{"id":90052,"date":"2020-11-01T16:46:12","date_gmt":"2020-11-01T15:46:12","guid":{"rendered":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/?p=90052"},"modified":"2020-11-20T23:05:30","modified_gmt":"2020-11-20T22:05:30","slug":"les-donnees-a-lorigine-du-deuxieme-confinement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2020\/11\/01\/les-donnees-a-lorigine-du-deuxieme-confinement\/","title":{"rendered":"Les donn\u00e9es \u00e0 l&rsquo;origine du deuxi\u00e8me confinement"},"content":{"rendered":"\n<p>Depuis vendredi dernier, la France est entr\u00e9e dans un second confinement. Elle a \u00e9t\u00e9 rapidement suivie par de nombreux autres pays europ\u00e9ens. Mais les informations restent contradictoires et parfois difficiles \u00e0 analyser. C\u2019est pourquoi j\u2019ai d\u00e9cid\u00e9 d\u2019examiner attentivement les donn\u00e9es fran\u00e7aises afin d\u2019avoir une vision plus claire du Covid-19.<\/p>\n\n\n\n<p>Cet article vise notamment \u00e0 r\u00e9pondre aux questions suivantes&#160;:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Quelle est l&rsquo;ampleur de la deuxi\u00e8me vague&#160;?<\/li><li>A quelle vitesse grandit-elle&#160;?<\/li><li>Ne touche-t-elle que les jeunes, comme certains le pr\u00e9tendent&#160;?<\/li><li>Le Covid est-il vraiment mieux trait\u00e9&#160;?<\/li><li>Le taux de mortalit\u00e9 diminue-t-il vraiment&#160;?<\/li><li>Le gouvernement peut-il arr\u00eater la deuxi\u00e8me vague assez rapidement&#160;?&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Toutes ces questions sont importantes. Cet article se limite aux donn\u00e9es fran\u00e7aises, mais il n\u2019est pas absurde de supposer que les donn\u00e9es sont similaires dans toute l\u2019Europe occidentale, une fois pris en compte les d\u00e9calages dans le temps, ce que les donn\u00e9es hospitali\u00e8res publi\u00e9es par l\u2019ECDC tend d\u2019ailleurs \u00e0 montrer.<\/p>\n\n\n\n<p>Commen\u00e7ons par la premi\u00e8re question&#160;: <strong>quelle est l\u2019ampleur de la deuxi\u00e8me vague&#160;?<\/strong> La chose la plus importante \u00e0 conserver \u00e0 l\u2019esprit est la suivante&#160;: les donn\u00e9es relatives au nombre de cas (ou \u00ab&#160;&nbsp;d\u2019incidence&nbsp;&#160;\u00bb selon le terme consacr\u00e9) sont inutiles, car la premi\u00e8re vague a \u00e9t\u00e9 grossi\u00e8rement sous-estim\u00e9e (d\u2019un facteur que j\u2019estime entre 10x et 20x).&nbsp; D\u00e8s lors, quels chiffres pouvons-nous utiliser&#160;? Je propose d\u2019utiliser les donn\u00e9es fournies par les h\u00f4pitaux, qui sont \u00e0 la fois coh\u00e9rentes, homog\u00e8nes et objectives.<\/p>\n\n\n\n<p>Le site&nbsp;<a href=\"http:\/\/data.gouv.fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">data.gouv.fr<\/a>&nbsp;publie un grand nombre de jeux de donn\u00e9es, mais commen\u00e7ons simplement notre \u00e9tude par les soins intensifs et les hospitalisations, pour toutes les tranches d\u2019\u00e2ge.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/aik7k\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>D\u2019apr\u00e8s ces courbes, il semble que nous soyons encore loin du sommet de la premi\u00e8re vague, mais en pleine croissance. Il est l\u00e9gitime de se demander si ces r\u00e9sultats sont biais\u00e9s par la sur ou sous-repr\u00e9sentation d\u2019un groupe d\u2019\u00e2ge sp\u00e9cifique, voire d\u2019un autre effet&#160;? Pour le v\u00e9rifier, j\u2019ai utilis\u00e9 une Analyse en Composantes Principales (ACP) afin d\u2019identifier le facteur principal qui r\u00e9git la variance de toutes les s\u00e9ries chronologiques relatives aux hospitalisations. Il s\u2019av\u00e8re qu\u2019un unique facteur explique 80&#160;% de la variance, pour 40 s\u00e9ries, ce qui est remarquable. Il s\u2019agit donc clairement du facteur de pand\u00e9mie. Voici son \u00e9volution au fil du temps&#160;:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/57omq\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Nous nous rapprochons dangereusement du pic pr\u00e9c\u00e9dent.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Mais \u00e0 quelle vitesse&#160;?<\/strong> C\u2019est la deuxi\u00e8me question. Depuis la premi\u00e8re vague, le nombre \u00ab&#160;&nbsp;R&nbsp;&#160;\u00bb est sur toutes les l\u00e8vres&nbsp;&#160;: il s\u2019agit du fameux nombre de reproduction\u2026 que personne ne peut reproduire, car il est si complexe \u00e0 estimer&#160;!<\/p>\n\n\n\n<p>Il existe de nombreuses difficult\u00e9s, notamment m\u00e9thodologiques, pour estimer R, mais le principal probl\u00e8me est nettement plus prosa\u00efque&nbsp;&#160;: les donn\u00e9es d\u2019incidence de la premi\u00e8re vague ne veulent rien dire&nbsp;&#160;! Voici en effet \u00e0 quoi ressemblent les estimations de R avec EpiEstim (package en langage&nbsp;<em>R<\/em>)&#160;:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/6QkDi\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/ZVq14\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>La partie gauche du graphique (premi\u00e8re vague) n\u2019est \u00e9videmment pas du tout repr\u00e9sentative de la r\u00e9alit\u00e9 sur le terrain. Comment contourner ce probl\u00e8me&#160;? A nouveau, en utilisant les donn\u00e9es hospitali\u00e8res. A strictement parler, ce ne sont pas de v\u00e9ritables \u00ab&#160;&nbsp;<em>donn\u00e9es sur l\u2019incidence de l\u2019\u00e9pid\u00e9mie&nbsp;<\/em>&#160;\u00bb, mais si le pourcentage de personnes se rendant aux soins intensifs ou \u00e0 l\u2019h\u00f4pital est plus ou moins stable, les courbes ont la m\u00eame forme et l\u2019estimation de R est la m\u00eame. Ces donn\u00e9es devraient donc donner une estimation raisonnable de R sans le biais li\u00e9 \u00e0 l\u2019absence des tests lors de la premi\u00e8re vague. Voici donc les estimations R que nous obtenons en utilisant les donn\u00e9es d\u2019incidence hospitali\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Arriv\u00e9es quotidiennes \u00e0 l&rsquo;h\u00f4pital<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/0KyLe\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Arriv\u00e9es quotidiennes aux USI<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/8T3s4\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>D\u00e9c\u00e8s quotidiens<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/QRLzH\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Il est tr\u00e8s int\u00e9ressant de noter que toutes les estimations sont coh\u00e9rentes, comme on peut le voir ci-dessous avec une comparaison des estimations R pour toutes les s\u00e9ries&#160;:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/ErxSB\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Voil\u00e0 donc notre r\u00e9ponse&#160;: R est d\u2019environ 1,2, ce qui signifie que les chiffres doublent tous les 20 jours et que, sans mesures prises, nous devrions atteindre dans 25 jours&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-1-90052' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2020\/11\/01\/les-donnees-a-lorigine-du-deuxieme-confinement\/#easy-footnote-bottom-1-90052' title='Calcul fait le 26 octobre.'><sup>1<\/sup><\/a><\/span><\/span>&nbsp;le terrible pic des soins intensifs constat\u00e9 lors de la premi\u00e8re vague.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Question 3&#160;: La seconde vague du Covid 19 frappe-t-elle surtout les jeunes&#160;? <\/strong>La r\u00e9ponse courte est&#160;: Non. Passons maintenant \u00e0 la r\u00e9ponse d\u00e9taill\u00e9e. Premier indice, examinons, pour chaque groupe d\u2019\u00e2ge, sa part dans le total des donn\u00e9es relatives aux soins intensifs, aux hospitalisations et aux d\u00e9c\u00e8s d\u00fbs \u00e0 la Covid, par rapport \u00e0 la part que chaque groupe repr\u00e9sente dans la population. Le graphique est sans grande surprise, on constate que la maladie est d\u2019autant plus dangereuse que l\u2019\u00e2ge augmente. Mais un point intrigue&nbsp;&#160;: la faible part (relative) des soins intensifs pour les personnes tr\u00e8s \u00e2g\u00e9es. Nous reviendrons sur ce point important plus tard.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/1wTEV\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Ces proportions ont-elles chang\u00e9 au fil du temps&#160;? Pour le v\u00e9rifier j\u2019ai divis\u00e9 les donn\u00e9es en trois groupes&#160;: le jeu de donn\u00e9es entier, les donn\u00e9es jusqu\u2019au premier pic et enfin les donn\u00e9es depuis septembre. J\u2019obtiens ce qui suit&#160;:<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00c0 l&rsquo;h\u00f4pital<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/GMdKF\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Dans les USI<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/aty7N\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Dec\u00e8s<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/EC8UY\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Le seul changement visible concerne les donn\u00e9es des USI pour les personnes tr\u00e8s \u00e2g\u00e9es. Le reste est presque parfaitement stable.<\/p>\n\n\n\n<p>Quel que soit les donn\u00e9es que l\u2019on choisit d\u2019analyser, (hospitalisations, d\u00e9c\u00e8s, soins intensifs) et tous les groupes d\u2019\u00e2ge, l\u2019on parvient et \u00e0 chaque fois \u00e0 une conclusion similaire. Sauf pour une s\u00e9rie de donn\u00e9es&#160;: les USI pour les personnes de plus de 80 ans. Ce graphique fait d\u2019ailleurs froid dans le dos&nbsp;&#160;: les personnes \u00e2g\u00e9es re\u00e7oivent, au cours de cette seconde vague, BEAUCOUP de soins intensifs.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/xyyVg\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>On peut naturellement voir cela d\u2019une mani\u00e8re positive&nbsp;&#160;: ces personnes re\u00e7oivent maintenant un traitement. Malheureusement, le revers de la m\u00e9daille est terrible. Cela signifie aussi que les h\u00f4pitaux ont \u00e9t\u00e9 tellement d\u00e9bord\u00e9s lors de la premi\u00e8re vague qu\u2019ils ont d\u00fb faire des choix \u00e9thiques extr\u00eamement difficile et ont d\u00fb sans doute laisser les plus \u00e2g\u00e9s mourir sans aucune possibilit\u00e9 de soins intensifs.<\/p>\n\n\n\n<p>Cela explique aussi le fait que les hospitalisations augmentent moins vite que les soins intensifs lors de la deuxi\u00e8me vague&#160;: il y a maintenant plus de personnes \u00e2g\u00e9es qui vont aux soins intensifs qu\u2019auparavant.<\/p>\n\n\n\n<p>Autre question pertinente&#160;: les personnes \u00e2g\u00e9es dans les h\u00f4pitaux sont-elles \u00e0 la tra\u00eene par rapport aux plus jeunes&#160;? En d\u2019autres termes, est-ce que ce sont les jeunes qui infectent les personnes \u00e2g\u00e9es&#160;? Voici un autocorr\u00e9logramme crois\u00e9 du groupe 20-29 ans contre 80-89 ans.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/veotz\/2\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Effectivement on constate une asym\u00e9trie. Les jeunes arrivent donc les premiers \u00e0 l\u2019h\u00f4pital. L\u2019effet reste cependant mod\u00e9r\u00e9 (d\u00e9calage pond\u00e9r\u00e9 des corr\u00e9lations de 2,7 jours).<\/p>\n\n\n\n<p>Passons maintenant \u00e0 la quatri\u00e8me question&#160;:<strong> quelle est la s\u00e9v\u00e9rit\u00e9 de la maladie aujourd\u2019hui, par rapport \u00e0 la premi\u00e8re vague&#160;?<\/strong> Il est impossible d\u2019utiliser les taux de mortalit\u00e9 ou d\u2019hospitalisation pour r\u00e9pondre \u00e0 cette question car (r\u00e9p\u00e9tons-le) les donn\u00e9es sur les cas de la premi\u00e8re vague sont inutilisables. Examinons donc l\u2019autre \u00ab&#160;transition&#160;\u00bb possible&#160;: la proportion de personnes hospitalis\u00e9es qui sont admises en soins intensifs , tout en nous assurant de ne pas biaiser le r\u00e9sultat du fait de la plus grande admission de personnes tr\u00e8s \u00e2g\u00e9es en r\u00e9animation. Voici ce que j\u2019obtiens, toutes tranches d\u2019\u00e2ge confondues.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/K2g2H\/2\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>La tr\u00e8s bonne nouvelle est, que pour le m\u00eame taux d\u2019hospitalisation, nous avons maintenant environ 25&#160;% de moins de malades en soins intensifs. Il est clair que les m\u00e9decins hospitaliers sont aujourd\u2019hui mieux \u00e9quip\u00e9s pour faire face \u00e0 la maladie. Mais ce n\u2019est pas vrai pour tout le monde. L\u2019effet est fort pour les groupes d\u2019\u00e2ge plus jeunes&#160;:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/wc0vH\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Mais s&rsquo;estompe pour les groupes d&rsquo;\u00e2ge plus \u00e2g\u00e9s&#160;:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/mH3zR\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p><strong>Cinqui\u00e8me question&#160;: la Covid-19 tue-t-elle moins&#160;?<\/strong> Je n\u2019aime pas beaucoup cette question, car elle tend \u00e0 centrer les d\u00e9bats autour de la maladie sur une question binaire (on meurt ou non), en ignorant toutes les cons\u00e9quences \u00e9ventuelles que la maladie peut avoir \u00e0 long terme, sur lesquelles on ne sait d\u2019ailleurs pas grand-chose (ce qui est tautologique). Mais je ne peux pas nier que c\u2019est une question importante. Si nous analyses une tranche d\u2019\u00e2ge repr\u00e9sentative (70-79 ans, les autres courbes sont similaires), nous parvenons aux m\u00eames conclusions que pr\u00e9c\u00e9demment&#160;: les malades \u00e0 l\u2019h\u00f4pital d\u00e9c\u00e8dent moins (presque moiti\u00e9 moins&#160;!) que lors de la premi\u00e8re vague.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image wp-block-image-large\">\n    <a\n        data-pswp-src=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/11\/Grafica-2020-11-01-alle-15.58.28.jpg\"\n        class=\"inline-block gallery-item no-underline \"\n        data-pswp-width=\"1990\"\n        data-pswp-height=\"626\">\n                        <picture>\r\n                    <source\r\n                srcset=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/11\/Grafica-2020-11-01-alle-15.58.28-330x104.jpg\"\r\n                media=\"(max-width: 374px)\" \/>\r\n                    <source\r\n                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<\/a>\n<\/figure>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image wp-block-image-large\">\n    <a\n        data-pswp-src=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/11\/Grafica-2020-11-01-alle-16.13.09.jpg\"\n        class=\"inline-block gallery-item no-underline \"\n        data-pswp-width=\"1980\"\n        data-pswp-height=\"710\">\n                        <picture>\r\n                    <source\r\n                srcset=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/11\/Grafica-2020-11-01-alle-16.13.09-330x118.jpg\"\r\n                media=\"(max-width: 374px)\" \/>\r\n                    <source\r\n                srcset=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/11\/Grafica-2020-11-01-alle-16.13.09-690x247.jpg\"\r\n                media=\"(max-width: 989px)\" \/>\r\n                    <source\r\n                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tendance inqui\u00e9tante&#160;: la mortalit\u00e9 quotidienne dans les h\u00f4pitaux augmente, ce qui laisse supposer une baisse de la qualit\u00e9 des soins, certains h\u00f4pitaux \u00e9tant \u00e0 nouveau d\u00e9bord\u00e9s. Il y a \u00e9galement un effet de d\u00e9calage dans le temps qui est \u00e9vident et doit \u00eatre pris en consid\u00e9ration.<\/p>\n\n\n\n<p>Sixi\u00e8me question&#160;:<strong> le gouvernement peut-il y stopper cette seconde vague \u00e0 temps&#160;?<\/strong> Inutile de dire que cette question est cruciale. Premi\u00e8rement, il est clair que les donn\u00e9es d\u2019incidence (hospitalisations, soins intensifs ou d\u00e9c\u00e8s) sont fortement auto-corr\u00e9l\u00e9es, comme le montre l\u2019autocorr\u00e9logramme ci-dessous. Il n\u2019est pas possible d\u2019arr\u00eater la seconde vague du jour au lendemain.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/W44C8\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Une approche classique et robuste pour analyser des donn\u00e9es auto-corr\u00e9l\u00e9es est d\u2019utiliser un mod\u00e8le ARIMA. Voici la pr\u00e9vision \u00e0 une semaine obtenue pour l\u2019incidence hospitali\u00e8re, en tenant compte de la saisonnalit\u00e9 hebdomadaire.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/CISem\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Ce genre de mod\u00e8le est \u00e9videmment insuffisant, ou trop simple, ne serait-ce que parce qu\u2019il passe \u00e0 c\u00f4t\u00e9 du facteur d\u00e9cisif lors d\u2019une \u00e9pid\u00e9mie&#160;: comment le coefficient R \u00e9volue-t-il dans le temps&#160;? Il \u00e9volue en fonction de deux facteurs principaux&#160;: le nombre de contacts sociaux et les mesures de pr\u00e9caution prises lors de ces contacts. Il est tr\u00e8s difficile d\u2019avoir un avis pr\u00e9cis et quantifi\u00e9 sur le second point, mais le premier peut \u00eatre mesur\u00e9 \u00e0 l\u2019aide des donn\u00e9es de mobilit\u00e9 de Google. On peut ainsi corr\u00e9ler les donn\u00e9es hospitali\u00e8res avec les donn\u00e9es de mobilit\u00e9 en \u00ab&#160;transit&#160;\u00bb (mais le temps pass\u00e9 \u00e0 domicile est \u00e9galement tr\u00e8s utile). Par exemple, si l\u2019on trace un graphique du Transit contre R, avec un d\u00e9calage de 12 jours, on obtient ceci&#160;:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image wp-block-image-medium\">\n    <a\n        data-pswp-src=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/11\/ElQFWV8XgAAtEzX.png\"\n        class=\"inline-block gallery-item no-underline \"\n        data-pswp-width=\"602\"\n        data-pswp-height=\"387\">\n                        <picture>\r\n                    <source\r\n                srcset=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/11\/ElQFWV8XgAAtEzX-330x212.png\"\r\n                media=\"(max-width:  374px)\" \/>\r\n                    <source\r\n                srcset=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/11\/ElQFWV8XgAAtEzX.png\"\r\n                media=\"(max-width:  989px)\" \/>\r\n                    <source\r\n                srcset=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/11\/ElQFWV8XgAAtEzX.png\"\r\n                media=\"(max-width: 1319px)\" \/>\r\n                    <source\r\n                srcset=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/11\/ElQFWV8XgAAtEzX.png\"\r\n                media=\"(max-width: 1599px)\" \/>\r\n                    <source\r\n                srcset=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/11\/ElQFWV8XgAAtEzX.png\"\r\n                media=\"(min-width: 1600px)\" \/>\r\n                <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/11\/ElQFWV8XgAAtEzX-125x80.png\" \/>\r\n        <\/picture>\r\n                \n            <\/a>\n<\/figure>\n\n\n<p>Le lien est loin d\u2019\u00eatre parfait, mais il existe.<\/p>\n\n\n\n<p>J\u2019ai utilis\u00e9 une autre approche qui consiste \u00e0 ajuster un mod\u00e8le VARMA optimis\u00e9 sur les deux s\u00e9ries et \u00e0 mesurer ce qu\u2019on appelle la fonction d\u2019impulsion, c\u2019est-\u00e0-dire le temps qu\u2019il faut pour que les changements d\u2019une variable se r\u00e9percutent sur la deuxi\u00e8me variable.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/qEZO5\/1\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\" ><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>On constate que 14 jours sont n\u00e9cessaires pour obtenir un effet complet, 8 jours permettent de faire la moiti\u00e9 du travail. Voil\u00e0 le temps n\u00e9cessaire pour qu\u2019une variation de la mobilit\u00e9 (par exemple \u00e0 cause d\u2019un confinement) fasse pleinement son effet.<\/p>\n\n\n\n<p>Quelle est la conclusion g\u00e9n\u00e9rale que je tire de tout cela&#160;?<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>En France, la deuxi\u00e8me vague est&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-2-90052' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2020\/11\/01\/les-donnees-a-lorigine-du-deuxieme-confinement\/#easy-footnote-bottom-2-90052' title='Calcul fait le 26 octobre.'><sup>2<\/sup><\/a><\/span><\/span>\u00a0\u00e0 peu pr\u00e8s au niveau de la premi\u00e8re vague le 25 mars, en forte croissance (R=1,2, doublant tous les 20 jours, pic de soins intensifs dans 25 jours).  <\/li><li>Il n\u2019y a pas de diff\u00e9rence significative dans la r\u00e9partition par \u00e2ge de la pand\u00e9mie entre la premi\u00e8re et la deuxi\u00e8me vague si ce n\u2019est que les personnes \u00e2g\u00e9es vont plus en soins intensifs. Les soins hospitaliers soient plus efficaces (am\u00e9lioration de 25&#160;%), mais se d\u00e9t\u00e9riorent et sont sans grande diff\u00e9rence pour les personnes les plus \u00e2g\u00e9es.<\/li><li>D\u2019apr\u00e8s les donn\u00e9es de Google sur la mobilit\u00e9, toute mesure prise aura un impact dans les donn\u00e9es hospitali\u00e8res avec un d\u00e9calage de 10 \u00e0 14 jours. <\/li><\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Depuis vendredi dernier, la France est de nouveau dans un second confinement, rapidement suivie  par de nombreux autres pays europ\u00e9ens. Et comme, face \u00e0 des informations contradictoires, il est difficile d&rsquo;avoir une vision claire du Covid-19, cet article examine attentivement les donn\u00e9es fran\u00e7aises, en r\u00e9pondant \u00e0 six questions cruciales. <\/p>\n","protected":false},"author":175,"featured_media":90058,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"templates\/post-studies.php","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_trash_the_other_posts":false,"footnotes":""},"categories":[2210],"tags":[2281],"geo":[536],"class_list":["post-90052","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-sante-publique","tag-coronavirus","staff-johannes-borgen","geo-centres"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v24.9 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Les donn\u00e9es \u00e0 l&#039;origine du deuxi\u00e8me confinement | Le Grand Continent<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2020\/11\/01\/les-donnees-a-lorigine-du-deuxieme-confinement\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Les donn\u00e9es \u00e0 l&#039;origine du deuxi\u00e8me confinement | Le Grand Continent\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Depuis vendredi dernier, la France est de nouveau dans un second confinement, rapidement suivie par de nombreux autres pays europ\u00e9ens. 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