Le Coronavirus Covid19

[GillesH38]

Ce n'est pas du tout pareil de tester systématiquement une fraction aléatoire de la population chaque jour (là effectivement tu comptes plusieurs fois les mêmes malades statistiquement parlant), et de ne tester ...que ceux qui veulent se faire tester ou qu'on demande à tester (cas contacts), où là tu ne comptes qu'une fois chaque cas .

Le fait de compter plusieurs fois chaque cas au sens statistique trouve sa source dans le fait que la periode de positivité au test dure plusieurs jours. Le fait que la population testée n'est pas statistiquement representative AJOUTE un nouveau probleme. Le pb de compter de facon multiple a cause de la fentetre de positivité ne disparait pas par magie parce que seuls les volontaires et les cas contacts se font tester.

ben si ... pour moi en tout cas . Parce qu'une personne qui suspecte qu'elle peut etre malade ne se fait tester qu'une fois en général, et ne recommence pas le test, qu'il soit + ou -. Donc statistiquement on ne compte pas plusieurs fois les mêmes malades.

Mais l'un dans l'autre, tu ne testeras jamais qu'une fraction assez faible des malades et tout reposera sur un "facteur X" que tu dois appliquer au nombre de test + pour estimer les malades. Mais ce facteur X n'est certainement pas "1/24"

Je n'applique pas un facteur X au nombre de tests. J'applique un facteur X au taux de positivité pour tenir compte de la fenetre de positivité.

je n'ai pas écrit "au nombre de tests" mais "au nombre de test[s] + " (pardon pour le s), c'est à dire au nombre de résultats positifs au test.

Il y en a A par jour, il y a B contaminations réelles par jour (comptées une fois) , et X = B/A. Si tous les malades se faisaient tester et que les tests étaient parfaits, chacun ne se ferait tester qu'une seule fois et donc A=B, et X= 1. Meme si ils sont testables positifs pendant 24 jours ...

[LeLama]

Comme je t'ai dit, ta méthode repose sur un raisonnement qui me semble complètement erroné. [...] D'ailleurs, tu penses d'emblée que j'ai complètement tort, et c'est très bien.

A lire la premiere phrase, j'ai l'impression que tu as inversé le "je"et le "tu" dans la deuxieme phrase

Je ne pense pas que ton modele est "completement erronné", mais simplement qu'il inclut des hypotheses qui induisent des grosses marges d'erreur. Par exemple, tu supposes R constant dans le temps. Et la lecture des donnees gouvernementales montre qu'au contraire R est un facteur tres volatile, qui varie abondamment de semaine en semaine. Je prefere donc un modele qui parte des donnees reelles et qui ne suppose pas un R constant dans le temps pour faire les calculs.

Tu supposes aussi si j'ai bien compris que tu peux relier la positivité aux tests au nombre de personnes immunisees en te basant sur l'etude de pasteur. Mais comme l'a rappelé parisse, ces chiffres sont tres suspects. Et je prefere ici aussi faire un calcul qui ne repose pas sur l'hypothese que l'estimation de pasteur est correcte ( et transposable a la date d'aujourd'hui en utilisant la meme regle de trois alors que le nombre de tests et la distribution de population est potentiellement tres differente).

Je prefere une approche avec moins d'hypotheses pour un resultat plus robuste, mais c'est personnel... De toutes facons, toute modelisation suppose des hypotheses simplificatrices. Si les tests ne sont pas representatifs et erronés d'un facteur 5, mon calcul sera aussi tres faux. Disons que comme chaque hypothese induit une source d'erreurs, moins on en met, mieux c'est a mon avis.

[LeLama]

ontaires et les cas contacts se font tester.
ben si ... pour moi en tout cas . Parce qu'une personne qui suspecte qu'elle peut etre malade ne se fait tester qu'une fois en général, et ne recommence pas le test, qu'il soit + ou -. Donc statistiquement on ne compte pas plusieurs fois les mêmes malades.

Je ne sais pas comment te l'expliquer sans rentrer dans un truc de maths trop technique pour un forum, alors je vais simplement essayer de te dire un truc qui devrait t'interpeller. Si tu ne mets pas de facteur correctif a partir des donnnes du gouv, tu trouves une proportion de la population immunisee plus grande que 100%. En mettant un facteur correctif de 24 ( j'ai expliqué pourquoi) je trouve 13.5% de la population immunisée depuis le 13 mai. Si on ne met pas de facteur correctif, c'est a dire si on prend X=1, on trouve 24*13,5%. Ca fait beaucoup de %. Tu peux prendre les donnees du gouv et verifier. Donc y'a visiblement un truc qui coince quand tu consideres qu'on peut faire les calculs sans terme correctif.

Il y en a A par jour, il y a B contaminations réelles par jour (comptées une fois) , et X = B/A. Si tous les malades se faisaient tester et que les tests étaient parfaits, chacun ne se ferait tester qu'une seule fois et donc A=B, et X= 1. Meme si ils sont testables positifs pendant 24 jours ...

Je ne comprends pas bien ce que tu veux montrer avec ca. D'abord tu presentes les donnees differemment ( tu consideres les cas et pas les taux, donc je ne vois pas bien pourquoi tu trouverais le meme X que moi). Ensuite, ta situation ne correspond pas a la situation que je considere dans mon calcul pour deux raisons : les tests ne sont pas du tout representatifs de la situation reelle ( taux de positivité de 100% sur ton exemple, independamment du taux de positivite de la population) et dans ton exemple, les tests sont faits en nombre si grand que la mesure de la veille perturbe l'echantillon du lendemain ( ce qui n'est pas notre cas, 10mille cas positifs pour probablement plus d'un millions de personnes positives en france, donc on reste avec des mesures de la veille qui ne perturbent pas les mesures du lendemain).

[GillesH38]

ontaires et les cas contacts se font tester.
ben si ... pour moi en tout cas . Parce qu'une personne qui suspecte qu'elle peut etre malade ne se fait tester qu'une fois en général, et ne recommence pas le test, qu'il soit + ou -. Donc statistiquement on ne compte pas plusieurs fois les mêmes malades.

Je ne sais pas comment te l'expliquer sans rentrer dans un truc de maths trop technique pour un forum, alors je vais simplement essayer de te dire un truc qui devrait t'interpeller. Si tu ne mets pas de facteur correctif a partir des donnnes du gouv, tu trouves une proportion de la population immunisee plus grande que 100%.

euh comment ça, les données du gouvernement c'est environ 450000 cas détectés , comment ça peut faire plus que 100 % ? c'est forcément que tu as mis un facteur correctif incorrect pour arriver à plus de 100 % !!

[GillesH38]

( taux de positivité de 100% sur ton exemple, independamment du taux de positivite de la population) et dans ton exemple, les tests sont faits en nombre si grand que la mesure de la veille perturbe l'echantillon du lendemain ( ce qui n'est pas notre cas, 10mille cas positifs pour probablement plus d'un millions de personnes positives en france, donc on reste avec des mesures de la veille qui ne perturbent pas les mesures du lendemain).

mais bien sur que si les mesures de la veille perturbent celles du lendemain, les personnes susceptibles de se faire tester restent une petite fraction de la population (symptomatiques, cas contacts, ou personnes très anxieuses), et celles qui se sont fait tester la veille n'y retourneront pas le lendemain !

[LeLama]

euh comment ça, les données du gouvernement c'est environ 450000 cas détectés , comment ça peut faire plus que 100 % ? c'est forcément que tu as mis un facteur correctif incorrect pour arriver à plus de 100 % !!

Je te prends en flagrant delit de repondre a des posts que tu lis en diagonale. Je te redis une nouvelle fois que je travaille avec les taux et pas avec les cas Tu peux faire ta modelisation si tu veux, mais ne commente pas la mienne en pensant a la tienne

Je calcule proportionImmuniseeDepuisLaDate[d] = sum_{j>d} t[j]/24
avec t[j]=le taux de positifs a la date j (en pourcents).

[GillesH38]

euh comment ça, les données du gouvernement c'est environ 450000 cas détectés , comment ça peut faire plus que 100 % ? c'est forcément que tu as mis un facteur correctif incorrect pour arriver à plus de 100 % !!

Je te prends en flagrant delit de repondre a des posts que tu lis en diagonale. Je te redis une nouvelle fois que je travaille avec les taux et pas avec les cas Tu peux faire ta modelisation si tu veux, mais ne commente pas la mienne en pensant a la tienne

Je calcule proportionImmuniseeDepuisLaDate[d] = sum_{j>d} t[j]/24
avec t[j]=le taux de positifs a la date j (en pourcents).

j'avoue que je n'ai pas suivi le fil de la discussion pendant un moment, mais si tu parles de taux "instantanés" de la population porteuse du virus, ça n'a effectivement aucun sens de les sommer jour après jour.
Mais ce taux n'est pas mesuré directement, il est donc déjà le résultat d'un modèle d'après le résultat des tests ; et donc la meilleure estimation du taux est ...le taux lui même. Lui réappliquer la convolution par une fenêtre de 24 jours est soit erroné, si le temps de positivité n'est pas de 24 jours, soit inutile si il l'est ... je ne vois pas trop ce que tu veux faire avec ton calcul en fait.

[LeLama]

Mais ce taux n'est pas mesuré directement, il est donc déjà le résultat d'un modèle d'après le résultat des tests ;

Non, on trouve les donnees brutes de facon officielle : nombre de tests, nombre de positifs, et on a le taux instantané brut qui n'est pas le resutat d'un modele.

je ne vois pas trop ce que tu veux faire avec ton calcul en fait.

Rhhôô, en plus, il sait meme pas ce qu'on cherche a calculer depuis le début de la discussion dans laquelle il intervient

On cherche a calculer la proportion de gens qui ont été infectés depuis le debut de l'epidemie a partir des donnees gouvernementales publiées. Si tu prends qq instants de reflexion, tu verras en multipliant la formule donnée ci-dessus par la population francaise que cette formule est simplement un comptage du nombre de personnes infectees, sous l'hypothese (discutable) que le taux de personnes positives au test dans le pays le jour J est egal au taux instantané brut calculé a partir des donnees des tests publiés par le gouv.

[GillesH38]

Mais ce taux n'est pas mesuré directement, il est donc déjà le résultat d'un modèle d'après le résultat des tests ;

Non, on trouve les donnees brutes de facon officielle : nombre de tests, nombre de positifs, et on a le taux instantané brut qui n'est pas le resutat d'un modele.

tu veux dire le taux de positivité des tests , le nombre de résultats positifs divisé par le nombre de tests ?

je ne vois pas trop ce que tu veux faire avec ton calcul en fait.

Rhhôô, en plus, il sait meme pas ce qu'on cherche a calculer depuis le début de la discussion dans laquelle il intervient

On cherche a calculer la proportion de gens qui ont été infectés depuis le debut de l'epidemie a partir des donnees gouvernementales publiées.

si ça j'avais bien compris

Si tu prends qq instants de reflexion, tu verras en multipliant la formule donnée ci-dessus par la population francaise que cette formule est simplement un comptage du nombre de personnes infectees, sous l'hypothese (discutable) que le taux de personnes positives au test dans le pays le jour J est egal au taux instantané brut calculé a partir des donnees des tests publiés par le gouv.

l'hypothèse me parait tout à fait discutable comme tu dis, et même complètement fausse, vu que ceux qui se font tester sont un échantillon très biaisé de la population (symptomatiques, cas contacts, etc ..). Le facteur d'amplification est totalement inconnu à moins qu'il ne soit calibré sur des sondages aléatoires.

[LeLama]

tu veux dire le taux de positivité des tests , le nombre de résultats positifs divisé par le nombre de tests ?

Yes

l'hypothèse me parait tout à fait discutable comme tu dis, et même complètement fausse, vu que ceux qui se font tester sont un échantillon très biaisé de la population (symptomatiques, cas contacts, etc ..). Le facteur d'amplification est totalement inconnu à moins qu'il ne soit calibré sur des sondages aléatoires.

Oui, il faut calibrer le facteur d'amplification entre les tests et le pourcentage dans un echantillon representatif pour mieux calibrer mon calcul. Pour l'instant, je n'ai pas vu de donnees circulant me permettant de le faire.

Est-ce que c'est si mauvais en negligeant ce facteur ? Je ressens les choses differemment de toi sur ce point. La definition des cas contacts est peu serieuse si j'en juge des criteres retenus a la fac, on n'a jamais recu la lettre de l'ars que nous devions recevoir pour mon fils qui avait un cas contact dans sa classe, les symptomes sont peu caracteristiques en dehors des gens tres malades et minoritaires, les labos sont debordés et traitent dans n'importe quel ordre pas forcément ceux qui auraient vraiment besoin d'etre testés... Dans ce bazar organisationel, je ne crois pas que la population testee soit si differente d'un echantillon aleatoire. Je m'attends comme je le disais a parisse et marocain a une legere surestimation de la positivité, mais pas a une erreur d'un facteur 3 par exemple.

[GillesH38]

tu veux dire le taux de positivité des tests , le nombre de résultats positifs divisé par le nombre de tests ?

Yes

l'hypothèse me parait tout à fait discutable comme tu dis, et même complètement fausse, vu que ceux qui se font tester sont un échantillon très biaisé de la population (symptomatiques, cas contacts, etc ..). Le facteur d'amplification est totalement inconnu à moins qu'il ne soit calibré sur des sondages aléatoires.

Oui, il faut calibrer le facteur d'amplification entre les tests et le pourcentage dans un echantillon representatif pour mieux calibrer mon calcul. Pour l'instant, je n'ai pas vu de donnees circulant me permettant de le faire.

Est-ce que c'est si mauvais en negligeant ce facteur ? Je ressens les choses differemment de toi sur ce point. La definition des cas contacts est peu serieuse si j'en juge des criteres retenus a la fac, on n'a jamais recu la lettre de l'ars que nous devions recevoir pour mon fils qui avait un cas contact dans sa classe, les symptomes sont peu caracteristiques en dehors des gens tres malades et minoritaires, les labos sont debordés et traitent dans n'importe quel ordre pas forcément ceux qui auraient vraiment besoin d'etre testés... Dans ce bazar organisationel, je ne crois pas que la population testee soit si differente d'un echantillon aleatoire. Je m'attends comme je le disais a parisse et marocain a une legere surestimation de la positivité, mais pas a une erreur d'un facteur 3 par exemple.

c'est très différents : toutes les raisons que tu donnes montrent qu'on peut échapper aux tests, et expliquent que le nombre de cas réels soit bien supérieur au nombre de cas testés, ce qui était encore bien plus le cas au début de l'épidémie où on ne testait que les cas très symptomatiques, mais ça renforce encore plus le fait que les cas vraiment testés surreprésentent la proportion de cas positifs, puisqu'il est certain que ceux qui n'ont jamais été en contact avec un malade, avec un cas contact, et qui ne présentent pas de symptôme, ne se font pas tester : dans la population testée, tu enlèves donc une grosse partie qui n'est surement pas malade. Un facteur 2 ou 3 de surreprésentation ne me parait absolument pas exclus, en tout cas l'incertitude est telle que ce genre de calcul me parait inapplicable en pratique.

[kercoz]

.... le nombre de cas réels soit bien supérieur au nombre de cas testés, ce qui était encore bien plus le cas au début de l'épidémie où on ne testait que les cas très symptomatiques, mais ça renforce encore plus le fait que les cas vraiment testés surreprésentent la proportion de cas positifs, puisqu'il est certain que ceux qui n'ont jamais été en contact avec un malade, avec un cas contact, et qui ne présentent pas de symptôme, ne se font pas tester : dans la population testée, tu enlèves donc une grosse partie qui n'est surement pas malade. Un facteur 2 ou 3 de surreprésentation ne me parait absolument pas exclus, en tout cas l'incertitude est telle que ce genre de calcul me parait inapplicable en pratique.

Je suis d'accord avec ça...... En début d' épidémie, un médecin avait proposé de doubler les test en cours par un testage aléatoire de type sondage opinion, catégoriel ....ce modèle exige en fait peu de tests pour une des résultats très précis.

[parisse]

Que sait-on des taux de positivite des depistages systematiques comme celui organise dans la Mayenne en juillet?

[tita]

Je suis d'accord avec ça...... En début d' épidémie, un médecin avait proposé de doubler les test en cours par un testage aléatoire de type sondage opinion, catégoriel ....ce modèle exige en fait peu de tests pour une des résultats très précis.

Il n'existe pas de test avec une précision absolue. Ils sont tous donnés avec une certaine sensibilité et une certaine spécificité.

https://fr.wikipedia.org/wiki/Sensibili ... icit%C3%A9

Du coup, il faut connaître la probabilité à priori de la présence de la maladie dans le patient testé (ils appellent ça pré-test), afin de choisir le test le plus adéquat, et de pouvoir donner un diagnostic fiable. Encore une fois, la fiabilité à 100% n'existe pas.

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 de 1000 personnes, donc 5 personnes infectées... Tu vas obtenir 12-15 cas positifs. Et 10-11 cas positifs si 0.1% de la population est infectée.

[Remundo]

des résultats encourageants en Argentine avec l'Ivermectine en prophylaxie

Cette étude argentine porte sur près de 1 200 soignants pouvant être contaminés, sur 4 sites, pendant 2 mois et demi. 788 ont reçu de l’Ivermectine, 407 rien. Résultat : 237 infections dans le groupe non traité (58%), et 0 dans le groupe traité (0%).

Sources