Comment un modèle a simulé 2,2 millions de dollars américains Décès du COVID-19


Lorsqu’il s’agissait de faire face à une flambée inattendue d’infections et de décès dus au SRAS-CoV-2 (le virus causant les symptômes du COVID-19), les décideurs fédéraux et des États ont naturellement cherché des conseils auprès de modèles informatiques épidémiologiques concurrents. Le 16 mars, un rapport de 20 pages de l’équipe de Neil Ferguson de l’Imperial College de Londres a rapidement attiré une énorme attention en produisant d’énormes estimations des décès. Le Dr Ferguson avait déjà publié des estimations presque aussi sensationnelles de décès dus à la maladie de la vache folle, à la grippe aviaire et à la grippe porcine.

Le New York Times a rapidement diffusé l’actualité de cette nouvelle estimation COVID-19:

Le rapport, qui avertissait qu’une propagation incontrôlée de la maladie pourrait causer jusqu’à 510 000 décès en Grande-Bretagne, a déclenché un changement soudain dans la réponse relativement détendue du gouvernement au virus. Des responsables américains ont déclaré que le rapport, qui prévoyait jusqu’à 2,2 millions de décès aux États-Unis suite à une telle propagation, avait également incité la Maison Blanche à renforcer ses mesures pour isoler les membres du public.

Un mois plus tard, cette estimation de 2,2 millions était toujours utilisée (sans révéler la source) par le président Trump et les médecins Fauci et Birx pour laisser entendre que jusqu’à deux millions de vies avaient été sauvées par les verrouillages d’État et les fermetures d’entreprises et / ou par les interdictions de voyager fédérales. .

Le résumé suivant du rapport Ferguson / Imperial College fournit des indices sur la manière dont le modèle en est venu à générer des conclusions aussi dramatiques:

En l’absence (peu probable) de mesures de contrôle ou de changements spontanés du comportement individuel, nous nous attendrions à ce qu’un pic de mortalité (décès quotidiens) se produise après environ 3 mois. Dans de tels scénarios, étant donné un R0 estimé de 2,4, nous prédisons 81% du G.B. et nous. des populations seraient infectées au cours de l’épidémie… Au total, dans une épidémie non atténuée, nous prédirions environ 510 000 décès chez G.B. et 2,2 millions aux États-Unis, sans tenir compte des effets négatifs potentiels du dépassement des systèmes de santé sur la mortalité.

Cette simulation du pire cas a abouti à 2,2 millions de décès en supposant simplement que 81% de la population est infectée – 268 millions de personnes – et que 0,9% d’entre eux meurent. Ça faisait ne pas supposons que les systèmes de santé devraient être débordés pour entraîner autant de décès, bien qu’il ait fait cette prédiction.

Ni le taux d’infection élevé ni le taux de mortalité élevé ne résistent à l’examen.

Pour projeter que presque tout le monde est infecté, le rapport devait supposer que chaque personne infecte 2,4 autres personnes et que ces personnes infectent à leur tour 2,4 autres personnes et ainsi de suite, de sorte que le nombre d’infectés double environ tous les quatre jours. Ce «nombre de reproduction» de 2,4 (R0) était «basé sur… le taux de croissance précoce de l’épidémie à Wuhan». Mais le nombre de reproduction semble toujours le plus élevé pendant la phase précoce d’une épidémie (en partie en raison de l’augmentation des tests) et est maintenant tombé à presque zéro en Chine.

Le nombre de reproduction n’est pas une constante, mais une variable qui dépend de beaucoup d’autres choses, de l’humidité et de la lumière du soleil au comportement humain.

Supposons qu’un homme infecté entre dans un petit ascenseur avec trois autres personnes et commence à tousser. Les trois autres sont infectés par des gouttelettes dans l’air ou par des virus sur des objets (tels que des boutons d’ascenseur) qu’ils touchent avant de toucher leur visage. Dans ce cas, on observe un R0 de 3,0. Mais si l’homme qui tousse porte un masque, alors peut-être qu’une personne ne sera pas infectée en inhalant le virus, de sorte que le R0 tombe à 2,0. Si les deux autres utilisent rapidement un désinfectant pour les mains à base d’alcool avant de se toucher le visage ou de se laver les mains, alors personne ne s’infecte et le R0 tombe à zéro.

Dans le pire des cas, l’estimation de l’Imperial College est de 2,2 millions de morts si tout le monde ne fait «rien» ne pas signifie simplement pas de verrouillage du gouvernement, comme un graphique de la Maison Blanche du 31 mars avec deux courbes implicite. Cela signifie que personne n’évite les ascenseurs bondés, ni ne porte un masque facial, ne se lave les mains plus souvent ou n’achète des gants ou un désinfectant pour les mains. Tout le monde ne fait littéralement rien pour éviter le danger, l’équipe de Ferguson savait que c’était irréaliste, mais leur estimation fantasmatique de 2,2 millions en dépendait. Comme ils l’ont reconnu avec réticence, «il est très probable qu’il y aurait un changement spontané significatif dans le comportement de la population même en l’absence d’interventions mandatées par le gouvernement». Une note antérieure du 20 février indiquait: « Il faut s’attendre à une certaine distanciation sociale, même en l’absence de mesures de contrôle formelles ».

La réalité évidente des actions d’autoprotection volontaires fait qu’il est incorrect de faire allusion à l’estimation extrême de la mort de Ferguson, consciemment ou non, comme preuve que les interventions gouvernementales brutales ont empêché «des centaines de milliers» de décès. En fait, l’équipe de l’Imperial College a fait ne pas recommande «un verrouillage complet qui… empêche les gens d’aller travailler».

La prémisse clé de 81% de la population infectée aurait dû déclencher plus d’alarmes qu’elle ne l’a fait. Même la pandémie mortelle de «grippe espagnole» (H1N1) de 1918-1919 n’a infecté pas plus de 28% des États-Unis. population. La prochaine pandémie de grippe porcine H1N1 en 2009-10 a infecté 20 à 24% des Américains.

Pour faire passer le pourcentage d’infectés de 20 à 28% à un niveau sans précédent de 81% pour le COVID-19, il fallait supposer que le nombre de cas et / ou de décès continue de doubler tous les trois ou quatre jours pendant des mois (les décès devraient atteindre un sommet le 20 juillet). Et cela signifie supposer que le nombre de reproduction estimé (R0) de 2,4 reste élevé et que les gens continuent de se mélanger avec différents groupes, jusqu’à ce que presque tout le monde soit infecté. Cependant, bien avant que 8 personnes sur 10 ne soient infectées, un pourcentage de plus en plus important de la population se serait rétabli de la maladie et serait devenu immunisé, de sorte qu’une proportion de plus en plus petite resterait vulnérable.

Un peu plus d’un mois après l’explosion de l’épidémie en mars, les courbes COVID-19 s’aplatissent déjà de manière concluante dans de nombreux pays différents avec des politiques d’atténuation gouvernementales assez différentes. Le 16 avril, il fallait 60 jours pour que le nombre de décès double en Chine – pas 4 jours. La moyenne mondiale était de 11 jours, dont 17 jours en Italie, 18 jours à Taïwan et 24 en Corée du Sud.

En bref, l’Imperial College prévoit que 81% des États-Unis la population pourrait être infectée si tout le monde ne faisait littéralement rien pour se protéger ou protéger autrui est incompatible avec l’évitement rationnel des risques, l’histoire et l’expérience récente. Même avec un pourcentage beaucoup plus faible d’infectés, cependant, les décès pourraient encore être extrêmement élevés si près de 1% des personnes infectées décédaient, comme l’a supposé l’équipe de Ferguson.

Le taux de mortalité présumé de 0,9% (dans une fourchette de 0,4% à 1,4%) a été ajusté à partir d’une estimation plus petite dans une étude sur les décès en Chine par Robert Verrity et d’autres, qui a trouvé un « Cas taux de mortalité »(TFC) de 1,38% parmi les cas connus et testés. En supposant que ces cas confirmés sous-estimaient les infections réelles d’environ la moitié seulement, ils ont déduit un « infection taux de mortalité »(IFR) de 0,66%.

Les épidémiologistes ont depuis trouvé des preuves de plus en plus nombreuses que le nombre de cas non détectés avec peu ou pas de symptômes est beaucoup plus important que le simple doublement du petit nombre de cas connus et testés. Un examen de ces recherches par le Centre de l’Université d’Oxford pour la médecine factuelle révèle «une estimation présumée de l’IFR du COVID-19 entre 0,1% et 0,36%». Une estimation moyenne de 0,22% réduirait à elle seule la tristement célèbre estimation de 2,2 millions de décès à un demi-million, même si 81% étaient infectés d’une manière ou d’une autre.

Eran Bendavid et Jay Bhattacharya de la Stanford School of Medicine, avec 15 autres, ont effectué des tests sérologiques pour les anticorps COVID-19 à partir d’un échantillon représentatif de 3300 personnes du comté de Santa Clara, en Californie. Le pourcentage élevé montrant des preuves de guérison de cas asymptomatiques non détectés indique qu’entre 48 000 et 81 000 personnes dans le comté de Santa Clara avaient déjà été infectées et guéries au moment où elles ont été testées les 3 et 4 avril. Ces chiffres sont 50 à 85 fois plus élevés que le nombre de cas connus et confirmés. Ils correspondent à «un taux de mortalité par infection de 0,12 à 0,2%» – similaire à la grippe (qui a néanmoins tué un CDC estimé à 61 000 au cours de la saison 2017/18 en infectant des millions).

Les tests d’anticorps de Santa Clara suggèrent fortement qu’il doit y avoir des îles ou des groupes de personnes considérables ailleurs aux États-Unis. qui bénéficient désormais d’une certaine immunité, ce qui réduirait considérablement le risque futur de propagation de la communauté. C’est l’une des raisons pour lesquelles tout «rebond» au quatrième trimestre serait probablement plus facilement contenu, même si nous sommes tous beaucoup mieux éduqués, équipés et préparés si des points chauds éclatent à l’automne. Parce qu’un modèle IHME plus récent et meilleur de l’Université de Washington se termine le 4 août, sa faible estimation des décès par COVID-19 (moins de 61000 au 15 avril) manque cinq mois de 2020 et est donc sûrement trop optimiste pour toute l’année. Pourtant, les estimations de l’IHME s’avéreront néanmoins beaucoup plus proches de la réalité que la prédiction archaïque surchargée de l’Imperial College de 2,2 millions de morts.

Le problème d’être trop facilement dirigé par les modèles est que nous pouvons trop facilement être induits en erreur par les modèles. Les modèles épidémiques peuvent sembler totalement différents des modèles économiques ou des modèles climatiques, mais ils font tous de terribles prévisions s’ils sont remplis d’hypothèses et de paramètres erronés.





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