[MISE À JOUR DE L’ARTICLE]
Le lien entre les différentes mesures prises dans le cadre de l’épidémie COVID-19 et ses effets est difficile à établir. Tout d’abord parce que ces mesures (ou absences de mesures) ont d’abord un effet direct sur les contaminations, ensuite sur les hospitalisations et enfin sur les décès.
Ensuite, et l’effet est ici psychologique, donc très important quant à la manière dont la population appréhende le déroulement de l’épidémie et les effets des mesures, l’institut fédéral de santé publique belge livre ses données chaque jour pour le jour précédent MAIS, à l’exception des données d’hospitalisations, ces données concernent plusieurs jours du passé. Par exemple, le 30 mai, Sciensano a déclaré, pour la journée du 29 mai, 23 décès alors que le fichier de données produit ne renseigne que 2 décès pour ce jour, les 21 autres ayant eu lieu auparavant. Et le même phénomène se produit pour les nombres de tests et les cas de contamination détectés.
Mon but ici est de voir si ce lien peut être établi et comment. J’ai choisi de me focaliser sur les nombre de décès, stade le plus dramatique et le plus effrayant des effets de la pandémie.
Analysant les statistiques de décès et d’admission à l’hôpital de Sciensano, je suis arrivé à établir une relation statistique forte entre la moyenne sur une semaine des admissions et les décès observés 6 jours plus tard (il s’agit donc ici des décès réellement enregistrés jour par jour et non des chiffres rapportés jour après jour). Cette relation donne un nombre de décès égal à 55 % des admissions avec un coefficient de détermination supérieur à 94 % sur la période commençant le 15 mars, date depuis laquelle les données d’hospitalisation sont disponibles. Les décès sont pris en compte jusque deux jours avant la publication des données, les chiffres des deux derniers jours étant sujets à modification, soit le 27 mai.
Le premier graphique (Illustration 1 ci-dessous) illustre cette correspondance.
Le lien entre les différentes mesures prises dans le cadre de l’épidémie COVID-19 et ses effets est difficile à établir. Tout d’abord parce que ces mesures (ou absences de mesures) ont d’abord un effet direct sur les contaminations, ensuite sur les hospitalisations et enfin sur les décès.
Ensuite, et l’effet est ici psychologique, donc très important quant à la manière dont la population appréhende le déroulement de l’épidémie et les effets des mesures, l’institut fédéral de santé publique belge livre ses données chaque jour pour le jour précédent MAIS, à l’exception des données d’hospitalisations, ces données concernent plusieurs jours du passé. Par exemple, le 30 mai, Sciensano a déclaré, pour la journée du 29 mai, 23 décès alors que le fichier de données produit ne renseigne que 2 décès pour ce jour, les 21 autres ayant eu lieu auparavant. Et le même phénomène se produit pour les nombres de tests et les cas de contamination détectés.
Mon but ici est de voir si ce lien peut être établi et comment. J’ai choisi de me focaliser sur les nombre de décès, stade le plus dramatique et le plus effrayant des effets de la pandémie.
Analysant les statistiques de décès et d’admission à l’hôpital de Sciensano, je suis arrivé à établir une relation statistique forte entre la moyenne sur une semaine des admissions et les décès observés 6 jours plus tard (il s’agit donc ici des décès réellement enregistrés jour par jour et non des chiffres rapportés jour après jour). Cette relation donne un nombre de décès égal à 55 % des admissions avec un coefficient de détermination supérieur à 94 % sur la période commençant le 15 mars, date depuis laquelle les données d’hospitalisation sont disponibles. Les décès sont pris en compte jusque deux jours avant la publication des données, les chiffres des deux derniers jours étant sujets à modification, soit le 27 mai.
Le premier graphique (Illustration 1 ci-dessous) illustre cette correspondance.
Illustration 1: Correspondance entre décès et moyenne sur une semaine des hospitalisations
La proportion de 55 % est élevée. Elle ne signifie pas que 55 % des personnes admises décèdent, pour deux raisons agissant en sens opposé :
Quoi qu’il en soit, la courbe rouge, qui donne les projections pour les six prochains jours, sur base des moyennes des hospitalisations observées jusqu’au 29 mai, indique une décroissance des décès, avec un total de décès craints dans les 6 jours suivants de 141, soit une moyenne de 23,5 par jour.
Cette analyse donne un élément permettant d’établir une correspondance entre les différents événements à caractère public et le nombre de décès, puisqu’ils proposent un temps moyen entre hospitalisation et décès est donc de 9,5 jours (6 jours plus la durée d’une semaine divisée par deux).
Le décès est la fin malheureuse d’un processus dont la première manifestation est la contamination. Les experts du GEES et autres spécialistes suggèrent une période de deux semaines entre une mesure et ses effets, soit 14 jours. En retranchant deux jours de prudence, nous arrivons à 12 jours, ce qui fait un total de 21,5 jours, arrondi à 22 jours.
Cette durée de 22 jours peut maintenant être testée. Pour cela, je prends quelques points marquants du graphe des décès (Illustration 2).
- Les décès comprennent ceux survenus hors hôpital ;
- Les admissions à l’hôpital ne tiennent pas compte des « transferts » vers les services COVID-19, correspondant aux personnes détectées positives lors de leur hospitalisation, les personnes contaminées en cours d’hospitalisations ou celles arrivant à l’hôpital sans test mais pour des symptômes COVID.
Quoi qu’il en soit, la courbe rouge, qui donne les projections pour les six prochains jours, sur base des moyennes des hospitalisations observées jusqu’au 29 mai, indique une décroissance des décès, avec un total de décès craints dans les 6 jours suivants de 141, soit une moyenne de 23,5 par jour.
Cette analyse donne un élément permettant d’établir une correspondance entre les différents événements à caractère public et le nombre de décès, puisqu’ils proposent un temps moyen entre hospitalisation et décès est donc de 9,5 jours (6 jours plus la durée d’une semaine divisée par deux).
Le décès est la fin malheureuse d’un processus dont la première manifestation est la contamination. Les experts du GEES et autres spécialistes suggèrent une période de deux semaines entre une mesure et ses effets, soit 14 jours. En retranchant deux jours de prudence, nous arrivons à 12 jours, ce qui fait un total de 21,5 jours, arrondi à 22 jours.
Cette durée de 22 jours peut maintenant être testée. Pour cela, je prends quelques points marquants du graphe des décès (Illustration 2).
Illustration 2: Dates marquantes dans le graphe des décès de l'épidémie COVID-19 (au 30 mai 2020)
Ces dates sont, de gauche à droite :
- le 23 mars, premier moment de forte poussée qui se prolonge par une exponentielle régulière ;
- le 1er avril, premier moment où l’augmentation est très élevée, passant de 185 à 247 décès ; ensuite, la dynamique de l’exponentielle change de régime et monte sur une autre exponentielle ;
- le 4 avril, nouveau moment de forte poussée ;
- le 9 avril, moment où la courbe s’inverse : il y a toujours une croissance, mais moins forte, juste avant le sommet ;
- le 17 avril, moment où la diminution très brutale s’arrête, avec un nouveau changement de régime ;
- le 2 mai, nouveau moment où, après une diminution importante de nouveaux décès, la diminution ralentit et change à nouveau de régime ;
- le 16 mai, moment où l’ordre de grandeur de la diminution chute définitivement, la diminution devenant lente ;
- le 26 mai, moment où il y a un nouveau pic, après une période de décroissance lente.
Illustration 3: Que s'est-il passé 22 jours avant?
On voit donc que, aux huit points identifiés sur la courbe, correspondent, 22 jours auparavant, respectivement :
Nous en sommes restés jusqu’ici à l’intuition que peut fournir l’examen visuel d’un graphique et avons réussi à établir une correspondance entre des mouvements dans la courbe des décès et des événements passés. Souvenons-nous maintenant que la propagation de l’épidémie est exponentielle. Pour refléter cela graphiquement, il faut prendre le logarithme du nombre de décès (Illustration 4).
- le 1er mars, la fin du congé de carnaval ;
- le 10 mars, les mesures de distanciation sociale, qui cassent l’exponentielle et la font monter à un autre régime ;
- le 13 mars, la « lock-down party », suite aux mesures annoncées plus de 24 heures à l’avance de fermeture de l’HORECA ;
- le 18 mars, le confinement (deux jours après la fermeture des écoles) ;
- le jeudi avant les vacances de Pâques, qui casse la dynamique de descente ;
- le vendredi de Pâques, qui correspond, si mes souvenirs sont exacts, à un beau week-end, à la suite duquel le régime change à nouveau ;
- la conférence de presse du 24 avril ;
- la toute première phase 1.A du déconfinement du 4 mai.
Nous en sommes restés jusqu’ici à l’intuition que peut fournir l’examen visuel d’un graphique et avons réussi à établir une correspondance entre des mouvements dans la courbe des décès et des événements passés. Souvenons-nous maintenant que la propagation de l’épidémie est exponentielle. Pour refléter cela graphiquement, il faut prendre le logarithme du nombre de décès (Illustration 4).
Illustration 4 : Échelle logarithmique
Le passage de l’échelle linéaire à l’échelle logarithmique fait perdre le détail des chocs dans la courbe. En revanche, les segments « droits » permettent de voir les périodes où le régime de l’épidémie est constant. Pour compléter l’analyse, il faut alors ajuster ces segments de droite sur ces périodes successives.
L’Illustration 5 montre cela graphiquement.
L’Illustration 5 montre cela graphiquement.
Illustration 5 : Ajustement de segments sur les différentes périodes
À ce stade, on voit que les périodes identifiées font sens. Pour finaliser l’analyse, il faut examiner les chiffres précis de l’ajustement de ces segments de droite. Ces chiffres sont donnés pour les périodes correspondantes.
Les deux premières colonnes donnent la période analysée. La troisième colonne donne la puissance de l’épidémie.
On voit que celle-ci est extrême durant la première période puis qu’elle est réduite d’environ 60 % durant la deuxième (la pente passe de 0,3245 à 0,1252). Peut-être est-ce du à la fin de l’importation de cas avec la fin du congé de carnaval et les premières restriction en matière de déplacement ?
La troisième ligne montre l’effet des premières mesures dites de « distanciation sociale », qui divisent la force de l’épidémie par trois, comme le montre la pente qui passe de 0,1252 à 0,0407, avec un effet « lock down party » qui reste visible.
La quatrième ligne montre l’effet de la fermeture de l’HORECA, qui réduit la puissance de l’épidémie de 30 %.
La cinquième ligne montre ce qui se produit dans les huit jours suivant le confinement, où l’épidémie est cassée.
Les deux lignes suivantes couvrent respectivement la période qui va jusqu’au week-end de Pâques puis du week-end de Pâques à la conférence de presse du 24 avril. La décroissance de l’épidémie est très forte. Elle est à peu de chose près équivalente durant les deux périodes, ce qu’on ne peut pas voir sur le graphique linéaire.
Ce qu’on ne peut pas voir non plus sur le graphique linéaire, c’est que le segment durant la deuxième de ces périodes « saute », ce qui est représenté par la colonne « origine », qui passe de 8,1957 à 8,3520. Cela n’a l’air de rien, mais ça veut dire une augmentation de 17 %. On peut conjecturer qu’il y a eu un effet unique de ce week-end, qui n’a pas affaibli la tendance générale après avoir augmenté le nombre de personnes atteintes de 17 % d’un coup.
Ensuite, après la conférence de presse du 24 avril, la vitesse de régression de l’épidémie est divisée par 20, ce qui est énorme. Donc, oui, il est exact que l’épidémie régresse toujours. Mais, alors que jusqu’au 24 avril, il fallait un peu moins de 10 jours pour que le nombre de décès soit divisé par deux, il faut maintenant, si le rythme reste constant, presque sept mois pour arriver au même résultat.
En conclusion, la mise en parallèle de ces points marquants de la courbe et des événements survenus 22 jours plus tôt ne vaut pas preuve. La concordance est cependant frappante et se répète à huit reprises, qui correspondent à tous les moments marquants de la période que nous venons de vivre.
Ces résultats sont dès lors soumis aux commentaires des lecteurs. Je soumets en particulier à la discussion les éléments suivants :
On voit que celle-ci est extrême durant la première période puis qu’elle est réduite d’environ 60 % durant la deuxième (la pente passe de 0,3245 à 0,1252). Peut-être est-ce du à la fin de l’importation de cas avec la fin du congé de carnaval et les premières restriction en matière de déplacement ?
La troisième ligne montre l’effet des premières mesures dites de « distanciation sociale », qui divisent la force de l’épidémie par trois, comme le montre la pente qui passe de 0,1252 à 0,0407, avec un effet « lock down party » qui reste visible.
La quatrième ligne montre l’effet de la fermeture de l’HORECA, qui réduit la puissance de l’épidémie de 30 %.
La cinquième ligne montre ce qui se produit dans les huit jours suivant le confinement, où l’épidémie est cassée.
Les deux lignes suivantes couvrent respectivement la période qui va jusqu’au week-end de Pâques puis du week-end de Pâques à la conférence de presse du 24 avril. La décroissance de l’épidémie est très forte. Elle est à peu de chose près équivalente durant les deux périodes, ce qu’on ne peut pas voir sur le graphique linéaire.
Ce qu’on ne peut pas voir non plus sur le graphique linéaire, c’est que le segment durant la deuxième de ces périodes « saute », ce qui est représenté par la colonne « origine », qui passe de 8,1957 à 8,3520. Cela n’a l’air de rien, mais ça veut dire une augmentation de 17 %. On peut conjecturer qu’il y a eu un effet unique de ce week-end, qui n’a pas affaibli la tendance générale après avoir augmenté le nombre de personnes atteintes de 17 % d’un coup.
Ensuite, après la conférence de presse du 24 avril, la vitesse de régression de l’épidémie est divisée par 20, ce qui est énorme. Donc, oui, il est exact que l’épidémie régresse toujours. Mais, alors que jusqu’au 24 avril, il fallait un peu moins de 10 jours pour que le nombre de décès soit divisé par deux, il faut maintenant, si le rythme reste constant, presque sept mois pour arriver au même résultat.
En conclusion, la mise en parallèle de ces points marquants de la courbe et des événements survenus 22 jours plus tôt ne vaut pas preuve. La concordance est cependant frappante et se répète à huit reprises, qui correspondent à tous les moments marquants de la période que nous venons de vivre.
Ces résultats sont dès lors soumis aux commentaires des lecteurs. Je soumets en particulier à la discussion les éléments suivants :
- Les différentes phases de confinement semblent avoir été efficaces ;
- L’annonce plus de 24 heures à l’avance de la fermeture de l’HORECA semble avoir été une « boulette » qui a entraîné des « lock down parties » qui ont eu un effet visible ;
- la manière dont Sciensano rapporte ses chiffres induit une discordance qui, pour compréhensible qu’elle soit, n’est jamais soulignée et est inaccessible au profane ;
- Le rythme de régression de l’épidémie semble avoir été cassé par la conférence de presse du 24 avril, ce qui soulignerait l’importance des messages et prises de position des autorités politiques et sanitaires ; l’effet des premières mesures de déconfinement du 4 mai sur le nombre de décès n’est pas encore visible ;
- l’attention médiatique et politique a été concentrée sur la crainte d’une deuxième vague, qui ne vient pas ; si tout le monde peut s’en réjouir, on peut néanmoins se poser la question de savoir s’il n’aurait pas été possible, en prolongeant des messages plus durs pendant une courte période, de venir à bout plus rapidement de l’épidémie ; nous en sommes aujourd’hui à une sorte de phase grise qui pourrait durer, durant laquelle beaucoup de gestes quotidiens restent difficiles et l’essentiel de la vie sociale reste handicapé et des décès qui pourraient continuer à s’élever à plusieurs centaines par mois, soit une mortalité plus élevée que par le passé.