SCIENCE - Après une semaine de cacophonie autour des cadres et limites du nouveau confinement (qu’on ne doit pas appeler ainsi) imposé dans 16 départements, Olivier Véran devrait annoncer ce jeudi 25 mars de nouvelles restrictions dans le Rhône, l’Aube et la Nièvre.
Dans ces territoires, l’épidémie de Covid-19 progresse fortement avec une incidence supérieure à la moyenne (entre 330 et 453 contre 310 pour la moyenne). Le détail des mesures sera annoncé par le ministre de la Santé.
En dehors de ces 19 départements, la situation est peut-être moins problématique, mais la tendance est à la hausse pour la plupart des indicateurs. Et si une baisse ou un plateau ne se fait pas sentir dans les jours à venir, d’autres territoires risquent également d’être concernés par de nouvelles restrictions.
Sur la carte ci-dessous, nous avons mis en exergue les 24 départements où l’incidence est supérieure à 250 (mais qui ne sont pas déjà concernés par les dernières mesures entrées en vigueur samedi), le seuil d’alerte maximal mis en place avant le deuxième confinement. Plus le territoire est rouge, plus le nombre de cas pour 100.000 habitants augmente depuis 7 jours. Plus il est bleu, plus l’incidence baisse. En survolant les départements, le taux d’occupation des lits de réanimation est également précisé.
Si la croissance épidémique se poursuit pendant 7 jours, l’incidence aura dépassé les 400 dans la Lozère et l’Orne. Elle sera au-dessus de 375 dans le Jura, l’Eure-et-Loir, la Loire et les Alpes-de-Haute-provence.
Pour aller plus loin sur ces départements ou comprendre la situation dans d’autres territoires, retrouvez ci-dessous nos courbes et cartes d’analyse de l’épidémie de Covid-19.
Les courbes globales du Covid-19 en France
Voici une description des principaux indicateurs suivis:
- Taux d’incidence: c’est le nombre de cas détectés pour 100.000 habitants. Il est très utile, car il donne un état des lieux de l’épidémie en quasi-temps réel (quelques jours de décalage pour l’apparition des symptômes, voire avant leur apparition pour les cas contacts). Mais il est dépendant des capacités de dépistage.
- Taux de positivité: c’est le nombre de tests positifs par rapport aux tests totaux effectués. Il permet de “contrôler” le taux d’incidence. S’il y a beaucoup de cas dans un territoire (taux d’incidence), mais que cela est uniquement dû à un dépistage très développé, le taux de positivité sera faible. À l’inverse, s’il augmente, cela veut dire qu’une part plus importante des gens testés sont positifs, mais surtout que les personnes contaminées qui ne sont pas testées, qui passent entre les mailles du filet, sont potentiellement plus nombreuses.
- Taux d’occupation des lits de réanimation par des patients Covid-19: C’est un chiffre scruté, car il permet de savoir si les hôpitaux sont capables de gérer l’afflux de patients. Il est très utile, car il y a peu de risque de biais: il ne dépend pas du dépistage et les occupations de lits sont bien remontées aux autorités. Son désavantage: il y a un délai important entre la contamination et le passage en réanimation, d’environ deux à trois semaines.
- Décès à l’hôpital: Comme les réanimations, c’est un indicateur plutôt fiable, mais avec un délai important.
Cartes du taux d’incidence et de positivité par département
Sur la carte ci-dessous, on peut voir l’évolution du taux d’incidence sur les trois dernières semaines, en pourcentage, par département (le menu permet de remonter le temps pour comparer la situation depuis le mois de décembre).
Pour des raisons techniques, les territoires ultramarins ne sont pas visibles sur nos cartes, mais sont accessibles dans le moteur de recherche en haut à gauche. On voit ici que l’évolution est loin d’être claire.
Mais seul, ce baromètre peut être parfois trompeur. Le taux de positivité permet de limiter les biais. C’est pour cela que nous avons également mis au point une carte de France basée sur le taux d’incidence et de positivité. Chaque département est coloré en fonction de l’évolution de ces indicateurs. La première carte (bouton “tendances”) permet de voir l’évolution dans le temps du taux d’incidence et de positivité. En clair, de savoir si la situation s’améliore ou se détériore dans chaque département.
Comme ces taux dépendent des remontées du dépistage, nous avons choisi de mettre en avant uniquement les baisses et hausses des deux taux pendant plus d’une semaine.
La seconde carte (bouton “indice global”) montre l’état d’un département par rapport aux seuils de vigilance et d’alerte mis au point par le gouvernement lors du déconfinement en mai dernier. Par rapport à la seconde vague, une grande partie des départements ne sont plus au-delà des deux seuils d’alerte. Mais on voit que la situation reste compliquée dans une majorité de départements.
Courbes du taux d’incidence et de positivité par département
Si la carte ci-dessus est pratique pour voir en un coup d’œil la situation actuelle et la tendance globale par département, il peut être également utile de regarder plus en détail l’évolution dans un département précis. C’est justement ce type d’évolution qui est scrutée par les autorités pour prendre des mesures locales, comme l’avancée du couvre-feu à 18h.
Nous avons donc mis au point un graphique permettant de comparer l’évolution du taux d’incidence et de positivité dans le temps, par départements. Ici aussi, il faut se garder de conclusions hâtives: une hausse ou une baisse doit se confirmer pendant plusieurs jours et, surtout, se voir répercuter sur les autres indicateurs.
Carte des réanimations par département
L’un des indicateurs les plus stables est le nombre de personnes qui entrent en réanimation. C’est également celui que suit avec attention le gouvernement, car le taux d’occupation de ces lits est primordial: il faut éviter une saturation qui, en plus des morts provoqués par le Covid-19, engendrerait des conséquences en cascade sur le reste du système de santé.
La carte ci-dessous résume la tendance en termes de nombre de lits en réanimation occupés par des patients Covid-19, sur les 7 et 14 derniers jours.
Courbes des réanimations et hospitalisations par départements
Le principal inconvénient de cet indicateur, c’est qu’il y a un gros décalage temporel. “Pour les cas sévères, on a estimé qu’il se passe environ deux semaines entre l’infection et l’admission en réanimation. Donc l’impact d’une mesure contraignante ne sera visible que 14 jours après”, explique au HuffPost Samuel Alizon, directeur de Recherche au CNRS, spécialiste de la modélisation des maladies infectieuses.
Afin de pouvoir suivre cette évolution justement, voici un graphique permettant de voir le nombre de personnes hospitalisées ou en réanimation pour cause de coronavirus, dans chaque département.
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