Covid-19 • Suivi et Analyse

15 mars 2020 z. Autre

Suivi de l’épidémie

Phases exponentielles

Une épidémie est par nature exponentielle, le phénomène se nourrissant de lui-même (ex : une personne en contamine 2 qui en contaminent 4, puis 8 …). Le graphique ci-dessous reporte les pentes des phases de chaque vague : hausse, baisse, stagnation des hospitalisations quotidiennes.

R effectif

Attention, le R effectif se calcule avec deux semaines de retard. Voir l’article explicatif.

Solde hospitalier

Avec un solde négatif les hôpitaux se vident, avec un solde positif ils se remplissent :

Suivi de l’activité sociale

Répartition des activités

Indication des interactions sociales en France, selon les données fournies par Google. Attention, les données sont disponibles après 7 à 10 jours.

“R activité”

Cet indicateur est fortement corrélé avec le R effectif.

Voir l’article explicatif.

Calcul du niveau de risque global

Risque global en France

Le niveau de risque quotidien prend en compte tous les indicateurs quotidiens, il est néanmoins fortement influencé par le taux de décès :

Risque global dans le Monde

Niveau de risque en fonction des nouveaux cas, des cas graves en cours et des nouveaux décès. Mise à jour automatique quotidienne. Survolez pour afficher les valeurs de risque.

Annexes

Comparaison du coronavirus avec d’autres risques

Les risques sont annualisés (notamment : risque de décès pendant la seconde guerre mondiale, calculé à partir des décès sur 5 ans divisés par 5).

Formules utilisées

Solde = (entrées / sorties) – 1 = nouvelles hospitalisations /((décès + retours au domicile) -1).

Risque population en France : NR = log(nouveaux décès/pop×365×10⁵ + nouvelles admissions en réanimation/pop×365×10⁴ + nouvelles hospitalisations/pop×365×10³ + nouveaux cas/pop×365×10¹ + nouveaux cas SOS/pop×365×10² + nouvelles consultations urgences/pop×365×10² + nouvelles hospitalisations urgences/pop×365×10³)

Sources

Données quotidiennes France : Géodes.
Indicateurs du gouvernement.
Données Google relatives au respect du confinement.

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36 commentaires

Red M

28 mars 2020
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Bonsoir,
Excellent travail de synthèse et d'analyse.
Je me permets pour votre information de glisser un lien vers une source qui met à jour quotidiennement les différentes données:
https://www.gouvernement.fr/info-coronavirus/carte-et-donnees
Vous pouvez notamment mettre la main sur les personnes guéries qui s'élevent à 6624 au 28/03.

Bien à vous
Red

Guillaume Promé

28 mars 2020
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merci, les indicateurs fournis ont changé, je vais mettre à jour

Stéphanie Réau

4 avril 2020
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Merci Guillaume.

Stéphanie
laurent rigal

4 avril 2020
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Bonjour, il semble y avoir une méprise (ou au moins une ambiguïté) entre le nombre d'entrées en réanimation et le solde entrée/sortie en réanimation.
(https://www.liberation.fr/checknews/2020/04/03/covid-19-pourquoi-la-situation-en-france-ne-s-ameliore-pas-malgre-plus-de-deux-semaines-de-confineme_1783797). Je n'ai pas vérifié mais cela pourrait modifier l'histogramme "nouveaux réa (vitesse)".
Par avance merci de votre réponse et bravo pour votre synthèse, Laurent

Guillaume Promé

4 avril 2020
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Bonsoir, l'article de libé est trop bavard ;)
Ici ce n'est pas un problème : la courbe "nouveaux réa (vitesse)" fait la différence entre le nombre de patients en réa d'un jour à l'autre (chiffres Géodes), sans tenir compte des tournures de phrase de Jérôme Salomon qui fait ce qu'il peut pour ne pas trop dramatiser
Sinon, je confirme que le risque décélère, pourvu que cela tienne

Miljeu Nicolas

5 avril 2020
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Bravo pour ce travail très précis !
Lucie Nerot

8 avril 2020
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Bonjour Guillaume,
Je ne suis pas spécialiste de votre domaine. Néanmoins j'ai un esprit d'analyse et des bases en statistiques. Je m'étonne que, dans vos travaux comme dans d'autres, on utilise des chiffres qui sont en réalité totalement incompatibles et faussent tous les résultas, dès lors qu'ils ne sont pas bruts, et toutes les comparaisons entre pays. En effet : les chiffres de la Chine sont clairement faux, par mensonge politique, et les chiffres de nombre de personnes contaminées n'ont aucun sens dans la mesure où l'on ne teste pas le même pourcentage de la population selon les pays. Même les chiffres des décès sont sujets à caution. Ainsi en France on vient tout juste d'intégrer près de 4000 morts dans les ephad, ce qui change tous les calculs ... Que donnerait une analyse statistique et des comparaisons s'appuyant uniquement sur des chiffres vérifiables? Est-elle même possible? Et ne serait-il pas judicieux de constamment rappeler que les statistiques établies ne sont pas fiables et que les comparaisons entre pays sont biaisées ? Merci pour votre réponse.

Guillaume Promé

8 avril 2020
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Bonjour Lucie et merci pour ces remarques,
je vous rassure, globalement je sais tenir compte des biais.

"chiffres qui sont en réalité totalement incompatibles et faussent tous les résultas"
ils sont compatibles (mêmes mesures) et tous les résultats ne sont pas faux

"les chiffres de nombre de personnes contaminées n'ont aucun sens"
je l'utilise très peu, hormis pour suivre la progression. J'ai surtout recours au nombre de décès, cas graves, patients hospitalisés et retour d'hospi, ils ne sont pas tributaires du dépistage

"les chiffres de la Chine sont clairement faux"
j'utilise la forme de la courbe, qui colle avec la France (jusqu'à présent)

"Que donnerait une analyse statistique et des comparaisons s'appuyant uniquement sur des chiffres vérifiables"
les mêmes résultats qu'ici

"constamment rappeler que les statistiques établies ne sont pas fiables"
c'est surtout leur lecture qui pose problème

Lucie Nerot

8 avril 2020
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Merci pour votre réponse Guillaume, je vais regarder de plus près. Je m'étonne que tous les médias citent les chiffres de la Chine comme s'ils étaient réels, alors qu'il semble bien qu'ils soient très très largement sous-estimés. Comment se fait-il qu'on ne s'intéresse pas de plus près à cette question?

Guillaume Promé

8 avril 2020
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Disons que les médias ne se cassent pas trop la tête

Bruno JENOT

18 avril 2020
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Bonsoir Guillaume,
Tout d'abord merci et félicitations pour ce blog très intéressant.
Je comprends bien que votre propos porte sur le risque et non sur l'évolution de la maladie. Mais je suis désespérément à la recherche des courbes quotidiennes d'entrées en hospitalisation et d'entrées en service de réanimation. Elles me semblent les plus pertinentes. Je trouve incroyable que celle qui fasse foi actuellement soit celle du nombre d'individus en réanimation alors que les entrées sont notamment compensées par les décès.
Bien cordialement

Guillaume Promé

18 avril 2020
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Bonsoir Bruno,
le nombre quotidien des nouvelles hospis et admissions en réa est dispo sur Géodes, mais c'est assez dur à trouver, taper "covid" dans le champ de recherche puis sélectionner les indicateurs. J'ai ajouté les courbes des 31 derniers jours dans le § Suivi France / Données générales.

Bruno JENOT

19 avril 2020
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Bonjour Guillaume,
Merci pour ces renseignements.
Les baisses des admissions en hospitalisation et en réanimation sont évidentes depuis fin mars, début avril, soit une quinzaine de jours après le début du confinement.
Quid de l'évolution de la contagion après le déconfinement....
Bonne journée.
Bien cordialement,
Bruno

Guillaume Promé

19 avril 2020
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Cette page donne de bons éléments sur l'évolution de l'infection.

Alex Alex

28 mai 2020
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Bonjour. Excellente synthèse, merci beaucoup!
Un petit bug: dans la partie "Suivi par département", la liste n'affiche que la moitié des pages (les seuls numéros de pages affichés sont 1,3,5 etc, à l'inverse de la partie "Risque population" qui affiche bien tous les numéros).
Et une question: pourriez vous donner un lien pour les détails du calcul des risques dans la section "Comparaison avec d’autres risques"? Cette section est fascinante et j'aimerai en savoir plus.
Alex Alex

28 mai 2020
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Un autre point, mais du ressort de qualitiso: l'inscription est contre intuitive, je l'ai refaite trois fois (y compris le captcha) avant de voir "Ne nécessite pas de confirmation, veuillez vous connecter après avoir créé votre compte.".

Guillaume Promé

28 mai 2020
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Bonjour Alex et merci pour votre intérêt !
- inscription : je sais, c'est un bug sur lequel je bloque, je vais mettre une information plus explicite :)
- pagination des tableaux : c'est en effet curieux (l'IHM est celle de Google), vous pouvez néanmoins utiliser les flèches pour passer d'une page à l'autre
- calcul des risques : (encore merci pour l'intérêt 👍) cela revient ici à calculer les taux de mortalité annuels, en tenant compte de la taille de la population; des analyse plus détaillées sont disponibles dans cette section du blog

Jean-Luc Armagnat

16 juillet 2020
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Bonjour,je n'ai pas l'expertise pour juger votre travail,mais je connais un peu la géographie et je crois que vous confondez le département de la Vienne avec le ville de Vienne en Isère,au sud de Lyon.Je n'ai pas vérifié les autres départements,peut-être y a il d'autres erreurs...
Cordialement.

Guillaume Promé

16 juillet 2020
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Bonjour et merci pour la remarque,
c'est la carte Google qui me joue des tours, certaines fois le département de la manche se retrouve en pleine mer, la Vienne en Autriche :) je travaille sur une autre interface

Guillaume Promé

18 juillet 2020
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✔️ une nouvelle interface est utilisée pour les cartes de la covid en France, elle est nettement plus pratique

Jean-Michel GLINER

30 septembre 2020
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Beau travail je trouve néanmoins que l’interpolation ou plutôt l’extrapolation concernant les O hospitalisations et les admissions en reanimation est un peu grossièreJ’aurais aimé également savoir pourquoi votre r0 est supérieur à celui officiellement annoncé merci de votre réponse

Guillaume Promé

30 septembre 2020
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Bonjour,

"concernant les O hospitalisations et les admissions"
je n'ai pas compris de quel graph vous parlez 😅

"pourquoi votre r0 est supérieur à celui officiellement annoncé"
Le r0 dispo sur gouvernement.fr/info-coronavirus/ se base sur les passages aux urgences, cet indicateur a tendance à monter avant les autres, faire un pic, redescendre, puis remonter. Je prends en compte les autres données (passages et admissions urgences, sos médecin et hospitaliers). Mais comme précisé : cela reste "dans l'esprit" du taux de reproduction, calculé avec les données terrain, mais sans modélisation.

Gérard BOIZOT

23 octobre 2020
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Bonjour
quel optimisme dans votre courbe prévisionnelle !
vous prévoyez une décroissance à partir du 1er novembre au même rythme que 20 jours après le début du confinement total de la 1ère vague. le 1er novembre, c'est dans 7 jours, et on est seulement en couvre-feu de 21h à 6h, et sur la moitié du territoire ! le rédacteur de cet article est-il :
- incompétent ?
- aux ordres des dirigeants français ?
- aveugle ?
- incroyablement optimiste ?
mes propres courbes faites sur un simple tableur depuis les données de GEODES montrent plutôt qu'au 1er novembre on sera droit dans le mur. et que la progression des exponentielles visibles dès fin août le prévoyaient. il ne fait pas confondre l'efficacité sur la propagation du virus de :
- un confinement total
- un couvre-feu à 17h (la Guyane)
- un couvre-feu à 21h (la moitié de la métropole).
pourquoi n'a-t-on pas pris immédiatement, dans tous les territoires où le R0 devenait supérieur à 1, toutes les mesures nécessaires pour le ramener en dessous ? la progression étant alors inéluctable vers le mur, il était évident que ces mesures seraient de toute façon prises plus tard. avec comme conséquences des milliers de morts inutiles, l'épuisement des soignants, un trou encore plus grand pour la Sécu, et enfin à la face du peuple un manque évident de crédibilité / prévoyance / compétence des instances dirigeantes.

au passage, 3 commentaires complémentaires d'analyse des courbes provenant de GEODES (pour les spécialistes, je les ai lissées sur 7 jours) :
- au début de la 1ère vague, les élections en elles-même n'ont amené aucun mort supplémentaire ... mais c'est le fait d'avoir retardé la décision de confinement à après le 1er tour qui a entrainé des centaines de morts inutiles, voire plus
- on voit au moment de la rentrée un creux très net dans la propagation. le virus était-il occupé ailleurs ? ou la population, occupée à la rentrée, n'avait pas vaqué à des occupations normales ?
- on observe une surmortalité très nette les lundis, et un peu moins les mardis, ainsi qu'une baisse des hospitalisations / mises en réa / morts le samedi, et encore plus le dimanche. moins de soins en hôpital le WE ? moins d'accès aux médecins de villes et urgences le WE ? avez-vous d'autres suggestions ?
merci !

Guillaume Promé

23 octobre 2020
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Bonjour et merci pour vos insultes,

comme précisé, ce n'est pas une courbe prévisionnelle, mais une répétition de la première phase, je la décale au fil des jours.

Je vous rejoins sur les tendances désastreuses.

Concernant les week-end : oui - d'expérience :( - il y a moins de personnel en réa le week-end, les patients finissent souvent d'y mourir le lundi.

Christophe Morel

24 octobre 2020
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Bonjour, pourriez-vous donner la formule exacte du calcul de votre R0 "très simplifié" ? Merci beaucoup !

Guillaume Promé

25 octobre 2020
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Bonjour,
je dis "très simplifié" car il y a 0 notion d'épidémio, mais la formule est assez chargée :

ici : R = moyenne mobile sur 7 jours (k1 x Nouvelles consult urgences@J / Nouvelles consult urgences @J-7 + k2 x Nouvelles hospi@J / Nouvelles hospi @J-7 + k3 x Nouvelles admin réa@J / Nouvelles admin réa @J-7 + k4 x Nouveaux décès@J / Nouveaux décès @J-7)

Détails :
- Coefficients k1 à k4 définis en début de crise pour "coller" aux chiffres du gouvernement.
- L'utilisation de rapports @J/@J-7 correspond bien à la dynamique de l'épidémie mais est quasi-imposé par la périodicité des données (qui s'effondrent le week-end)
- Calculs fait sur les courbes synchronisées (voir décalages en annexe)
C'est donc très artisanal, mais pas forcément moins séduisant que le R officiel uniquement basé sur les passages aux urgences. Aujourd'hui j'ai un R brut à 1.26, un R lissé à 1.47, celui du gouvernement est à 1.37.

Mais comme dit dans l'article : je préfère regarder l'indicateur google sur l'activité sociale !

Quentin Bén

1 novembre 2020
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Bonjour, vous êtes le seul article que j’ai réussi à trouver pour la météo Covid car aucun article ne montre de graphiques mais que du blabla j’avais fini par croire que je devrai faire mon tableau Excel moi même lorsque j’ai enfin trouvé le graal... si vous avez d’autre article montrant les prévisions, se serait avec plaisir. Merci encore pour ce travail très long et très important.

Guillaume Promé

11 novembre 2020
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Merci !
Pas d'autres "prévisions", mais notez que ce sont seulement des "tendances" ;)

Jean-Michel Roques

7 novembre 2020
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Bonjour,
Je découvre ce site ce jour et je suis impressionné par la travail réalisé et de la qualité des analyses. Effectivement, conformément à ce qu'affichent vos indicateurs et vos estimations du Re exposés ci dessus, on note au niveau national (c'est plus disparate lorsque on fait les analyses départementales) un fléchissement sensible de la croissance journalière des hospitalisations depuis 2 - 3 jours, soit depuis début Novembre. C'est à mon modeste avis, l'indicateur le plus précoce (environ 8-12 jours de réactivité sur les nombre d'infections effectives ) et le moins biaisé sur l'évolution effective de l'épidémie.
Une suggestion/ question pour un sujet pour lequel je colle par défaut de méthodologie : peut on mettre en avant un effet d'immunité collective localisé sur le Re à l'échelle départementale lorsqu'on analyse les données des départements les plus touchés lors de la 1ere vague en relation avec les données actuelles ?
Merci pour l'éclairage et le travail réalisé

Guillaume Promé

11 novembre 2020
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Bonjour, et merci pour votre retour :)
Je pense également que l'immunité commence à peser : avec près de 2M de cas dépistés ce sont probablement plus de 15M en tout en France, cela commence à faire. Mais l'impact est difficile à évaluer : masques, distanciations... la situation a évolué par rapport à mars et les départements les plus touchés par la 1ère vague sont certainement devenus les plus sérieux avec les mesures barrières !

nicolas atlan

21 novembre 2020
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Bonjour et merci pour votre travail qui donne du sens a tous ces chiffres...
Je me pose une question sans réponse depuis pas mal de temps
Comment analyser cette brusque hausse du Reff fin septembre alors qu'on était sur un plateau assez bas avec un Reff proche de 1 depuis 2-3 semaines il me semble ?
Si la hausse du R a été aussi forte et brutale c'est bien qu'il s'est passé quelque chose de crucial à ce moment là ???
Je vois sur vos graphes que ça correspondrait à la fermeture des bars à 22h il me semble ?
Est-ce un raccourci ? Pensez-vous que c'est directement lié ? comment peut on l'interpréter (les jeunes se seraient-il massivement retrouvé en milieu confiné pour se rencontrer ?)
Voyez vous une autre cause ?
Je pense vraiment que c'est un point très important de comprendre ce qu'il s'est passé à ce moment là !
Merci pour vos éclaircissements
Cordialement
Nicolas

Guillaume Promé

21 novembre 2020
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Bonjour et merci cette question est très judicieuse !

- Je ne sais pas trop pourquoi le R s'est soudainement effondré, mais au même moment d'autres indicateurs étaient beaucoup moins optimistes :

il venait d'y avoir un pic d'activité SOS médecin (annonciateur d'une hausse)
les données sur l'activité sociale étaient toujours sur un plateau haut
les hôpitaux commençaient la phase de remplissage
il y avait toujours plus de nouvelles réa que de décès (cela s'inverse avant une réelle baisse)
le risque global était toujours croissant

À vrai dire j'ai été surpris de voir le relâchement.

- Quant à la hausse qui a suivi, je dirais que l'indicateur s'est "rattrapé" et que l'actualité 100% attentats n'a rien arrangé

nicolas atlan

26 novembre 2020
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Bonjour
Merci pour vos éclaircissements !
Cela restera sans doute un des mystères de l'univers jamais résolu ...
Ma question du jour :)
Avez vous une idée plus ou moins précise du Reff pour le couvre feu ?
Effectivement, en enchainant toutes les semaines des nouvelles mesures, il est difficile de voir l'impact de celles-ci..
Si on regarde les Reff officiels hebdomadaires depuis qu'il est passé en dessous des 1 on a
0.93/0.81/0.65
Je ne pense pas prendre beaucoup de risque en disant que le 0.9 est le couvre feu et 0.65 le confinement mais qu'en est il du 0.81 ?
Peux être avez vous une idée plus précise sur cette question qui me semble importante puisque le couvre feu sera notre avenir dans quelques semaines !!
Si c'est vers les 0.9 le couvre feu pourrait être très efficace pour garder un plateau bas avec une légère pente descendante alors que s'il est vers 0.8 le couvre feu pourrait être une arme redoutable pour éviter une 3 eme vague sans confinement.
Il se pourrait même que l'utilisation du couvre feu 1 semaine par mois pourrait suffire pour garder un plateau très bas ?
Qu'en pensez-vous ?
Cordialement
Nicolas

Guillaume Promé

27 novembre 2020
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Bonjour Nicolas,

l'effet du couvre feu est difficile à isoler, nous avons rapidement enchainé avec le confinement.. mais je doute qu'il suffise à contenir le R.

"1 semaine par mois"
Pour fonctionner il faudrait que les mesures soient constantes dans le temps, sinon nous nous retrouverons rapidement dépassés :(

Philippe Heillault

22 décembre 2020
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Bonjour
je suis peut être novice mais pourquoi le nombre de cas positifs semble être le principal indicateur diffusé par les médias alors que celui-ci ne me semble pas représentatif : plus on demande aux personnes d'allez faire des tests plus on va trouver des cas positifs (même asymptomatique) et donc l'indicateur augmente .
Donc si on veut tous faire baisser l'indicateur n'allons pas se faire tester .....

j'ai faux ou quoi ?

Guillaume Promé

22 décembre 2020
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Bonjour,
en effet, c'est loin d'être le meilleur indicateur, mais Manu a fortement communiqué dessus :(

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