Les modèles du Premier ministre se révèlent… faux !

Edouard Philippe 3 by Jacques Paquier On Flickr (CC BY 2.0) — Jacques Paquier , CC-BY

Le confinement tel que pratiqué en France ne permettrait pas de réduire significativement la mortalité par rapport à d’autres approches plus ciblées.

Par Jean-Pierre Nordmann.

 

Dès les premiers mots de son discours à l’Assemblée nationale le 28 avril 2020, le Premier ministre s’appuie sur un rapport de l’EHESP daté du 22 avril 2020, et évoque un rapport de l’Institut Pasteur du 20 avril 2020.

Or, dès la semaine suivante, les chiffres semblent prouver que ces modèles étaient erronés. Comment est-ce possible ?

Des modèles au cœur de la stratégie de déconfinement du gouvernement

Dès les premiers mots de son discours à l’Assemblée nationale le 28 avril 2020, le Premier ministre cite un rapport de l’EHESP1 prouvant que le confinement aurait évité 62 000 décès et que 105 000 lits de réanimation auraient manqué. Quelques mots plus loin, il indique que « nous sommes loin d’avoir atteint la fameuse immunité de groupe », s’appuyant sur le rapport de l’Institut Pasteur du 20 avril 2020, fortement relayé dans la presse nationale, concluant que seulement 5,7 % de la population aurait été contaminée ; et 12,3 % des Franciliens.

Or, moins de deux semaines après, les chiffres semblent controversés : le confinement tel que pratiqué en France ne permettrait pas de réduire significativement la mortalité par rapport à d’autres approches plus ciblées. Une pré-étude sur les cas constatés de Covid, réalisée par les prestigieuses Universités de Zürich et Bâle, nous indique par exemple que la décision de lockdown, en complément d’autres actions, ne réduit que de 5 % le nombre de nouveaux cas parmi les 20 pays étudiés (dont la France), un impact bien moindre que celui d’autres mesures moins contraignantes (interdiction des rassemblements, fermeture des frontières, etc).

Certains médecins prétendent même que l’épidémie semble prendre fin dans certaines régions touchées par la première vague, laissant perplexe2 quant à l’hypothèse d’une seconde vague à ces mêmes endroits.

La modélisation de l’EHESP du 22 avril 2020 peut questionner

Ce rapport, qui avait été abondamment repris par la presse, est cité par le Premier ministre le 28 avril 2020 pour introduire la présentation de la politique de déconfinement devant les députés. La politique de confinement telle que menée en France aurait sauvé au moins 62 000 vies.

Problème n°1

Ce modèle ne présente qu’une modélisation binaire : soit il n’y a aucun confinement (l’épidémie poursuivrait donc son chemin sans limitation), soit on confine selon une approche univoque, le lockdown à la française.

Si cette étude avait été publiée fin mars, nous aurions pu comprendre ce parti pris. Publiée le 22 avril 2020, cette approche manque clairement de nuances. Elle pose de fait comme postulats :

  • que le dépistage n’est pas une solution, alors que c’est l’approche d’une majorité des pays développés s’étant urgemment engagés dans une politique de tests ;
  • qu’il n’existe qu’une seule intensité de confinement, alors que d’autres pays ont adopté un confinement plus léger.

Problème n°2

L’étude s’appuie sur une vision prédictive des interactions sociales qui :

  • considère que les personnes en EHPAD sont protégées… minorant ainsi les risques pour les personnes de plus de 70 ans ;
  • ignore les interactions entre les membres de chaque famille confinée.

Problème n°3

L’étude est fondée sur des approches et hypothèses qui génèrent de l’incertitude :

  • l’hypothèse d’une absence de contaminations en milieu sanitaire alors que la réalité est inverse, les professionnels de santé sont malheureusement fortement contaminés3 ;
  • une période de référence du 20 au 28 mars seulement ;
  • une segmentation étroite en 17 classes d’âge pour chacune des 13 régions ;
  • un cumul de plusieurs hypothèses sur l’hospitalisation (durée de séjour, risques, morts, utilisations des lits critiques, etc) et sur les durées de contagiosité et de proportion d’asymptomatiques (qui reprennent les mêmes hypothèses que celles qui ont servi au confinement décidé à la mi-mars…).

Problème n°4

L’approche est centrée sur une réponse hospitalière à la crise du Covid-19. Par exemple, le dénombrement des morts est calculé exclusivement à partir des cas non sauvés en réanimation à l’hôpital.

Conclusion

L’étude ne fait apparaitre qu’un seul chemin possible en dehors de celui de ne rien faire. Elle en minore les aspects négatifs tout en en majorant les aspects positifs. Sans surprise, elle conduit donc à une conclusion très favorable sur les effets du chemin pris.

Même le rapport de l’Institut Pasteur connaît certaines limites

Le rapport de l’Institut Pasteur du 20 avril 2020 a été repris dans maintes publications, avec des titres d’article citant des chiffres précis sur l’impact du confinement ou sur les taux de contamination au 11 mai 2020, à partir des données au 14 avril : 5,7 % au niveau national ou encore 12,3 % en Ile-de-France.

Problème n°1

Le rapport ne calcule pas seulement un taux, mais une fourchette de taux… La simplification a été faite ensuite par des journalistes et politiques. Ainsi, en Ile-de-France, le taux de contamination estimé dans ce rapport se situe entre 7,9 % et 21,3 %.

Si l’immunité collective peut être atteinte à 40 ou 50 % de la population et en isolant les plus fragiles, le débat politique n’est évidemment plus le même si on est plus proche de 21 %, que de 8%.

Problème n°2

La modélisation se fonde sur les données du Diamond Princess, ce bateau consigné à quai entre le 3 février et le 20 février au Japon. Cela conduit à retenir un taux de personnes asymptomatiques de seulement 20 %. Or, le taux constaté sur les marins français du Charles de Gaulle (accueillant des passagers en moyenne plus jeunes que ceux du Diamond Princess) est d’environ 50 %. Il est peut-être encore plus élevé quand l’âge décroît (hypothèse d’ailleurs évoquée par le rapport). Il n’aurait ainsi pas été illogique de retenir un taux d’au moins 40 % pour l’ensemble de la population française.

Retenir le taux du Diamond Princess plutôt qu’une approche médiane à 40 % conduirait à diviser par deux le taux estimé des contaminations en France.

Problème n°3

Le chiffre de 13 morts retenu par la modélisation est une projection du nombre de morts et non un chiffre constaté.

Le nombre de morts retenu par l’Institut Pasteur est de 13 dans l’étude (there have been 13 deaths, seven were individuals in their 70s, four in their 80s, one in their 60s, no age was reported for one death), ce qui peut surprendre puisque le chiffre publié était de 7 morts.

En réalité, il semble bien qu’il y ait eu 7 morts avérés avant le 5 mars, puis 6 morts ajoutés pour corriger ce chiffre, à partir d’une estimation des personnes qui seraient théoriquement décédées plus tard. L’Institut Pasteur se fonde en effet sur un autre rapport rédigé le 6 mars 2020 et non sur les données de base.

Ajouter 6 morts conduit in fine à diviser par deux le taux estimé des contaminations en France.

Problème n°4

Les personnes en maison de retraite sont exclues du calcul de l’Institut Pasteur, ce qui minore l’estimation du nombre de personnes contaminées (a number of additionnal non-hospitalized deaths may also be occurring, in which case we would underestimate the proportion infected).

Problème n°5

La modélisation de l’impact du confinement sur les contaminations peut sembler imprécise :

  • la probabilité d’une contamination est calculée à partir du nombre de contacts d’une personne avec une autre. Cela conduit à sous-estimer les contaminations en milieu confiné par aérosols alors même que le virus peut se disperser par les systèmes de ventilation en milieu clos et non simplement par contacts entre deux personnes.
  • la modélisation sur les interactions sociales en période de confinement néglige les effets négatifs, notamment la probabilité plus forte d’être contaminé en intra-familial.

Cette approche minore ainsi la possibilité d’être contaminé pendant le lockdown français et donc le taux de contamination estimé au 11 mai 2020.

Problème n°6

Le nombre de cas au début de l’épidémie est une variable de l’étude qui influe énormément sur l’estimation du nombre de personnes contaminées au 11 mai. Or ce chiffre est inconnu : on a ainsi découvert récemment que le virus circulait déjà en décembre sur le territoire national. Cela semble indiquer que le niveau de contamination parmi la population en janvier/février est bien supérieur à celui qu’on envisageait il y a encore quelques jours.

La modélisation réalisée par l’Institut Pasteur n’a pas pu prendre en compte cette information publiée postérieurement au rapport.

Conclusion

On pourrait s’interroger sur l’impact de plusieurs hypothèses sur les conclusions de l’étude de l’Institut Pasteur. Or, celles-ci ont été présentées avec peu de réserves par de nombreux journalistes et décideurs publics.

Pourquoi ne pas avoir modélisé des approches ciblées (différenciation suivant l’âge et dépistage massif des cas)

On comprend que les modèles ne soient pas parfaits, ou que les politiques aient besoin de certitudes pour convaincre et prendre des décisions.

La stratégie de déconfinement par zone géographique ne peut cependant être considérée a priori comme entièrement efficace, puisqu’elle s’appuie sur des indicateurs évaluant a posteriori les niveaux de contamination au niveau départemental. Comme on l’a vu lors du lockdown de mi-mars à mi-avril, les contaminations se poursuivent même en organisant la distanciation sociale ou en généralisant masques et gestes barrières. Les zones peu touchées aujourd’hui seront certainement touchées demain.

Il est ainsi dommage que manquent au débat public français deux modélisations qui auraient probablement capté l’attention des députés et des concitoyens :

  • la question du dépistage et de son impact sur la propagation de l’épidémie n’est pas du tout abordée alors même que les résultats d’autres pays semblent très convaincants dès la mi-avril dans différentes régions du monde (Allemagne, Israël, Corée du Sud, etc.) ;
  • la question d’une approche différenciée suivant l’âge n’est plus du tout évaluée, alors même que celle-ci avait été abordée le 13 avril 2020 par Emmanuel Macron, sur recommandation du Conseil Scientifique dans son rapport du 2 avril 2020.

Les derniers chiffres publiés fin avril par Santé Publique France4 incitent toujours à se questionner sur l’intérêt d’une stratégie ciblée vis-à-vis des plus fragiles comme le montre le graphique ci-dessous.

Ainsi, cette stratégie ciblée combinée à une politique massive de dépistage, permettrait peut-être de mieux prévenir jusqu’à 90 % des cas de décès par Covid.

  1. École formant des hauts fonctionnaires spécialisés en santé et gestion hospitalière.
  2. Nice Matin du 2 mai 2020 « Moins de 5 % de la vague reste à subir selon ce professeur de médecine »
  3. Hospimedia du 4 mai 2020 « Une enquête estime à près de 12 000 le nombre de soignants contaminés en établissement »
  4. Notons que les données de Santé Publique France (23 686 décès Covid-19 entre le 1er mars et le 28 avril 2020) sont cohérentes avec les données de la surmortalité constatée en France (21 805 décès supplémentaires toutes causes confondues entre le 1er mars et le 19 avril 2019 par rapport à 2018 selon l’INSEE).
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