Quelle fréquence malades covid dans la population générale ?

[FDFD]

Bonjour,

Je me demande souvent combien de malades contaminants du Covid j'ai rencontrés quand je fais une balade dans ma ville....

Dois-je me baser sur le taux de positivité mesuré dans ma ville ou bien le taux d'incidence ?

Le taux de positivité est de l'ordre de quelques pourcent, alors que le taux d'incidence est presque 100 fois inférieur..et ne me semble pas du tout représenter l'épidémie dans la mesure où les cas positifs détectés sont très inférieurs à la réalité, faute d'un nombre de tests suffisants.

Quel est votre avis ?

Cdt.
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[minushabens]

La mesure qui t'intéresse est ce qu'on appelle la prévalence : la proportion de porteurs du virus à un instant donné. L'incidence est la proportion de personnes qui deviennent infectées durant une période de temps donnée (une journée par exemple). Comme l'infection a une durée supérieure à un jour l'incidence (par jour) est différente de la prévalence.

La prévalence pourrait être estimée si on faisait un sondage aléatoire dans la population de ta ville. Je ne crois pas que ça ait été baucoup pratiqué. C'est difficile parce qu'on ne peut pas contraindre les gens à se faire détecter.

[yves95210]

Salut,

Pas facile de connaître l'incidence (et la prévalence) à l'échelle d'une ville. Les statistiques publiées sont au mieux au niveau du département et ça n'aurait peut-être pas de sens de faire plus dans le détail (sauf en période de confinement avec interdiction de circuler) : les gens qui se font tester ou qui sont hospitalisés ne le sont pas forcément dans la ville où ils habitent.

D'autre part les politiques de test sont trop différentes, en fonction de la situation locale, des moyens mis en oeuvre et des incitations faites auprès de la population à se faire tester (et du profil des gens qui se font effectivement tester). Le fait que l'incidence (basée sur le nombre de tests positifs) est de 2% dans une ville au lieu de 1% dans une autre peut simplement vouloir dire que le jour ou la semaine concernés deux fois plus de gens se sont fait tester dans la première ou que le profil des personnes testées n'était pas le même (par ex. parce que suite à une campagne d'incitation, plus de jeunes - parmi lesquels la prévalence est plus importante - s'y sont fait tester).

Au niveau régional ou national le phénomène est un peu lissé statistiquement. Mais je pense que l'indicateur le plus fiable reste le nombre d'admissions dans les hôpitaux et les stats par tranche d'âge, publiés quotidiennement par le gouvernement. En utilisant les pourcentages hospitalisés/infectés par tranche d'âge figurant dans l'étude publiée en mai (et corrigée depuis) par l'Institut Pasteur, on peut avoir une idée assez précise de l'évolution de l'incidence, avec environ deux semaines de retard (compte-tenu du délai entre contamination et éventuelle hospitalisation, et du fait que les remontées de données quotidiennes sont un peu chaotiques, nécessitant de faire la moyenne sur une semaine pour obtenir un résultat correct).

A l'aide de ces données, on peut estimer qu'au niveau national le nombre quotidien de nouvelles contaminations est en croissance régulière depuis début juillet et avait dépassé les 7000 il y a deux semaines (et, vu la tendance, probablement 40% de plus aujourd'hui). Autrement dit il y a environ 4 fois plus de nouveaux infectés que ce qu'indique le nombre de cas confirmés publié quotidiennement par l'ARS.

Pour estimer la prévalence, il faut en plus tenir compte de la durée pendant laquelle le virus reste présent (et pas forcément détectable) chez un individu, et qui peut varier fortement d'une personne à l'autre en fonction de la manière dont son organisme réagit, développant ou pas des symptômes plus ou moins graves.
Mais en termes de contagiosité, comme la très, très grande majorité des personnes infectées sont peu (ou a-) symptomatiques, la moyenne de la durée pendant laquelle elles risquent de transmettre le virus est probablement tout au plus d'une semaine (commençant 2 jours avant l'apparition des premiers symptômes et se poursuivant quelques jours après) - ce n'est pas pour rien qu'on recommande un isolement de 14 jours à partir de la date d'un contact avec une personne infectée.

Donc, en gros, il y a deux semaines il devait y avoir environ 50000 (~7 fois 7000) personnes contagieuses en France. Et vu la tendance, probablement 70000 aujourd'hui, soit environ un Français sur 1000. Attention, compte-tenu de toutes les incertitudes ce n'est qu'un ordre de grandeur. Mais je pense qu'il donne une assez bonne idée de la situation.

PS : pour ceux que ça intéresse je pourrai poster un graphique montrant l'évolution des nombres de contaminations par tranche d'âge (et cumulé) estimés à partir des données des hôpitaux de de l'étude épidémiologique ci-dessus, et donner le détail de ma méthode de calcul.

[yves95210]

Voici le graphique dont je parlais ci-dessus, mis à jour avec les données des hôpitaux jusqu'au 12/08.
Attention, l'échelle est logarithmique. Il s'agit des contaminations par million d'individus. Donc il faut multiplier le nombre total de contaminations ("tous") par 65 pour obtenir le résultat à l'échelle de la population française (métropole uniquement).



Et comme promis, histoire de montrer que je n'ai pas sorti ça de mon chapeau, voici la méthode utilisée pour produire ce graphique :

J'utilise le fichier quotidien donnees-hospitalieres-classe-age-covid19-xxxxx.csv qui contient pour chaque région et chaque jour les nombres de patients actuellement hospitalisés, décédés, retournés à leur domicile (pour obtenir le nombre de nouvelles admissions à l'hôpital le jour J il faut faire la différence entre les sommes de ces trois nombres les jour J et le jour J-1).
Mais il y a pas mal d'anomalies dans ce fichier. En particulier le nombre total quotidien d'admissions calculé ainsi est systématiquement inférieur (parfois de beaucoup) au nombre quotidien d'admissions qui figure dans le fichier donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-xxxxx.csv, que j'utilise donc par une simple règle de trois pour corriger les nombres d'admissions par tranche d'âge (en supposant que les sous-déclarations concernent toutes les tranches d'âge de manière uniforme).
J'effectue une moyenne glissante sur 7 jours centrés sur le jour J pour lisser les courbes qui sinon sont très chaotiques (en particulier à cause des sous-déclarations les week-ends ou jours fériés). Disposant des données jusqu'au 12/8, cette moyenne ne peut donc être calculée que jusqu'au 9/8.
Pour estimer le nombre d'individus infectés à partir du nombre d'admissions dans les hôpitaux, j'utilise les pourcentages hospitalisés/infectés par tranche d'âge figurant dans l'annexe de la publication citée dans mon message précédent.

Enfin, je considère un délai moyen de 12 jours entre la contamination d'un individu et son admission à l'hôpital. Il est possible qu'en réalité ce délai soit différent en fonction des tranches d'âge; mais ça ne fait que décaler un peu les courbes dans le temps, sans modifier la tendance. La moyenne glissante sur 7 jours n'étant calculable que jusqu'à J-3, j'obtiens ainsi les nombres quotidiens de contamination jusqu'à J-15.

Il faut bien être conscient que cela ne permet pas de savoir exactement ce qui se passe au jour J, et encore moins de prédire ce qui se passera dans les semaines suivantes. Mais la tendance semblant assez stable sur le mois de juillet, on peut quand-même supposer qu'en l'absence de nouvelles mesures ou d'évolution des comportements elle s'est poursuivie jusqu'à ces derniers jours (et je suis loin d'être convaincu que les mesures tape-à-l’œil d'obligation du port du masque à l'extérieur dans les rues de certaines villes y changeront grand-chose; à moins qu'elles aient un effet plus général sur le comportement de nos concitoyens).

NB : j'ai laissé mon tableur calculer automatiquement les courbes de tendance, dont les équations figurent à droite du graphique (la valeur R² est le coefficient de détermination de la courbe, pas forcément très pertinent pour juger de la qualité de l'ajustement de la courbe de tendance; je l'affiche quand-même faute de mieux, mais ça ne plaira sans-doute pas aux vrais statisticiens...).

[A voir en vidéo sur Futura]

[yves95210]

PS : j'avais d'abord produit un graphique, un peu plus lisible, présentant les mêmes données par tranches de 20 ans.
Mais je me suis aperçu qu'il masque certains aspects de la réalité : dans la tranche d'âge 40-59 ans, l'incidence parmi les 40-49 ans (souvent parents d'adolescents ?) augmente bien plus vite que parmi les 50-59 ans. Mais aussi bien plus que parmi les 30-39 ans (souvent parents d'enfants plus jeunes, en général peu contaminants ?).
Je n'ai laissé les données regroupées par tranche de 20 ans que pour les moins de 20 ans et pour les plus de 80 ans, parce que les pourcentage hospitalisés/infectés figurant dans la publication de l'Institut Pasteur sont donnés de manière indifférenciée pour ces tranches (alors que, de 20 ans à 80 ans, le pourcentage est donné pour chaque tranche de 10 ans).

[yves95210]

Pas facile de connaître l'incidence (et la prévalence) à l'échelle d'une ville. Les statistiques publiées sont au mieux au niveau du département et ça n'aurait peut-être pas de sens de faire plus dans le détail (sauf en période de confinement avec interdiction de circuler) : les gens qui se font tester ou qui sont hospitalisés ne le sont pas forcément dans la ville où ils habitent.

Tiens, d'ailleurs, pour illustrer ce que je disais là, je viens de tomber sur un article qui en parle.

[FDFD]

Merci pour touts vos explications !...

Je vais essayer de mieux comprendre les définitions du taux d'incidence et de la prévalence.

Actuellement je constate que le taux de positivité se maintient au même niveau, même si on teste des longues séries de personnes. J'ai l'impression que si l'on testait toute la population, le taux de positivité resterait proche... Il n' y a pas vraiment de différence à tester des personnes qui "ont des symptomes" ou des personnes prises au hasard (même classe d'âge cependant).

Autrement dit, taux de positivité et prévalence devraient être assez proches...

Mais je suis loin d'y avoir réfléchi comme vous ! Dites moi où j'ai faux ?

A+

[yves95210]

Je vais essayer de mieux comprendre les définitions du taux d'incidence et de la prévalence.

La réponse de minushabens était claire.

Le graphique que j'ai posté correspond au taux d'incidence (nombre de nouvelles contaminations par jour).
La prévalence est plus difficile à estimer, car la durée pendant laquelle un individu est porteur du virus est très variable. Et on ne peut évidemment pas tester toute la population le même jour.
Qui plus est on peut être porteur du virus et négatif au test PCR (30 à 40% de faux négatifs). Reste à savoir à quel point on est contagieux dans ce cas (si le virus n'est plus détecté dans les prélèvements nasopharyngés il est probable qu'on en excrète moins, voire plus du tout).

Actuellement je constate que le taux de positivité se maintient au même niveau, même si on teste des longues séries de personnes.

Non, en fait il a un peu augmenté (le nombre de tests positifs augmente plus vite que le nombre total de tests). Et l'augmentation du nombre d'hospitalisations le confirme (surtout si on tient compte des pourcentages nombre d'hospitalisés/nombre d'infectés par tranche d'âge).
C'est seulement parce que la proportion de jeunes parmi les nouveaux cas est plus importante (avec une probabilité bien plus faible de développer une forme grave de la maladie, justifiant une hospitalisation) que le nombre quotidien d'hospitalisations n'augmente pas trop vite et que le nombre quotidien de décès est resté stable ces dernières semaines.

J'ai l'impression que si l'on testait toute la population, le taux de positivité resterait proche...

Certainement pas : sauf grosse erreur de ma part (ou dans les données des hôpitaux et/ou dans l'estimation des pourcentages hospitalisés/infectés faite par les épidémiologistes), le taux de positivité serait de l'ordre de 1 à 2 pour 1000 en ce moment. Alors qu'il est de l'ordre de 2% selon les chiffres publiés à partir des résultats des tests. Il s'en faut donc d'un facteur 10; même en tenant compte de l'incertitude sur les pourcentages ci-dessus, ce n'est pas "proche".

Autrement dit, taux de positivité et prévalence devraient être assez proches...

Si on pouvait tester la même semaine toute la population, ou au moins un échantillon représentatif géographiquement et par tranches d'âge, oui... Mais on en est loin. La politique de test "à la carte", même si elle conduit à des tests massifs (600000 par semaine selon le ministère), ne permet pas de construire un tel échantillon : dans certains coins (par exemple lors des campagnes de sensibilisations dans les lieux touristiques) c'est un peu tout le monde qui va se faire tester, dans d'autres ça sera uniquement les personnes présentant des symptômes, ici plutôt les jeunes, là d'autres tranches d'âge, etc. Tout ça introduit des biais que les statisticiens doivent avoir bien du mal à corriger...
C'est pour cette raison que je continue de me baser sur le nombre quotidien d'admissions dans les hôpitaux; ça au moins c'est une donnée qui ne ment pas - tant que les hôpitaux ne refusent pas du monde et que tous les patients dans un état grave sont hospitalisés.

[Anathorn]

Je pense qu'il est important de parler de "dose infectieuse".
Il faut recevoir une certaine quantité d'agents pathogènes avant de développer la maladie.
C'est pour ça que le masque est un outil précieux.

Si on actualise un peu ce qu'on sait du SARS-CoV-2, c'est qu'il contamine quasi exclusivement par nuages d'aérosols.
Donc il lui faut des espaces clos, c'est indispensable pour créer des clusters.
Sinon, en extérieur, ça reste des contaminations très marginales.
Ce qui fait que la distanciation sociale est totalement illusoire dans un espace clos : le nuage fini par remplir la pièce a terme.
Un transmetteur qui aurait passé 1h dans une pièce avant de la quitter peut parfaitement contaminer ceux qui vont rentrer après lui si la pièce n'a pas été aérée.

D’où l'importance du masque qui est le meilleur retardateur de contamination.
Il n'est pas infaillible, loin de là, mais permet de transformer une contamination quasi systématique en contamination bien plus rare, dans le cas que j'évoque au dessus.
Même si le transmetteur n'avait pas de masque.
D'ailleurs s'il avait un masque, la question n'existerait pas, car la pièce n'aurait pas été remplie d'aérosols pleins de virus, en tout cas, il y en aurait eu beaucoup moins...

Mais tout ça est porteur d'espoir : si on reste discipliné sur le masque, il y a moyen de stopper facilement la propagation des virus et de stopper net la création de clusters.
Personnellement, je serais pour plus de sévérité envers ceux qui ne le portent pas.
Avec peine de 15 jours a la maison avec un bracelet electronique et mention au casier judiciaire après 3 infractions.
Si tout le monde faisait un minimum d'effort, on ferait disparaitre la covid du territoire en 2 mois de port du masque rigoureux.
On sauverait ainsi notre économie et on retrouverait un bien plus grand confort de vie (car on pourrait alors exiger le masque seulement pour les grandes réunions sportives ou artistiques).

Si ça repart en Espagne en ce moment, c'est parce qu'ils ont été assez stupides pour rouvrir les lieux de réunions estivales (boites /bar).
Le résultat ne s'est pas fait attendre, puisque évidemment personne en porte de masque en boite ni au bar...
C'était vraiment une idiotie majeure de faire ça et ils vont encore en payer le prix...

mais comme disait "jesaispuki" sur l'émission télé que je regardais tout a l'heure : un match de foot avec les tribunes pleines dans un stade ouvert ET tous masqués (même 90% suffisent en fait...vu qu'il y a toujours des crétins dans les stades), la probabilité de créer des clusters est très faible.
C'est surtout après le match, dans les bars du coin, que les clusters naissent, comme l'a prouvé (dixit cet épidémiologiste parisien) le fameux cluster du match italien au début de la pandémie européenne.