Un confinement douloureux justifié par des chiffres faux. LHK

Le rythme de la pandémie de coronavirus en cours a créé une situation inhabituelle pour la recherche universitaire. Des modèles d’épidémiologie, qui étaient auparavant développés sur plusieurs années et utilisés pour prévoir des scénarios hypothétiques qui se sont rarement vérifiés, sont maintenant déployés et testés en temps réel.

Malheureusement, les résultats ne sont pas beaux.

La semaine dernière, j’ai examiné certains des problèmes qui affectent les modèles d’épidémiologie les plus importants pour COVID-19, en particulier le modèle Imperial College-London (ICL) qui a popularisé un nombre de morts prévu de 2,2 millions pour les États-Unis.

Même si ce modèle a décrit une variété de scénarios avec des coûts humains moindres, ses affirmations alarmistes ont fait la une des journaux et des oreilles des politiciens. La projection apocalyptique de l’ICL a joué un rôle de premier plan pour convaincre le président Trump de soutenir les directives de distanciation sociale derrière la plupart des politiques de verrouillage au niveau de l’État.

Son auteur principal, Neil Ferguson, faisait également partie du groupe consultatif qui a convaincu le Premier ministre britannique Boris Johnson d’abandonner une stratégie antérieure d ‘«immunité collective» pour l’atténuation des virus, et d’adopter un verrouillage pour éviter les 510 000 décès prévus au Royaume-Uni.

Bien que le document principal du modèle ICL soit sorti depuis plus d’un mois, une série étrange de faux pas continue d’entraver l’examen externe de ses affirmations prédictives. Dans une rupture inhabituelle avec les conventions d’examen par les pairs, l’équipe ICL a retardé la publication du code source de leur modèle pendant plus d’un mois après leurs prédictions. Ils ont finalement publié leur code le 27 avril 2020 via le site Web populaire de partage de données et de code GitHub, mais avec la mise en garde inhabituelle que ses «fichiers de paramètres sont fournis à titre d’exemple uniquement et ne reflètent pas nécessairement les exécutions utilisées dans les articles publiés». https://github.com/mrc-ide/covid-sim/tree/master/data

En d’autres termes, ils ont publié un fichier générique fortement réorganisé qui permettrait à d’autres d’exécuter leur propre version du modèle COVID. Ils ne semblent pas avoir publié la version réelle qu’ils ont publiée dans le document du 16 mars qui a façonné les politiques des gouvernements américain et britannique, ou les résultats qui sont venus de ce modèle (une distinction qui a été immédiatement remarquée par d’autres utilisateurs de GitHub, ce qui a incité à de nouveaux appels pour libérer le code d’origine). https://github.com/mrc-ide/covid-sim/issues/144

Au moment de la rédaction de ce document, les données nécessaires pour examiner minutieusement le modèle et les résultats du document ICL du 16 mars restent insaisissables. Il peut cependant y avoir une autre façon de voir comment les projections COVID du modèle ICL fonctionnent sous pression.

Fin mars et début avril, une grande partie de l’attention mondiale s’est tournée vers le cas de la Suède après que son gouvernement a rompu avec les politiques de verrouillage mises en œuvre par la plupart des autres gouvernements des pays développés. La Suède a été très tôt félicitée pour avoir ouvert ses restaurants et ses entreprises – bien que conformément à des directives de distanciation sociale modérée – dans le but de renforcer l’immunité collective plutôt que de retarder la maladie jusqu’à ce qu’un vaccin soit développé. Pourtant, à la mi-avril, sa stratégie alternative a fait l’objet de nombreuses critiques de la part des épidémiologistes , des experts et même du président Trump, qui a imputé une légère hausse des décès liés au COVID en Suède à son incapacité à imposer une politique de verrouillage similaire au reste de l’Europe.

Les derniers chiffres de la Suède contiennent plusieurs indices selon lesquels elle a «aplati la courbe» et son taux de mortalité par habitant est conforme ou inférieur à celui de la plupart des autres pays d’Europe occidentale bien qu’il soit également plus élevé que ses voisins le Danemark et la Norvège. Il faudra probablement plusieurs mois avant que nous puissions dire avec certitude comment la stratégie de la Suède s’est déroulée, mais au moins à ce jour, les échecs prévus il y a deux semaines ne se sont pas réalisés. https://eu.usatoday.com/story/news/world/2020/04/28/coronavirus-covid-19-sweden-anders-tegnell-herd-immunity/3031536001/

C’est là qu’une touche intéressante au modèle ICL entre en jeu.

Bien qu’ICL n’ait publié que des scénarios et des prévisions associées pour le Royaume-Uni et les États-Unis, son modèle est théoriquement adaptable à n’importe quel pays en modifiant les données pour refléter sa population, sa démographie et la date à laquelle ses politiques spécifiques sont entrées en vigueur.

Début avril, au plus fort de la réaction de la communauté universitaire contre la stratégie du gouvernement suédois, un groupe de chercheurs de l’Université d’Uppsala a tenté de le faire. Ils ont publié un modèle épidémiologique pour la Suède qui a adapté le modèle ICL COVID-19 de Ferguson et ses collègues, et ont tenté de projeter les effets de la réponse unique de la Suède sur la capacité hospitalière et le nombre total de décès.

La présentation de l’équipe d’Uppsala semble suivre de près l’approche ICL. Ils ont présenté une projection pour une réponse «non atténuée» (également connu sous le nom de scénario «ne rien faire» dans le document ICL), puis ont modélisé les effets prévus d’une variété d’interventions politiques. Il s’agissait notamment de maintenir le cap sur l’approche alternative du gouvernement consistant à rester ouvert avec des directives de distanciation sociale plus douces, ainsi qu’à mettre en œuvre divers degrés de verrouillage.

Le modèle a également souligné sa propre urgence. La Suède devra immédiatement adopter une politique de verrouillage similaire au reste de l’Europe si elle veut éviter une catastrophe. Comme les auteurs l’ont expliqué, selon des estimations «prudentes» utilisant leur modèle, «la stratégie suédoise actuelle de santé publique entraînera une charge de soins intensifs de pointe en mai qui dépassera de plus de 40 fois la capacité pré-pandémique, avec une mortalité médiane de 96 000 (IC 95% 52 000 à 183 000) »en cours de réalisation fin juin.

Les scénarios d’atténuation proposés, qui suivaient des stratégies de verrouillage similaires à celles recommandées dans le document ICL et adoptées ailleurs en Europe, étaient « prévus pour réduire la mortalité d’environ trois fois » tout en évitant une défaillance catastrophique du système de santé suédois.

Les auteurs de l’article ont exprimé leurs préoccupations sincères quant à la limitation des dommages causés par une maladie véritablement horrible, et ils ont publié leur étude dans l’espoir qu’elle éclairerait mieux la réponse politique. Ses prédictions ont déjà échoué – et ont échoué.

Le modèle suédois a présenté ses taux de décès et d’hospitalisation prévus pour des scénarios politiques concurrents dans une série de graphiques. Selon leurs projections (indiquées ci-dessous en bleu), la réponse du gouvernement suédois actuel – si elle était autorisée à continuer – ferait 40000 décès peu après le 1er mai 2020 et continuerait de grimper à près de 100000 décès en juin.

La plus sévère des stratégies de verrouillage envisagées était censée réduire ce nombre entre 10 et 20 000 d’ici le 1er mai tout en préservant la capacité hospitalière – à condition que le gouvernement suédois change de cap le 10 avril et impose une politique similaire au reste de l’Europe . Dans son scénario le plus optimiste, le modèle prévoyait que ce changement ramènerait le nombre total de décès de 96 000 à moins de 30 000 d’ici la fin de juin.

Alors, comment fonctionne la projection du modèle? Le gouvernement suédois a maintenu le cap avec sa stratégie d’atténuation plus douce. Au 29 avril, le nombre de morts en Suède à cause de COVID-19 était de 2 462 , et ses hôpitaux étaient loin de l’effondrement prévu.

Bien que seul le temps nous dira comment les stratégies comparatives continuent de tenir le coup, ces premiers résultats ne parlent pas bien de l’exactitude des prédictions construites autour du modèle ICL. En supposant que les modélisateurs suédois ont correctement adapté l’approche ICL (et l’annexe de données qui l’accompagne semble le faire, en tirant ses paramètres déclarés directement du travail de Ferguson), l’échec de ses prédictions semble suggérer que ses hypothèses sous-jacentes sur l’efficacité de politiques de verrouillage spécifiques sont complètement infondées.

Au moins dans cette adaptation suédoise de l’approche ICL, les avantages supposés d’une politique de verrouillage plus sévère semblent avoir été considérablement exagérés. Les risques présumés d’une évolution plus douce adoptée par le gouvernement suédois semblent avoir été également gonflés. Et le bilan global des morts du scénario de base «ne rien faire» semble avoir peu de fondement en réalité.

Ce que cette constatation nous apprend sur les projections ICL pour les États-Unis et le Royaume-Uni nécessitera des données et une transparence de code supplémentaires de la part de Ferguson et des autres architectes du modèle d’origine. Mais l’adaptation suédoise dresse un tableau décevant de sa capacité de prédiction, d’autant plus que ces prédictions ont constitué la base principale des réponses politiques des États-Unis et du Royaume-Uni.

Le code source du modèle épidémiologique qui a décidé du confinement de la France révèle de graves failles. Covidinfos.net