrance !
La seconde vague déferle sur la planète, en ordre
dispersé, mais elle est bien là.
On va voir si la leçon aura été retenue et ainsi
pouvoir faire, plus tard, des comparaisons utiles entre deux types de situation,
« arrêt total » ou « adaptation » au cas par cas, à la
main des préfets et élus locaux.
Ce sera un premier pas vers l’usage du « bon sens »
près de chez vous : Il était plus que temps !
La signature du « monde d’après » ?
Je le souhaite et l’espère (pour « ma Nichée »).
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