Les confinements de jeunes entraînent plus de décès dus à Covid-19 – AIER

Covid-19 a donné une mauvaise réputation aux modèles scientifiques. Les prédictions de ces modèles sont terriblement fausses. Le problème n'était pas avec la modélisation; le problème était plutôt le mauvais choix des paramètres du modèle. On peut obtenir n'importe quel résultat de mortalité allant de zéro à 100% selon les choix faits pour les paramètres du modèle. Les ordures entrent dans les ordures.

Plutôt que d'assimiler les prévisions des déchets à la «science», nous devrions utiliser des données scientifiques pour développer des modèles utiles des mécanismes de transmission du virus.

Figure 1: Mortalité aux États-Unis par groupe d'âge. Les données proviennent du CDC1 au 19 septembre 2020. Les taux de mortalité sont des décès par million d'habitants.

L'âge compte

La figure 1 illustre pourquoi les dénombrements de cas sont de mauvais prédicteurs de la mortalité. Le décompte des cas ne peut prédire la mortalité que si la composition par âge des personnes testées reste constante dans le temps. Le suivi du nombre de cas à la suite de changements de politique qui affectent les jeunes aura peu ou pas de valeur prédictive de la mortalité. Si nous voulons comprendre la mortalité, nous sommes obligés de surveiller la mortalité.

Suède: restriction volontaire plutôt que verrouillage

Figure 2: Mortalité en Suède Moyenne mobile sur 7 jours. Les données proviennent de Worldometer2 au 19 septembre 2020. Les taux de mortalité sont des décès par jour par million d'habitants.

Contrairement à ce que certains ont publié, la Suède n'a pas «laissé tomber». Il a interdit les rassemblements de plus de 50 personnes pendant un certain temps. Sinon, la Suède a conseillé aux gens de se distancer socialement et d'utiliser des masques, mais elle n'avait aucune restriction obligatoire. La Suède n'a pas fermé ses écoles ni ses bars. La Suède a conseillé aux personnes âgées de faire preuve d'une plus grande prudence, mais elle a laissé les décisions individuelles aux personnes concernées par ces décisions.

De plus, les résultats en Suède n'étaient pas une catastrophe. Au 10 octobre, la mortalité totale due à Covid-19 était de 583 décès par million d'habitants. Ce taux de mortalité se compare favorablement aux pays qui ont utilisé des verrouillages aveugles, notamment les États-Unis (660), l'Espagne (704), le Royaume-Uni (628), l'Italie (597) et la Belgique (875). La Suède fournit un groupe de contrôle par lequel nous pouvons comprendre la dynamique de la mortalité de Covid-19.

Les ingénieurs verront immédiatement la similitude entre la figure 1 et la réponse impulsionnelle d'un condensateur se déchargeant à la terre à travers une résistance ou un réservoir d'eau déchargeant de l'eau à travers un tuyau vers les maisons au niveau de la mer. La dynamique de tels réseaux est décrite par des équations différentielles linéaires du premier ordre qui peuvent être résolues exactement. La solution est une décroissance exponentielle d'une valeur initiale vers zéro au fil du temps.

La valeur initiale est déterminée par la quantité de charge initiale sur le condensateur ou le volume d'eau initialement dans le réservoir. Le taux de décroissance exponentielle est déterminé par une constante de temps, mais le taux de décroissance est proportionnel à la quantité restant à décroître. Pour le système de mortalité Covid-19, ce résultat serait atteint par l'exposition rapide d'un nombre initial de personnes vulnérables à la mort suivie d'une probabilité fixe de décès chaque jour des cas restants qui n'étaient ni décédés ni résolus. Nous pouvons maintenant envisager différents types de changements dans ce système et prédire comment le système réagirait à ces changements.

New York: augmentation du volume d'eau dans le réservoir

Il y a plusieurs étapes nécessaires pour que Covid-19 entraîne la mortalité. Une personne doit être exposée au virus. Une personne exposée doit tomber malade en ne tuant pas immédiatement le virus. Une personne malade doit mourir en perdant la bataille entre les défenses de l'hôte et la réplication du virus. La figure 1 montre que l'exposition d'une personne âgée est beaucoup plus susceptible d'entraîner la mort que l'exposition d'un jeune. Quels processus sont susceptibles de modifier le pic de la courbe illustrée à la figure 2?

Considérons les processus qui modifient la transmission du virus d'une personne âgée à une autre personne âgée. Les personnes âgées sont rassemblées dans des institutions telles que les maisons de retraite. Le nombre total de personnes âgées peut être divisé en plusieurs petits groupes ou en quelques grands groupes. Un petit nombre de grands groupes signifie que chaque entrée de virus provenant de l'extérieur du groupe dans le groupe affecte un plus grand nombre de personnes âgées.

Figure 3: Mortalité de New York et de la Suède par date. Les données proviennent de Worldometer2 au 19 septembre 2020. Les taux de mortalité sont des décès par jour par million d'habitants.

Le 25 mars 2020, le gouverneur Cuomo a ordonné aux maisons de soins infirmiers de New York d'accepter les patients des hôpitaux avec des tests positifs pour le virus Covid-19. L'intention probable de cette ordonnance était de libérer des lits d'hôpital pour les nouveaux patients atteints de Covid-19, mais les conséquences involontaires de cette ordonnance sont illustrées dans la figure 3. La figure 3 montre que, par rapport à la Suède, New York avait un pic beaucoup plus élevé, un temps de montée presque identique et un modèle similaire de décroissance du pic vers zéro. L'ordonnance de la maison de retraite a augmenté le volume d'eau dans le réservoir ou la quantité de charge sur le condensateur. Plus de patients âgés en maison de retraite ont été exposés au virus qu'il ne l'aurait été autrement. Une fois révélés, les verrouillages ultérieurs des jeunes par la fermeture des écoles et la fermeture des bars n'ont eu aucun effet sur la courbe de mortalité.

Aplatir la courbe

En mars 2020, on craignait que les hospitalisations dues à Covid-19 ne submergent le système de santé. L'objectif déclaré des verrouillages aveugles était «d'aplatir la courbe». Que signifie «aplatir la courbe»? Pour une distribution normale, l'aplatissement de la courbe signifie un écart type plus important. Cela produit un pic plus bas, une plus grande distance entre la moyenne et un écart-type et aucun changement dans l'aire sous la courbe. Les conséquences de «l'aplatissement de la courbe» dépendent des types d'interactions sociales perturbées. On peut classer les interactions en trois types: les interactions entre les personnes âgées; interactions entre les jeunes; et les interactions entre les jeunes et les personnes âgées. La fermeture de l'entrée des patients positifs pour Covid-19 dans les maisons de soins infirmiers diminue les interactions chez les personnes âgées avec peu d'effet sur les deux autres types d'interaction. Comme le montre l'exemple de New York illustré à la figure 3, la minimisation de ce type d'interaction aurait des résultats favorables.

La fermeture des écoles primaires diminue les interactions entre les jeunes avec peu d'effet sur les deux autres types d'interaction. Quel est le résultat attendu de la diminution de ce type d'interaction? La transmission du virus des jeunes aux personnes âgées nécessite la transmission du virus aux jeunes interagissant avec les personnes âgées. Ce type de transmission peut être réduit par l'une des deux méthodes suivantes: l'immunité collective ou le blocage des interactions entre les jeunes et les personnes âgées.

Les verrouillages aveugles des jeunes réduisent la transmission à ces jeunes qui interagiront avec les personnes âgées, mais ces verrouillages retardent également l'immunité collective. Plutôt qu'une réponse impulsionnelle, nous nous attendrons à une réponse impulsionnelle avec une surface égale sous l'impulsion et sous l'impulsion. L'impulsion a une amplitude de crête inférieure et une durée plus longue.

Pour simplifier la visualisation, une impulsion peut être considérée comme courte si la courbe de mortalité continue de grimper après l'arrêt de l'impulsion en raison de la période d'incubation. La réponse du système à ces courtes impulsions sera similaire à la réponse impulsionnelle en forme, mais la réponse du système aura un taux de montée plus lent, un pic retardé, une amplitude de pic plus faible, mais une surface égale sous la courbe.

Figure 4: Mortalité de l'Illinois et de la Suède par date. Les données proviennent de Worldometer2 au 8 octobre 2020. Les taux de mortalité sont des décès par jour par million d'habitants.

L'Illinois a commencé un verrouillage sans discrimination le 19 mars 2020. On peut voir un taux d'ascension plus lent, un pic plus bas et un pic retardé par rapport à la Suède. Au 10 octobre, la mortalité totale de Covid-19 était de 725 par million d'habitants dans l'Illinois, contre 583 en Suède. Au mieux, l'aplatissement de la courbe ne peut aboutir qu'à des résultats égaux aux actions volontaires.

Les confinements des jeunes augmentent les décès plutôt que les préviennent

Le 1er avril 2020, le Dr Anthony Fauci a indiqué que les verrouillages devraient se poursuivre jusqu'à ce qu'il n'y ait aucun nouveau cas. Cette politique indiquait une stratégie dont le but était l'éradication du virus par le verrouillage. L'hypothèse selon laquelle le virus pourrait être éradiqué était fausse. Alors que des particules virales individuelles peuvent certainement être tuées, le virus Covid-19 ne peut pas être éradiqué. Si le virus pouvait être éradiqué, l'Australie aurait déjà réussi son verrouillage brutal.

Toutes les données scientifiques, par opposition aux vœux pieux issus des modèles Garbage In Garbage Out, indiquent que le virus est là pour toujours – un peu comme la grippe. Étant donné que le virus finira par se propager à l'ensemble de la population jeune et économiquement active, le verrouillage des jeunes ne peut pas permettre de réduire la mortalité par rapport à l'action volontaire.

La figure 4 donne un aperçu de l'explication. La courbe de la Suède est tombée à une mortalité essentiellement nulle. La courbe de l'Illinois ne l'a pas fait. La raison est la réponse attendue du système à une longue impulsion. Une longue impulsion est celle où la courbe de mortalité a atteint un pic et a commencé à diminuer avant la fin de l'impulsion.

Le pool de patients qui peuvent mourir de Covid est déterminé par l'équilibre entre deux processus. Les patients entrent dans la piscine en étant exposés au virus. Les patients quittent le pool par résolution de cas. Une fois qu'un patient meurt ou se rétablit, ce patient n'est plus à risque de mort. Il existe un taux de déclin naturel proportionnel au nombre de patients du pool à risque de décès. Le taux de déclin naturel est la base de la décroissance exponentielle vers zéro décès.

Cependant, tant que le pouls continue, l'entrée de nouveaux patients par exposition crée un biais positif pour la désintégration; la décroissance est une asymptote vers un nombre positif plutôt qu'une décroissance vers zéro. Au fur et à mesure que l'impulsion s'allonge, la réponse du système ressemble davantage à la réponse échelonnée qu'à la réponse impulsionnelle.

Dans la figure 4, vers le 1er juillet 2020, la courbe de l'Illinois a atteint son plateau tandis que la courbe de la Suède a continué de baisser. L'Illinois continue d'accumuler des morts et continuera de le faire jusqu'à ce que le pouls s'arrête. Le pouls ne s'arrêtera pas tant qu'il n'y aura plus de jeunes pour propager le virus en raison de l'immunité collective. Le retard de l'immunité collective prolonge le plateau de la mort.

La seule façon d'obtenir des résultats supérieurs grâce à une décision gouvernementale est une politique imposant une réduction des interactions entre les personnes âgées ou la transmission des groupes jeunes aux groupes âgés. Les confinements des jeunes ne peuvent pas sauver des vies. Le Texas est un exemple où la politique a été omniprésente, mais les résultats sont tout à fait cohérents avec la réponse attendue du système.

Figure 5: Mortalité du Texas et de la Suède. Les données proviennent de Worldometer2 au 8 octobre 2020. Les taux de mortalité sont des décès par jour par million d'habitants.

Le verrouillage du Texas a commencé le 19 mars 2020. Il était suffisamment dur pour avoir un effet significatif. La courbe du Texas avait un taux d'ascension plus lent, un pic local retardé (vers le 10 mai) et un pic beaucoup plus bas que la courbe de la Suède. Le 15 mai, les médias traditionnels qualifiaient l'expérience suédoise d'échec. A noter qu'au 3 juin, la courbe texane avait atteint un plateau.

La phase 3 de la réouverture au Texas a commencé le 3 juin. Avec un court délai compatible avec l'incubation du virus et la durée de la maladie, la courbe du Texas a commencé à grimper très rapidement. À noter que le taux d'ascension était inférieur à celui de la Suède, que le délai avant le pic des décès était retardé par rapport à la Suède et que l'amplitude du pic était un peu inférieure à celle de la Suède.

Cependant, le 15 août, le Texas atteignait un pic de mortalité tandis que la pandémie avait essentiellement pris fin en Suède. La Suède n'a jamais fermé ses écoles. Le Texas a eu un débat féroce sur la réouverture des écoles. La Suède n'a jamais fermé ses entreprises. De nombreuses entreprises au Texas sont toujours fermées et ne rouvriront jamais. Le Texas n'est toujours pas ouvert. La courbe texane n'a pas baissé jusqu'à zéro mais semble se rapprocher d'un plateau significatif d'environ 3 décès par jour par million d'habitants. Ces morts s'accumulent. Le 10 octobre 2020, la mortalité au Texas (586) a dépassé celle de la Suède (583).

Et le Danemark?

Figure 6: Mortalité du Danemark et de la Suède. Les données proviennent de Worldometer2 au 10 octobre 2020. Les taux de mortalité sont des décès par jour par million d'habitants.

Une réponse courante aux arguments favorables au laissez-faire est: «Et le Danemark?» La figure 6 montre les données de mortalité pour la Suède et le Danemark. Le Danemark a commencé un verrouillage le 11 mars 2020. Début avril, le Danemark a rouvert ses écoles. Début mai, le Danemark a commencé à rouvrir des entreprises. Les soi-disant experts ont réprimandé le Danemark pour sa réouverture trop tôt, mais les prévisions de catastrophe ne se sont jamais concrétisées.

La vie est pratiquement revenue à la normale au Danemark. La figure 6 montre que les résultats supérieurs au Danemark ne peuvent pas être attribués au verrouillage des jeunes. Notez que le pic de mortalité au Danemark est survenu plus tôt que le pic en Suède. Le Danemark a exposé un plus petit groupe de personnes âgées vulnérables dans un laps de temps plus court que la Suède.

Le taux de mortalité supérieur au Danemark indique que le Danemark a fait un meilleur travail que la Suède pour protéger ses personnes âgées vulnérables, mais rien n’indique que le succès du Danemark soit dû à la fermeture de ses écoles ou de ses entreprises. Si le verrouillage des jeunes était responsable du succès du Danemark, les résultats de la réouverture au Danemark auraient été les mêmes que partout ailleurs dans le monde.

Conclusion

Pour paraphraser Kyle Reese de Le Terminator: « Ecoutez. Comprendre. Ce virus est là-bas. On ne peut pas le raisonner. Il ne peut pas être négocié. Il ne ressent ni pitié ni remords et ne s’arrêtera absolument pas. Déjà. Jusqu'à ce que l'immunité du troupeau soit atteinte.

Le verrouillage des jeunes ne fonctionnera pas, quel que soit le nombre de soi-disant experts affirment le contraire.

Quel est le meilleur équilibre entre prudence et aller de l'avant? Chaque personne a une situation unique. Aucun politicien ne comprend mieux que vous vos risques et vos avantages. Aucune autorité centrale ne dispose des informations nécessaires pour prendre la meilleure décision pour votre situation individuelle. «Écoutez les experts. Suivez la science.  » C'est une erreur logique autrement connue sous le nom d'appel à l'autorité.

Un argument ou une décision repose sur son mérite plutôt que sur le prestige de la personne qui l’articule. Le rôle propre des experts dans une société libre est de donner des conseils en expliquant les options plutôt que d'imposer des décisions à des personnes libres.

Les références:

  1. https://www.cdc.gov/nchs/nvss/vsrr/covid_weekly/index.htm
  2. https://www.worldometer.info/coronavirus/

Gilbert G. Berdine, M.D

Gilbert Berdine est professeur agrégé de médecine interne au Texas Tech University Health Sciences Center (TTUHSC) et faculté affiliée au Free Market Institute.

Le Dr Berdine a obtenu son B.S. Diplômé en chimie et sciences de la vie du Massachusetts Institute of Technology de Boston et son doctorat en médecine de la Harvard University School of Medicine de Boston. Il a terminé sa résidence en médecine interne et sa bourse en maladies pulmonaires à l’hôpital Peter Bent Brigham (maintenant appelé Brigham and Women’s Hospital) à Boston.

Soyez informé des nouveaux articles de Gilbert G. Berdine, M.D et AIER.

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *