Jeu de données : Suivi par région et département,avec analyse en Taux population et réanimateurs
Titre : Ajouter un graphe "Admissions"
Date : 2020-04-16 09:41

L'élément de langage "Hospitalisation" crée de la confusion puisqu'il ne correspond pas aux admissions comme il l'indique à priori mais au nombre de patients actuellement hospitalisés. Le terme "Hospitalisés" ou "Nb Patients" serait non ambigu.
Comme il est largement utilisé sur le site depuis le début, le changer créerait encore plus de confusion.
Par contre ajouter un indicateur (synthétique puisqu'il n'est pas disponible des données brute) "Admissions" lèverait l'ambiguïté d'une part et fournirait l'information la plus pertinente et la plus précoce que ces chiffres révèlent.
Cele révèlerait nettement que la contagion régresse depuis le 1 er avril au point d'être passée de 3300 Admissions par jour à 1000. 
Cela révèlerait que certains départements ont déjà atteint la contagion zéro depuis ce WE et que une grande proportion des autres l'atteindront le 30 avril.
Sans aucune interprétation, cet indicateur est le plus important de tous !

Je peux effectivement changer le mot Hospitalisation par Hospitalisé. Bonne remarque.
Pour l'indicateur "Admission, il faut que je le calcule je suppose.
Quelle serait la méthode à partir des données disponibles ?
J'ai diffusé le rapport avec une représentation des nouvelles hospitalisations sur les graphiques de TOTAUX.
Il devrait être disponible vers 13:30
Merci pour la suggestion
J'ai ajouté une page "Nouveaux" pour les nouveaux cas journaliers.
Ces indicateurs sont effectivement intéressants pour représenter l'évolution réelle de l'épidémie
Je vous remercie d'avoir pris mes remarques en considération.
Le retournement de tendance pour la France entière et pour les admissions apparait bien aux alentours du 30 mars ce qui n'est pas évident à détecter sur les cumuls puisqu'il s'agit du point d'inflexion de la somme : Hospitalisé+Cumul RDM + Cumul DC.
Cette courbe fait apparaitre aussi une très grosse erreur de remontée des retours à domicile le WE (et pour le WE de Pacques c'est catastrophique) 
Il est interessant de noter que les hôpitaux parisiens sont plus rigoureux dans la remontée des données mais que leurs collègues de la petite et grande couronne ont un processus qui est défaillant le WE et ne converge que le mardi/mercredi.
Il conviendrait donc d'utiliser les indications d'erreurs fournies sur le site mais cela semble très laborieux et certainement pas parfait.
Une alternative est de faire un filtre "moyenne glissante 7jours recentrée (somme( 3 jours précédent à 3 jours suivants) /7) sur toutes les données brutes mais cela signifie que nous sommes aveugles pour les trois derniers jours.
Ce filtrage est justifié puisque, bien que le cycle hebdomadaire décale certaines données, les données sont de très bonne qualité à l'échelle de la semaine. 
D'ailleurs, au niveau France ce filtre fait apparaitre des "loi normale" presque parfaites (avec des écarts type de descente plus grand que pour la montée) pour plusieurs courbes.
Sauf pour les "Variations d'hospitalisés" qui fait apparaitre une belle loi normale mais avec un écart notable :
Il semblerait que les critères de retour à domicile ont été durcis le 6 avril pendant une semaine entière pour redevenir plus "classique" depuis mardi dernier.

Les défauts dans la remontée des données et l'évolution aléatoire des critères d'admission et de retour au domicile brouillent un peu les pistes, mais cette courbe des admissions journalières lissée m'a fait distinguer dès le Mardi 7 avril que fin-avril le taux de contagion en France serait inférieur à 100 par jour et les chiffres ont depuis affermi cette information. 
Merci pour vos remarques et propositions. 
Effectivement, il semble qu'un pic soit passé depuis fin mars. Ce pic était déjà representé par l'inflexion de l'exponentielle sur les totaux. 

Dans tout traitement de données, un point clé fondamental est la qualité des données. Dans le cas des données utilisées, il y a de très nombreux problèmes ! C'est très dommage car cela fausse l'appréciation et donc la prise de décision. Par ailleurs, des données unifiées pour l'ensemble des pays serait très appréciable. 
Actuellement, mon tableau de bord essaye de représenter les données le plus objectivement possible, sans traitement particulier. 
Je travaille sur la détermination d'indicateurs hauts niveaux, afin de déterminer les tendances d'évolution. Ce n'est pas simple de rester alors hyper objectif. J'ai deja tenté un lissage mais dans de nombreux cas, il pouvait induire une erreur d'appréciation. 
Je poursuis tout de même mes travaux. 

Nota : Le filtre "Moyenne glissante sur 7 jours centrée" sur les cumuls uniquement (Admissions, DC, RDM) est un filtre qui ne déforme pas le poids de chaque cas mais ne fait que de décaler de quelques jours leur date de prise en compte. 
Et justement, le processus de remontée des données dégrade la date de prise en compte et non pas le chiffre lui-même.
Il s'agit donc d'un filtre qui "altère" la seule composante de piètre qualité de la donnée en atténuant son "bruit" sur une période rationnelle (la semaine) puisque le défaut est clairement dû au WE. 
Pour les données de situation (Hospitalisé et Réa) ce filtre est moins pertinent puisque, même si les données du WE sont aussi erronées, le meilleur filtre serait de ne prendre en compte que la donnée du mercredi/jeudi et d'oublier les autres.

Nota : le  filtre serait à appliquer sur l'évolution journalière (la dérivée du cumul) et non sur le cumul.
J'ai modifié mon DashBoard. A présent, toutes les représentations sont sur une Abscisse jusqu'au 11 Mai.
Ainsi, on se représente mieux l'évolution probable d'ici cette date symbolique.
La représentation des "Nouveaux cas (admissions...) est effectivement beaucoup plus intéressante pour voir la dynamique de la contagion (plutôt que l'éternelle litanie officielle des chiffres chaque soir)
Et après le 11 mai, cette représentation sera celle qui alertera la première de l'impact du changement de comportement social sur la contagion.
A cette date, les contagions "1ère vague" seront faibles (<<50 adm./jour à comparer aux 3300 a/j du 30 mars) donc le "déconfinement" pourra être  donné comme cause racine de toutes les admissions avec une très faible erreur.
Les ordres de grandeur étant plus faibles, il serait intéressant d'avoir des représentations dissociées.

Nota : Je vous avais parlé de "loi normale" pour les modèles d'évolution des données pendant le confinement.
Cette hypothèse ne s'est pas confirmée pour la phase de descente des admissions journalières.
Un taux de baisse de 105 a/j est tout simplement un excellent modèle qui fait passer les admissions de 3300 c/j au 31 mars à 0 a/j au 2 mai. 
Ce modèle "colle" véritablement à la courbe des admissions journalières moyennées sur 7 jours.
(Le modèle loi normale doit aussi être maximalisé à 1500 RàD/jour pour les retour à domicile pour suite au changement de comportement des hôpitaux constaté début avril)
Cdlt
Ma dernière version représente les admissions en moyenne glissante 7 jours. Vraiment intéressant pour vourr les tendances
C'est dommage qu'il vous manque les données d'avant le 19 mars (qui sont montrées dans la carte de France donc elles existent) le démarrage vers le 8 mars apparaitrait.

Je dis ça, parce que cela montre que l'information de la divergence de l'épidémie est visible dans cette représentation dès que le nombre d'admissions journalières dépasse 100 a/j à l'échelle de la France.
Si cet indicateur avait été suivi pour la première vague le porte-avion CdG n'aurait pas fait escale à Brest et le confinement aurait commencé le vendredi 13 mars.
Pour l'éventuelle deuxième vague qui serait produite par un relâchement indiscernable de la distanciation sociale, cet indicateur sera le premier à sonner le tocsin. 
Je rêve d'un système informatique ou chaque admission en HP confirmée être en liaison avec le COVID-19 serait remontée à la seconde vers un compilateur à Matignon qui permettrait, grâce à cet indicateur mais sans le filtrage puisque le défaut de remontée n'existerait plus,  de déclencher la décision de contingentement de la divergence dans l'heure qui suit.

Nota : les pics en début et en fin de filtrage viennent des 3 jours aveugles en extrémité de tableau. Rajouter 3 jours simulés pour étendre la tendance aux 3 jours futurs (ou précédent) ne serait pas plus erronés que ces pics qui peuvent être mal interprétés ?
De toute façon, le seul défaut du filtre est qu'il aurait besoin de lire le futur sur 3 jours pour nous sortir le chiffre du jour.
Les données d'avant le 19 Mars : je ne sais pas à quelle source vous faites référence.

"Je rêve d’un système informatique ou ..." : quand on voit la maigre qualité et le faible détail des données actuelles, il va falloir être patient. Les données actuelles présentent de gros défauts (par exemple, il y a beaucoup moins de cas les week-end). Mais ça ne dérange ni le PPDG ou les médias de les reprendre sans les analyser et nous dire chaque dimanche soir " bonne nouvelle, 2  jours consécutifs de baisse importante ...". 
L'indicateur des admissions est effectivement le plus efficace actuellement pour se représenter la dynamique de l'épidémie dans la société.
> je ne sais pas à quelle source vous faites référence.
Je regarde le site https://dashboard.covid19.data.gouv.fr qui est mis à jour tous les jours à 19H50 (juste après l'allocution du soir).
Il donne des données raccord avec les données brutes que vous exploitez, un peu filtrée mais vraiment très peu (correction des erreurs ?), mais avec un T0 antérieur.

>...quand on voit la maigre qualité et le faible détail des données actuelle...
On peut espérer que le ministère de la santé est mieux informé (les hôpitaux publiques ont tous informatisé leurs admissions !)
que le site d'"OPEN Data" mais si ce n'est ni certain, ni compréhensible .

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