Jeu de données : Données relatives aux résultats des tests virologiques COVID-19
Titre : Test et re-test : comment sont-ils comptés ?
Date : 2020-08-18 01:41

Sur la page  des données relatives aux tests virologiuqes, la description des données indique ceci :
"Précisions : Si plusieurs prélèvements sont rapportés pour un même patient:
- Sélection de la première date pour les pcr ayant le même résultat (par exemple première date si plusieurs pcr négatives)
- Si pcr discordantes chez un même patient (N et P), la première pcr positive est conservée.
Exclusion des résultats ininterprétables"

Je cherche des éclaircissements sur le sens de ces précisions. 
Sur le premier point. Si à une date D, 1000 tests sont effectués, et que parmi les résultats négatifs, 100 concernent des personnes ayant déjà été testées négatives dans le passé, quels chiffres sont répercutés dans le jeu de données pour la date D : "1000 tests dont X positifs", ou "900 tests dont X positifs" ?
Sur le deuxième point. Si une personne ayant été testée P dans le passé refait un test à la date D et que le nouveau test est N, ce test est-il comptabilisé dans le jeu de données de la date D (1000 tests dont X positifs), ou en est-il exclu (999 tests dont X positifs) ?
Bonjour,

La question qui se pose effectivement est celle-ci : quelle est l'unité des dénombrements : le nombre de patients testés ou le nombre de tests ? Je pense que pour la positivité il s'agit du nombre de patients distincts. Il faudrait que le chapeau en haut de cette page soit plus clair sur est-ce que l'on compte des personnes ou des tests.

Donc je dirais comme réponses respectives à vos questions 900 personnes testées et 999 personnes testées.

Je détaille ce que je comprends car j'ai fait quelque chose de similaire dans mon établissement pour faire un rapport (reporting) sur les données labo COVID. Afin de compter chaque cas avec le même point, j'avais retenu de ne compter chaque patient qu'une seule fois avec la même logique. 

Il y a deux idées qui se combinent dans l'objectif de ne compter un patient qu'une seule fois :
- favoriser la première date pour compter les patients le plus tôt possible, et, accessoirement, choisir une date si il y en a plusieurs...
- favoriser le décompte des patients positifs au moins une fois (et exclure les interprétables)

Informatiquement, cela revient à trier alphabétiquement par type de prélèvement : 1 - positif, 2 - négatif (on favorise les positifs car 1 arrive avant 2) ; et chronologiquement les dates de prélèvement. Par patient pseundonyme_hash, on trie sur ces deux colonnes de manière croissante et on ne retient que la première ligne.

Cela donne une piste pour répondre à vos deux questions que je reformule : quelle est l'unité des dénombrements : le nombre de patients testés ou le nombre de tests ? Sur geodes par exemple il y a plusieurs indicateurs : "nombre de personnes testées", mais aussi "nombre de tests réalisés". Sur cette page au numérateur du taux de positivité on a les patients positifs dont on retient la date du premier test positif. J'imagine donc qu'au dénominateur on aura aussi un nombre de patients. 

Je vous donne ma vision des choses sans aucune garantie que ce soit ce qui est fait par SPF mais ça me semble le plus logique. 

La phrase qui induit le flou plus haut  : 

Phrase ok à mon sens : 
"
le nombre de personnes testées et le nombre de personnes déclarées positives par sexe et classe d'âge (quotidien et hebdomadaire).
"

Phrase floue où on ne comprend plus si ce sont des tests de dénombrés ou des personnes... 
"
Le taux de positivité correspond au nombre de tests positifs rapportés au nombre de tests réalisés. Il est calculé de la manière suivante : 100*nombre de test positif/ nombre de tests réalisés
"
Bonjour,

Et merci pour votre éclairage !
J'ai découvert hier soir le formulaire de contact de Géodes, et j'ai donc directement posé la question à l'équipe de Santé Publique France. Si elle me confirme ce que vous dites, il conviendra d'interpréter avec prudence l'indicateur "taux de positivité" et son évolution. En effet, tel qu'il est calculé, il serait alors voué à inexorablement augmenter au fil des semaines, y compris si la prévalence de personnes porteuses du virus diminue sur le territoire. On devrait même, logiquement, atteindre 100% de positivité lorsque toute la population aura déjà été testée une fois — et cela y compris s'il ne reste plus que quelques personnes porteuses du virus en France... (Je peux développer ce paradoxe mathématique si cela intéresse quelqu'un :-) )

Un problème de taille, me semble-t-il, est que dans une phase de décrue de l'épidémie, aucun indicateur actuellement disponible ne permettrait d'observer cette décrue : 
- le "nombre de cas détectés" et ses corollaires ("taux d'incidence" et "niveau de vulnérabilité des départements") dépendent directement du nombre de tests effectués, et leur évolution n'est donc pas un refelet fiable de l'évolution de l'épidémie : ils peuvent baisser quand l'épidémie se répand ou augmenter alors que l'épidémie est en phase d'evanescence. La multiplication actuelle des tests explique en grande partie l'augmentation du nombre de départements "vulnérables" affiché, par exemple.
- le taux de positivité est moins hasardeux que les précedents indicateurs mais, outre le problème mathématique soulevé ci-dessus, il dépend de la façon dont on choisit les personnes testées (ciblées en tant que personnes contact, ou aléatoirement sélectionnées, par exemple) ; il dépend aussi de la proportion de voyageurs testés en France après avoir été contaminés en-dehors du territoire français ; il dépend également de la qualité des tests : une amélioration de la qualité du matériel (écouvillons) ou de l'habileté des préleveurs peut faire diminuer le nombre de faux-négatifs et donc augmenter le taux de postivité... 
- le nombre de passage aux urgences pour suspicion de Covid-19 indique sans doute un ordre de grandeur du nombre de personnes ayant des symptômes, mais il est également influencé par la communication médiatique et officielle, qui peut jouer sur le comportement des personnes et leur perception du danger.
- le nombre de décès est le plus fiable des indicateurs, mais, humour noir mis à part, il intervient trop tard : il reflète le niveau des contaminations plusieurs semaines auparavant. En cas de remontée exponentielle du virus dans la population, on en serait averti avec 4 semaines de retard.
- le nombre d'entrées en réanimation n'est pas un mauvais indicateur, mais il intervient aussi un peu tard, et peut éventuellement être influencé par les choix de politique médicale (admission ou non des résidents en EHPAD...) 

Est-il possible de construire un indicateur qui éviterait de crier "au loup" quand la pandémie est en phase plate ou descendante, et qui permettrait de ne pas ignorer une reprise effective de l'épidémie ? Je l'ignore...
Bonjour,

ok.
L'augmentation des tests positifs est quand même un indicateur à considérer, on n'est pas en phase plate je pense...
On a quand même beaucoup de données disponibles ; quand on ajoute en plus le recueil des hospitalisations et patients en réanimation dans SI-VIC...

Pour la taux de positivité je ne suis pas convaincu que ce soit un indicateur très intéressant je suis d'accord.

Pour moi le fait que les données soit présentées par jour ou par semaine permet quand même de suivre assez bien ce qui se passe. Bien sûr, plus on teste, plus on trouve. Mais il faut considérer ces indicateurs comme évoluant dans le temps discrétisé et pas de manière continue (ce qui aboutira au paradoxe des 100% effectivement en étant pessimiste). Si on représente l'un de ces indicateurs dans le temps, on visualise alors bien la crue ou la décrue je pense.
Exemple de la Guyane avec crue / décrue par exemple : https://guillaumepressiat.shinyapps.io/covid-si-dep/

Pour la constitution d'un indicateur composite, plutôt que la positivité, j'aurai tendance à utiliser le nombre total de tests (capacité analytique), le nombre de patients positifs et la population pour faire l'équivalent d'une incidence tenant compte de la proportion d'habitants testés. 
Mais à mon niveau l'incidence est suffisante comme indicateur unique de surveillance. 




Merci pour votre retour.
Il me semble que les indicateurs actuels ont toute leur pertinence lors des phase très dynamiques de la pandémie : hausse exponentielle, rapide décrue... Mais que dans des phases incertaines, ils sont surtout sensibles à d'autres paramètres que l'évolution de la pandémie.
Le taux d'incidence, qui est le nombre de cas détectés pour 100.000 habitants, dépend de façon trop directe de la politque de tests : en cas de stagnation de l'épidémie, on peut diviser ou multiplier le taux d'incidence par 3 d'une semaine à l'autre en divisant ou multipliant par 3 le nombre de tests effectués d'une semaine sur la suivante..
On en a vu l'exemple en Mayenne : sur la dernière semaine de juin, il y a eu 644 tests, puis le nombre de tests a doublé chaque semaine : 1652, puis 2983, puis 6814, puis 12981. A la mi-juillet, on entendait "le taux d'incidence a été multiplié par 4 en deux semaines en Mayenne". C'était vrai, mais puisque le nombre de tests avait été lui aussi multiplié par 4 ou 5 en deux semaines, cela aurait été vrai même sans cluster particulier en Mayenne, et même si la situation mayennaise était en constante amélioration...
Le taux d'incidence serait un indicateur fiable si par exemple on mettait en place une sorte de veille sanitaire consistant à tester aléatoirement chaque jour un nombre toujours (à peu près) identique de personnes. Ce serait une piste, d'ailleurs :-)

Sinon, en effet, calculer le rapport entre le nombre de cas détectés positifs et le nombre réel de tests effectués à une date (la capacité analytique) donnerait un indicateur relativement fiable ; et comme vous le suggérez, on pourrait le "normaliser" en le rapportant à la population de chaque zone, ce qui permettrait de comparer les zones entre elles, en plus de suivre l'évolution temporelle. 
(Je crois que ma toute dernière phrase ne tient pas la route sur le plan mathématique. Je la retire ;-) )
Sur le mode "All models are wrong, but some are useful" :

Mieux vaut bien interpréter plusieurs indicateurs simples et imparfaits que peiner à comprendre le sens d'un indicateur trop complexe ?

Je m'arrêterai là :)


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