Le Coronavirus Covid19

[hyperion]

ben je sais pas pour la nouvelle exponentielle, car tout de m^me il y a souvent 10000 nouveaux cas par jour depuis début septembre et le nombre des hospit et des rea, ne montent pas franchement; les gens ne sont d'ailleurs pas stressés comme en mars, je leur signale que le loup quand il rentre dans une maison de retraite il fait bq de dégats , cf severac le chateau 70 contaminés sur 73 ; 15 décès!moyenne d'age 90 ans.
mais intuitivement , les gens sentent que c'est moins grave ,cette fois , et sans doute raoult a encore raison ,il va avoir des ennemis de plus avec son histoire de mutation et perte d'un bout de genome comme pour le sars qui avait alors fortement diminué sa virulence . l'idée proviendrait de singapour.
par exemple des gds parents qui ont des petits en garde malade de rhino de mélange de début d"année ne se planquent pas comme ils auraient fait au printemps , il s'occupent m^me des gamins, avec leur masque gris gris mais au fond ils paraissent savoir qu'il n'y a pas vraiment de danger et qu'on continue une sorte de comédie. moi m^me en mars avril , je me foutai presque à poil avant de rentrer chez moi avec jetage gants et masque dans une poubelle bien à l'écart , là , le masque est enlevé et jeté sans stress et lavage des mains avec un savon reparateur...car les mains finissent par souffrir.

[parisse]

Je n'ai toujours pas compris pourquoi on ne fait pas des sondages pour estimer la proportion de personnes PCR-positives. Je pense qu'avec un effectif de n=10 000 (un peu moins que 5% des tests fait un jour ouvre) on pourrait obtenir un ordre de grandeur. Sauf erreur de ma part l'intervalle de confiance a 95% est donne par
[f-2*sqrt(f)/sqrt(n),f+2*sqrt(f)/sqrt(n)]
ou f est la frequence observee dans l'echantillon, par exemple pour une frequence de f=0.005 (un dixieme de la positivite sur les tests faits), cela donne un intervalle [0.0036,0.0064].

Je répète:

Actuellement, on utilise des tests qui ont une spécificité élevée (0.99) pour éviter d'obtenir trop de faux positifs vu qu'il n'y a que 1-5% de personnes infectées parmi les personnes testées. Faire un test par sondage donnerait donc automatiquement 1% de faux positifs. Si tu n'as que 0.5% de la population totale qui est infectée (ce qui représenterait quand même 330'000 personnes en France), et que tu réalises ce test sur un échantillon représentatif parfait de 10'000 personnes, donc 50 personnes infectées... Tu vas obtenir 120 et 140 cas positifs. Et 105-110 cas positifs si 0.1% de la population est infectée. (je prend en compte le fait que la sensibilité du test est entre 0.44 et 0.83, ce qui crée des faux négatifs)

Je n'ai rien compris a votre argument. Je veux evaluer le nombre de personnes qui seraient positives au test PCR dans la population globale. C'est completement independant de la problematique des faux positifs ou negatifs. C'est purement de la statistique inferentielle, avec une loi binomiale qui tend vers une loi normale puisque n est suffisament grand.

[kercoz]

ben je sais pas pour la nouvelle exponentielle, car tout de m^me il y a souvent 10000 nouveaux cas par jour depuis début septembre et le nombre des hospit et des rea, ne montent pas franchement; .......,il va avoir des ennemis de plus avec son histoire de mutation et perte d'un bout de genome comme pour le sars qui avait alors fortement diminué sa virulence . l'idée proviendrait de singapour.

Je ne suis pas certain de la décorrélation expo contamin. et réa soit relatif à une mutation ( du moins pas totalement). .... Pour moi, le comportemental des personnes "à risque" joue le plus grand rôle dans le décollement (de plus, on ne mets plus en réa aussi vite qu' au printemps).... Mais ce n' est que de reculer pour mieux sauter: L' exponentielle de contamination, factuelle, ne peut que franchir la barrière de l' auto-confinement des "à risque".....en fait, la clef du modèle semble se situer dans la durée de contagion de l' individu.

[LeLama]

Si tu n'as que 0.5% de la population totale qui est infectée (ce qui représenterait quand même 330'000 personnes en France), et que tu réalises ce test sur un échantillon représentatif parfait de 10'000 personnes, donc 50 personnes infectées... Tu vas obtenir 120 et 140 cas positifs. [...]
Maintenant, en effet, s'il y a 5% de cas en France (comme j'ai l'impression que quelques uns ici semblent penser), tu obtiendrais entre 320 et 515 cas positifs.
[...]
On est probablement plus dans les 0.1-0.3%, ce qui fait que l'étude que tu proposes pourrait difficilement montrer un résultat qui a une signification.

C'est interessant cette discussion sur les incertitudes du test et ce qu'on peut en attendre.

Je suis d'accord que c'est pas parfait, mais l'etude serait utile et nous permettrait de savoir ou on en est. Je m'attends en ce moment a plus de 4% de la population infectee. Et toi tu t'attends a 0.2%. Ce ne sont pas du tout les memes ordres de grandeur et ca permettrait deja de caler les ordres de grandeur, ce n'est pas rien.

Si tu te deplaces dans une reunion familiale quand t'es grand-mere, tu fais eventuellement des choix different. Si y'a 0.2% d'infectés et que c'est ton petit-fils adoré qui fete ses 8 ans, tu peux dire, oK, j'accepte d'aller dans un groupe de 10. Si c'est pres de 5% d'infectés et juste des connaissances, au contraire tu auras probablement plus tendance a refuser l'offre.

[LeLama]

Tita, tu as de bonnes references pour le nb de faux positifs et faux negatifs du test ?

[GillesH38]

Je suis d'accord que c'est pas parfait, mais l'etude serait utile et nous permettrait de savoir ou on en est. Je m'attends en ce moment a plus de 4% de la population infectee. Et toi tu t'attends a 0.2%. Ce ne sont pas du tout les memes ordres de grandeur et ca permettrait deja de caler les ordres de grandeur, ce n'est pas rien.

tu es d'accord avec ça Le Lama ?

si il y avait 5% dans la population totale, ça ferait 3 millions de malades. En admettant la période de 24 jours de positivité, ça ferait 3 millions/24 = 125 000 contaminations par jour. On en est à environ 40 décès par jour (en augmentation), ce qui ferait un taux de létalité réel de 0,03 % , très très inférieur à ce qui a été publié jusque là. Pour le coup Remundo aurait raison, la virulence du virus aurait énormément diminué ... en infectant toute la population française, on aurait au maximum environ 20 000 décès, à peine plus qu'une grosse grippe. Dans ce cas il n'y aurait plus aucune raison de s'affoler, et on peut reprendre une vie tout à fait normale !

[parisse]

P.S.: pour gerer les faux positifs, il suffit de faire un 2eme test.
Ca devrait donner alors un intervalle de confiance donnant une minoration.

[LeLama]

tu es d'accord avec ça Le Lama ?

si il y avait 5% dans la population totale, ça ferait 3 millions de malades. En admettant la période de 24 jours de positivité, ça ferait 3 millions/24 = 125 000 contaminations par jour. On en est à environ 40 décès par jour (en augmentation), ce qui ferait un taux de létalité réel de 0,03 % , très très inférieur à ce qui a été publié jusque là. Pour le coup Remundo aurait raison, la virulence du virus aurait énormément diminué ... en infectant toute la population française, on aurait au maximum environ 20 000 décès, à peine plus qu'une grosse grippe. Dans ce cas il n'y aurait plus aucune raison de s'affoler, et on peut reprendre une vie tout à fait normale !

Non, tu fais l'hypothese que chaque malade contamine une personne chaque jour pendant 24 jours, ce qui fait un R de 24. Or le R attendu est plutot de 3 sans precaution, et entre 1 et 2 si on prend des mesures. En prenant un R davantage conforme aux donnees attendues, tu multiplies ton taux de letalité par environ 15, et ca tombe bien sur les ordres de grandeur attendus. Ajouter aussi un decalage non pris en compte ( il faut comparer la mortalité a J et le nombre de malades a J-20 environ) qui fausse aussi ton calcul significativement.

[alain2908]

ben je sais pas pour la nouvelle exponentielle, car tout de même il y a souvent 10000 nouveaux cas par jour depuis début septembre et le nombre des hospit et des rea, ne montent pas franchement;

seulement 6 dépassements de la barre des 10 000 depuis début septembre, mais tous au cours des 10 derniers jours.
personnellement quand je regarde la courbe des cas positifs, je vois bien une exponentielle https://www.worldometers.info/coronavir ... ry/france/

[tita]

Je n'ai rien compris a votre argument. Je veux evaluer le nombre de personnes qui seraient positives au test PCR dans la population globale. C'est completement independant de la problematique des faux positifs ou negatifs. C'est purement de la statistique inferentielle, avec une loi binomiale qui tend vers une loi normale puisque n est suffisament grand.

Sensibilité et spécificité des tests. Revue médicale Suisse:
https://www.revmed.ch/RMS/2020/RMS-N-68 ... entifiques

L'article date d'avril, mais reste valable.

Avec une spécificité de 0.99 (99% donc), c'est impossible de distinguer le pourcentage de personnes infectées dans la population s'il se situe entre 0 et 0.5%. Bien sûr que les faux positifs sont importants, puisqu'ils seront nettement plus nombreux que les vrais positifs dans l'hypothèse de 0-0.5%.

Par contre, les tests sérologique ont une spécificité plus élevée (99.8%). Ils sont plus indiqués pour évaluer le pourcentage de la population qui a été infecté (et non qui est infecté). Donc oui, de ce côté-là, je trouve dommage qu'on n'ait pas plus de données...

[GillesH38]

tu es d'accord avec ça Le Lama ?

si il y avait 5% dans la population totale, ça ferait 3 millions de malades. En admettant la période de 24 jours de positivité, ça ferait 3 millions/24 = 125 000 contaminations par jour. On en est à environ 40 décès par jour (en augmentation), ce qui ferait un taux de létalité réel de 0,03 % , très très inférieur à ce qui a été publié jusque là. Pour le coup Remundo aurait raison, la virulence du virus aurait énormément diminué ... en infectant toute la population française, on aurait au maximum environ 20 000 décès, à peine plus qu'une grosse grippe. Dans ce cas il n'y aurait plus aucune raison de s'affoler, et on peut reprendre une vie tout à fait normale !

Non, tu fais l'hypothese que chaque malade contamine une personne chaque jour pendant 24 jours, ce qui fait un R de 24.

euh non je ne fais aucune hypothèse de R dans mon raisonnement, je dis juste que sur les 3 millions de malades actuellement, ils ont été contaminés dans les 24 derniers jours, si on fait l'hypothèse qu'on reste 24 jours détectables, et que donc ça correspondrait à 125 000 contaminations par jour en moyenne. Si on avait R=1 ça voudrait dire que ce taux reste stable (chaque malade contamine un malade et on garde toujours en moyenne 3 millions de malades). Mon calcul ne dépend pas vraiment de R, à part qu'il faut que R soit assez faible pour que la moyenne glissante sur 24 jours ait un sens.

Or le R attendu est plutot de 3 sans precaution, et entre 1 et 2 si on prend des mesures. En prenant un R davantage conforme aux donnees attendues, tu multiplies ton taux de letalité par environ 15, et ca tombe bien sur les ordres de grandeur attendus. Ajouter aussi un decalage non pris en compte ( il faut comparer la mortalité a J et le nombre de malades a J-20 environ) qui fausse aussi ton calcul significativement.

oui il faut corriger du délai en cas de croissance exponentielle, mais elle reste lente actuellement et la correction ne devrait pas excéder 50 %, on resterait toujours à des taux de mortalité très faibles de quelques 10-4, assez improbables (et si c'était vrai, ne justifiant plus aucune mesure particulière).

[LeLama]

euh non je ne fais aucune hypothèse de R dans mon raisonnement, je dis juste que sur les 3 millions de malades actuellement, ils ont été contaminés dans les 24 derniers jours, si on fait l'hypothèse qu'on reste 24 jours détectables, et que donc ça correspondrait à 125 000 contaminations par jour en moyenne. Si on avait R=1 ça voudrait dire que ce taux reste stable (chaque malade contamine un malade et on garde toujours en moyenne 3 millions de malades). Mon calcul ne dépend pas vraiment de R, à part qu'il faut que R soit assez faible pour que la moyenne glissante sur 24 jours ait un sens.

Oui, je vois bien que tu ne fais pas d'hypothese sur R. Mais il y a un R implicite dans ton calcul qui n'est pas compatible avec le R connu. Tu ne peux pas fixer independamment le R, le temps T pendant lequel tu contamines et le nombre de malades C contaminés par jour et le nombre M de malades . Ces 4 donnees sont liees et tu en fixes 3 (M=3 millions,T=24jours, C=125000), donc la quatrieme R est implicite, et elle n'est pas compatible aux donnees connues.

Pour prendre une exemple concret te montrant que les 4 donnees sont liees, si le temps pendant lequel tu portes la maladie est T=1 jour, et qu'il y a M=100 malades le jour J, et C=110 malades contamines le jour J qui seront les malades du jour J+1, alors R=1,1.

Comme je le comprends, ton nombre C n'est pas correct.

oui il faut corriger du délai en cas de croissance exponentielle, mais elle reste lente actuellement et la correction ne devrait pas excéder 50 %, on resterait toujours à des taux de mortalité très faibles de quelques 10-4, assez improbables (et si c'était vrai, ne justifiant plus aucune mesure particulière).

Temps de doublement de 26 jours, donc en 3 semaines facteur 2**(21/26)=1.75

[GillesH38]

Oui, je vois bien que tu ne fais pas d'hypothese sur R. Mais il y a un R implicite dans ton calcul qui n'est pas compatible avec le R connu. Tu ne peux pas fixer independamment le R, le temps T pendant lequel tu contamines et le nombre de malades C contaminés par jour et le nombre M de malades . Ces 4 donnees sont liees et tu en fixes 3 (M=3 millions,T=24jours, C=125000), donc la quatrieme R est implicite, et elle n'est pas compatible aux donnees connues.

sauf que
a) le temps pendant lequel tu es testé positif n'est pas forcément le temps pendant lequel tu es contaminant
b) tout est linéaire sauf quand tu vois apparaitre des effets d'immunité collective, donc le nombre M de malades (donnant le taux de positivité dans la population) ne peut pas dépendre des autres
c) je ne vois pas toujours pas pourquoi R=1 est impossible. 125 000 nouveaux malades par jour qui contamineront en moyenne 1 malade pendant une période de 24 jours, ça me semble bien donner 3 millions de malades en permanence non ?

oui il faut corriger du délai en cas de croissance exponentielle, mais elle reste lente actuellement et la correction ne devrait pas excéder 50 %, on resterait toujours à des taux de mortalité très faibles de quelques 10-4, assez improbables (et si c'était vrai, ne justifiant plus aucune mesure particulière).

Temps de doublement de 26 jours, donc en 3 semaines facteur 2**(21/26)=1.75

[/Quote]
à 75 % près si tu veux mais ça reste un taux de létalité dix fois trop faible ...

l'hypothèse que la population testée est statistiquement aléatoire dans la population totale signifie qu'on aurait la même efficacité de détection en choisissant au hasard les gens testés parmi l'annuaire ou les listes électorales, qu'en demandant aux gens symptomatiques ou cas contacts de se faire tester en priorité : ça parait absurde non ?

[tita]

et 2èmement, le 22 mars, on n'était pas au pic, on avait 1000 lits de réa occupés à peu près... on était encore à des niveaux relativement faibles, et on a retrouvé ces niveaux faibles depuis plusieurs mois (moins de 1000 autour du mois de juin)

C'est surtout que fin mars, il y avait 4'000 admission en réanimation par semaine pendant 2 semaines d'affilée. On n'a pas du tout la même cinétique de l'épidémie actuellement, puisqu'il y a différentes mesures qui ont réduit le Reff. De plus, on teste 160-200'000 personnes par jour, alors qu'on se situait à 6'000 tests par jour fin mars. Faut vraiment prendre conscience que si on avait testé en mars comme on est en train de tester aujourd'hui, le nombre de cas par jour constaté aurait été 5-10 fois plus élevé.

J'ai un doute sur ce chiffre de 4'000 admissions en réanimation par semaine, et je me demande si une partie n'était pas simplement des cas déjà en réanimation, et qu'ils entraient dans les statistiques lorsque le test était réalisé. (hypothèse, pas possible de vérifier comme ça)

(quand j'y repense et quand je revois les statistiques de mars, je me dis que c'était quand même la pagaille totale à ce moment-là)

Un site qui donne des statistiques que je ne connaissais pas:
https://www.cascoronavirus.fr/test-depistage/france

Il donnent une estimation je pense de l'indicateur Reff, qui serait monté jusqu'à 1.48 en août, mais serait redescendu à 1.09 au 14 septembre. Si c'est le cas, on serait du coup plutôt stable.

[parisse]

Je n'ai rien compris a votre argument. Je veux evaluer le nombre de personnes qui seraient positives au test PCR dans la population globale. C'est completement independant de la problematique des faux positifs ou negatifs. C'est purement de la statistique inferentielle, avec une loi binomiale qui tend vers une loi normale puisque n est suffisament grand.

Sensibilité et spécificité des tests. Revue médicale Suisse:
https://www.revmed.ch/RMS/2020/RMS-N-68 ... entifiques

L'article date d'avril, mais reste valable.

Sauf que comme je l'ai mis dans mon PS, rien n'empeche de tester a nouveau les personnes declarees positives pour inferer le taux d'incidence dans la population. Si on suppose par exemple 0.5% d'incidence, alors sur 10 000 personnes on a environ 50 positifs vrais, et environ 100 faux positifs, ca fait 150 tests a refaire.
Et meme si on ne refait pas de tests, on a quand meme de l'information, l'intervalle de confiance pour f=1% et n=10000 c'est [0.008,0.012], celui pour f=1.5% est [0.0126,0.0174].