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La population confinée, l’économie à l’arrêt… et si on en faisait trop face au coronavirus ? Une question que se pose un épidémiologiste américain qui craint que nos politiques décident en fonction de statistique fausses.

Selon John P.A. Ionnidis, codirecteur du centre de recherche et d’innovation de l’université de Stanford en Californie, nous serions en train de surréagir à la pandémie.

Dans une analyse publiée le 18 mars par  John P. A. Ionnidis, codirecteur du centre de recherche et d’innovation de l’université de Stanford en Californie, professeur d’épidémiologie et de santé publique, la réponse des différents gouvernements, conseillés par leurs différents conseillers médicaux, serait une catastrophe en préparation car ils prennent des décisions aux conséquences considérables sans disposer de bonnes données.

Or, selon les données dont nous disposons indiquent que nous en faisons beaucoup trop pour arrêter la pandémie.

«Des contre-mesures draconiennes ont été adoptées dans de nombreux pays. Si la pandémie se résorbe – toute seule ou à cause de ces mesures – une distanciation sociale extrême à court terme et des fermetures peuvent être supportables », écrit le professeur de santé publique.

«Combien de temps, cependant, des mesures comme celles-ci devraient-elles être poursuivies si la pandémie poursuit sa propagation à travers le monde? Comment les décideurs peuvent-ils dire à leurs concitoyens s’ils font plus de bien que de mal? »

Les données complètement insuffisantes dont nous disposons jusqu’à présent, fait valoir cet épidémiologue, indiquent que les mesures extrêmes prises par de nombreux pays sont probablement très inadéquates et peuvent entraîner des conséquences finalement catastrophiques. En raison de tests extrêmement limités pratiqués à ce jour, nous n’avons pas identifié «la grande majorité des infections» de COVID-19, déclare-t-il, rendant inutiles les taux de mortalité calculés par l’Organisation mondiale de la santé.

«Les patients qui ont été testés pour le coronavirus sont de manière disproportionnée des sujets âgés ou souffrant d’autres pathologies, explique Ioannidis. Tant que le nombre de tests reste modeste dans de nombreux systèmes de santé, suggère-t-il, l’erreur statistique ne peut qu’empirer.

Ioannidis s’est penché sur le seul cas où «une population entière et isolée a été testée»: les passagers en quarantaine du bateau de croisière Diamond Princess.

Alors que le taux de mortalité à bord était de 1,0%, souligne-t-il, touchant une population en grande partie âgée, la catégorie démographique la plus à risque.

Projeté sur la structure d’âge de la population américaine, calcule-t-il, le taux de mortalité serait vraisemblablement de 0,125%, avec une fourchette de 0,025% à 0,625% en fonction de la dimension de l’échantillon.

En projetant le taux de mortalité de Diamond Princess sur la structure d’âge de la population américaine, le taux de mortalité parmi les personnes infectées par Covid-19 serait de 0,125%. Mais comme cette estimation est basée sur des données extrêmement minces : il n’y a eu que sept décès parmi les 700 passagers et membres d’équipage infectés. Avec un échantillon aussi réduit, le taux de mortalité réel pourrait être soit de cinq fois plus bas (0,025%) à cinq fois plus élevé (0,625%). Il est également possible que certains des passagers infectés décèdent plus tard, et que les touristes puissent avoir des fréquences de maladies chroniques différentes – un facteur de risque d’aggravation de l’infection par le SRAS-CoV-2 – que la population générale. En ajoutant ces sources supplémentaires d’incertitude, les estimations raisonnables du taux de létalité dans la population générale des États-Unis varient de 0,05% à 1%.

«Cette incertitude statistique affecte considérablement la gravité de la pandémie et ce qui doit être fait», souligne Ioannidis. «Un taux de mortalité de 0,05% dans l’ensemble de la population est inférieur à celui de la grippe saisonnière.

Si tel est le véritable taux, confiner tout le monde avec des conséquences sociales et financières potentiellement énormes peut être totalement irrationnel. C’est comme un éléphant attaqué par un chat domestique. Frustré et essayant d’éviter le chat, l’éléphant saute accidentellement d’une falaise et se tue. » 

Pour ceux qui affirment que le taux de mortalité élevé chez les personnes âgées suggère que le taux de mortalité ne peut pas être que de 0,05%, le professeur note que «même certains coronavirus dits de type doux ou de rhume commun qui sont connus depuis des décennies peuvent ont des taux de mortalité pouvant atteindre 8% lorsqu’ils infectent des personnes âgées dans des maisons de retraite. »

Retrouvez l’article original de John P. A. Ioannidis en cliquant ici.

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