Actu - Coronavirus : un site qui compare les deux vagues dans chaque département
Après le succès de son calculateur de déconfinement, le data scientist Guillaume Rozier lance un nouvel outil baptisé CoviDep qui permet de comparer les deux vagues d’épidémie de Covid-19 dans...
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Il se base sur quoi ? Sur un SEIR/SIR ? Parce que niveau régional/départemental c'est pas encore au point.
Et ça serait intéressant de voir également la moyenne nationale, parce que de ce qu'on voit sur ses résultats, c'est pas du tout ce qu'on observe en moyenne dans la plupart des modèles.
Ca serait bien de donner la parole aux vrais épidémiologistes, parce que des modèles comme celui présenté, tout le monde a fait le sien dans son coin (on les compte par milliers), à tel point que les journaux (scientifiques) maintenant refusent de les publier. Datascientiste ne veut pas dire épidémiologiste. A un moment tout le monde ne s'improvise pas spécialiste dans un domaine qui nécessite plusieurs années de formation.
Pour moi cet article ne devrait pas être : il augmente le bruit à défaut d'augmenter le signal.
Dernière modification par obi76 ; 12/11/2020 à 10h34.
\o\ \o\ Dunning-Kruger encore vainqueur ! /o/ /o/
Et au delà de ça, est-ce que ça a un quelconque intérêt étant donné le changement de dynamique de la politique de test.......
La vie trouve toujours un chemin
Et du re-confinement, et du couvre-feu, etc.Envoyé par Flyingbike
Bref, classement vertical.
\o\ \o\ Dunning-Kruger encore vainqueur ! /o/ /o/
Salut,
Il se base sur les données des hôpitaux (nombre d'admissions pour Covid). C'est déjà moins biaisé.
Mais je ne vois pas l'intérêt de comparer les deux vagues de l'épidémie dans chaque département; on sait bien que certaines régions ont été peu touchées lors de la première vague, car le confinement est intervenu avant qu'elles comptent un trop grand nombre de cas.
S'il s'agit de montrer factuellement l'évolution, oui. S'il s'agit de faire de la prévision, là c'est clairement complètement biaisé.
\o\ \o\ Dunning-Kruger encore vainqueur ! /o/ /o/
J'ai jeté un coup d'oeil au site; il ne parle pas de prévision (c'est la journaliste Futura qui brode...).
Le fait de montrer factuellement l'évolution de la deuxième vague pourrait avoir un intérêt si c'était pour chercher à en identifier les causes, pas en comparant la situation des départements avec celle lors de la première vague, mais plutôt en regardant s'il y a des corrélations avec d'autres facteurs qui pourraient expliquer que certains départements, en particulier ruraux, sont "anormalement" touchés cet automne.
Par exemple regarder si les températures y ont été nettement plus basses que la moyenne française lors du refroidissement brutal fin septembre, qui semble avoir provoqué une accélération de l'épidémie. Une piste pour ça : la Lozère, la Haute-Loire et les Hautes-Alpes sont les trois départements dont l'altitude moyenne de résidence des habitants est la plus élevée; et dans les Hautes-Alpes, c'est dans le Briançonnais que le taux d'incidence a grimpé le plus vite, donc dans un coin bien éloigné des métropoles de la région PACA, et où les gens vivent entre 1200 et 1600 m d'altitude. J'en avais déjà parlé la semaine dernière, dans ce message et le suivant.
Comme on ne dispose pas encore de beaucoup de données sur la saisonnalité du virus (ou de sa transmission), il y a peut-être des enseignements à en tirer avant l'arrivée de l'hiver (pour le moment il s'est remis à faire doux)...
Mais bon, je ne suis pas "data scientist"(un bien grand mot quand il s'agit simplement d'importer dans un logiciel les fichiers de données mis à disposition par le ministère de la santé, et de faire quelques graphiques - en l'occurrence un simple tableur suffit)
Dans ce cas...
C'est parfaitement expliqué. Leur préservation avant le premier confinement en a été une cause majeure.
De ce que je vois, tout est expliqué de manière normale sans avoir à faire intervenir d'autres facteurs pour le moment.Par exemple regarder si les températures y ont été nettement plus basses que la moyenne française lors du refroidissement brutal fin septembre, qui semble avoir provoqué une accélération de l'épidémie. Une piste pour ça : la Lozère, la Haute-Loire et les Hautes-Alpes sont les trois départements dont l'altitude moyenne de résidence des habitants est la plus élevée; et dans les Hautes-Alpes, c'est dans le Briançonnais que le taux d'incidence a grimpé le plus vite, donc dans un coin bien éloigné des métropoles de la région PACA, et où les gens vivent entre 1200 et 1600 m d'altitude. J'en avais déjà parlé la semaine dernière, dans ce message et le suivant.
Comme on ne dispose pas encore de beaucoup de données sur la saisonnalité du virus (ou de sa transmission), il y a peut-être des enseignements à en tirer avant l'arrivée de l'hiver (pour le moment il s'est remis à faire doux)...
Mais bon, je ne suis pas "data scientist"
Dernière modification par obi76 ; 12/11/2020 à 13h42.
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... de la différence entre la première et la deuxième vague, oui, c'est ce que je disais dans le message d'avant. C'est donc sans intérêt.
Mais là je parlais de département ruraux, "anormalement" touchés par la deuxième vague par rapport à la moyenne.
Et, contrairement à ce que tu dis ci-dessous, je n'ai pas l'impression que cette explication ait été donnée.
De ce que je vois, tout est expliqué de manière normale sans avoir à faire intervenir d'autres facteurs pour le moment.
Ben si, la première vague a eu lieu dans de très grandes villes, où ça a flambé jusqu'à la mise en place du confinement... confinement qui a eu également lieu dans des zones préservées.
On brasse tout ça (levée du confinement, vacances, etc, on dissémine un peu partout sur le territoire), on attend, et là où moins de gens ont été touchés la première fois, ben nécessairement il y en a plus lors de la seconde...
\o\ \o\ Dunning-Kruger encore vainqueur ! /o/ /o/
A pas mal d'exceptions près (surtout dans l'Ouest et le Sud-Ouest).
Mais, encore une fois, ce n'est pas là que je voulais en venir : ça n'explique pas pourquoi, parmi ces zones préservées par le premier confinement, certaines connaissent des flambées de l'épidémie beaucoup plus importantes que d'autres (dans un rapport 1 à 10 selon les nombres d'hospitalisations par 100000 habitants en semaine 45).
Inversement, le département le plus touché lors de la première vague (le Territoire de Belfort) fait à nouveau partie des plus touchés depuis le début de la deuxième (contrairement au Haut-Rhin voisin, où le nombre d'hospitalisations est actuellement bien en-dessous de la moyenne).
On est dans un processus hautement stochastique. On pourra toujours trouver des contre-exemples. Delà à en faire une généralité, il y a un pas que je ne franchirai pas (mais que visiblement beaucoup franchissent sans remords). On explique pourquoi en moyenne, les zones préservées lors de la première vague le sont moins lors de la seconde. Il y en a où ce ne sera pas le cas, c'est évident. C'est tout.
CF ma remarque précédente. C'est majoritairement vrai, mais il y aura toujours des cas bizarres pour des raisons X ou Y, parfaitement non maitrisables (et de fait, difficilement explicables également).
Dernière modification par obi76 ; 12/11/2020 à 18h36.
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Mais quand il y a une corrélation manifeste (au moins graphiquement, je ne suis pas statisticien) entre un facteur (l'altitude de résidence des habitants) et l'augmentation plus rapide de l'incidence du Covid dans certains départements (et en particulier leurs communes les plus hautes) au début de l'automne, on peut au moins se poser la question.
Bien sûr corrélation n'est pas causalité, et l'augmentation de l'incidence n'est pas directement un effet de l'altitude. En revanche, celle-ci a une influence non négligeable sur les températures moyennes. Mais la conclusion n'est pas un scoop : plus il fait froid, plus on vit dans des lieux clos et moins on ouvre les fenêtres (surtout quand ça arrive brutalement au début de l'automne avant qu'on se soit décidé à mettre le chauffage). Et c'est évidemment favorable à la transmission du virus.
Faire attention au paradoxe de SimpsonRien ne dit qu'il n'y a pas une autre cause à ces deux observation, qui en expliquerait la corrélation (par exemple il n'y a pas de métropole à haute altitude en France, ou bien les routes sont plus sinueuses donc les distances géographiques parcourues sont plus faibles qu'en plaine, ou que sais-je d'autre). Et quand bien même, là à vue de nez ce graphique ne montre rien de frappant (quid des autres semaines ? quid de la proportion de la population infectée ? etc.)
Pour le moment je n'ai pas eu écho d'un facteur de ce type sur la contagiosité ou la gravité du virus...
Dernière modification par obi76 ; 12/11/2020 à 20h43.
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Bonsoir,
C'est suspect...
N'en déplaise à obi76, il va falloir interdire les vacances à la montagne !
La réalité, c'est ce qui reste quand on cesse de croire à la matrice logicielle.
Mes vacances je me suis déjà assis dessus...
Mais je maintiens qu'on pourra TOUJOURS trouver des corrélations entre différents paramètres, que ce soit du au hasard ou au paradoxe cité au dessus (qui ne me parait pas du tout abbérant en l’occurrence), ou bien une réelle cause identifiée... Dans ces 3 cas rien à en tirer de toutes façons (à part dire que le réchauffement climatique permettrait d'éviter les cas graves ?
Dernière modification par obi76 ; 12/11/2020 à 21h12.
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Les deux vagues sont traitées différemment et la deuxième est encore en cours, je ne vois donc pas comment on peux les comparer et surtout j'en vois pas vraiment l'intérêt à l'heure actuelle.
Oui c'est pour ça... la corrélation citée au dessus est faite pour une semaine particulière. On pourra bien trouver un moment pendant toute l'épidémie où on pourrait corréler la mortalité à ce qu'on mangé les patients le matin du 3 avril 2018... Bref, c'est à ce stade inutile, en plus comme l'a souligné Yann pendant la 2° vague (qui n'a pas du tout les mêmes propriétés que la première).
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Il me semble que le froid (relatif), ou plutôt son arrivée précoce, est une explication moins tirée par les cheveux...Faire attention au paradoxe de Simpson
Le nombre de cas a augmenté plus rapidement un peu partout en France (et ailleurs en Europe) à partir de fin septembre, alors qu'il s'était plus ou moins stabilisé depuis la rentrée. J'ai entendu plusieurs experts (infectiologues, épidémiologistes) faire le lien avec la baisse brutale des températures qu'on a connue vers le 25/09.
Qu'y aurait-il d'étonnant à ce que que ce phénomène ait été plus marqué dans les coins où cette baisse a été la plus sensible (avec des conditions qui ailleurs seraient considérées comme hivernales : températures minimales proches de 0°C ou négatives, maximales inférieures à 10°C).
J'avais posté le même graphique pour la semaine précédente dans la discussion dont j'ai donné le lien plus haut. En fait c'est l'augmentation brutale du nombre d'hospitalisations par 100000 habitants vers la mi-octobre dans certains départements ruraux qui m'avait intrigué (alors qu'on n'entendait parler que des métropoles), avant que je remarque que leur altitude était un point commun.Et quand bien même, là à vue de nez ce graphique ne montre rien de frappant (quid des autres semaines ? quid de la proportion de la population infectée ? etc.)
En gros, c'est quand-même dans 80% des départements dont l'altitude moyenne de résidence des habitants est supérieure à 350 m que le nombre d'hospitalisations par 100000 habitants a été supérieur à 35 en semaine 45, alors qu'il est inférieur à 35 dans 80% de les départements dont l'altitude est inférieure (et la plupart de ceux d'entre eux où il dépasse 35 correspondent aux métropoles de Paris, Lyon, Marseille, Lille et leurs voisins immédiats; l'incidence élevée s'y explique donc par d'autres facteurs).
Mais tu as le droit d'y voir une coïncidence... Je me suis aussi posé la question, et ai regardé l'évolution du taux d'incidence (SIDEP) par commune (carte disponible sur le site Géodes), en particulier dans les Alpes que je connais mieux; j'ai constaté que dans les Hautes-Alpes et la Haute-Savoie, c'est dans les communes de plus haute altitude que ce taux d'incidence était de loin le plus élevé (>1%) dès la deuxième semaine d'octobre (cf. ce graphique). Encore une coïncidence ?
Quant à la proportion de la population infectée, elle peut se déduire approximativement du nombre d'hospitalisations par 100000 habitants en le multipliant par un facteur 30 à 50 (qui dépend de la répartition par tranches d'âge). Dans les quelques départements les plus touchés ces dernières semaines, elle a donc atteint 2 à 3% par semaine (environ le double du taux d'incidence calculé à partir des données de SIDEP, ce qui n'a rien d'étonnant).
Justement. Mais bon par acquis de conscience je vais quand même demander si ce point a déjà été évoqué chez les épidémiologistes
Alors ça par contre je vais être très clair : on n'en sait absolument rien (c'est d'ailleurs pour ça que dans les modélisations sérieuses, ce n'est pas ce paramètre qui est une donnée d'entrée). En plus il y a pas mal de biais (par exemple la priorisation des gens qui vont se faire tester, le prix, l'accessibilité à un labo, etc.).
Dernière modification par obi76 ; 13/11/2020 à 10h02.
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ça m'intéresse.Justement. Mais bon par acquis de conscience je vais quand même demander si ce point a déjà été évoqué chez les épidémiologistes
Remarque : j'avais lu un papier qui établissait une corrélation entre l'évolution du nombre de cas et celle des conditions météo (températures, humidité) aux Etats-Unis. Il faudrait que je retrouve la référence.
Autre chose : plutôt que le froid proprement dit, ce serait le refroidissement rapide qui serait en cause (comme il cause souvent des épidémies de rhume). Surtout dans une période où les bâtiments (écoles, etc.) ne sont en général pas encore chauffés - les températures étaient encore estivales quelques jours plus tôt.
Je suis d'accord, et je l'ai dit à de nombreuses reprises sur ce forum. C'est la raison pour laquelle je me base uniquement sur les données des hôpitaux et sur les pourcentage hospitalisés/infectés par tranche d'âge estimés par les épidémiologistes à la fin de la première vague; ce n'est pas forcément très fiable vu les marges d'incertitude sur ces pourcentages, mais au moins ils doivent rester à peu près constants.Alors ça par contre je vais être très clair : on n'en sait absolument rien (c'est d'ailleurs pour ça que dans les modélisations sérieuses, ce n'est pas ce paramètre qui est une donnée d'entrée). En plus il y a pas mal de biais (par exemple la priorisation des gens qui vont se faire tester, le prix, l'accessibilité à un labo, etc.).
Je n'ai cité le taux d'incidence SIDEP que parce qu'il est utilisé dans les communications des autorités, en mentionnant qu'il sous-estime largement le nombre réel d'infections (d'ailleurs, récemment le président du conseil scientifique a dit clairement qu'il estimait le nombre quotidien d'infections à plus de 100000, alors que le nombre de tests positifs était d'environ 50000; je suppose qu'il n'a pas avancé ce chiffre au hasard).
