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Covid-19 | Des données et des comparaisons territoriales à prendre avec des pincettes

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Le Covid-19 : des données et des comparaisons territoriales à prendre avec des pincettes

Depuis le début de la crise du Coronavirus, on assiste à une valse de chiffres, de cartes et de comparaisons en tout genre. Comme toute donnée statistique, ces clés de compréhension de la propagation du virus ont une signification qui doit être expliquée et contextualisée pour éviter toute mauvaise interprétation.

 

 

4 chiffres reviennent quotidiennement :

 

1 - Le nombre de cas confirmés

Il correspond au nombre de personnes testées positives au Covid-19. Par conséquent, il dépend de la stratégie de dépistage employée par les autorités compétentes. Il est donc très hasardeux de jouer au jeu des comparaisons entre pays mais aussi dans le temps car les stratégies diffèrent et évoluent.

 

2 - Le nombre de personnes hospitalisées ou en réanimation :

Il permet de suivre l’évolution du nombre de cas graves et, en le ramenant au nombre de lits disponibles, il donne une idée du risque de surcharge des hôpitaux. Cependant, dans le premier cas, il faut s’assurer qu’il s’agit de personnes atteintes du Covid-19. A l’inverse, dans le second, toutes les pathologies doivent être prises en compte.

 

3 - Le nombre de morts à l’hôpital, dans les ESMS et au total :

Il permet d’analyser les décès liés au Coronavirus. Dans un premier temps, le nombre de morts du Covid-19 transmis par le Ministère de la Santé correspondait au nombre de personnes décédées à l’hôpital. Ce chiffre ne prenait pas en compte les morts dans les EHPAD notamment. Depuis quelques jours, le nombre de morts en Établissement Social et Médico-Social (ESMS) est également communiqué au gré de la remontée de leurs chiffres. Cette donnée n’est pas actualisée tous les jours en temps réel. Il convient donc de prendre avec prudence son évolution. En revanche, le nombre de morts à l’hôpital permet une analyse évolutive.

 

4 - La surmortalité par rapport à la mortalité attendue de l’Insee :

Ce chiffre, exprimé en pourcentage, compare le nombre de morts (toutes causes confondues) par semaine par rapport à la même semaine de l’année dernière. Ceci permet de sortir de la mortalité dans les hôpitaux, voire d’intégrer des morts indirectement liées au Covid-19. Toutefois, ces chiffres sont donnés avec au moins une semaine de retard et la surmortalité ne peut être imputée seulement au virus. Par exemple, les Deux-Sèvres ont une surmortalité élevée alors que le coronavirus n’y est pas particulièrement présent.

Il est primordial d’être prudent avec ces statistiques et de les relativiser en fonction de critères cohérents avec la question que l’on se pose et les conclusions qu’on en tire. En tout cas, les données brutes n’ont que peu d’intérêt et peuvent induire en erreur lors de leur interprétation.

 

 

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Par exemple, cette carte, mise en ligne dans un article de BFM TV (qui n’est pas le seul média concerné, la plupart le sont) et recensant le nombre de patients en réanimation, est sujette à une mauvaise interprétation. En effet, ces données sont brutes et ne sont pas suffisamment expliquées pour favoriser leur compréhension. En observant cette carte, on peut supposer que les situations les plus critiques sont dans les Bouches du Rhône, le Rhône, le Bas-Rhin, le Nord et la région parisienne. Mais cette carte a tendance à noircir la situation des espaces les plus denses. Ainsi, le Département de Mulhouse n’apparaît pas comme un des foyers les plus importants alors que la situation y est très problématique, en témoigne la construction d’un hôpital de campagne.

 

En rapportant le nombre de patients en réanimation au nombre d’habitants, on obtient un indicateur en fonction du nombre de personnes pouvant potentiellement être infectées. Il nous permet d’appréhender le développement de formes graves sur un territoire.

 

Dans un autre objectif, en rapportant ces données au nombre de lits de réanimation présents sur un territoire, on évalue la tension du système hospitalier. La part des lits utilisés et celle de ceux qui sont disponibles nous permet d’envisager la capacité du système hospitalier à faire face.

 

Le manque de contextualisation peut, malheureusement, être un défaut journalistique mais ne devrait pas être le fait de Santé Publique France qui, pour son observatoire en ligne (Geodes), ne propose pas d’éléments pour relativiser les données. Alors que la transparence était le mot d’ordre du Gouvernement depuis le début de la crise, les instances publiques étatiques ne facilitent pas l’analyse des données sur la crise du Coronavirus.

 

 

Voici un exemple de carte proposant des données relatives :

 

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Cette carte nous permet d’apprécier le développement de formes graves pour chaque Département. Néanmoins, comme toute analyse statistique, elle a ses limites. En effet, les populations des Départements ne sont pas identiques et le seul caractère de la localisation n’est pas suffisant pour expliquer la propagation du virus sur les territoires. Par exemple, la proportion des personnes âgées, facteur d’aggravation de la maladie, influe sur le résultat. Cette carte ne constitue donc qu’un indice de la diffusion du Covid-19 et non une vérité.

 

La carte n’est toujours qu’une approximation de la réalité. Mais c’est déjà pas mal !

 

Niels Knapp-Ziller - Géographe et Chargé de mission action territoriale au Gérontopôle des Pays de la Loire

 

 

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