Maths et covid
Je ne sais pas si ce sujet sera accepté mais il relève pourtant d'une approche mathématique de la situation dans laquelle nous sommes tous plongés avec l'épidémie du Covid.
Le problème sur lequel il convient de réfléchir ensemble sur ce forum vient d'une anomalie de calcul dans le bilan des décès. Santé publique France (SpF) publie un chiffrage recensant les décès dans les hôpitaux et les Ehpad. Mais ce bilan, que tout le monde reprend, est-il juste et quelle serait la méthode pour l'évaluer ? L'idée est alors de se tourner vers l'INSEE et de définir depuis les données de l'état civil des décès quelle est la surmortalité spécifique de 2020.
Pour se faire on doit construire une référence et c'est naturellement que l'on va se baser sur des moyennes d'années antérieures. On trouve sur le site de l'INSEE des fichiers permettant de faire des moyennes sur 2 années (2019-2018) ou 5 années (2019-2015). L'INSEE appelle "décès attendus" le chiffrage issu des moyennes. Les "décès observés" sont ceux de l'année en cours. La différence entre "décès attendus" et "décès observés" va donc être un indicateur de sous-mortalité ou de surmortalité.
Le raisonnement est donc de dire que le bilan de SpF doit être dans l'ordre de grandeur de la surmortalité constaté au 2/11 selon la dernière mise à jour de l'INSEE. On peut certes accepter des fluctuations mais on constate dans la comparaison d'années sans Covid que ces fluctuations sont très faibles en l'absence de cause exceptionnelle (comme 2003 avec sa canicule meurtrière).
Donc s'il y a peu de fluctuations et que l'année en cours présente une cause exceptionnelle, il serait logique que "décès observés" - "décès attendus" = surmortalité due à la cause exceptionnelle et donc dans le cas de 2020 = bilan des décès du Covid.
L'anomalie se situe exactement entre le 6/4 et 8/8 où l'on passe d'une différence de 3210 (i y a plus de décès réels que ceux imputables au Covid) à - 7137, soit un excès de 10.347 décès. Ce qui correspond tout de même à une surestimation du bilan de SpF de 82 décès par jour pendant 4 mois.
Cette anomalie peut être comprise sur un plan mathématique : il semble que SpF considère un décès Covid même dans le cas d'une comorbidité avérée (autres maladies sans oublier un très gros facteur vieillesse). Mais ce biais qui considère que le Covid est la seule probabilité face à toutes les autres causes de décès est invalidée par les statistiques démographiques. On peut donc démontrer - et votre aide ici est importante - que si un chiffrage surestime la probabilité de décès par le Covid, la réalité des décès réels va corriger cette surestimation et le bilan de Spf est en excès par rapport à la surmortalité réelle de 2020 selon INSEE.
Qu'en pensez-vous ?
INSEE
Le problème sur lequel il convient de réfléchir ensemble sur ce forum vient d'une anomalie de calcul dans le bilan des décès. Santé publique France (SpF) publie un chiffrage recensant les décès dans les hôpitaux et les Ehpad. Mais ce bilan, que tout le monde reprend, est-il juste et quelle serait la méthode pour l'évaluer ? L'idée est alors de se tourner vers l'INSEE et de définir depuis les données de l'état civil des décès quelle est la surmortalité spécifique de 2020.
Pour se faire on doit construire une référence et c'est naturellement que l'on va se baser sur des moyennes d'années antérieures. On trouve sur le site de l'INSEE des fichiers permettant de faire des moyennes sur 2 années (2019-2018) ou 5 années (2019-2015). L'INSEE appelle "décès attendus" le chiffrage issu des moyennes. Les "décès observés" sont ceux de l'année en cours. La différence entre "décès attendus" et "décès observés" va donc être un indicateur de sous-mortalité ou de surmortalité.
Le raisonnement est donc de dire que le bilan de SpF doit être dans l'ordre de grandeur de la surmortalité constaté au 2/11 selon la dernière mise à jour de l'INSEE. On peut certes accepter des fluctuations mais on constate dans la comparaison d'années sans Covid que ces fluctuations sont très faibles en l'absence de cause exceptionnelle (comme 2003 avec sa canicule meurtrière).
Donc s'il y a peu de fluctuations et que l'année en cours présente une cause exceptionnelle, il serait logique que "décès observés" - "décès attendus" = surmortalité due à la cause exceptionnelle et donc dans le cas de 2020 = bilan des décès du Covid.
L'anomalie se situe exactement entre le 6/4 et 8/8 où l'on passe d'une différence de 3210 (i y a plus de décès réels que ceux imputables au Covid) à - 7137, soit un excès de 10.347 décès. Ce qui correspond tout de même à une surestimation du bilan de SpF de 82 décès par jour pendant 4 mois.
Cette anomalie peut être comprise sur un plan mathématique : il semble que SpF considère un décès Covid même dans le cas d'une comorbidité avérée (autres maladies sans oublier un très gros facteur vieillesse). Mais ce biais qui considère que le Covid est la seule probabilité face à toutes les autres causes de décès est invalidée par les statistiques démographiques. On peut donc démontrer - et votre aide ici est importante - que si un chiffrage surestime la probabilité de décès par le Covid, la réalité des décès réels va corriger cette surestimation et le bilan de Spf est en excès par rapport à la surmortalité réelle de 2020 selon INSEE.
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INSEE
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Réponses
Pendant le confinement, on roule moins. Le nombre de morts sur les routes diminue. Certaines statistiques vont prendre ce phénomène en compte. Après tout, c'est une conséquence du covid.
De même pour les violences conjuguales, les suicides, les reports de consultations, d'opérations, de traitements, etc.
Il devient très compliqué d'interpréter certaines statistiques.
Le calcul de la baisse des accidents travail ou circulation donne une correction à la baisse de quelques centaines maxi (300-400) sur le périodes de confinement. Il reste un gros morceau à expliquer pour atteindre cette différence de 10.000 décès
La surmortalité 2020 par rapport à 2019 au 2/11 : + 28.637
La surmortalité 2020 par rapport à 2018 au 2/11 : + 28.156
Les décès Covid selon Santé publique au 2/11 : + 37 411
Source INSEE
Cet écart de 9.000 décès montre une surestimation possible de 30% de Santé publique par rapport à la réalité démographique.
Cela vous semble-t-il acceptable d'un point de vue mathématique ?
Pour les modèles parlant de 400.000 décès (avec des pointes à 2 millions) on nage en plein délire.
Deux vagues de Covid sur une période de 9 mois ont causé un excès de mortalité de 28.000 personnes (INSEE 2020 au 2/11 vs 2019 ou 2018)
Combien de temps pour arriver à 400.000 : 10 ans
A 2.000.000 : 53 ans
Le confinement et les masques ont dû aussi contribuer à limiter la propagation de la grippe.
Mais si on veut être précis, l'année 2020 a commencé par un épisode de sous-mortalité bien avant le confinement avec environ 9000 décès en moins du 1/1 au 9/3. Ce qui est dû à l'absence de grippe saisonnière comme on le voit bien sur le graphique.
La dérive du bilan des décès du covid que je signale est en dehors de cet épisode car le premier résultat des décès covid publié date du 18/3
-1398 vers mi-mars : l'épidémie de grippe était très faible début 2020, d'où déficit de mortalité.
3210 début avril : à cause du confinement, certaines personnes n'ont pas pu ou pas osé se faire soigner normalement, d'où excès de mortalité à cause de pathologies non-covid.
-7137 en août : beaucoup de personnes mortes du covid étaient déjà en fin de vie, et seraient mortes de toute façon dans les mois qui suivent en l'absence de covid. Ceci est analogue à l'effet canicule de 2003 : après un épisode de sur-mortalité, on a un épisode de sous-mortalité qui compense.
Mais je ne vois pas d'explication pour la remontée qui a eu lieu depuis.
En y rapportant la courbe du Covid (depuis les données de Santé Publique), on voit qu'elle est largement au dessus de la surmortalité de 2020.
Pour votre info la petite marche visible au 12/8 est due à l'épisode caniculaire de 2020 (environ 2000 décès) et pas au Covid.
Pour moi il y a deux problèmes avec le bilan des décès Covid de Santé publique France :
1) un excès de décès par rapport à la surmortalité démographique de 2020 par rapport à 2019 et 2018
2) un déphasage évident : la courbe du Covid n'a pas la même dynamique. Elle est en retard au démarrage puis elle accélère plus fort et ne s'arrête pas quand les deux autres ont cessé leur montée. Les points d'inflexion ne sont aussi jamais pas au même endroit.
Personnellement mon avis est fait : il y a un biais important dans la méthodologie du chiffrage de Santé publique France. Mais quelle est votre analyse de ce graphique ?
Le pire des scénarios selon moi est le suivant : les malades hors Covid vont être moins soignés et leurs décès va augmenter (certainement la raison de la montée des décès après la mi-aout avant la deuxième vague). Mais le bilan des décès du Covid est en même temps surestimé et on continue à se crisper sur le Covid. Donc on finit par décéder du Covid non en ayant le virus mais en subissant une situation sanitaire mal gérée.
Pour votre info, mais si mon cas perso n'est pas important, j'ai été opéré du dos début août. Si cette opération avait été retardée de quelques jours, c'était la chaise roulante assurée. Que se passe-t-il aujourd'hui pour une personne dans le même cas ? Et pour tous ceux qui ont peur d'aller à l'hosto ?
Mon fil sur Syracuse est toujours ouvert donc libre à toi et au forum de l'alimenter un peu. Mais je pense avoir fait le tour sur les clusters dans ce que je peux maitriser et produire comme données.
Il resterait à mon sens des chose à faire sur la dynamique des probabilités dans un chemin de Syracuse. Combien de "coups" faut-il jouer pour passer d'un impair de référence à un autre impair qui lui sera inférieur ? Ce qui implique parfois de passer par un assez grand nombre d'impairs intermédiaires. On peut caractériser cela par des tableaux de fréquence suivant le nombre de coups. Je ne sais pas si cela a déjà été fait.
un virus peut-il disposer d'un calendrier et faire deux fois plus de victimes le lundi que le dimanche ?
ça vous semble impossible, voire ridicule ? C'est pourtant ce qui ressort de l'analyse des données de Santé publique France depuis le 18 mars.
Nombre de décès par jour : 500 au 23 novembre (source officielle. Afficher le graphe des 30 derniers jours)
Pourcentage de décès : de 0.5 à 2.75 % (source IHU Méditerranée, Pr Raoult). Ce pourcentage est de 0.5 % chez les patients traités à l'hydroxychloroquine, de 1 % à l'IHU Méditerranée hors hydroxychloroquine, et de 2.75 % dans les autres centres hospitaliers. Je prends le taux le plus haut.
S'il y a 2.75 % de décès chez les patients covid en réanimation et 500 morts/jour, ça veut dire qu'en France 18 182 patients sont en réanimation. Or, il existe moins de 5000 lits sur tout le territoire !
Les mathématiques peuvent-elles expliquer cette énigme ?
Ensuite, il ne faut pas oublier que tous les morts covid ne sont pas nécessairement passés par la réanimation.
Et enfin, je ne vois pas d'où vient ton pourcentage de "2.75 % de décès chez les patients covid en réanimation". Je croyais ce pourcentage beaucoup plus élevé.
’’Au sein des
patients identifiés, 15% des cas confirmés développeront des formes sévères et la mortalité en
réanimation est de 30 à 70%’’
https://sfar.org/recommandations-dexperts-portant-sur-la-prise-en-charge-en-reanimation-des-patients-en-periode-depidemie-a-sars-cov2/
Ces données figurent dans le premier lien que j'ai fourni, et dont je reporte une capture d'écran. A ce jour il y a eu en France 2 144 660 malades, dont 49 232 décès (+500, en gris en dessous, est le nombre de décès enregistrés hier, ce qui est le chiffre officiel fourni par les autorités sanitaires françaises). Ça donne un pourcentage de décès de 2.3 %. Le chiffre de 2.75 % est celui fourni par l'IHU Méditerranée d'après ses propres données. Il n'y donc pas à tergiverser : 2.75 % est le chiffre maximal. Les cas les plus graves du covid finissent tous en réanimation avant leur éventuel décès. Donc si on retient le chiffre de 2.75 % il y bien 3.5 fois plus de malades en réanimation que de lits disponibles. Cherchez l'erreur (je sais pour ma part d'où elle vient).
... et 4 fois plus si on retient celui de 2.3 %
Si on se fie à ce qu'Olivier Véran prétendait en octobre, à savoir qu'il ajouterait temporairement 900 lits structurels si la nécessité s'en faisait sentir, on arrive à un total de 5900 lits de réanimation. Le nombre de malades en réanimation passe dans ce cas, toujours avec le chiffre officiel de 2.3 % de décès, à 3,7 fois le nombre de lits disponibles.
Je rappelle qu'un lit de réanimation n'est pas un lit de camp qu'on ajoute dans une pièce. Il nécessite un espace physique et du personnel qualifié, ce dont les hôpitaux ne disposent pas.
Ces 2.7 % de décès concernent donc les centres hospitaliers différents de l'IHU Méditerranée d'après les données dont celui-ci dispose. Pour ce qui concerne l'IHU lui-même, le taux de décès figure à gauche : 1 %. En dessous (sous la barre bleue) figure le pourcentage de décès parmi les patients traités à l'hydroxychloroquine : 0.5 %.
Les résultats obtenus par l'IHU Méditerranée étant trop différents de ceux des autres hôpitaux, j'ai fait mes calculs sur la base du taux le plus élevé, 2.7 % (si on omet mon erreur de 0.05 %).
Pour avoir le taux de mortalité en réanimation on divise le nombre de morts en réanimation (24) par le nombre de personnes passées par la réanimation (191), ce qui donne 12.6%.
Ces chiffres ne sont pas très significatifs car les effectifs sont faibles, mais il est à peu près clair que le taux de mortalité en réanimation est bien supérieur à 2.7%.
Cette page de la Haute Autorité de Santé explique la prise en charge des personnes présentant les symptômes de la covid-19. Il est indiqué que 85 % d'entre elles relèvent d'une prise en charge ambulatoire (c'est-à-dire pas d'hospitalisation). Les 15 % restantes nécessitent une hospitalisation conventionnelle (surveillance) ou d'être placées en réanimation.
Sur cette page on peut lire que sur 31 000 patients hospitalisés, 4400 ont été envoyés en réanimation, soit un taux de 14 %. Ça signifie que 14 % des 15 % de malades du covid-19 hospitalisés, c'est-à-dire 2 % du nombre total de malades, sont envoyés en réanimation. Combien parmi eux vont mourir ? D'après cette page c'est le cas de 31 % d'entre eux. Au final, 31 % de 2 % du nombre total de malades meurt du covid-19, c'est-à-dire 0,6 % d'entre eux. Mais cette statistique datant de la première vague, et comme depuis on a fait des progrès, je pense que 0,5 % est plus juste.
Peut-on savoir d'après ces chiffres si l'annonce par l'autorité de santé de 500 morts/jour est réaliste ?
Ensuite, si 31000 représente 15% des malades, c'est qu'ils sont en gros 206000.
Enfin, 31% de 4400 ça fait 1364, bien plus de 500.
Voilà ce que c'est de jouer avec des pourcentages pris dans des populations différentes. On s'expose à raconter n'importe quoi.
Mais le problème, c'est que le sujet est beaucoup moins futile !
C'est uniquement pour ça que je conseillais de reprendre la discussion sur Syracuse.
"En période d'imposture universelle, dire la vérité est un acte révolutionnaire". George Orwell.
De nos jours, les mots "dire la vérité" sont remplacés par "complotisme". Donc,
[complotisme]
Le gonflement du nombre de morts par le gouvernement vise à maintenir la population dans la peur, de manière à lui faire avaler les restrictions de liberté et les lois scélérates que la situation imposerait prétendument. Une population apeurée est prête à accepter n'importe quoi.
Ce gonflement est obtenu en ne tenant plus compte des comorbidités. Un homme mort d'un cancer en phase terminale ou d'une crise cardiaque est déclaré "mort de la covid" s'il avait été testé positif. Dans l'acte de décès rempli par le praticien (un médecin réanimateur par exemple) sont inscrites toutes les causes possibles de décès, par ordre de plus grande probabilité. Si "testé positif au covid" figure, même en dernier, alors c'est cette cause qui sera retenue.
[/complotisme]
15 % des malades de la covid-19 sont hospitalisés. Parmi eux, 14 % sont admis en réanimation. $0,14 \times 0,15=0,021$. Donc 2,1 % du nombre total de personnes atteintes de cette maladie sont admises en réanimation. Parmi elles, 31 % mourront probablement. $0,31 \times 0,021=0,00651=$ 0,7 %. 9155 nouveaux cas ont été déclarés hier. Parmi eux, $(9155 \times 0,7)/100=64$ sont susceptibles de mourir. Avant-hier il y a eu environ 4200 nouveaux cas, soit 29 morts potentiels.
Comment se fait-il que 500 personnes meurent chaque jour ?
1005 nouveaux décès hier ! ::o
2) Mais surtout il y a un retard d'environ 3 semaines entre contamination et décès. Il y a quelques semaines on détectait 50000 nouvelles contaminations par jour en moyenne.
Le nombre de décès quotidiens devrait chuter d'ici quelques semaines.
Ce ne peut être que les morts dans les Ehpad, qui constitue une population très restreinte et sans doute pas très significative.
Tout à fait. La difficulté d'effectuer ce calcul est encore amplifiée par le nombre imprécis de lits de réanimation disponibles (4900 d'après le Pr Toussaint il y a quelques jours) et surtout par leur taux d'occupation réel, dont Le Monde conteste les chiffres fournis par le gouvernement. Le problème central, dans cette histoire, ce sont les chiffres officiels, qui selon moi (et des tas d'autres gens ailleurs que sur les médias mainstream) sont trafiqués, pour les raisons que j'ai expliquées plus haut. Même en passant par les registres de l'état civil on ne pourra pas savoir combien de Français sont réellement morts de la covid-19 puisque les comorbidités ne sont pas prises en compte. Sauf à effectuer des dizaines de milliers d'autopsies.
Un certain nombre de personnes meurent aussi à l'hôpital sans passer par la réanimation.
Au sujet du problème des lundis avec un nombre de décès plus importants. C'est bien confirmé que c'est un problème administratif.
Le chiffre publié le lundi est donc faussé mais on l'utilise pourtant dans toutes les infos sans rien indiquer
info covid sur les lundi
Au sujet de la méthodologie de comptage des décès
Tous les soucis viennent du système Si-Vic qui a été créé après les attentats de 2015 et réutilisé pour le Covid
Il faut comprendre que ce système va identifier lors d'une admission si le malade est positif au Covid quelque soit sa comorbidité et ce même pour des accidentés. Si cette personne décède, quelque soit la cause du décès, le décès sera imputé au Covid.
«à partir du moment où le patient est dans Si-vic, c’est qu’il a eu un diagnostic Covid, explique Frédérique Pothier. Donc s’il décède, on considère qu’il est mort du Covid.»
«Effectivement, comme on ne rentre aucun motif médical dans Si-vic, on ne peut pas préciser, quand une personne enregistrée comme atteinte du Covid décède, si elle est décédée au cours de son intervention au bloc opératoire, par exemple, ou décédée à cause du Covid-19», abonde François Dubois. «Si-vic recense un patient Covid décédé, pas un patient décédé du Covid», résume un cadre d’une agence régionale de santé.
Le bilan des décès COvid tel qu'il est affiché dans tous les médias chaque jour est donc très largement biaisé.
décès covid mélangés aux autres pathologies
Voici un article du Monde, daté du 10 novembre, qui remet en cause la thèse des chiffres trafiqués par le gouvernement, et explique en détails les raisons qui l'y poussent.
Ce passage est typique du discours des médias mainstream : "La généticienne Alexandra Henrion-Caude, dont les interventions depuis le début de la pandémie sont très prisées des réseaux conspirationnistes, a par exemple affirmé fin octobre dans une vidéo populaire sur YouTube avoir des « remontées » qui confirmeraient cette thèse". La vidéo populaire en question est le documentaire "Hold-Up", que Le Monde se garde de bien de citer nommément de peur sans doute d'inciter ses lecteurs à aller le visionner, bien que l'expression "remontées qui confirmeraient cette thèse" laisse quand même planer un certain doute.
Ces propos ne sont pas sans rappeler l'annonce faite par les médias mainstream américains, le 7 novembre, de l'élection de Biden au poste de président des États-Unis, aussitôt suivie des félicitations que lui ont adressées Macron et Merkel, entre autres chefs d’État ou de gouvernement. Or, la Constitution américaine stipule que l'annonce du vainqueur de l'élection est faite par le Collège électoral en date du 14 décembre, ou désigné par la Cour suprême en cas de litige sérieux (suspicion de fraude par exemple). Par conséquent, Joe Biden n'est pas le président élu. Ceci n'empêche aucunement les médias mainstream américains et français de qualifier de complotistes, ou conspirationnistes, tous ceux qui contestent l'élection de Biden ! Ils vont jusqu'à accuser Trump de mauvais perdant, parce qu'il refuse à juste titre sa "défaite", et à envisager son expulsion manu militari de la Maison-Blanche ! Le niveau de cynisme qu'il ont atteint est ahurissant, non ?
En ces temps orwelliens de tromperie universelle, seuls les puissants peuvent se permettre de mentir. Pour connaître la vérité, les autres doivent se rabattre sur les sources d'information alternatives. En qualifiant celles-ci de "conspirationnistes", les médias mainstream, les plus consultés, font en sorte d'étouffer la vérité pour que ne subsiste que la parole officielle. Ça ne marche pas toujours, la preuve étant que depuis l'élection américaine, CNN a perdu 1/3 de son audience. Idem pour Youtube, qui depuis quelques semaines supprime le contenu des lanceurs d'alerte, ce qui pousse ceux-ci à migrer vers Odysee, qui lui ne pratique pas la censure. La même chose se passe avec Twitter, auquel maintenant de nombreux internautes préfèrent Parler pour éviter la censure et autres manipulations.
Tout ceci pour dire que si je ne conteste pas formellement les chiffres officiels du nombre de décès imputables au covid-19, faute de preuves, je soupçonne fortement qu'ils sont gonflés, parce que de nombreux éléments, inconnus de ceux qui ne s' "informent" que sur les médias mainstream, m'y poussent.
On ne peut pas faire de mathématiques à partir de données imprécises, contestées ou fausses. La seule chose qu'on puisse faire est de situer le contexte dans lequel ces données sont produites. Qu'elles apparaissent biaisées pour certaines raisons explicables (premier lien dans le dernier post de PMF), ou qu'elles le soient pour des raisons plus obscures mais connues des "théoriciens du complot", dans tous les cas les mathématiques sont incapables de fournir une quelconque explication à ce qui se passe dans cette affaire de covid-19. Comme précisé dans le dernier lien proposé par PMF, "seul l'Inserm devrait permettre, dans quelques mois, de connaître le nombre de décès dont le Covid-19 est la cause initiale".
Si "on ne peut pas faire de maths" alors je ferme cette discussion. --JLT