Les modèles se sont également trompés sur la réouverture – AIER

La plupart des États-Unis ont entamé une réouverture tiède après les verrouillages COVID à la mi-mai. Bien que le processus de réouverture ait avancé à travers une succession interminable de phases bureaucratiques, la majeure partie du pays restant soumis à divers degrés de restriction à la mi-juillet, le processus de réouverture est resté sous les critiques soutenues des médias et d'un segment de la profession d'épidémiologie depuis la moment où il a commencé.

De retour le 24 maie l'équipe d'épidémiologie de l'Imperial College de Londres (ICL) a publié une étude qui a élargi son modèle COVID-19 désormais célèbre. Donald Trump et le Premier ministre britannique Boris Johnson ont tous deux cité les projections apocalyptiques de ce rapport et de son auteur principal Neil Ferguson en mars pour justifier leurs décisions de tout verrouiller.

Le document de suivi de l'ICL de mai a tenté de modéliser les effets de la réouverture dans 5 États américains: New York, Massachusetts, Californie, Washington et Floride. Dans les cinq cas, l'équipe de l'Imperial College a prédit un rebond agressif des décès dus au COVID-19, même dans le cadre de l'assouplissement le plus modeste des politiques et des pratiques de maintien au domicile.

Pour illustrer ce schéma, l'équipe ICL a présenté trois scénarios basés sur le changement attendu de la mobilité humaine dans chaque état après la levée des restrictions de verrouillage. Le premier scénario a maintenu les verrouillages en place, en supposant que la mobilité resterait constante à son taux après verrouillage sévèrement réduit. Dans les deux autres scénarios, l'équipe ICL a supposé une augmentation de la mobilité de 20% et 40% correspondant au processus de réouverture.

Dans ces deux scénarios de réouverture, le modèle décrivait un rebond catastrophique des décès dus au COVID-19. Comme le dit l'équipe ICL elle-même, leur modèle «illustre (s) les conséquences potentielles de l'augmentation de la mobilité au sein de la population générale: dans presque tous les cas, après 8 semaines, un retour de 40% au niveau de référence (mobilité) conduit à une épidémie plus grande que la vague actuelle. » Les médias à l’époque ont présenté les terribles avertissements de l’étude comme des raisons de bloquer le processus de réouverture – même à son rythme lent de retards et de prolongations récurrents de 2 semaines.

Plus de 8 semaines se sont écoulées depuis la publication des avertissements de l'équipe ICL contre la réouverture, ce qui signifie que nous pouvons maintenant voir comment leur modèle a fonctionné.

Comme avec d'autres exemples de modélisation ICL COVID, leur tentative de prédire les effets d'une réouverture américaine ne peut être décrite que comme un échec scientifique embarrassant.

L'image ci-dessous montre les trois scénarios modélisés à partir de mai, tels que décrits dans le rapport ICL pour les cinq États considérés. Notez que même dans le scénario de «mobilité constante» de rester sous verrouillage, leur modèle prédit une augmentation des décès par COVID pour tous les États sauf New York, qui avait déjà atteint un sommet. Dans les scénarios de réouverture où la mobilité augmentait respectivement de 20% et 40% par rapport à son état de verrouillage, les cinq États devraient entrer en territoire apocalyptique d'ici la mi-juillet. Dans le scénario de 40%, cela impliquait même des limites supérieures de plus de 4 000 décès par jour (les bandes représentent l'intervalle de confiance à 95%). Le Massachusetts et New York, deux des États les plus durement touchés par la première vague de mars et avril, égaleraient ou dépasseraient facilement leurs précédents records de décès quotidiens COVID-19.

Pour voir comment ces prédictions ont tenu bon, j'ai indiqué les totaux de décès quotidiens pour chaque État pour le 20 juillete avec un petit point rouge sur les graphiques ci-dessus. Comme vous pouvez le constater, les totaux réels sont inférieurs aux prédictions du modèle ICL dans chaque scénario. Dans le Massachusetts, les totaux quotidiens actuels des décès tombent même en dessous de la limite inférieure des projections du modèle ICL pour ses scénarios d'augmentation de mobilité de 20% et 40%.

Les cas et les décès de coronavirus ont augmenté dans deux des États modèles, la Floride et la Californie. À partir de la semaine du 20 juillete, les deux font en moyenne entre 100 et 150 décès par jour. Pourtant, même avec ce pic de «deuxième vague», la Floride et la Californie ne montrent qu'environ un dixième des décès prévus que les modélisateurs de l'Imperial College avaient prédit pour cette période en mai.

À New York, Washington et Massachusetts, le nombre quotidien de décès est tombé à deux chiffres et reste une infime fraction des prévisions de la LCI pour la mi-juillet.

Bien que les cinq États restent soumis à des restrictions COVID-19 à des degrés divers, même une réouverture partielle a augmenté la mobilité à des niveaux qui correspondent ou dépassent les scénarios modélisés de l'ICL. Les principaux indicateurs de mobilité de Google pour le Massachusetts sont décrits ci-dessous à titre de référence et montrent une nette tendance à la hausse depuis l'époque des prévisions de l'ICL à la mi-mai.

Ces tendances confirment que les tendances de mobilité aux États-Unis augmentent à mesure que les restrictions de verrouillage sont lentement levées et que la société se dirige vers la réouverture. Ils montrent donc que le modèle ICL a correctement anticipé un effet de relâchement des verrouillages.

Dans le même temps, cependant, le modèle ICL surestimait gravement la mortalité projetée associée à la réouverture dans les cinq États. Les données réelles ne correspondent à aucun de leurs scénarios, y compris la plus large des trois prévisions de réouverture. Les États qui ont atteint un sommet en mars et avril ne montrent aucun signe de résurgence, sans parler de la résurgence prévue qui dépasserait la première vague. Et les États qui subissent des poussées ultérieures sont toujours bien en deçà des prévisions de l’équipe de la LCI – tellement en deçà qu’ils s’inscrivent à peine sur les graphiques.

Comme avec d'autres prédictions de l'équipe ICL, l'article de mai a probablement échoué en raison d'une erreur fondamentale dans son code sous-jacent. Ces modèles ICL défectueux partent d'une hypothèse non prouvée, à savoir que les verrouillages sont efficaces pour lutter contre le coronavirus. Les modèles sont donc automatiquement calibrés pour produire une forte augmentation des décès après la suppression des verrouillages ou tout mouvement vers la réouverture.

Cependant, comme nous le voyons maintenant dans les données réelles, cette hypothèse est largement exagérée. En conséquence, la capacité prédictive de la modélisation d’épidémiologie COVID de l’Imperial College n’est guère plus qu’un exercice d’astrologie statistique.

Phillip W. Magness

Phil Magness

Phil Magness est chercheur principal à l'American Institute for Economic Research.

Il est l'auteur de nombreux ouvrages sur l'histoire économique, la fiscalité, les inégalités économiques, l'histoire de l'esclavage et la politique éducative aux États-Unis.

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