Statistiques COVID-19 : Ne croyez que ce que vous pouvez vérifier! (Le retour)

Introduction (et digression)

On a vu dans le précédent article statistiques-covid-19-ne-croyez-que-ce-que-vous-pouvez-verifier comment récupérer des chiffres et les agréger pour en tirer un tableau LibreOffice/Excel™.

J’ai ensuite créé un certain nombre de tableaux à partir de ces données… le fichier en question a été publié pour que vous puissiez voir de près comment j’ai fait.

Il y a plusieurs raisons à ça : la première est que vous n’avez pas forcément de raison de me faire confiance a priori une fois que je l’ai dit c’est évident… autant en être conscients tout de suite. La deuxième raison est que j’ai pu commettre des erreurs… des erreurs techniques(genre sélectionner la mauvais colonne pour un calcul ou des erreurs de méthode en faisant un calcul qui implique un postulat discutable voire complètement bancal. Ça arrive à tout le monde et ceux qui prétendent le contraire se mentent à eux-mêmes ou tentent de vous prendre pour des idiots. La troisième raison, sans doute la plus importante pour moi relève du « lead by example » : former, informer, inspirer par l’exemple.

Ici ce que je voulais montrer est que tout le monde peut, avec un ordinateur, faire des vérifications et s’assurer que ce qu’on lui raconte est correct. Et je voudrais que chacun comprenne que c’est non seulement possible mais que ça devrait être la norme dans plein de domaines. Dans un cas de pandémie la transparence devrait relever d’une évidence absolue pour tout le monde: les statistiques, les informations et hypothèses conduisant à une décision…

Sur ce dernier point l’idée que les discussions stratégique de haut niveau puissent être masquées derrière le rideau « secret défense » d’un « conseil de défense » aurait du soulever l’indignation générale et conduire à la démission de l’ensemble du gouvernement. La tolérance de l’ensemble des citoyens à ce sujet révèle non pas que notre gouvernement serait affreux mais révèle que nous tous collectivement manquons d’exigence, d’implication et de vigilance démocratique. C’est nous qui laissons faire ça. Nous élisons des gens susceptibles de se laisser aller à ça et nous les laissons faire (moi y compris, passif anonyme et coupable parmi les coupables passifs de cette aberration démocratique).

Le conseil de défense n’est qu’une des preuves de cette coupable passivité : le fait que la pression (sur Pfizer, sur Moderna, et sur leurs autres « copains » biotechs…) pour que la composition détaillée des vaccins soit publiée et que les processus de fabrication soient publiés, expliqués et documentés est désespérément faible. Ils peuvent à loisir faire la sourde oreille et si on peut leur reprocher cette surdité on ne peut pas non plus faire l’économie de prendre conscience de la faiblesse dont nous faisons collectivement preuve à leur endroit.

En fait dès qu’une problématique touche à l’équilibre sanitaire / économique / démocratique du monde les « citoyens du monde » que nous sommes tous devraient se sentir assez concernés pour demander VRAIMENT des comptes aux personnes en charge… qu’ils soient députés, ministres, présidents, directeurs…. Et ne pas se contenter dune esquive, d’une réponse à côté, d’une fin de non-recevoir ou d’un rabrouement condescendant.

C’est tout l’intérêt de la démarche « open source » : ça a commencé avec le partage de lignes de de code de programmes informatiques… il faut que cette logique de partage et de transparence se développe au delà du monde informatique.

Et un des avantages c’est d’être plusieurs à regarder la même chose pour voir s’il y a des failles ou des défauts. Je compte donc sur vous pour me faire part de vos retours et l’aider à corriger le tir si j’ai raté quelque chose.

Interprétations des statistiques et précautions

Une fois le fichier ouvert et la digression finie il est temps de se pencher sur ce qu’on peut tirer de ce tableur. Et des éventuelles recherches « supplémentaires » que son analyse peut occasionner.

Comme vous le verrez dans le fichier (si vous ne l’avez pas encore ouvert et « épluché ») j’ai ré-ordonné les colonnes de la feuille1 dans la feuille2 pour mettre côte à côte les colonnes VAX et NV (pour Non-Vacciné) pour chaque « Catégorie » :

  • Nombre de PCR effectuées
    • NV_nb_PCR
    • VAX_nb_PCR
  • Nombre de PCR effectuées sur des pers symptomatiques
    • NV_nb_PCR_sympt
    • VAX_nb_PCR_sympt
  • Nombre de PCR effectuées avec un retour positif
    • NV_nb_PCR+
    • VAX_nb_PCR+
  • Nombre de PCR effectuées sur des pers symptomatiques avec un PCR positif
    • NV_nb_PCR+_sympt
    • VAX_nb_PCR+_sympt
  • Nombre de personnes hospitalisées (=entrant à l’hôpital)
    • NV_HC
    • VAX_HC
  • Nombre de personnes hospitalisées avec un PCR positif
    • NV_HC_PCR+
    • VAX_HC_PCR+
  • Nombre de personnes admises en Soins Critiques
    • NV_SC
    • VAX_SC
  • Nombre de personnes admises en Soins Critiques et testées PCR positives
    • NV_SC_PCR+
    • VAX_SC_PCR+
  • Nombre de personnes décédées
    • NV_DC
    • VAX_DC
  • Nombre de personnes décédées et testées PCR positives
    • NV_DC_PCR+
    • VAX_DC_PCR+

Ensuite j’ain intercalé des colonnes pour répéter à chaque fois la date et ajouter le calcul des %de VAX et de NV

Dans certains cas comme les admissions à l’hopital ou en Soins Critiques j’ai ajouté un « tampon » : la somme des admissions des X derniers jours.

C’est un artifice que l’on utilise souvent en gestion de stocks prédictive pour calculer les ordes de grandeurs des quantités de produits stockées en entrepôt. Si on connait le nombre de jours (X) q’un produit reste en stock en moyenne, en ajoutant pour chaque jour donné les entrées des X jours précédents on a un odre de grandeur fiable des quantitées en entrepot.

Ça ne permet pas un inventaire précis à l’unité mais ça permet d’évaluer le taux de remplissage des entrepôts et même de faire des projections pour prévenir les risques de saturation.

Ici c’est une méthode mathématique qui reste applicable : une recherche rapide m’a permis d’obtenir l’information suivante : les patients COVID restent en moyenne entre 7 et dix jours à l’hôpital. J’ai pris une marge arbitraire de sécurité en prenant 12j pour mon « stock » afin d’avoir des chiffres un peu pessimistes. C’est grossier comme modélisation mais ça permet d’avoir une approximation « pas si mauvaise  » du taux de remplissage par rapport aux capacités d’accueil hospitalières (380000 lits « normaux » et 10000 lits de « soins critiques »).

Il faut être quand même conscients que l’on parle là de grands chiffres et de statistiques à l’échelle nationale alors que :

  • au bout ça n’est pas des stocks de vis sur des étagères mais de gens malades allongés sur des lits d’hôpitaux
  • d’un hôpital à l’autre la réalité peut être très variable, un hôpital de campagne pouvant être quasi-vide et un autre en métropole complètement saturé.

C’est là que la notion d’interprétation de chiffres est importante et qu’il faut vous armer de tout ce que vous pouvez avoir d’esprit critique pour ne pas « accepter » sans analyse des discours ou des chiffres que l’on vous lancera pour vous « mettre KO »., et ne pas non plus rejeter comme faux le témpoignage ponctuel d’une personne vivant un drame. Vous aurez par exemple affaire :

  • au témoignage de médecin urgentiste décrivant son quotidien dans un service saturé avec des patients partout, des lits dans les couloirs, des gens épuisés, l’obligation affreuse de devoir choisir entre des patients faute de disposer d’assez de lits
  • aux chiffres statistiques disant que les Soins Critiques ne sont remOn y viendra tout à l’heure).

Les deux ne sont pas incompatibles si on réalise qu’il peut y avoir des grosses différences de remplissage entre un hôpital périphérique dans une zone très peu « remplie de gens » et un hôpital en pleine région parisienne. Le médecin urgentiste qui n’en peut plus voit sa réalité à lui (et se moque au moins temporairement de ce qui peut être une réalité plus « cool » ailleurs). Il faut comprendre cette réalité et ce vécu (y compris l’épuisement et les souffrances qui vont avec) mais pas forcément prendre ce témoignage comme quelque chose de forcément tranpsosable à l’ensemble du territoire. Ni les solutions qui seront proposées dans le cadre de ce conteste et ce vécu (enfermes tous les non-vax, les marquer au fer rouge, les vacciner de force, le jeter dehors…)

Je vais aussi revenir sur la notion de CORRELATION et de CAUSALITÉ : dans beaucoup de statistiques COVID19 vous verrez que l’on a des informatiosn du genre : hospitalisés (VAX/NV), hospitalisés avec le COVID19 (VAX,NV) => Attention que dans ces statistiques il n’est pas forcément fait de différence entre hospitalisé AVEC le COVID19 et hospitalisé A CAUSE du COVID19… Autrement dit une personne accidentée de la route et mise en réanimation après perforation du poumon sera quand même comptabilisée dans la colonne PCR+ si elle est testée positive lors de son séjour à l’hôpital.

Or les accidents domestiques (empoisonnement à la javel, électrocution, chute d’objet, blessure), les accidents industriels, les accidents de la route, etc. ne se sont pas brutalement évaporés… Il y a donc des entrées à l’hopital de gens très amochés pour des tas de raisons et qui vont venir grossir les rangs des gens testés positifs à l’hopital. Pourtant, vaccinés ou pas vaccinés ces gens là ne sont pas à l’hopital à cause du COVID19. Il convient donc de garder aussi à l’esprit que ces modèles mathématiques et ces calculs ne représentent qu’un éclairage incomplet d’une réalité complexe.

Astuce esprit critique

Dès que l’on vous présente des chiffres sans précaution et de façon affirmative, soit votre interlocuteur ne maitrise pas son sujet, soit il essaye de vous faire avaler quelque chose… Le plus souvent il/elle est allé chercher vite fait quelque chose sur internet pour corroborer sa conviction. Dans ce cas ça doit éveiller votre méfiance. Oui je sais ça va rendre pénible de regarder les 3/4 des journaux télévisés. Je comprends d’avance votre souffrance 🙂

C’est bon on peut y aller maintenant ?

Oui c’est bon les voilà les jolies courbes… les dates vont du 31/5/21 au 02/01/22 pour rappel.

Les tests PCR faits et ceux en retour positif.

De ces deux courbes il ressort que le % de non-vax est descendu de 60% à 20% aussi bien dans les tests effectués dans l’absolu que dans les tests avec retour positif. C’est corrélé à la baisse du % de non-vax dans la population générale qui est descendu de 60% à 20% dans la même période.

(Rappel : Attention je perle de corrélation, pas de causalité… on peut « raisonnablement » penser que cette baisse est la conséquence « mécanique » de l’augmentation du nombre de vaccinés. Mais cette courbe ne peut en aucun cas en être la démonstration). Si on tente de vous faire le coup du « on voit bien que » ayez bien l’alerte mentale « tentative d’enfumage » qui s’allume 🙂

On constate aussi sur les derniers mois une explosion spectaculaire (en absolu et en %) du nombre de tests PCR chez les vaccinés et l’augmentation du nombre de tests PCR positifs chez les vaccinés. Avec un tau de vaccination de près de 80% on aurait pu imaginer que la courbe des tests positifs chez les vaccinés (au moins en %) s’écrase progressivement du fait de l’imunité induite par les vaccins. Ça n’est pas le cas. Les vaccinés subissent donc une vague de contamination au moins proportionnelle à leur nombre dans la population totale.

Là encore c »est une corrélation, pas une causalité : on peut imaginer que cette explosion relative est due en partie au fait que les comportements ont tendance à se relâcher après vaccination. Les slogans du type « tous vaccinés tout protégés » ont, au passage, peut être contribué à ce relâchement.

En tout cas rien ne permet au vu de ces courbes d’imaginer que les non-vaccinés contaminent plus et sont plus contaminés que les non-vaccinés. Ce qui pose la question de l’impact de la vaccination sur la circulation du virus. Et par suite la question de l’impact du passe « vaccinal » : il est à craindre que son impact soit nul d’autant plus que le variant Omicron présente une contagiosité supérieure aux précédents variants.

Les admissions hospitalières

Ce que l’on constate c’est que le % de non-vax dans les admissions hospitalières avec ou sans PCR+ est en décroissance régulière avec des variations de +/- 50 autour d’une ligne de tendance passant de 80% des admissions à moins de 50%.

On constate également que la « prédominance » des non-vax sur la vague de juillet à septembre n’apparait plus sur la vague que nous subissons depuis mi-novembre… La prédominance pourrait même s’inverser (pas sur il faudra voir sur janvier 2022 comment ça tourne).

Là l’interprétation devient délicate… il faut garder à l’esprit que durant cette période le % de non-vax a évolué de 60% à 20%… Le moins faux pour interpréter des courbes de ce genre c’est le « raisonnement par l’absurde » pour éliminer des hypothèses.

Si les vaccins avaient été totalement inefficaces pour prévenir les formes graves la courbe aurait suivi logiquement celle desd PCR : on aurait vu les % d’hospitalisations évoluer avec la même représentativité : 60% -> 20%… ça n’est pas ce que l’on constate puisque l’on évolue sur ce % de 80% -> 45% ou 50% (ça semble remonter sur les dernière semaines).

Si les vaccins avaient été complètement efficaces pour prévenir les formes graves la courbe aurait évolué progressivement vers 100% de non-vaccinés hospitalisés indépedemment des % de vax & non-vax dans la population. A fin décembre 2021 on est ni à 20% ni à 100% mais à 50%.

Moralité : les vaccins semblent avoir une efficacité nette sur la réduction de la probabilité d’hospitalisation (avec ou sans COVID d’ailleurs, étonemment les deux courbes d’admissions avec ou sans PCR+ sont très proches).

Les Soins Critiques

Sur ces deux courbes les % de non-vax sont plus élevés que les vax au plus fort des « vagues » ce qui tend à confirmer (rappel on reste dans le domaine de la corrélation) que les « vaccins » ont un effet réducteur sur les formes graves de COVID19. Comme on a vu précédemment que le(s) vaccin(s) n’avaient que peu d’effet sur la circulation du virus (ça, ça peut d’ailleurs se confirmer de façon scientifique : les corona sont des virus apparentés aux virus du rhume pour lequel on a notoirement pas trouvé de vaccin malgré les désagréments répétés qu’ils nous causent. Ces virus ont en commun des mécanismes de fonctionnement de base qui les rendent difficiles à traiter correctement pour nos systèmes immunitaires. Il faudra peut être que je fasse un billet là dessus tiens). Au final il faut bien se rendre compte que l’on se vaccine en réalité « pour soi ». La protection des autres qui sert de support à la propag^Wcommunication gouvernementale en réalité c’est du bullshit intergalactique.

On constate au passage qu’au fil du temps les vagues ont tendance à prendr de l’ampleur au lieu de s’atténuer comme pour des épidémies « normales ». On ne voit pas de corrélation entre la « vaccination » et une réduction progressive (qu’on aurait aimé voir sur els courbes) de la pandémie. Au contraire on voit plutôt une corrélation invesre : l’aumentation du % de « vaccinés » va avec une amplification des vagues (je re-re-rappelle qu’on est dans la corrélation : il n’ya pas forcément de lien. N’en concluez donc pas que la « vaccination » amplifie les vagues vous feriez une erreur méthodologique). Ça remet au passage assez fortement en question l’idée que le(s) vaccin(s) sont une réponse appropriée à la pandémie. Manifestement il n’y a pas d’effet d’atténuation de la pandémie attribuable au(x) vaccin(s) vu qu’il n’y a pas du tout d’effet d’atténuation visible. Autrement dit ce ne sont pas ces vaccins là qui nous débarasseront du virus et de ses variants.

Il faut que je rajoute une ou deux courbes : en premier celle du nombre de personnes en Soins Critiques. En effet compter le nombre d’arrivées c’est une chose mais il faut regarder par rapport au nombre de places disponibles. Là aussi j’ai utilisé l’astuce du cumul sur 12 jours. C’est sans doute une peu pessimiste mais ça permet de donner un ordre de grandeur « pas déconnant ». Ça me permettra de répondre à un échange que j’ai eu sur Twitter sur la question du 80% de no-vax en soins critiques.

Sur ce graphique une première chose : la courbe du %de no-vax PCR+ en soins critiques n’a plus approché les 80% depuis juillet 2021. En novembre on est même descendus en dessous de 50% de non-vax. Ça n’a duré qu’un mois. C’est remonté depuis jusqu’à presque 60%. Je dois bien reconnaître que mes conclusions de l’époque (= « les non-vax c’est moins de 50% des SC ») sont caduques.

Par contre : définitivement non ça n’est pas 80% des gens en soins critiques qui sont non-vax. Ça c’est dit et montré. Il faudra voir comment ça évolue en janvier avec le variant omicron. Peut-être il me forcera à publier un correctif à ce billet. On verra bien.

Il reste la question de la saturation des places… et pour ça aussi il y a une courbe.

Là j’ai empilé les barres bleues et rouges au lieu de les faire partir du bas : ça permet de voir qu’au plus fort on est à 2500 personnes en SC. Les courbes jaune et violette donnent le %d’occupation de chaque catégorie : ça monte respectivement à 15% pour les non-vax et 11% pour les vax… très loin d’une affreuse saturation à l’échelle du pays.

Attention là aussi, ma remarque sur la différence entre un chiffre global et les réalités véccues dans chaque service de Soins Critique s’appliquent : il peut y avoir des hopitaux saturés dans des zones très peuplées où la situation est dramatique. C’est toute la difficulté de notre système de santé : on peut avoir des structures quasi-vides à certains endroits (et la tentation de les fermer pour cause de rentabilité quittes à ce que les gens aient de longs trajets à faire y compris encas d’urgence absolue) et des structures saturées à d’autres (parce que le dimensionnement n’intègre sans doute pas la dimension « risque » : les structures dimensionnées pour un fonctionnement « normal » avec juste un chouillat de marge ne sont pas en capacité d’absorber localement des afflux de malades en cas de grosse épidémie).

Pour ces deux problématiques les solutions doient être réfléchies intelligemment : comment imaginer de plus petites structures réparties sur tout le territoire y compris les zones peu-peuplées pour éviter d’avoir des endroits immenses et quasi-vides et comment imaginer des structures « évolutives » pouvant grossir beaucoup en cas de besoin dans les zones très peuplées…

J’en viens à la dernière pertie, les décès 🙁

Avec 4880 morts non-vax PCR+ et 4924 morts vax PCR+ il n’y a pas de quoi se réjouir… la pandémie a tué 9804 personnes et laissé leurs proches dans la souffrance de la perte.

On retrouve l’écho des précédentes courbes : les décès de personnes infectées non-vax ont descendu de 65% en début de période pour trouver un « point bas » en dessous de 40% de non-vax vers novembre/décembre avant de remonter vers les 50%.

Là encore si le(s) vaccin(s) étaient totalement inefficaces pour prévenir les formes graves (0%) on serait à 20% de non-vax… et s’ils étaient parfaiement efficaces (100%) on serait à 100%. On est à 50% avec le même « degré d’efficacité apparente » constaté : Approximativement 40% (tous vaccins confondus ramené à la période et à l’ensemble de la population ce qui finalement n’a qu’un intérêt assez marginal).

C’est mieux que rien… mais ça ne prévient manifestement pas la circulation du virus et de ses variants et manifestement il y peu de chances que ça serve à « protéger les autres ». Ça sert à se protéger soi, et c’est déjà bien. Mais ça ne justifie du coup pas le pass sanitaire et encore moins le pass vaccinal.

A mon sens c’est à chacun de se positionner sur le rapport bénéfice/risque sachant que le risque pour l’instant est plus une inconnue qu’une donnée concernant les vaccins ARNm.

Reste que cette pandémie, si ces vaccins ne permettent pas de la jugguler (ni avec ni sans pass vaccinal), il faut la circonscrire. Pour ça on a le gel, les gestes « barrière », les masques (Si possible FFP2), l’aération… on pourrait rajouter le filtrage d’air que l’on sait déjà faire.

On pourrait imaginer des tests d’infection plus simples et moins déplaisants (un peut comme on a pour le diabète… un appareil, une goutte de sang au bout du doigt et le reésultat en quelques instants) ?

On pourrait peut être imaginer aussi (vu que les fomes graves sont en fait des réactions inflammatoires du système immunitaire « perturbé » par la présence du virus) de « calmer » les inflammations à l’aide de produits de la famille des anti-inflammatoires ?