Ce que les chiffres officiels disent vraiment et que l’on ne nous dit pas

TRIBUNE : date de cette analyse le 6 mars 2021 

Objectifs et fondements de cet article

Cet article écrit début mars est tiré d’une série de bulletins d’étude, publiés à partir du 13 décembre 2020. L’approche et l’analyse proposées dans ces bulletins veulent démontrer que les citoyens sans connaissance scientifique d’expert en infectiologie, épidémiologie, ou biologie et juste du sens commun (cela vaut aussi pour les gouvernements!) ont des moyens d’apprécier correctement des situations et des solutions grâce à la seule analyse objective et non biaisée des chiffres officiels.

Les chiffres officiels « parlent » ! A condition de les « écouter » attentivement. La politique d’un gouvernement ne peut pas faire abstraction de ces données officielles et publiques.

On expose ici un ensemble cohérent de mesures et d’indicateurs simples permettant d’apprécier objectivement l’opportunité de décisions importantes, tout en montrant qu’aucune décision n’est pertinente si elle s’appuie sur des hypothèses erronées ou sur une incompréhension de ce que les « chiffres » révèlent réellement.

Les échelles de temps sont à considérer impérativement

Cette série d’études utilise comme fil directeur permanent le simple constat que les événements et leurs conséquences se déroulent selon des échelles de durées très courtes. On peut sans grand risque dire que pour les flambées épidémiques l’unité de temps caractéristique est la semaine et plutôt la journée lorsque l’urgence d’intervenir ou l’aggravation de l’état d’un patient surviennent.

Pour une victime de la maladie un épisode Covid se déroule en moyenne sur environ 4 semaines avec des stades différents toutes les semaines.

D’autre part dans une région ou un pays de taille raisonnable[1], un épisode de flambée à son maximum dure environ 4 semaines, durée définie pour toutes flambées, tous pays comme la durée entre la date de montée des cas positifs et la date d’atteinte du maximum de cas de décès.(Voir C/)

Toute mesure à caractère collectif prise en plus d’une semaine est trop tardive, toute mesure à caractère individuel prise en plus d’une journée est trop tardive. Le phénomène auquel nous faisons face est une course contre le temps.

L’étude statistique des comportements dynamiques multi-flambées et multi pays fournit de précieuses indications

Suivant la méthode déjà utilisée précédemment pour la France et pour l’Allemagne, on a procédé à l’analyse des données faciles à collecter dans chaque pays à savoir le nombre de cas confirmés et le nombre de décès journaliers. Afin de s’affranchir d’hétérogénéités trop fortes les pays choisis sont tous des pays Européens à l’exception d’Israël dont l’intérêt (statistique) est relatif à la stratégie de vaccination massive mise en œuvre dès le 27 décembre 2020 dans ce pays.

Les risques d’hétérogénéités évités au mieux sont :

• Souches virales très différentes et intervalles de temps trop importants entre les différentes flambées
• Habitudes politiques et culturelles trop éloignées entre elles
• Systèmes de santé au sens large trop disparates : dotation en moyens hospitaliers et médicaux, pratiques de soins, fiabilité des données statistiques…
• Niveaux de vie généraux trop éloignés

La liste retenue a été la suivante :

• Pays ouest européens les plus peuplés : Allemagne, France, Italie, Royaume Uni, Espagne
• Pays européens moins peuplés: Belgique, Portugal, Pays bas, Suède retenue pour sa politique extrêmement souple en matière de contraintes « sociales », Danemark retenu pour sa politique massive de tests
• Israël retenu pour son expérience de vaccination massive et très rapide.

L’objectif des analyses qui suivent est de déterminer des « invariants » utiles à l’action et d’identifier des axes de progrès prioritaires non évoqués à ce jour, à notre connaissance, ni dans les media généralistes, ni dans la presse « scientifique » spécialisée, ni dans la communication officielle.

A/ Préambule sur les chiffres Covid officiels utilisés

1/ Pour la France les données brutes proviennent du Ministère de la Santé (Santé Publique France). Pour les autres pays les données brutes proviennent de l’Université Johns Hopkins (Coronavirus Resource Center). Les données de Johns Hopkins concernant les pays autres que USA, sont les chiffres officiels des états concernés.

2/ Les tableaux de bord relatifs à la « mortalité » sont focalisés sur le nombre de décès par jour.

*Le décompte des décès est considéré comme la donnée la plus fiable et la plus comparable entre pays. C’est d’ailleurs ce qui importe le plus au bout du compte dans une stratégie de gestion d’une épidémie dont les conséquences peuvent être fatales.

3/ Les données officielles relatives aux nombres de « cas confirmés » recensés dans chaque pays sont supposées à peu près fiables et comparables entre elles, au moins en Europe. Cette hypothèse n’est raisonnable qu’à condition de traiter les flambées de début 2020 avec une grande précaution ou bien de les exclure de toute analyse comparative. La période des « premières flambées » a montré de nombreuses « lenteurs » de mise en oeuvre de stratégies et moyens de réaction. La stratégie et les moyens de tests sont un très bon exemple. Sur ce point d’ailleurs certains problèmes ne sont pas encore résolus dans certains pays (dont la France) comme l’absence de standards de mesure sur les tests PCR.(Ct normalisé pour le seuil de détection positive…). Au-delà de ce que coûtent les détections de faux positifs, cette absence de normalisation induit évidemment un biais dès que l’on veut comparer des ratios nombre de décès/nombre de cas entre différents pays.

3/ Les données issues des Ehpad/EMS en France sont désormais prises en compte afin de rendre homogènes les comparaisons avec les autres pays. Les données EHPAD/EMS sont depuis quelques mois fournies (à peu près) 2 fois par semaine, les mardis et vendredis, sauf en période de congés.

4/ Il n’y a aucune modélisation ni extrapolation hasardeuses dans les tableaux de bord. Les données brutes sont par contre utilisées pour effectuer des analyses mathématiques ou statistiques simples.

5/ Les tableaux de bord et les courbes fournissent tous des moyennes centrées sur 7 jours glissants. Le choix de la moyenne centrée est dicté par l’objectif d’obtenir la meilleure précision possible sur les jalons temporels, avec l’inconvénient de ne pas être obtenue en temps réel (4 jours de retard).

Définition de la létalité (pour mémoire)

Le taux de létalité est la proportion de décès liés à une maladie ou à une affection particulière, par rapport au nombre total de cas atteints par la maladie ou concernés par la condition particulière. Dans le vocabulaire utilisé officiellement en France pour la Covid le nombre total est dénommé « nombre de cas confirmés »

Définition de l’incidence (pour mémoire)

Le taux d’incidence est le rapport entre le nombre de personnes atteintes et la population totale moyenne sur une période et dans un territoire donnés. Ce bulletin est une synthèse des analyses de données et tableaux de bord tenus à jour quotidiennement depuis Mars 2020. Ces données sont évidemment disponibles mais ne sont pas annexées à cette synthèse.

B/ Profil dynamique de référence

En préalable il importe de revenir sur la « dynamique » des flambées épidémiques étudiées. Une observation rapide de la superposition de la courbe des Cas par jour et de la courbe des Décès par jour montre que les deux courbes ont un aspect très similaire, comme l’illustre l’exemple ci-après[2].

Cet exemple graphique est tiré des statistiques allemandes réelles. Ce n’est pas un graphique théorique.

La description mathématique de la relation, dans le temps, entre les cas/j et les décès/j (la cause et l’effet) peut être obtenue à partir des hypothèses suivantes :

• Il y a un retard entre la survenue des décès et la survenue des cas.
• Ce retard a une valeur médiane propre à l’épisode épidémique considéré. On nomme ce retard r.
• Le nombre de décès/j est une fraction du nombre de cas/j qui en sont à l’origine. On nomme cette fraction (fonction du temps). Elle caractérise la létalité « dynamique » de la flambée considérée.
• Les courbes des cas comme celles des décès sont des fonctions discrètes, c’est-à-dire qu’il n’existe « pas de fraction de cas ni de fraction de décès ». Si les nombres considérés sont grands ces courbes peuvent néanmoins être approchées par des fonctions continues.

Les lecteurs qui ne sont pas rebutés par quelques équations mathématiques simples, trouveront en annexe la justification formelle et détaillée des conclusions qui suivent.

 Analyse et annexes

 

Si l’on considère la « létalité dynamique », c’est-à-dire, le ratio entre le nombre de décès/j au temps t rapporté au nombre de cas/j au temps t-r , comme étant approximativement constante, on montre que : *

La mesure de l’écart de date Max Décès/j - Max Cas/j permet de donner une mesure approchée du délai médian . C’est ce qu’illustre le graphique ci-après (r= 15 jours)

Le diagramme illustre que la létalité dynamique reste stable pendant la partie la plus dynamique de la flambée (Nombre de décès/j les plus élevés), soit entre le 1^er avril et le 3 mai dans l’exemple, la valeur moyenne valant 4,7% dans ce même exemple.

On a vérifié (et il peut être vérifié) que ce profil dynamique est présent sur la totalité des flambées pour autant que l’on puisse clairement identifier la présence d’une poussée principale se distinguant de poussées secondaires qui viennent modifier la dynamique générale autour de l’épisode principal.

C/ Résultats d’analyse de 17 flambées mesurées dans 11 pays

On identifie 4 événements clés pour rendre compte de la dynamique d’une flambée :

• L’inversion de tendance de la montée des cas/jour, c’est-à-dire la date à laquelle l’accélération atteint son maximum(le nombre de cas continue à croitre mais cette croissance se ralentit). C’est le premier jalon nettement observable qui va déterminer l’évolution ultérieure de la flambée.
• L’inversion de tendance de la montée des décès/jour. Le nombre de décès continue à augmenter mais le jalon annonce le début de la décrue à venir
• Le maximum du nombre de cas/jour. Le nombre de cas/jour entame ensuite sa décrue.
• Le maximum du nombre de décès/jour. Le nombre de décès/jour entame ensuite sa décrue.

Pour évaluer les dates-jalons on a utilisé les courbes des cas et des décès par jour ainsi que leurs dérivées (accélérations) en moyennes glissantes centrées. On peut consulter l’ annexe pour un aperçu de la méthode et comprendre ce qui est dénommé « inversion de tendance ».

Il est parfois difficile d’estimer certaines dates, surtout pour les courbes d’accélération très sensibles aux « sauts » de la vitesse. Si par ailleurs une période de vacances se déroule pendant la flambée les courbes sont très nettement « perturbées » par rapport au profil dynamique de référence. Dans ces cas-là on a utilisé des régressions polynomiales pour approcher au mieux la tendance constatée de part et d’autre de la perturbation. Quand cette approximation ne permettait pas de lever le doute on a exclu l’échantillon comme non significatif. Sur 19 échantillons traités on en a conservé 17.

Le tableau ci-après récapitule les résultats.

D’une façon générale, il ressort de ce tableau, une bonne cohérence statistique malgré des dispersions (écarts types) un peu élevées autour des moyennes.

D’autre part, nous avons fait l’hypothèse que les facteurs contextuels étaient suffisamment proches dans ce panel de pays (économie, système de santé, niveau de vie, culture et comportements, etc). En revanche, nous n’avons pas supposé que les « virulences » des souches ni les souches en cause pour chaque flambée étaient identiques. Nous regrettons ici de ne pas avoir accès à l’information associant une souche du virus donnée à des flambées données. Ceci permettrait peut-être, d’analyser cet échantillonnage de flambées de façon plus pertinente et précise. La variabilité (dispersion) observée peut assez bien s’expliquer par la variabilité de la puissance des poussées. Par exemple, on voit que les premières flambées en Europe sont plus courtes que les suivantes et que la toute dernière poussée au Portugal a une phase ascendante totale (Ecart 4-1) de seulement 12 jours contre une moyenne générale de 25 jours 

On se limitera donc à tirer les quelques enseignements généraux importants suivants :

1. La durée moyenne des flambées pendant leur phase ascendante s’établit autour de 25j, ce qui montre le besoin de considérer la vitesse de réaction comme une priorité absolue.(Cf Ecart 4-1, moyenne 25,1 jours)
2. L’inversion de tendance de la courbe d’accélération du nombre de décès est pratiquement synchrone avec le début de la décrue du nombre de cas. (Cf Ecart 3-2, moyenne –0,5 jours). Ce résultat confirme l’observation déjà faite pour la France et l’Allemagne dans les bulletins précédents
3. Il en découle que l’écart moyen entre l’inversion de tendance de l’accélération des décès et l’atteinte du maximum de la courbe des décès reflète le retard médian ( Cf Ecart 4-3, moyenne 15,4 jours)
4. La durée globale de l’épisode dans sa phase la plus active peut être estimée à 30,8j (soit 2 fois le retard médian 15,4j)

Bien entendu, ces estimations ne sont pas à prendre au jour près (encore moins à la virgule près !).Elles peuvent néanmoins être prises par défaut, lorsque se présente une nouvelle flambée inconnue. Elles sont de plus très utiles pour fixer les idées en matière de planification et d’anticipation.

On peut imaginer utiliser ces indicateurs pour déclencher et gérer un « mode alerte » c’est-à-dire un mode particulier où les patients doivent modifier leurs comportements de routine, mais aussi pour modifier temporairement le mode de fonctionnement et les moyens mis en œuvre par le système de santé pris dans son ensemble (médecins de ville, laboratoires, pharmacies, services hospitaliers Covid, etc). Une mobilisation élevée du système de santé, en 7j sur 7, par exemple, peut débuter peu après l’identification du jalon 1 (Inversion de tendance de la courbe des cas). La pression sur les services hospitaliers pourra baisser environ 15 jours après la date du maximum de la courbe des cas (écart 4-3).

Ces indicateurs peuvent être complétés par le suivi de l’indicateur de « létalité dynamique » tel qu’on l’a défini au B/ (Profil de référence). De ce fait nous lui consacrons plus loin un chapitre mettant en lumière l’utilité en temps réel (donc dans l’action) de cet indicateur.

Auparavant nous allons revenir sur l’analyse de l’opportunité des confinements en population générale.

D/Retour sur la démonstration de l’inefficacité des confinements en population générale

Nos bulletins No1 du 6/12/20 et No1 Rev du 16/01/21, s’appuient sur des estimations du délai médian séparant la contamination originelle d’un événement de décès en France. Le présent bulletin vient solidement confirmer ces estimations.

En effet, pour la première mesure de consistante en France (2^ème flambée) on trouve 17 jours, valeur située dans l’intervalle de confiance à 95% [12,5-18,3] (voir au chapitre C/ le tableau d’échantillons de flambées, tous pays).

Si l’on additionne le délai médian d’incubation de 5 jours (cf American College of Physicians, doi: 10.7326/M20-0504) et le délai minimal de 5 jours d’observation en isolement selon les recommandations de la Haute Autorité de Santé (HAS) et sans compter les hésitations du patient ou de son entourage à identifier des symptômes clés, à consulter un médecin, à se déplacer vers un centre de dépistage sans rendez-vous…etc qui peuvent ajouter facilement 3 jours de plus, surtout s’il y a eu un WE au milieu, on arrive à un délai total médian supérieur à 17+5+5= 27 jours entre la contamination effective et le décès constaté.

Pour mémoire, la démonstration repose sur le fait qu’un confinement à t0 ne peut matériellement pas avoir d’effet sur les décès avant t0+27j. On a vérifié qu’en France la date t0 + 27j est postérieure au passage en décélération du nombre de décès de respectivement de 7 jours pour le 1^er confinement et de 11 jours pour le 2^ème ! Au-delà on n’observe aucune modification de tendance sur les courbes. Qui plus est la période d’efficacité supposée du 2^ème confinement, du 24/11/20 au 10/01/21, n’a pas empêché la montée en puissance de la poussée suivante, qui a brusquement stoppé la baisse du nombre de décès/j, exactement le 1^er décembre 2020…

La première estimation du délai et l’estimation du présent article étant identiques, alors qu’obtenues par deux méthodes complètement différentes, on peut considérer que la démonstration de l’inefficacité des confinements en population générale est établie.

Bien qu’appliquée aux confinements stricts, la même démonstration s’applique pour les couvre-feux en population générale. La démonstration pourra être apportée ultérieurement, chiffres en main. On se contentera, pour l’instant, de faire appel au sens commun : si une mesure drastique comme le confinement généralisé est inefficace, on voit mal comment les confinements partiels tels que les couvre-feux pourraient l’être ![3]

Enfin, un confinement individuel (quarantaine) peut à l’évidence, s’il est rigoureusement pratiqué, avoir une bonne efficacité « locale » pour les personnes ou des groupes de personnes elles-mêmes collectivement confinées. En pratique il est très difficile de réaliser un confinement rigoureux qui suppose des règles strictes voire lourdes et l’on ne peut raisonnablement pas attendre cela en population générale. Pour illustrer ce point, ci-après les niveaux de sécurité biologique (NSB), utilisés dans les laboratoires où sont traités des agents infectieux. Faites votre choix ! Sans oublier que notre Ministère de la Santé ne cesse de répéter à l’envi qu’il n’y a pas de traitement (et encore moins de prophylaxie, bien sûr) pour la COVID-19 !

• NSB 1 : « … n’est pas susceptible de provoquer une maladie chez l’homme »
• NSB 2 : « …peut provoquer une maladie chez l'homme et constituer un danger pour les travailleurs; sa propagation dans la collectivité est improbable; il existe généralement une prophylaxie ou un traitement efficace »
• NSB 3 : « …peut provoquer une maladie grave chez l'homme et constituer un danger sérieux pour les travailleurs; il peut présenter un risque de propagation dans la collectivité, mais il existe généralement une prophylaxie ou un traitement efficace »
• NSB 4 : « …provoque des maladies graves chez l'homme et constitue un danger sérieux pour les travailleurs; il peut présenter un risque élevé de propagation dans la collectivité; il n'existe généralement pas de prophylaxie ni de traitement efficace »

En population générale on peut tout juste imaginer s’approcher du NSB 1, alors qu’en toute rigueur on devrait être au niveau NSB 4. Cela est évidemment absurde si l’on sait que les laboratoires NSB 4 sont rarissimes dans le monde et très coûteux.

En ce qui concerne les groupes confinés, la plupart des marines, toutes les marines militaires notamment, pratiquent le confinement à bord depuis des dizaines d’années… Les marines au long cours sont par vocation au contact de multiples zones à risque infectieux élevé.

En fait, à notre avis, il n’y a aucune preuve sérieuse de l’efficacité des quarantaines à l’échelle d’une population et d’un territoire entiers. Ce sujet n’étant pas l’objet de cet article nous invitons le lecteur à se forger sa propre opinion en consultant l’article publié le 15 septembre 2020 par l’éditeur Cochrane faisant autorité en matière de Santé. Cet article à nos yeux laisse place à de sérieux doutes quant à la pertinence des études citées, à l’appui de conclusions ambigües. « La quarantaine, seule ou en combinaison avec d'autres mesures de santé publique, permet-elle le contrôle de la maladie à coronavirus (COVID-19) ? » https://www.cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD013574.pub2 . 

Dans tous les cas nous croyons que les quarantaines, sont résolument néfastes pour les patients eux-mêmes essentiellement parce qu’on ne les met pas sous traitement (le Doliprane n’en n’est pas un) c’est-à-dire qu’on perd des jours précieux et comptés en s’abstenant d’intervenir précocement.

E/ L’indicateur de létalité dynamique et son utilité

Il est bien clair que si cette maladie nouvelle se révèle curable, elle peut rapidement passer au rang de « mauvais souvenir », comme l’année 2020. On a déjà énoncé dans les bulletins précédents qu’il nous paraît important de remettre l’essentiel en priorité absolue. L’épidémie est bel et bien un combat entre trois forces principales :

• La force du virus : sa contagiosité, sa virulence, sa capacité à muter (ses variants),…
• La force de la population : sa résistance immunitaire naturelle, son comportement face à la maladie
• La force médicale : prise dans son sens le plus large, son engagement, ses moyens, ses parades, ses soins et traitements…

La deuxième et la troisième force sont alliées contre la première. La confrontation de ces forces antagonistes conduit à une létalité résultante, à distinguer de la létalité naturelle du virus (si l’on n’intervient pas). Ceci justifie que la maîtrise de cette létalité résultante soit le centre de l’enjeu par opposition aux tentatives de maîtrise de l’incidence, qui se limitent à tenter de juguler la contagion au sein d’une population (confinements, quarantaines, fermetures de commerces, masques,… etc). Au vu des résultats médiocres de cette stratégie sans parler de ses dommages collatéraux, nous choisissons de concentrer nos efforts sur les facteurs qui peuvent, eux, faire tendre cette létalité vers zéro.

En cela l’indicateur de « létalité dynamique » peut se révéler précieux comme moyen de mesure et comme outil de pilotage.

A titre d’exemple, ci-après l’effet très « perturbateur » d’un phénomène tout à fait étranger à la dynamique propre d’une flambée virale : les périodes de congés/vacances.

C’est à nouveau un exemple issu des statistiques allemandes ! Il va de soi que le phénomène de fin d’année est visible partout en Europe.

Le choix de l’exemple allemand s’explique cette fois par le fait que la trêve de Noël et du jour de l’An, doublée par des mesures de confinement incluant la garde des enfants à la maison, sont tombées en plein milieu du maximum de la flambée en cours en Allemagne. Ceci est parfaitement illustré par les courbes cas et décès, ci-contre. Le grand « trou » d’une quinzaine de jours est littéralement « coincé » entre le maximum de la courbe des cas et le maximum de celle des décès.

On pourrait se dire que « tout va bien » puisque les deux courbes accusent un creux en même temps, puis semblent reprendre normalement leur cours…

En dessous on voit ce que met en évidence l’indicateur de létalité dynamique. La courbe noire prouve qu’on ne « voit presque rien » si l’on se contente de mesurer le ratio au jour le jour des chiffres du jour. A l’inverse, la courbe de létalité dynamique (verte) montre clairement la séquence suivante : une baisse marquée de la létalité pendant la trêve du 20 décembre au 3 janvier, suivie aussitôt après par un fort rebond de sur-létalité d’une durée à peu près équivalente.

Si le lecteur a bien intégré et admis la criticité extrême du retard pris pour intervenir et sauver les vies, il est fort probable que la sur-létalité ne fait pas que compenser en décalage la sous-létalité antérieure et que le bilan global soit sensiblement défavorable.

Evidemment une simple observation visuelle ne permet pas de prouver que ce bilan est défavorable et encore moins de l’estimer. Nous escomptons pouvoir en établir une preuve formalisée dans un prochain bulletin.

Résumé des points saillants

Les points suivants nous paraissent essentiels dans ce bulletin :

• L’intérêt premier des statistiques par pays n’est pas d’espérer y trouver le meilleur élève, l’exemple à suivre, d’ailleurs très difficile à appréhender sans un travail d’enquête ciblé et intelligent, mais de rechercher des similitudes, des « invariants ».
• Ce virus impose des échelles de temps qui se comptent en jours ou en semaines et pas en mois ou en années. Le délai médian du parcours d’une victime entre sa contamination et l’issue est de l’ordre de 4 semaines.
• Les outils de pilotage doivent privilégier la compréhension du très court terme afin de pouvoir choisir, décider et agir efficacement à très court terme.
• La priorité absolue est à accorder à l’action et aux solutions du système de santé et non à une lutte harassante contre la propagation assumée par la population, à grand renfort de décrets, de règles, de désinformation et de propagande.

Conclusion

Il est bien trop tôt pour tirer les conclusions d’un essai clinique en aveugle et en population générale sur des millions de personnes au moyen d’une multiplicité croissante de vaccins de marques et de types différents.

Outre le non-respect criant du principe de précaution, leur efficacité réelle, surtout sur les personnes de plus de 75 ans qui constituent 79% des victimes, est non démontrée. Les laboratoires annoncent tous une période de poursuite de leurs phases d’essai pour au moins deux ans supplémentaires. De même, les risques à moyen terme sont inconnus et pour cause…De même les laboratoires ne se prononcent pas sur la contagiosité des vaccinés. Les laboratoires sont également prudents sur la prévention par le vaccin des cas graves, une forme de guérison anticipée en quelque sorte, analogue à la …prophylaxie.

Enfin, il est rarement évoqué dans l’information publique que les vaccins de type ARN/ADN, actuellement utilisés n’offrent que peu de garanties quant à la protection qu’ils peuvent apporter face à la multiplication des variants, alors que les vaccins à agent infectieux inactivé (comme celui de la grippe), mais beaucoup plus longs et difficiles à développer ont plus de chances d’offrir un spectre d’action plus large. C’est ce type de vaccins qui est le plus largement utilisé dans le monde à ce jour, avec succès.

Tous ces éléments nous conduisent à la conclusion qu’il est absurde de s’obstiner à refuser l’utilisation de molécules connues, éprouvées depuis longtemps et sans risques, pour aider les « forces médicales » à soigner les malades tout de suite et maintenant avec des traitements précoces voire en prophylaxie, dans les Ehpad par exemple. Les personnes atteintes et les victimes de demain matin ne peuvent pas attendre la découverte de l’efficacité sans risque des vaccins ARN ou la mise au point de vaccins à agent infectieux inactivé.

Philippe Pradat est ingénieur et fournit ses analyses rigoureuses dans un but informatif.

[1] Cela exclut donc la globalité des USA, de la Chine, de l’Inde, du Brésil ou, à un moindre, titre de la Russie (dont la région démographiquement significative se trouve à l’Ouest de l’Oural)

[2] Pour rendre les courbes aisément « lisibles » donc interprétables, on utilise des régressions polynomiales (jusqu’à l’ordre 9). Cette technique est utilisée régulièrement dans nos travaux.

[3] Raymond Devos dirait que moins que rien ou un petit rien… c’est quand même quelque chose…. Mais il est bien connu que les comiques ne sont pas des gens sérieux.