Jeu de données : Données hospitalières relatives à l'épidémie de COVID-19
Titre : Enfin une vraie bonne nouvelle porteuse d'espoir
Date : 2020-04-20 09:54

Bonjour,

D'après ce que j'ai compris, tous les spécialistes indiquent (virologues, épidémiologistes ...) que pour qu'une épidémie soit sur le point d'être jugulée, il faut que le seuil de contamination passe en dessous des 3%.
Le confinement est une méthode passive qui permet de diminuer ce seuil mais pas suffisamment : il faut des méthodes plus actives pour y arriver.
Nous n'avons pas ces données mais nous avons celles des hospitalisations, réanimations et décès. Les rad : plus le chiffre est élevé, mieux c'est. rad ne fait donc pas partie de cette analyse.
Hier pour la 1e fois le seuil des décès est passé en dessous des 3%.
Pour hosp on l'avait atteint le 4 avril et il n'y a pas eu d'accident depuis
Pour réa c'était aussi le 4 avril
Pour décès c'était hier.
Pourvu que ça dure

Évidemment la vraie information serait d'avoir le taux de nouveaux contaminés par jour. Mais les chiffres de tests sont encore trop faibles par rapport à la population et trop ciblés. Même si le fichier recommence à être alimenté et que le nombre de tests est enfin revenu à des valeurs "dignes" de la France : environ 15000 les 14 et 15 avril (tests labo de ville) et un taux de contamination au covid-19 entre 10 et 15%
SVP de quel seuil parlez vous et comme le definissez vous ?
Jusqu'à présent on parlait de 60% de population contaminée
Maintenant il semble que vous parlez de taux d'évolution d'un nombre , mais si vous regardez les chiffres par exemple les chiffres de nouveaux hospitalisés ils ont une très grande variabilité , et il faut arriver à lire une tendance dans un paysage que je qualifierais d'alpin , on observe des rebonds successifs et qd je regarde les nvx hospitalisés italiens la tendance à la baisse fait place à une succession de pics dont la moyenne ne descend plus.
Peut etre qu'en France ces creux sont dus aux weekend , mais du coup les baisses sont trompeuses car dementies le lendemain.
Pour les deces en hopital , on a aussi des vagues successives de deces journaliers et avec le nombre de personnes agees encore hospitalisées et leur taux de deces constaté  , il reste encore beaucoup de déès à venir . Les hospitalisations baissent surtout pour les catégories d'age les plus jeunes et un mouvement inverse s'est dessiné pour les plus de 80 ans dans la derniere semaine , il semble se ralentir . 
Il y a eu un pic etrange de 600 personnes de plus de 90 ans qui sont entrées en hopital entre le 13 et le 14 : effet rattrapage du week end ? Toujours est il qu'on a plus de 12000 personnes de 80 ans hospitalisés dont environ 300  en rea.
Donc de la meme facon qu'un deconfinement raisonnable serait plutot regional , une analyse regionale des indicateurs serait à mon avis importante associée à une compréhension de la situation par catégorie d'ages , a t on gardé à la maison trop longtemps des gens qui n'ont pas bénéficié de soins au mieux et qui au pire ont contaminé leur famille qu'on voit maintenant successivement arriver à l'hopital ? 
Donc assiste t on à la fin d el'épidemie qui consomme le stock de personnes confinées et contaminées ensemble ou est ce que periodiquement dans les transports ou dans les magasins , l'épidemie conquiert de nouveaux territoires ?

je parle de la valeur R0
Que se passe t il dans le département de l’Aisne ?
Plus de 100 nouvelles hospitalisations.
Erreur de donnée ou énorme retard de déclaration ?
plus probablement un rattrapage du week-end : le nombre de lits occupés n'a pas augmenté dans les mêmes proportions
par contre le nombre de rad lui est passé à 70 ce qui est aussi énorme
pour qu'une épidémie puisse s’arrêter, il le faut que le R (nombre moyen de personne contaminées par 1 personne infectée) passe en dessous de 1. Ce taux de reproduction dépend évidement des mesures qui sont prises et du nombre de personnes immunisées, mais en l'absence de mesure et pour une population saine (=R0) on suppose actuellement qu'il est proche de 3. 

A titre d'exemple, l'Institut Robert Koch (Allemagne) l'estime actuellement à 0.9 (source: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/2020-04-20-en.pdf)
Dans son discours de dimanche aprem. le 1er ministre annonce un R de 0,6 , actuellement en France .
Est ce que quelqu'un sait comment ces R0 sont calculés ?
Est ce qu'il y a une relation entre l'évolution des pourcentage de taux positifs journaliers et le R0 alors que les tests ne sont faits que sur des cas synptomatiques.?


Le calcul naïf du taux de reproduction R est assez simple. Mettons que la durée d'incubation moyenne est de 5 jours, et soit le nombre d'infections N à un moment donné, on calcule N(J) / N(J-4).

Pour que ce calcul fonctionne, il faut le chiffre reflétant le plus exactement possible le nombre d'infections au moment T, et qui soit stable entre J et J-4. Donc à minima que la politique de dépistage ne change pas entre les deux mesures. En revanche, il n'est pas nécessaire que N reflète les cas asymptomatiques, vu que ça ne change pas les proportions.

Le taux de reproduction de base (R0) se calcule a peu prés de le même façon, sur le début d'infection (avant que des mesures de distanciation soient prises, et sur une population non immunisée). Il permet par exemple de définir les mesures barrières à adopter, par exemple pour un R0 de 3, il faut des mesures qui font baisser les contacts sociaux d'un facteur supérieur à 3. Il permet aussi de calculer le taux de population immunisée nécessaire pour atteindre l’immunité de groupe, qui est de 1 - 1 / R0 (le 60% qui est régulièrement avancé par les scientifiques repose sur l'hypothèse que R0=2,5, si par exemple R0=3 il faudrait plutôt 67%).
Je viens de voir qu'il y a un papier de l'institut Pasteur en pre-print ce matin qui traite notamment de ce sujet: https://hal-pasteur.archives-ouvertes.fr/pasteur-02548181

> We find that the basic reproductive number R0 prior to the implementation of the lockdown was 3.31 (95% CrI: 3.18-3.43). At a national level, the
lockdown resulted in a 84% reduction in transmission, with the reproduction number R dropping to 0.52 (95% CrI: 0.50-0.55). We forecast that by the 11th May, 3.7 million (range 2.3 - 6.7, when accounting for uncertainty in the probability of entering ICU) people will have been infected, representing 5.7% (range 3.5 - 10.3) of the French population (Figure 3E). This proportion will be 12.3% (range 7.9-21.3) in Ile-de-France, which includes Paris, and 11.8% (range 7.4-20.5) in Grand Est, the two most affected regions of the country (Figure 3D, Figure S5). Assuming a basic reproductive number of R0=3.3, it would require around 70% of the population to be immune for the epidemic to be controlled by immunity alone. Our results therefore strongly suggest that, without a vaccine, herd immunity on its own will be insufficient to avoid a second wave at the end of the lockdown. Efficient control measures need to be maintained beyond the 11th May
Bonjour,

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Interrogé dans le journal de France 2 le 18 avril, le professeur Jean-François Delfraissy, président du conseil scientifique Covid-19, a pour sa part indiqué que le taux de contagion était de «3,4 début mars», au début de l'épidémie dans l'Hexagone. Au 11 mai, date à laquelle le déconfinement progressif doit se mettre en route, il devrait atteindre 0,6.
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C'est notamment le cas de l'Allemagne, où le R0 était estimé à 0,7 au 16 avril, 24 heures après les annonces d'Angela Merkel sur les premières mesures pour rouvrir l'économie du pays.
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L'important ici n'est pas de savoir quand l'épidémie va s'arrêter mais quand on va reprendre la main dessus. à 1.03 l'épidémie court plus vite que nous. En dessous, on court plus vite qu'elle.
Avant de rentrer chez soi et de ne garder qu'une équipe réduite pour éviter les reprises, les pompiers 'fixent' le feu. Ils ne cherchent pas à l'éteindre. Juste à reprendre le contrôle.

Le confinement seul faisait qu'on avait un R0 > 1.03. L'épidémie continuait de se rependre sans contrôle. Les services concernés ont pris des mesures (demandées depuis le début par les services de santé) pour faire baisser ce taux. En gros cela revient à faire ce qui était fait durant la phase 2 : suivre de très près les contaminés pour pouvoir les isoler complètement. Mais avec un taux à 7.7 (c'est le max au 7 mars que je calcule avec les données qu'on a) c'est impossible à faire.
https://www.lemonde.fr/planete/article/2020/04/21/coronavirus-5-7-de-la-population-francaise-aura-ete-infectee-le-11-mai-selon-une-etude-inedite_6037269_3244.html

il y a confusion entre R et R0 dans votre propos, le R0 ne varie pas, même si son estimation peut varier selon les études. Par ailleurs, d'où vient le chiffre de 1,03 ? Tant qu'on est au dessus de 1, la courbe continue de croître.

c'est l’étude que j'ai cité ci-dessus.
Effectivement, et comme je le proposais la semaine dernière cela permet de calculer une estimation du nombre quotidien de personnes contaminées à partir des novelles hospitalisations. (Avec le décalage du temps d’incubation)
@ tous  :
merci pour vos explications détaillées, et vos liens de lectures que je vais consulter.
ma question était aussi très pratique : avec quelles données actuelles disponibles peut on calculer le R actuel et suivre son évolution ?

j'en profite aussi pour signaler que Arnaud Fontanet que je vois cité dans l'étude de l'Institut Pasteur anime un MOOC sur l'épidemiologie que j'ai commencé à suivre sur Fun https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:CNAM+01001+session07/info  , dans lequel il y a meme des points de recontre en direct  
Bon en fait , il suffirait que l'institut Pasteur actualise ses données tous les jours et on pourrait s'arreter de chercher à interpreter les tendances   :-)
Bonjour

R ou R0 : Quelle importance? Ce midi encore le Dr Benjamin DAVIDO, infectiologue à l'hôpital Raymond Poincaré de Garches (Hauts de Seine), dans le journal de M6 le 12h45 (4'26" après le début) parlait de R0. Je cite "on pourra faire varier ce curseur de R0 en ouvrant ou fermant la vanne" (5'14" après le début du journal). (ndlr : la vanne c'est le confinement)

Vous confondez pour certains d'entre vous la vitesse de propagation (R0) et le taux de contamination qui doit être atteint pour avoir une immunité collective.
(Il est vrai qu'en me relisant ce n'était pas aussi clair : je parlais de la vitesse de propagation. J'avais aussi omis de dire que j'espérais que cela ne soit pas juste lié aux -non- remontées d'info le week-end mais en fait si : hier on est repassé au dessus des 1.03 : 1.036)
Dans tous les cas, cela nous montre l'efficience du confinement : pour les USAs sur lesquels je garde un œil, on a eu un R0 pouvant monter jusqu'à 60 quasiment. Le fait de l'avoir en France autour de 1.03 et d'espérer pouvoir descendre dans les prochains jours montre à quel point le confinement est efficace.
D'ailleurs je viens de me rendre compte que je n'avais pas fait de courbes et d'estimations, j'avais juste les valeurs brutes et on devrait atteindre 0.6 d'ici 15 à 20 jours si on reste sur cette tendance.

Pour ce qui est du 1.03 : quelle est la question exactement? Où j'ai entendu cela? Ou d'où vient le chiffre?
Quand le Président a annoncé le 1e prolongement d'1 quinzaine, des voix se sont élevées dans le monde scientifique pour dire que cela ne servait à rien si on ne faisait pas plus. 2 scientifiques (virologues? infectiologues? je ne sais plus et on ne les a plus revus) ont alors parlé de cette valeur de 1.03 que j'avais noté dans un coin ne sachant à l'époque quoi en faire.

Je crois que toutes les autres questions ont déjà eu des réponses.
J’ai entendu William Dab, ex directeur de la DGS, dire qu’il fallait Essayer de comprendre pourquoi il y a de nouveaux malades qui arrivent chaque jour dans les hôpitaux au bout de 5 semaines de confinement, essayer de comprendre où ces personnes ont été contaminées. Selon lui, nous n’avons pas encore cette information. Cf. Podcast du 8h30 de France Info. 
Je m’étais exprimé sur ce forum il y a quelque temps, espérant qu’une forme de questionnaire était rempli à chaque arrivé à l’hôpital. 
Savez vous si SPF a publié sur le sujet.
 Bien d’accord avec vous. Je le disais d’ailleurs la semaine dernière en exprimant ma surprise que M.Salomon interrogé sur le sujet le 15 au soir n’avait semblé accorder aucun intérêt à cette question!!!
Pour ma part, c’était le 10 avril. J’avais écrit le mot questionnaire, mot qu’utilise W Dab.
W Dab précise qu’on peut même le sous traiter a un institut de sondage. J’espère qu’il n’y a pas une Sombre histoire De procédure d’appel d’offre qui prend du temps, Car « nous sommes en guerre »... 
Il suffît d’écouter les 3 premières minutes : https://www.francetvinfo.fr/sante/maladie/coronavirus/efficacite-des-masques-et-du-confinement-probabilite-d-un-vaccin-le-8h30-franceinfo-du-pr-william-dab_3903361.html

- R et R0 sont deux notions absolument **distinctes**, mais je ne vais pas répéter inutilement mes explications plus haut. 
- Ce chiffre de 1.03 parait tout droit sorti d'un quelconque chapeau (fut-ce celui d'un spécialiste), c'est la raison pour laquelle j'aimerais en connaitre la source. Tous les spécialistes que j'ai entendu ou lu mentionnent la limite de R0 < 1, qui est mathématiquement évident.
- Aucune idée comment vous arrivez à un R de 60 aux USA, mais c'est sans doute une erreur de calcul. C'est beaucoup trop élevé pour être plausible. J'ai refait mes calculs pour les USA, et à aucun moment R>10 ce qui est déjà une aberration statistique (sans doute du fait du manque de données en début d’épidémie).
- L'efficience du confinement ne fait pratiquement aucun doute, il suffit de voir que l'on passe d'une progression exponentielle à une progression linéaire.
Bonjour,

J'aimerai revenir sur le calcul du R0. Nous n'avons pas les valeurs du nombre de personnes contaminées par rapport à la population. J'ai donc basé mes calculs sur le nombre de personnes hospitalisées d'un jour sur l'autre.
J'explique mon raisonnement : si on suppose (pour les besoins de l'explication) que R0=3 et qu'1/3 des personnes infectées va aller à l’hôpital :
J0 : 1 personne infectée (le patient 0)
J1 : 3 personnes infectées (R0=3). 1 va à l'hôpital (ratio de 1/3 hospitalisées)
J2 : 9 personnes infectées (R0=3 toujours) et donc 3 personnes vont à l’hôpital.

1 personne à l’hôpital le J1. 3 le j2 : on calcule R0=3 (J2/J1)

Le problème c'est que si aujourd'hui on fait le calcul J/(J-1) on est loin des 0.5 annoncé aujourd'hui.
D'autant qu'il y a 3 ou 4 jours on annonçait qu'on aurait R0 à 0.6 pour le 11 mai

Où se situe mon erreur de compréhension? Là moi j'ai 0,8 (plu près de 0.9 d'ailleurs) pour la journée d'hier. On a eu une fois 0.5 pour le 19 Avril mais c'était un dimanche et on sait que le dimanche on n'a pas toutes les données de tous les centres/régions et que le rattrapage se fait le lundi.
Je pense que l'erreur est très simple: vous ne tenez pas compte du temps d'incubation moyen (approx 5 jours). Il faut en tenir compte dans le calcul. L'approximation serait donc plutôt J5 / J1.

Par ailleurs, en admettant que le dépistage soit stable (cela va dépendre de la capacité de test, de la politique menée, et d'autres facteurs), on peut tout a fait se baser dessus en supposant que le ration personnes testées positives représente une proportion constante des personnes infectées (cela permet d'avoir une longueur d'avance dans le calcul du R(t), vu que les hospitalisations sont plus tardives dans le temps).

Dans la littérature scientifique, vous pourrez trouver des méthodes de calcul plus complexes, et qui ne font pas forcement consensus non plus. Regardez [ici](https://github.com/keyajoshi/Pan_response) par exemple.
peut etre plus accessible : https://alizon.ouvaton.org/Rapport5_R.html
mais comme le disait un ancien grec: si il y a une chose que je sais , c'est que je ne sais rien 
mais oui! Merci de me réveiller. Pas comme si vous ne l'aviez pas déjà dit en plus.
pour le dépistage : on est encore loin de la stabilité. je ne sais pas si vous avez vu mais sur ce même site (autre fil) il y a les tests en labo de villes. C'est en yoyo. En semaine vs week-end on peut comprendre mais parfois dans une même semaine, il y a des creux incompréhensibles. J'avais alerté dès l'apparition des données mais sans aucun retour. ça ressemble plus à du 'on, n'a plus de test (ou d'écouvillon)' qu'à une vraie baisse du nombre de cas. En plus le fichier a été diffusé, plus plus, puis rediffusé, plus plus etc.
par contre on arrive quand même à voir (maintenant car au début ce n'était pas visible du tout mais là après quelques jours à 'forte' charge) que le nombre de tests augmente mais que le nombre de cas baisse.

Annotation : Questions ou remarques d'usagers (Autre)