Jeu de données : Données hospitalières relatives à l'épidémie de COVID-19
Titre : Ecart entre le nb d'hospitalisation vs les données sursaud-covid19-quotidien
Date : 2020-04-03 14:45

Bonjour,
Tout d'abord merci pour la mise à disposition de ces datas.
Je constate que j'ai un gros écart entre les données d'hospitalisation depuis la source ici (donnees-hospitalieres-covid19) et le fichier des urgences hosp (sursaud-covid19-quotidien) délivré aussi par Santé Publique France : 
- au 31/03 : 22 672  : donnees-hospitalieres-covid19
- au 31/03 : 51105  =  nb d'hosp. Corona, depuis le fichier sursaud-covid19-quotidien-2020-04-01-19h00-departement
Pourquoi cet écart ?  ne compte t-on pas le même type d'hospitalisation dans les 2 fichiers ? 
Merci pas avance pour vos éclairages.
Cordialement.
Bonjour,

Je pense que c'est parce que vous n'avez pas mis de filtre sur le fichier sursaud : dedans il y a les classes d'age. Il y a la ligne "0" qui somme les 5 classes d'age.
Si vous laissez 0 et les classes d'age, vous comptez 2 fois.
J'ai fait le test et on trouve 25553 si on retire met le filtre et 51105 si on le retire (oui : il y a régulièrement de petites erreurs, cela devrait être 51106))
Les classes d'age sont en 3e colonne et référencées 0,A,B,C,D,E
Ah je comprends mieux en effet. Merci pour votre réponse :)
Du coup, je constate, avec regret, que dans le fichier sursaud, nous n'avons pas le détail H/F pour chaque tranche d'age. La distinction H/F n’est donnée que sur le total. C’est dommage. 
Merci pour l'éclairage, je pense que ça pourrait être ajouté dans le descriptif des fichiers sursaud :) 
je ne suis pas bien sûr de ce que vous cherchez exactement mais je pense que si vous avez ces valeurs
un peu plus loin dans le fichier (colonnes sur la droite) il y a ces valeurs : nbre_hospit_corona_h	nbre_hospit_corona_f

ce qui correspond au nombre d'hospitalisation pour cause de corona homme et même chose pour les femmes
Merci à vous. en effet j'ai bien la répartition H/F au total. Mais elle n’est pas donné cette répartition par tranche d'âge. Combien d'hommes de 45-64 ans sont touchés ?  par rapport aux femmes de 45-64 ans ? 
Mais c'est pas grave, ces données ont déjà le mérite de nous être partagées avec transparence et nous l'apprécions :) 
Merci à vous.
#restonscheznous
Je ne connais pas la granularité dont vous avez besoin mais au même endroit que le fichier sursaud, vous avez un fichier hebdomadaire qui contient la répartition par tranches d'age. Mais il y a un gros travail à faire car il faut l'associer à un fichier dans lequel il y a la répartition H/F, faire le regroupement de ce fichier par semaine et faire le bilan qui vous intéresse.
Bonjour,

Je n'y repense que maintenant mais vous avez aussi ça qui peut peut-être vous aider et vous permettre de trouver les données que vous souhaitez : https://www.santepubliquefrance.fr/maladies-et-traumatismes/maladies-et-infections-respiratoires/infection-a-coronavirus/documents/bulletin-national/covid-19-point-epidemiologique-du-2-avril-2020
Il faut télécharger le pdf qui se trouve en bas, le gros bouton rose, vous ne pouvez pas le louper
ça ne sort qu'une fois par semaine et c'est sorti le 2 avril
Bonjour,
Ces jeux de données sont intéressants et importants à porter à la connaissance de tous. Il faut saluer leur mise en accès libre. Il serait très utile d'apporter quelques informations ("métadonnées") explicatives supplémentaires sur ces données. D'autant plus qu'elles sont largement utilisées par les médias.
Le point soulevé ici sur l'incohérence des données me semble crucial. Les "données des urgences hospitalières et de SOS médecins", présentées à la page https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-des-urgences-hospitalieres-et-de-sos-medecins-relatives-a-lepidemie-de-covid-19/#_ sont en apparence incohérentes avec les "données hospitalières" présentées à la présente page https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19/.
Sur les 15 jours disponibles dans les fichiers où la comparaison peut être faite aujourd'hui (du 19/03 au 02/04), le lien entre le "nombre d'hospitalisations parmi les passages aux urgences pour suspicion de COVID-19" du premier fichier, et l'accroissement du "nombre de personnes hospitalisées" du second fichier (additionné du nombre de personnes retournées à domicile ou décédées) est faible (corrélation de 0,6 pour les 15 données journalières). Même cumulés, ces deux chiffres sont assez différents dans les deux sources : 48492 hospitalisations sur cette période d'après le fichier des urgences, une augmentation de 39055 hospitalisés d'après le second, 19% de moins. Quelqu'un a-t-il une idée des causes de ce décalage ? S'agit-il d'erreurs dans l'un ou l'autre, ou les deux ? Ou ne comptent-ils pas la même chose ? Merci d'avance.

Petite correction aux chiffres ci-dessus, liée à une erreur de calcul, mais le problème de décalage est encore plus important : entre le 19/03 et le 02/04 inclus, le total cumulé des hospitalisations dans la base des “données des urgences hospitalières et de SOS médecins”, issue du réseau OSCOUR a été de 24246 personnes (et non 48492 comme indiqué ci-dessus). Le total des entrées d'après les "données hospitalières" (calculées comme le delta journalier du nombre de personnes hospitalisées, additionné du nombre de retour à domicile et de décès) a été de 39055 (idem au précédent chiffre). La faible corrélation journalière reste la même, 0,61. Une explication possible serait que toutes les entrées ne passent pas par les urgences ou SOS médecins. 62 % seulement des entrées auraient été faites aux urgences ? Est-ce possible ?
@Jean Luc Dupouey

Je n ai pas tenu compte des donnees SOS médecins pour les hospitalisations. 
Je comprends ces données comme un indicateur de tendance parmi d autres sur l evolution de l epidemie,  mais les hospitalisations restent les hospitalisations. 
Je ne comprends pas si des entrées en hospitalisation se font sans passer par les urgences, y aurait il plusieurs points d entree possibles dans les hôpitaux alors qu on nous a dit qu on séparait le plus possible les flux covid des autres, ce qui compliquerait encore plus la gestion des cas covid.

Annotation : Incertitude des données  (Fiabilité )