Covid-19 - Les indicateurs (suite). Un nouvel exemple à la loupe

Les chiffres communiqués par Santé Publique France sont le résultat d’un travail humain de traitement et de centralisation de données, qui dépend de diverses conjonctures. Ces chiffres ne sont pas le reflet fidèle et toujours fiable de la réalité. Il convient de s’en souvenir quand on les interprète.

Les chiffres communiqués par Santé Publique France sont le résultat d’un travail humain de traitement et de centralisation de données, qui dépend de diverses conjonctures. Ces chiffres ne sont donc pas le reflet fidèle et toujours fiable de la réalité. Il convient de s’en souvenir quand on les interprète.

En voici une illustration.

Si l’on étudie les données hospitalières fournies par Santé Publique France, issues de la base de données SI-VIC, on observe généralement un décalage de quelques jours entre la courbe des admissions à l’hôpital et la courbe des nouveaux décès. Ce qui est assez logique et compréhensible (Fig.1)

Fig.1 - Entrées à l'hôpital et décès. France - Moyenne glissante sur 7 jour. © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC Fig.1 - Entrées à l'hôpital et décès. France - Moyenne glissante sur 7 jour. © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC

On observe également que la courbe des admissions en réanimation et des admissions à l’hôpital sont très synchrones et à peu près semblables : si on divise le nombre d’hospitalisations par 6, on obtient à peu près le nombre d’hospitalisations. Ce n’est pas très étonnant non plus, et cela semble indiquer qu’environ une personne hospitalisée sur 6 est admise en réanimation ou en soins intensifs. (Fig.2)

Fig.2 - Entrées à l'hôpital et admissions en réanimation. France - Moyenne glissante sur 7 jour. © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC Fig.2 - Entrées à l'hôpital et admissions en réanimation. France - Moyenne glissante sur 7 jour. © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC

Une autre courbe a une évolution plus « personnelle » : le nombre de retours à domicile de personnes (guéries, pour la plupart.) Cette courbe-là est logiquement « en retard » par rapport aux admissions à l’hôpital, mais elle suit moins fidèlement son évolution que la courbe des décès. (Fig. 3)

Fig.3 - Entrées à l'hôpital et retours à domicile. France - Moyenne glissante sur 7 jour. © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC Fig.3 - Entrées à l'hôpital et retours à domicile. France - Moyenne glissante sur 7 jour. © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC

On pourrait penser que ces courbes donnent une représentation fidèle de l'évolution de ce qui se passe dans les hôpitaux français. Pour comprendre que ce n'est pas exactement le cas, il faut noter un point crucial : la base de données SI-VIC est alimentée par les services hospitaliers, et dans cette base de données, la date associée à chaque admission à l’hôpital, à chaque décès et à chaque retour à domicile est la date de saisie dans la base de données. Ce n’est donc pas toujours la date de l’événement en question. (C'est la date de l'événement s'il est saisi le jour-même dans SI-VIC.) Lorsque les services administratifs d’un établissement hospitalier prennent du retard dans la saisie des données, on peut avoir une sous-estimation de chacun de ces chiffres, et à l’inverse, si un rattrapage est effectué sur des données anciennes, apportées d’un coup à SI-VIC, on peut avoir une brusque et passagère surestimation des chiffres.

On l’a vu dans le passé sur des cas ponctuels spectaculaires, mais on le voit aussi chaque semaine : les admissions à l’hôpital ou en réanimation, les décès et les retours à domicile semblent diminuer chaque week end, en particulier le dimanche. Cela correspond sans doute en partie à la réalité du terrain : il y a moins d’activités hospitalières, et la décision de renvoyer un patient chez lui est moins souvent prise en week end qu’en semaine ; mais cela correspond aussi aux jours de repos de la plupart des personnes qui saisissent les données dans SI-VIC. En effet, les patients ne choisissent pas de mourir tel ou tel jour, et pourtant la courbe des décès présente un creux chaque week end. Sur les courbes, cela se traduit par des chutes le week end et l’impression d’un pic à chaque début de semaine — pic qui témoigne du rattrapage des données correspondant au week end.

Si l’on regarde la courbe des données quotidiennes, on observe donc une courbe en forme de dents (Fig.4).

Fig.4 - Données hospitalières. France - données quotidiennes © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC Fig.4 - Données hospitalières. France - données quotidiennes © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC

C’est pourquoi il est préférable, pour évaluer l’évolution de ces phénomènes (entr

ées en réanimation et à l’hôpital, décès et retours à domicile), de calculer les moyennes sur une semaine. Cela peut se faire sur chaque semaine civile (on attend les chiffres du dimanche pour obtenir la moyenne de la semaine) ou sur « 7 jours glissants » (on recalcule chaque jour la moyenne sur les 7 derniers jours.)

C’est sur la base de cette dernière option que les courbes suivantes sont établies.

Ces courbes réagissent de façon moins sensible aux décalages de chaque week-end, mais elles permettent de repérer des épisodes importants de retard de saisie et de rattrapage massif de données anciennes.

En effet, lorsqu’on observe une synchronicité entre des évolutions de la courbe de décès avec celle des admissions ou avec la courbe de retours à domicile, cela est le signe probable d’une évolution de la saisie des données, et non pas de la réalité du terrain hospitalier.

On en a vu quelques exemples dans le passé. Par exemple, le 18 septembre 2020, on a vu une soudaine hausse à la fois du nombre de décès et du nombre de retours à domicile. Elle est visible sur les courbes nationale en moyenne glissante (Fig.5) et on la repère, quoique moins facilement, sur la courbe des données quotidiennes (Fig.6). Santé Publique France a publié un « point d’attention » pour prévenir qu’un établissement hospitalier, en Essonne, avait saisi des données anciennes, et que c’est de là que venait la soudaine hausse. En effet, environ 240 dossiers médicaux ont été saisis ce jour-là, c’est à dire 240 hospitalisations, 76 décès datant d’avant août, et 164 retours à domicile. On les voit très nettement sur la courbe des données hospitalières de l’Essonne (Fig.7), mais il peut être fastidieux de vérifier chaque jour les courbes de chaque département.

Fig.5 - Données hospitalières. France - Moyenne glissante sur 7 jours © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC Fig.5 - Données hospitalières. France - Moyenne glissante sur 7 jours © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC

Fig.6 - Données hospitalières. France - données quotidiennes © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC Fig.6 - Données hospitalières. France - données quotidiennes © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC

 

Fig.7 - Données hospitalières - Essone - Moyenne glissante sur 7 jours © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC Fig.7 - Données hospitalières - Essone - Moyenne glissante sur 7 jours © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC

 

Revenons à la courbe nationale sur 7 jours glissants (Fig.5). On constate que 76 décès saisis en retard dans la base de données ont pu donner l’impression d’une hausse soudaine du nombre de décès survenus en France. Il se trouve que ces 76 décès ont été saisis dans un même hôpital ; mais si 76 hôpitaux de divers départements avaient saisi en retard chacun un décès, la courbe nationale des décès aurait connu la même "fausse" hausse ; pourtant, avec un ou deux décès de plus que la réalité, on n’aurait rien décelé d’anormal au niveau départemental.

N’a-t-on pas justement assisté, à l’occasion des congés de Noël, à une série de fausses baisses et de fausses hausses de cette nature ?

On peut en tout cas en former l’hypothèse : des synchronicités très nettes sont observables sur les courbes des décès, des hospitalisations et des retours à domicile. On les observe aussi bien à la baisse (le 24 décembre et le 11 janvier, par exemple) qu’à la hausse (du 7 au 10 janvier) (Fig.8).

Fig.8 - Données hospitalières. France - Moyenne glissante sur 7 jours © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC Fig.8 - Données hospitalières. France - Moyenne glissante sur 7 jours © Enzo Lolo, d'après les données SI-VIC

Si une baisse sensible du nombre de décès avait eu lieu le 24 décembre, elle aurait vraisemblablement été précédée par une baisse du nombre des entrées en réanimation et à l’hôpital quelques jours plus tôt. Cela n’a pas été le cas. Et la baisse concomitante des retours à domicile et des admissions à l’hôpital renforce l’impression d’une baisse des saisies de données dans SI-VIC.

Le fait que du personnel, dans les divers hôpitaux de France ait pris quelques jours de congés pendant les semaines entourant le Nouvel An, et que cela ait généré du retard sur une partie du travail de saisie des données à peu près au même moment dans plusieurs hôpitaux, est une hypothèse bien plausible, qui suffit à expliquer cette baisse simultanée de tous les indicateurs issus de SI-VIC.

De la même façon, le retour de congés d’une partie du personnel début janvier est l’explication la plus plausible à la hausse simultanée des 4 courbes du 7 au 10 janvier.

Quelle a été l’évolution réelle de la mortalité hospitalière due au Covid-19 entre le 20 décembre et le 10 janvier ? On ne le saura sans doute pas.

Espérons toutefois que personne ne se basera sur une apparente hausse depuis le 7 janvier pour prendre des mesures politiques. Il serait ironique que le retour des congés de Noël d’une partie du personnel hospitalier en charge de la saisie de données informatiques soit la cause d’un nouveau confinement...

Le Club est l'espace de libre expression des abonnés de Mediapart. Ses contenus n'engagent pas la rédaction.