Coaching de santé

ETUDE SUR COVID 19

QELS SONT LES RÉSULTATS OBTENUS DES MESURES DE CONFINEMENT?

Est-ce que des vies étaient sauvées par le confinement?

Quelle est la valeur des prédictions?

EXTRAITS

Vous trouver l’étude complète de plus de 30 pages ci-dessus. Ici un extraits des citations les plus pertinantes à mon avis. (Astrid Meyer)

Tiré de  » Interventions non-pharmaceutiques, surcharge hospitalière et surmortalité – Analyse statistique et étude mathématique de l’épidémie « Covid 19 ».

NPI

Les mesures de distanciation, d’isolement et de confinement pour gérer le développement d’une pandémie sont au sens de l’OMS des « NPI » pour « non pharmaceutical intervention » : elles ne relèvent pas du médical, mais de la liberté publique et des politiques de santé publique. Leur efficacité s’analyse aisément par les chiffres, les statistiques et peut s’expliquer ou se prévoir par les modèles mathématiques. Elles entrent ainsi dans de nombreux champs des sciences humaines ; économie, sociologie, anthropologie, psychologie sociale, etc. On peut dire que ces mesures « non pharmaceutiques » appartiennent au contrat social entre les citoyens et l’Etat.

Nous allons voir ce qu’il en a été au cours de cette pandémie du « Coronavirus Disease 19 » dans cette étude.

Se sont dégagés 3 pays comparables à étudier : La Belgique, les Pays-Bas et la Suède.

Ces trois pays présentent des profils démographiques et économiques proches et des systèmes de santé différents. Ils ont connu 3 niveaux de

NPI de la plus stricte (Belgique) à la plus souple (Suède) avec un niveau intermédiaire (Pays-Bas). On note aussi qu’il y a en Suède 25% de médecins de ville en plus qu’aux Pays Bas et en Belgique.

La Scanie suédoise non confinée est moins touchée que la capitale danoise voisine aux NPI plus strictes. Pourtant, chaque jour, 30 000 habitants franchissent le pont de Malmö pour aller travailler au Danemark. Certaines régions de Scandinavie ont été simplement, à ce jour, peu ou pas touchées par l’épidémie. Pourtant, la Scandinavie et sa météo d’un printemps sec et frais aurait due connaitre une propagation importante.

La Norvège, la Finlande et le Danemark n’ont connu que très peu de contaminations et aucune surmortalité.

Ce qui signifie que, par définition, l’épidémie n’est pas passé par ces pays.

Biais d’observation :

– Plus on dépiste, plus on trouve de cas.

– Il existe un délai de latence entre l’infection et la détection positive.

– Les tests décomptent toute personne positive sans détailler si la personne est contagieuse, immunisée, guérie

ou malade. Ces informations sont pourtant indispensable à toute modélisation.

Observations :

En phase de décollage :

– La Belgique strictement confinée connaît la plus forte croissance de nouveaux cas en phase de démarrage alors qu’elle réalise le même volume de tests que les Pays Bas et la Suède dans cette phase.

– Les Pays Bas confinés plus souplement connaissent une croissance intermédiaire

– La Belgique et les Pays Bas rencontrent un pic de nouveaux cas quotidiens supérieur à la Suède

– La Belgique et les Pays Bas rencontrent un pic de nouveaux cas quotidiens avant la Suède

– La Suède connaît le taux de croissance la plus faible

Après le pic de nouveaux cas quotidiens :

– La Belgique et les Pays Bas connaissent une forte chute des nouveaux cas, croisant à la baisse la courbe de la Suède, la Suède reste sur une tendance « naturelle ».

Conclusion

Dans l’hypothèse des NPI décalant le pic de nouveaux cas et aplatissant la courbe, la Suède aurait dû connaître un pic de nouveaux cas supérieur, avant la Belgique et les Pays Bas.

Les NPI ne « décalent » pas le pic de nouveaux cas et « n’aplatissent » pas la courbe des nouveaux cas. Au contraire.

Quelle est la valeur de ces prédictions?

En l’absence de mesure, un scenario apocalyptique attendait la Suède ; supposé à 41 000 morts au 7 mai 2020 ; 270 000 hospitalisations et 72 000 morts au 31 juillet 2020.

Avec des mesures légères la Suède restait dans un scenario terrifiant supposé de 27 000 morts au 7 mai 2020, avec 211 000 hospitalisations au pic et 48 000 morts au 31 juillet 2020.

Or la Suède était à 500 réanimations et 3’000 décès le 7 mai 2020.

Quel dirigeant prendrait le risque de 70 000 décès si une mesure de lock down rapide permettrait de limiter la mortalité à quelques dizaines ?

Ces modèles tels qu’ils ont été utilisé donnent une fourchette de mortalité bien trop large. Si un modèle nous donne entre 50 décès et 80 000 décès, en fait il ne nous dit rien du tout.

Les utilisateurs de ces modélisations ont pris le problème à l’envers : ils ont paramétré un R(t) donnant un volume d’hospitalisation que les systèmes de santé seraient capables d’absorber. Ils ont posé comme hypothèse que ce R(t) s’obtiendrait par des « Non Pharmaceutical Interventions » drastiques.

L’observation de la réalité n’a, hélas pour la Belgique, la France, l’Espagne, l’Italie, et heureusement pour la Suède, rien à voir avec ces prévisions.

Alors que s’est-il passé?

Les modèles de propagation épidémique sont conçus pour prévoir l’évolution épidémique. Ils représentent la progression épidémique dans une population. Ils calculent le seuil d’immunisation dans une population, la vitesse de propagation, en donnant un indicateur « R » : le nombre moyen d’individus contaminés par un individu infecté. R(0) au premier infecté, devient R(t) à l’instant t+ au cours de l’évolution de la propagation. Calculer un R0 sert à prévoir l’épidémie et organiser la réponse sanitaire ; par exemple organiser une campagne de vaccination ou mesurer l’efficacité d’un traitement ou d’une mesure sanitaire. Ce R0 varie dans le temps au fil de la propagation. [5], [6], [8], [10], [13]. Si R0 est supérieur à 1, l’épidémie se propage (la courbe des nouveaux cas est croissante) ; Si R0=1 alors l’épidémie est en zone d’inflexion (la courbe des nouveaux cas est sur un « plateau ») ; Si R0<1 alors l’épidémie s’éteint. (la courbe des nouveaux cas est décroissante).

On ne « contrôle » pas directement R mais certains des paramètres de son calcul comme le taux de contact entre personnes d’une population.

Les NPI agissent sur le taux de contact, pas directement sur R. R est calculé (infra) en combinant plusieurs paramètres pour donner une indication théorique. L’hypothèse prise que les NPI agiraient directement sur R n’est pas valide en mathématiques (infra).

On a « joué » avec l’indicateur R pour faire dire à peu près ce que l’on veut au modèle. Ce qui revient à un back test : on modélise une autre épidémie que celle qui se déroule en réalité.

Des vies sauvées par le confinement ?

L’erreur a été poussée encore plus loin avec certaines études prétendant chiffrer le « nombre de vies sauvées » par les NPI les plus strictes. Ce qu’on prétendu faire les équipes de Neil Ferguson à l’Imperial College [3] et l’EPICX LAB [4].

On pourrait utiliser exactement le même argument pour dire que l’absence de confinement a sauvé 92 000 vies en Suède par rapport à la prévision du 10 avril de 96’000 morts attendus en mai. [23] L’honnêteté intellectuelle commande de comparer les résultats obtenus par les pays et les comparer avec les objectifs de leur niveau de confinement.

– Dans le cas de la Belgique, le bilan du confinement ne tient pas l’objectif. Il y a presque 3 fois plus de décès que ce qui était espéré par le niveau de confinement de la Belgique.

– Dans le cas de la Suède, a contrario, il y a 20 fois moins de décès que ce qui était attendu par son niveau de NPI.

Dans les deux cas, les prévisions n’étaient pas valables.

L’utilisation de ces modèles, sous pression dans un temps de crise, s’est éloigné à grande vitesse de la rigueur scientifique.

5. Conclusion

La conclusion est contre – intuitive, heurte les idées reçues, et touche les ressorts profonds de la psychologie collective.

Plus un investissement est massif, et plus la tendance est d’investir encore. Plus un sacrifice a été important, plus il est difficile d’admettre qu’il était inutile.

Personne ne veut voir la réalité des chiffres, tant les conséquences de l’erreur collective sont gigantesques et effrayantes. Quel aurait été le sort de ceux qui auraient tenté d’expliquer aux Incas que leurs sacrifices n’ont aucune influence sur la course du soleil ? Nous restons modestes mais renforcés dans notre conviction (depuis 7 mois maintenant). Nous avions déjà fait le constat d’une absence d’effet des NPI les plus strictes déjà relevé par la littérature scientifique [24], [25].

Nos conclusions vont au-delà

1. Le confinement ne « décale » ni le pic de nouveaux cas, ni le pic de mortalité, au contraire, il « l’anticipe »

2. Le confinement « n’aplatit » pas la courbe de nouveaux cas, ni la courbe de mortalité, au contraire, il la « gonfle »

3. Le confinement réalise un effet pervers indésirable d’augmentation des décès. Le contraire de l’effet imaginé.

4. Le raisonnement selon lequel le confinement général strict et indifférencié influe directement sur le « R0 » de propagation épidémique est faux. Une mesure de confinement général strict et indifférencié n’impacte pas directement le R0 mais l’un de ses paramètres : le taux de contact.

5. La question du port du masque généralisé se traite de la même manière.

6. Les modélisations mathématiques et statistiques ont été basées sur des « hypothèses » non scientifiques et un dévoiement des modèles :

• Utilisation de R(0) comme un paramètre alors qu’il est un indicateur,

• Appréciation à l’estime d’un niveau de « discipline » de la population,

• Choix arbitraire de l’impact sur R(t),

• Un modèle « tordu » dans lequel on modifie R(t) à un instant t par une « Non Pharmaceutical Intervention »,

• Une prévision des hospitalisations non démontrée,

• Du back testing mais pas de modélisation prédictive.

La course à une communication scientifique en temps réel, avec des équipes de plus en plus nombreuses, hiérarchisées, outillées et internationalisées devient homogène dans sa production. Focalisées sur les mêmes sujets avec les mêmes approches et les mêmes sponsors, les scientifiques peuvent reproduire à l’infini les mêmes biais. Ces publications sont relayées par des médias qui ne jouent pas leur rôle de mettre en perspective des points de vue différents, influençant l’opinion publique, enfermant les décideurs dans des voies sans issues.

A l’évidence, des NPI strictes et indifférenciés n’ont, au mieux, aucun effet direct, au pire, un effet contraire à celui recherché, sans parler des dommages collatéraux. Peut-on prendre ce risque ? Des politiques de santé publique aussi fruste sont-elles dignes de l’Europe, de la modernité, de la démocratie ? A l’évidence, ce sont des NPI fines, ciblées, personnalisées, étudiées, et évaluées, qui sont efficaces. Certes, cela demande un peu plus de travail, de patience et d’étude.

Nous devons ici rendre un hommage appuyé à la Suède. Sans ce choix courageux d’une autre voie, plus conforme aux droits humains et à la prudence scientifique devant des prévisions plus incertaines que l’épidémie ellemême, jamais nous n’aurions pu avoir de comparaison en temps réel et se faire une idée juste. Il faudra garder longtemps à l’esprit ce qui était dit partout dans le monde.

Résumé par Astrid Meyer

Article complet: Etude effet mesures sanitaires

Voir  d’autres articles:

https://www.francesoir.fr/opinions-tribunes/les-bien-portants-dits-asymptomatiques-ne-transmettent-pas-le-covid19-etude#_ftn1

basée sur cette étude parue dans « Nature »:

https://www.nature.com/articles/s41467-020-19802-w

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