Jeu de données : Données hospitalières relatives à l'épidémie de COVID-19
Titre : lien entre nombre de patients hospitalisés et nombre de patients nouvellement hospitalisés
Date : 2020-10-18 19:50

bonjour,

j'ai développé une appli interactive pour le suivi  (et la prévision) de ces données:
http://shiny.webpopix.org/covidix/app3/
j'utilise uniquement le fichier de données hospitalières quotidiennes.
je souhaite maintenant introduire des stratifications (age & sexe). Je dois alors utiliser les 2 autres fichiers pour cela mais j'ai un problème de cohérence :-( 
Je n'arrive pas à retrouver les nombre de personnes actuellement hospitalisées à partir des nombres quotidiens. Le nombre de patients hospitalisés au jour (j+1) devrait être celui du jour j, + le nombre de patients nouvellement hospitalisés au jour (j+1), - les sorties (retour et décès) au jour (j+1).  Ca ne colle pas... est-ce que j'ai raté quelque chose ?
merci !
Bonjour,

Comme indiqué lorsqu'on ouvre une nouvelle discussion : il faut s'assurer que cette discussion n'existe pas déjà.
Donc merci de lire les 7 mois de post sur ce fil : vous auriez déjà votre réponse.
Merci pour votre aide et de m'avoir indiqué dans quelle discussion chercher !
Vraiment sympa et utile comme réponse
Bonjour,

https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19/#discussion-5e8d96bffcf9aa901e517d0a
En espérant que le lien fonctionne correctement.
Peut-être pourriez-vous rechercher les autres discussions sur le même sujet par vous-même?

Cordialement,

merci pour le lien (qui ne marche malheureusement pas... mais j'avais déjà lu ce fil)
Trouver une réponse à sa question au milieu de toutes ces discussions n'est pas si simple. J'y ai passé du temps (beaucoup de temps...) et cette incohérence n'est toujours pas claire pour moi. 
Quand je calcule le nombre de patients hospitalisés à partir des incidences quotidiennes (avec bien sûre une initialisation correcte), tous départements, ages et sexes confondus, j'obtiens une courbe qui est au dessus de celle données hospitalières. La différence entre entre ces 2 courbes est (à peu près) nulle les premiers jours mais augmente au cours du temps (pour atteindre plus de 7200 aujourd'hui) :  
http://webpopix.org/hosp.png
Si je stratifie par région, j'observe le même type de comportement dans chaque région:
http://webpopix.org/hosp_region.png
Bonjour, 

Pour une des remarques/ questions qui avait été posée à l'époque je me souviens de celle concernant les sorties de réanimation : est-ce que quelqu'un sort de réanimation pour retourner en hospitalisation 'standard' ou pour être comptabilisé parmi les décès ?  En supposant que personne ne passe de réa à rad (retour à domicile) ce qui serait très surprenant.
Le fait que nous n'ayons jamais eu cette 'ventilation' bloque un certain nombre de calculs que nous pourrions faire. Et d'hypothèses que nous pourrions établir.
Pour ma part je n'étais pas très intéressé par ce sujet (pas parce que inintéressant mais parce que j'en ai plein d'autres à traiter et qu'il faut faire un choix) mais vous aviez d'autres personnes qui s'étaient penché sur la question. Je pense notamment à X qui a été très actif jusqu'au 11 Mai et qui depuis s'est fait beaucoup plus discret (je ne critique pas : c'est parfaitement compréhensible). Peut-être que si vous repreniez une discussion dans laquelle il est intervenu sur ce sujet vous repondrait-il?

Je retente juste l'adresse du lien plus pour moi par une autre méthode 
: https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19/#discussion-5e8d96bffcf9aa901e517d0a
https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19/#discussion-5f8c8063c9d40b51bfff3bfd-5
D'accord :  il ne faut pas copier le titre d'une discussion mais un élément de la discussion pour que cela marche ...
Aucune hypothèse n'ayant été validée par ceux qui nous fournissent les données ou ceux qui sont sensées leur remonter les questions , j'ai arrêté de me poser ce type de questions pour ne plus regarder que les tendances , qui n'évoluent franchement pas favorablement depuis le début du mois.
oui, ce n'est pas utile pour suivre les tendances. Ca l'est pour développer des modèles qui intègrent une stratification par âge ou par sexe. C'est dommage que les données soient éparpillées dans plusieurs fichiers :-(
Pour les âges on a aussi un pb de granularité,  puisque on a un découpage qui se limite au niveau régional.
Pour les différents fichiers, j utilise un outil qui me permet de regrouper toutes les opérations dans le même fichier et éventuellement de merger les données communes.
Même avec excel on peut avoir un fichier global dont les onglets copient  les fichiers partiels 
oui, bien sûr... :-)
J'utilise R et j'ai besoin de construire un unique data frame (tableau), une ligne contient toutes les données d'une même date .

Le niveau régional me convient. C'est ce niveau que j'ai repris dans mon appli http://shiny.webpopix.org/covidix/app3/ (onglet "regions")
Je vais rajouter un onglet "sex" et un onglet "age", mais je ne peux pas prendre les données telles quelles à cause des infos manquantes et des incohérences entre fichiers 

Les données sont théoriquement les plus simples qui soient , compter des personnes d un âge donné d un sexe donné dans un lieu donné et dans un type de lit donné. 
Mais le batonnage sur des gens qui bougent, dont les tests arrivent après coup, et je ne parle pas des transferts entre hôpitaux voire régions, voire pays, n est pas si simple, si le système de remontée des données n est pas organisé pour.
Et comme les lignes des fichiers sont déjà des cumuls , rien n est remis à  jour en cas d anomalie constatée pour ne pas je suppose rajouter des questions.
Mais dans tous les domaines , les données sont à nettoyer et pour ce qui me concerne je ne pense pas que cela change l evaluation de la situation.
Plus préoccupant,  si comme l ecrivent certains, la positivité au test covid sans réel impact sur la maladie soignée fausse les statistiques.
C est un peu ce qui s est passé en Italie , d apres ce que j ai lu à l epoque.
Côté outil, j'utilise personnellement un jupyter notebook, qui parfois montre des temps de réponse accrus avec la taille des fichiers qui elles meme s accroit, je parle bien des traitements et non du téléchargement des données. 
J'ai supprimé des dataframes intermédiaires  de la mémoire en cours de traitement.

J'ai lu que Julia serait plus  performant que Python pour traiter les gros fichiers. J'ai déjà installé les outils , et si j'ai un moment je me formerai.


pour info il existe aussi le github qui produit un fichier compilé des données aux différents niveaux de granularités mais qui ne s'intéresse pas aux âges. https://github.com/opencovid19-fr/data
Interet  :  integre les deces EPHAD
(['date', 'granularite', 'maille_code', 'maille_nom', 'cas_confirmes', 'cas_ehpad', 'cas_confirmes_ehpad', 'cas_possibles_ehpad', 'deces',  'deces_ehpad', 'reanimation', 'hospitalises',
       'nouvelles_hospitalisations', 'nouvelles_reanimations', 'gueris', 'depistes', 'source_nom', 'source_url', 'source_archive',
       'source_type']
EHPAD ....
merci pour le lien !
en effet, les seules données "nouvelles" sont les décès EHPAD, mais avec qq valeurs aberrantes (comme les 17, 18 mai)
Bonjour,

Les données aberrantes du "post 14 Mai" sont liées au fait que le 14 Mai justement elles n'ont pas été livrées.
Comme à chaque fois, il faut plusieurs jours pour récupérer un fichier 'propre'. Comme là : on n'a toujours pas les données du 15 Octobre (pas encore vu pour ce soir : j'ai du mal à accéder aux données)

Annotation : Incohérence des données  (Fiabilité )