Coronavirus, les cas sous-déclarés pour «gagner le tournoi» en Chine

Si vous regardez le nombre de cas confirmés de coronavirus en Chine et dans d'autres pays, vous penserez probablement que la Chine a réussi à contenir le virus et à minimiser sa propagation. Malgré le succès apparent des responsables chinois et les compliments continus de l'OMS, différents experts et médias ont remis en question la validité des données chinoises.

 

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Si vous regardez le nombre de cas confirmés de coronavirus en Chine et dans d'autres pays, vous penserez probablement que la Chine a réussi à contenir le virus et à minimiser sa propagation tandis que la grande épidémie s'est déplacée vers d'autres pays, notamment la Corée du Sud, l'Iran et l'Italie. En particulier, le nombre de nouveaux cas signalés en Corée du Sud dépasse maintenant celui de la Chine.

Malgré le succès apparent des responsables chinois et les compliments continus de l'OMS, différents experts et médias ont remis en question la validité des données chinoises. Par exemple, le professeur Neil Ferguson, professeur de biologie mathématique et chef du département d'épidémiologie des maladies infectieuses à l'Imperial College de Londres, a déclaré que l'épidémie du coronavirus avait été sous-déclarée ou non détectée par un facteur de 10.

Il y a bien sûr, à juste titre mis en avant dans un article du New York Times, un facteur politique. Les responsables gouvernementaux de différentes provinces sont incités à sous-déclarer leur capacité à gérer les crises afin de «gagner le tournoi» et de gravir les échelons politiques. Cet article résumera cependant le facteur politique: nous soutenons que la rareté des ressources entraînera une sous-déclaration, et pire encore, une diminution apparente des nouveaux cas confirmés même lorsque le nombre augmente réellement.

Le nœud du problème est qu'il est impossible de tester tous les jours dans la ville. Ainsi, le nombre de cas confirmés dépend en grande partie du nombre de tests effectués, ainsi que des critères de test. Pour illustrer, supposons que sur une population de 100 personnes, 10 sont infectées. Si 10 tests sont effectués (un dixième de la population), avec des sujets tirés au hasard dans la population, les cas confirmés attendus seront de 0,67, soit 15 fois moins que la vérité.

Dans ce contexte simple, l'efficacité de l'identification de l'infectieux est affectée par deux paramètres: le nombre de tests en cours et la probabilité que l'infectieux soit testé par rapport au non infectieux (désigné ci-dessous par efficacité cible).

Nous discutons d'abord de ce dernier. L'augmentation de l'efficacité cible rapprochera le nombre de nouveaux cas confirmés de la vérité. Supposons que nous fixions le nombre de tests à 10, mais que les infectieux sont 10 fois plus susceptibles d'être testés, en raison de leurs symptômes ou de leurs liens étroits avec les cas déjà confirmés. Le nombre attendu de cas confirmés sera de 4 647, ce qui est toujours 2,15 fois inférieur à la vérité. Lorsque les infectieux sont infiniment plus susceptibles d'être testés, alors bien sûr, le nombre prévu sera de 10. Cela devrait être surprenant car si le gouvernement peut parfaitement identifier les infectieux et les tester en conséquence, il est évident qu'ils pourraient enregistrer tous les cas infectieux comme des cas confirmés.

Jusqu'à présent, les gouvernements effectuent des tests principalement sur la base de (l'un ou la combinaison de) deux critères: 1) la présence de symptômes et 2) des liens étroits avec les cas confirmés. Nous soutenons que le premier n'est pas efficace en termes d'efficacité cible. D'une part, étant donné que nous sommes dans la saison de la grippe, donc une grande proportion aurait des symptômes similaires à ceux des infectieux à coronavirus, il est plus difficile de localiser les maladies infectieuses en fonction de la présence de symptômes. D'autre part, il existe également des symptômes infectieux avec des symptômes légers et même aucun, en particulier dans les longues périodes d'incubation pouvant aller jusqu'à 26 jours. Les deux impliquent que l'efficacité cible est limitée.

Le test de citoyens ayant des liens étroits avec des cas confirmés, d'autre part, amène la discussion sur le premier paramètre du modèle car il est limité par la rareté des ressources / du personnel médical. À titre d'exemple du montant des ressources nécessaires, les autorités sanitaires sud-coréennes ont commencé le 27 février à tester plus de 210 000 membres du groupe religieux Shincheonji à Daegu. La rareté pourrait jouer un rôle dans la décision de l'Italie de ne pas tester les citoyens liés à des cas confirmés ou des voyageurs récents dans les zones de l'épidémie, sauf s'ils présentent des symptômes.

En plus d’induire une sous-estimation, la rareté pourrait également créer l’illusion que la flambée a ralenti même s’il ne l’a pas été. La raison en est qu'à mesure que de plus en plus de personnes sont testées et admises à l'hôpital, étant donné le montant fixe de ressources (personnel, appareils, lits, etc.), les ressources médicales deviennent plus rares. Cela entraînerait une diminution de la capacité à exécuter des tests, et donc un nombre inférieur de cas confirmés.

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