# Data science in JavaScript ? Are you crazy ?

#spip_blog

Passionnant ! Merci ! Et par rebond je suis tombé sur ça :

►https://www.ibiblio.org/apollo

J’ai refait le graphe ici
▻https://observablehq.com/@fil/sine-margaret-hamilton
et au passage me suis rendu compte que les valeurs indiquées dans les commentaires étaient échangées (C12 <-> C52)

@fil heureusement que c’est juste dans les commentaires que l’échange a été fait !

j’ai fait un notebook ▻https://observablehq.com/@fil/fitting-a-sigmoid

▻https://www.challenges.fr/femmes/de-l-art-de-gouverner-au-feminin-face-a-la-pandemie-de-coronavirus_706269
▻https://www.forbes.com/sites/avivahwittenbergcox/2020/04/13/what-do-countries-with-the-best-coronavirus-reponses-have-in-common-women-le

L’article évacue la Belgique, dirigée par Sophie Wilmès comme première ministre, alors que ce pays a, de très loin, la pire situation en nombre de mort par habitant. Même quand on la compare a ses voisins de population ou taille comparable (Pays-Bas, Suisse, Danemark, Irlande, Autriche)

▻https://observablehq.com/@fil/covid-19-derived-chart#%7B%22countryFilter%22%3A%5B%22Austria%22%2C%22

https://pbs.twimg.com/media/EV8-GXMWsAAgXWm.jpg https://pbs.twimg.com/media/EV8-IVSWoAAWPai.jpg

Oui, c’est vrai que Forbes a d’emblée écarté cet exemple, que @supergeante avait loué ici même !

Pour cet article, en Allemagne ce n’est pas parce que c’est une femme, mais parce qu’elle a un doctorat en chimie, et qu’elle réfléchit donc de manière plus scientifique et raisonnée que bien d’autres dirigeants :
▻https://www.courrierinternational.com/article/analyse-lallemagne-peut-dire-merci-sa-scientifique-en-chef-an

C’est multi-factoriel... On a un régime monarchique, qui est structurellement moins fichu pour prendre de bonnes décisions que des régimes basés sur le compromis. Merkel n’aurait jamais accédé au pouvoir en France, où il faut des bitasses arrogantes pour arriver jusque là.

On est latin·es et ça doit compter aussi (les trois pays les plus impactés en Europe sont l’Italie, l’Espagne et la France mais notre civisme douteux n’a été sollicité qu’à partir du 12 mars et la crise sanitaire s’est déployée avant).

J’aime bien cet article parce qu’il explore plein de pistes et qu’il est assez fin... Plus que l’autre, qui présentait l’Allemagne comme un paradis égalitaire !

Et les explications techniques, pour les mordus de #cartographie et d’#OpenData #JSON avec #jq : ▻http://shaarli.guiguishow.info/?UJyNPw

pas très fluide et complètement coupé en plein milieu du pacifique :(

Une autre version ici ▻https://observablehq.com/@ariellemartinez/submarine-cable-map et des données pour s’amuser par là ▻https://github.com/telegeography/www.submarinecablemap.com

@rastapopoulos La coupure au milieu du Pacifique est due au fait que, contrairement à Google, umap ne semble pas répéter indéfiniment les données. Le fond de carte se répète, mais pas les données.

Des nouveautés ! ▻http://shaarli.guiguishow.info/?xlcSCQ

Sympas comme tout cette appli. Pour les arbres remarquables c’est un bon marqueur social. Il n’ y en aucun dans mon quartier (que je gentrifie étant artiste incapable de me loger ailleurs) et très peu d’arbres pas remarquable qui sont menacés. Le seul arbre visible de ma fenetre doit etre coupé car il fait tomber ses feuilles chez les voisins qui ont un jardin et parait-il ses racines dérangent le parking (pauvres voitures !). Mais dès qu’on glisse vers la partie bourgeoise de l’arrondissement (18eme) magie, il y en une petite dizaine mais j’ai pas le droit d’aller les voire :)

#cartographie #inégalités d’ailleurs il y a du @Fil dedans

Ca m’étonne pas ^^
Merci @fil et Merci @rumor

personnes en réanimation dans un état grave
30 mars : 5107 (+475)
31 mars : 5565 (+458)
01 avril : 6017 (+452)
02 avril : 6399 (+382)

Si on prend à la valeur 793 le début du #plateau italien, et qu’on est onze jours derrière, on y est, donc on commence à peine le plateau français...

C’est pas automatiquement prédictif, hein. On peut aussi se dire qu’on a commencé le confinement six jours plus tard. Ce qui fait qu’on pourrait espérer qu’on a un début de rupture de la progression exponentielle avec le pic à 365, et les « accidents » de la courbe française depuis une semaine. Mais vraiment c’est pas évident de « voir » dans des choses aussi humaines, et avec en plus un tel décalage entre le moment des contaminations et les décès qui s’ensuivent.

Si j’ajoute les États-Unis :

https://i.imgur.com/pZDKCQR.jpg

Pour le coup, aux États-Unis, on a une progression qui semble encore exponentielle.

Si je prends l’outil de @fil et que j’affiche les morts cumulés dans le monde entier, avec une échelle logarithmique :

https://i.imgur.com/pJrDzLy.jpg

Je constate que le progression est presque parfaitement logarithmique sur les 18 derniers jours, avec un doublement tous les six jours. C’est assez terrifiant.

(Avec toujours cette remarque : ça n’a pas valeur prédictive à moyen et long terme. Mais ça indique qu’on n’est pas encore dans la phase de contrôle de l’épidémie.)

@arno si dans ton graphique tu mets les États-Unis, il me semble qu’il faut ajouter la courbe Européenne.

Espagne, France, Italie ont des populations comparables. Les États-Unis devraient être comparés avec l’Europe.

Vu les discours ambiants, peut-être vaut-il mieux ajouter l’Allemagne et le Royaume Uni ?

En fait je ne tiens pas particulièrement à suivre les États-Unis :-) À l’origine je suis l’Italie et la France, parce que ce sont deux pays très similaires, qui ont utilisé des méthodes également très similaires, l’Italie précédant la France de plusieurs jours. J’ai ensuite ajouté l’Espagne, pour des raisons similaires, malgré une évolution à l’origine un peu plus rapide apparemment.

Les États-Unis, je ne sais pas si je vais surveiller plus que ça.

Pour les groupements de pays dans tous les sens, il faut passer par l’outil de Fil, qui te donnera énormément d’options facilement :
►https://observablehq.com/@fil/covid-19-derived-chart

@marielle : où trouves-tu les chiffres des « personnes en #réanimation dans un état grave » qui sont, peut-être, plus pertinents que ceux des #morts...

@dror : mais si on en est déjà au stade où l’on trie qui ira ou non (les plus vieux avec d’autres maladies chroniques) en réanimation, ce ne sera pas un chiffre plus pertinent que les décès, puisqu’on expédie du coup une partie des malades à la case « décès » sans passer par la case « réanimation ».

@sinehebdo sur Brèves de presse et par le point quotidien de Jérôme Salomon, directeur général de la Santé.
▻https://twitter.com/Brevesdepresse
il y a trois heures

🔴🇲🇫ALERTE - #Covid19 : 5.387 personnes sont mortes en France au sein des hôpitaux et des établissements sociaux et médico-sociaux, dont les Ehpad, [884] selon un bilan partiel du directeur général de Santé.

Pas mal en effet ce site :
▻https://dashboard.covid19.data.gouv.fr

On peut afficher les Cas confirmés, les #Hospitalisations, les #Réanimations, les #Décès à l’hôpital et les Retours à domicile...

Oui c’est normal, c’est un outil cumulatif ; pour faire les nombres absolus quotidiens il faudrait un autre concept visuel—des barres ou autre, mais surtout pas des lignes. Je n’ai pas encore trouvé le temps de faire ça, mais les données sont bien là.

J’ai des statistques pays par pays, mises à jour quotidiennement sur :

Je sais que ce serait beaucoup plus compliqué, mais est-ce qu’on aurait aussi accès aux malades graves (placés en #réanimation) ?

Parce que le taux de mortalité est tellement faible qu’il est possible qu’il y ait un biais, et que le nombre de malades graves reflète plus la progression de la maladie...

est ce que tu peux afficher la suisse ? j’ai l’impression que rapporté à la population globale de la suisse, en fait l’épidémie est très forte : ▻https://www.rts.ch/info/suisse/11184042-la-situation-s-aggrave-a-geneve-dont-la-courbe-epidemique-suit-celle-du non ?

L’outil de @fil permet d’obtenir les courbes de décès (cumulés) pour la France et la Suisse, ainsi qu’une barre de tendance (la ligne droite) :

https://i.imgur.com/8mhetC6.jpg

Pour rappel, l’outil de Fil est là :
►https://observablehq.com/@fil/covid-19-derived-chart

Je dirais que :
– pour l’instant, la Suisse suit une évolution (en nombre de décès) très similaire à France, avec une semaine environ de décalage ;
– prudence particulière : les chiffres sont pour l’instant beaucoup plus faibles (75 décès, au total, au 21 mars, quand la France était déjà à 562), et pour mes autres courbes, c’est un moment où ça fluctue pas mal).

Sinon, si on rapporte le nombre de la décès en Suisse (75) en passant la population suisse (8,57 millions) à celle de la France (66,99 millions), ça équivaudrait à 586 morts, soit proportionnellement équivalent à la France. [note : mention corrigée grâce à dieKuh]

ok (j’ai lu trop rapidement !)

Donc ça craint pour la suisse... alors qu’au niveau fédéral ça traine (impression d’une française) pour mettre en place des mesures...

Voici un outil plus sérieux que le mien ; il repose sur un modèle SIR-X (susceptible-infecté-guéri + containment), et permet de faire des projections sur quelques jours :
▻http://rocs.hu-berlin.de/corona/docs/forecast/results_by_country

L’échelle logarithmique sur le premier graphique est quand même vachement trompeuse, il faudrait au moins mettre la borne 500 sur l’ordonnée (et étirer l’échelle entre 100 et 500 donc).

Je viens d’ajouter la possibilité de grouper par région et sous-région (Europe de l’Est, par exemple), ainsi que des taux pour 100 000 habitants.

Et du coup, la courbe de l’Europe (pas rassurante) :

https://i.imgur.com/GkFue4K.jpg

C’est très compliqué car il y a beaucoup de facteurs à prendre en compte : par exemple
– temporels : dans l’hypothèse où la population la plus à risque (les vieux) aurait été rapidement infectée, on voit ses morts apparaître progressivement après 5 à 15 jours, et ce même si l’épidémie arrête de se propager
– les exponentielles (cf note) peuvent décrire le début d’une courbe épidémique, mais pas la suite — car la population n’est pas infinie. Les courbes à modéliser sont donc plutôt des courbes logistiques (courbes en S avec un début de type exponentiel, puis un plateau).
– le ralentissement lié au confinement devrait inch’allah commencer à se faire sentir
– l’hôpital sait sans doute un peu mieux prendre les gens en charge qu’au début (meilleure connaissance de la maladie) mais a moins de ressources (lits, personnels) par patient.

[note] loin de moi l’idée de dénigrer les épidémiologistes amateurs que nous sommes tous ici, mais il semble bien (merci Prof. @simplicissimus) que la première mise en garde des modélisateurs est que il faut éviter d’employer des données agrégées et cumulées :

Avoidable errors in the modelling of outbreaks of emerging pathogens, with special reference to Ebola | Proceedings of the Royal Society B : Biological Sciences
►https://royalsocietypublishing.org/doi/abs/10.1098/rspb.2015.0347

(1) models should be fit to raw, disaggregated data whenever possible and never to temporally accumulated data;

Par conséquent il faut rester très modeste sur ce que racontent ces courbes.

Question que vous avez peut-être déjà abordé ici : est-ce que ce ne serait pas intéressant de présenter ces courbes sous forme de pourcentage de hausse (ou simplement la dérivée) histoire de voir quand la courbe commence à s’infléchir ?

Je ne pense pas que les pourcentages eux-mêmes t’indiquent grand chose directement. En fait, la copie d’écran que tu as ci-dessus te donne un peu l’indication que tu suggères, parce que les 3 pays, avec leur décalage dans le temps, ont jusque là suivi la même évolution. Si ça n’a pas forcément valeur prédictive, ça te montre en gros l’évolution de la courbe italienne sur 3 périodes successives d’une semaine :
– première semaine, l’Italie était presque identique de la pente allemande de cette semaine, avec un doublement en 2,1 jours ;
– deuxième semaine, l’Italie était presque identique à la pente française de cette semaine (plutôt : avec un décalage d’une dizaine de jours), avec un doublement à peine ralentit ;
– dernière semaine, l’Italie a désormais un doublement tous les 4,2 jours, ce qui suggère un net infléchissement de la courbe.

Mais en même temps, comme le rappelle @fil : c’est pas évident d’en tirer des conclusions pratiques.

Note : je suis fainéant alors j’utilise le rendu que j’ai déjà posté ci-dessus en prétendant que les 3 pays sont suffisamment proches de la courbe italienne. Mais pour être plus précis, l’outil de Fil permet d’afficher cette droite d’approximation en choisissant le nombre de jours (ici : 7), mais aussi un décalage par rapport à aujourd’hui. Tu peux donc directement faire « glisser » cette courbe d’approximation en direct, sur le pays de ton choix, en faisant bouger le curseur, et tu vois ainsi « visuellement » la courbe qui s’infléchit.

Tout à fait, merci @arno , mais c’est bien ce que je dis, la pente est vachement informative, çe serait sympa de tracer l’évolution de la pente avec le temps...

astuce : la pente du cumul c’est le nombre quotidien de nouveaux cas

Bonjour, merci pour cette analyse. Néanmoins, je pense aussi que les statistiques doivent être discutés et ne peuvent être pris pour argent comptant. D’une part, les personnes mortes du coronavirus et ayant moins de 65 ans avaient déjà de graves problèmes. Ca permet peut-être de diminuer la panique, et empêche la mécanique « et si ce 4% c’était moi ? ». D’autre part, je pense qu’il faut le dire et le redire, nous n’avons AUCUN moyen de déterminer ce chiffre. C’est une notion statistique de base : plus il y a de cas déclaré, plus ce pourcentage tendra à baisser. En l’occurence, sans test systématique, nous ne pouvons que dire que le nombre de personne contaminée par le virus est beaucoup plus grand. Mais je ne suis pas devin, c’est une intuition scientifique de base. Si nous ne cherchons pas à évaluer et à observer, alors nous ne pouvons pas nous fier aux œillère que nous avons sur les yeux.

des liens vers des sources ont été mis ici, notamment vers la compilation réalisée par la JHU (chercher ce sigle)

par ailleurs, @Fil a réalisé un outil interactif directement branché sur cette source et qui permet de suivre graphiquement
►https://observablehq.com/@fil/covid-19-derived-chart

@nicolas6 : tu as raison, mais ça renforce ce que je dis...

@simplicissimus : j’ai l’impression que les sources de la JHU ou de Fil ne permettent pas de trier par tranche d’âge

oui, tu as raison

pour la France, depuis hier, Santé publique France diffuse des données sur data.gouv.fr
▻https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-relatives-a-lepidemie-du-covid-19

Après vérification sur le site de l’Insee, à peu près 80% des français ont moins de 65 ans, et 20%, soit 4 fois moins, ont plus de 65 ans.

Donc déjà c’est impressionnant qu’il n’y ait que deux fois moins de malades de la tranche d’âge plus élevée alors qu’il devrait y en avoir 4 fois moins.

Et, en plus, si on les retrouve moitié/moitié en réanimation, c’est bien que les moins de 65 ans ont encore deux fois plus de chance d’y échapper (et 20 fois moins de chances d’en mourir) !

Du coup je recommence la rédaction de ce petit texte :

Petit message pour répondre à la question que j’entends souvent :

Comment se fait-il qu’on dise que le virus tue moins d’1% des moins de 60 ans, alors que j’ai lu que la moitié des hospitalisés graves ont moins de 60 ans...?

Ces chiffres ne sont pas contradictoires, ils ne veulent pas dire « qu’on nous ment », mais juste que le choix de donner l’un ou l’autre de ces chiffres, sans explication, est un choix politique ou médiatique :

Prenons les cas officiellement recensés en France : comme on le répète partout, si vous avez 65 ans ou plus, le virus est dangereux pour vous : au 15 mars, il y avait 2086 cas confirmés, dont 181 cas en réanimation et 147 morts. Ce qui veut dire que si vous tombez malade, vous avez 9% de chances d’être placés en réanimation, et 7% de malchance d’en mourir. En tout 16% de complications. C’est beaucoup, et c’est pour ça que si vous avez 65 ans ou plus, vous devriez faire attention.

En revanche, pour les 64 ans ou moins, au 15 mars, il y a eu 4001 cas confirmés (c’est beaucoup, mais 80% des Français ont moins de 64 ans, si la répartition ne dépendait pas de l’âge, on en attendrait 8300), dont 174 cas en réanimation et 13 morts. Il y a donc 4% de chance d’être placé en réanimation, mais seulement 0.3% de malchance de mourir du virus. Ces chiffres sont plutôt rassurant si vous avez moins de 64 ans : déjà vous avez deux fois moins de chances de tomber malade, et une fois malade, encore deux fois moins de chances de complications, surtout si vous êtes en bonne santé car ces 4% sont en général des personnes qui avaient déjà d’autres maladies, et 20 fois moins de chance d’en mourir.

Il y a une autre façon de présenter ces chiffres, qui ne présente pas beaucoup d’intérêt sauf de faire peur et de faire vendre des journaux : en réanimation, on vient de voir qu’on a donc 181 personnes qui ont plus de 64 ans et 174 qui ont moins de 64 ans. Donc il y a bien presque la moitié des patients en réanimation qui ont moins de 64 ans. Et alors ? C’est juste parce qu’ils sont beaucoup plus nombreux au départ, mais il y a quand même deux fois moins de chances de tomber malade, et très peu de chances de mourir ou même de finir en réanimation (4%) si on a moins de 64 ans, et c’est ça qui compte, non ?

NB : en plus, ces chiffres (officiels) sont incomplets puisqu’il y a de nombreux cas non détectés (des malades pas trop graves qui restent chez eux, ou qui vont à l’hôpital mais on croit que c’est une simple grippe saisonnière)... Donc les nouvelles sont encore meilleures puisque, s’il y a deux fois plus malades du coronavirus (mais la moitié qu’on n’a pas détectée), le nombre de patients en réanimation est le même, alors il n’y a que 2% de "chances" de se retrouver en réanimation si on a moins de 64 ans, et 5% si on a plus de 64 ans... Excellentes nouvelles, mais comme le nombre de personnes en réanimation n’a pas changé, on a toujours à peu près autant de patients en réanimation qui ont moins de 64 ans, que de patients qui ont plus de 64 ans, ce qui montre bien, même si c’est vrai, que ce n’est pas une façon pertinente de présenter les résultats, sauf si le but est de paniquer les gens...!

Discuté à nouveau là :
►https://seenthis.net/messages/846452

▻https://www.francetvinfo.fr/sante/maladie/coronavirus/coronavirus-pourquoi-le-taux-de-mortalite-est-il-aussi-faible-en-allema

des tests immunologiques seraient aussi intéressants, car, si j’ai développé des anticorps, cela veut dire que, dans certains cas, notamment les relations d’aide et de soin, je pourrais à nouveau travailler sans risquer d’être infectée.

Deux causes principales pour expliquer la faible mortalité allemande :
L’Allemagne est dans le peloton de tête en nombre de lits de soins intensifs (▻https://seenthis.net/messages/832342) et de lits de réanimation (▻https://seenthis.net/messages/832636) ; les tests sont beaucoup plus systématiques (ce que facilite grandement leur gratuité) d’où une prise en charge beaucoup plus précoce.

J’y ajoute, après lecture des deux articles ci-dessous, un suivi médical soigneux des sujets contacts et des malades isolés à domicile, et le nombre plus élevé de sujets jeunes PCR positifs du fait que les tests ne se cantonnent pas aux cas les plus sévères.

Par ailleurs grâce aux tests et l’isolement qui s’en suit, on diminue le nombre de contaminations et on évite ainsi que les capacités hospitalières soient dépassées.

La question demeure à ce jour,

A German Exception ? Why the Country’s Coronavirus Death Rate Is Low - The New York Times
▻https://www.nytimes.com/2020/04/04/world/europe/germany-coronavirus-death-rate.html

Paywall pour moi, mais trouvé ici :
A German exception ? Why the country’s coronavirus death rate is low - The Economic Times
▻https://m.economictimes.com/news/international/world-news/a-german-exception-why-the-countrys-coronavirus-death-rate-is-low/articleshow/74989886.cms

https://img.etimg.com/thumb/width-640,height-480,imgsize-719894,resizemode-1,msid-74989940/a-german-exception-why-the-countrys-coronavirus-death-rate-is-low.jpg

They call them corona taxis: Medics outfitted in protective gear, driving around the empty streets of Heidelberg, Germany, to check on patients who are at home, five or six days into being sick with the coronavirus.

They take a blood test, looking for signs that a patient is about to go into a steep decline. They might suggest hospitalization even to a patient who has only mild symptoms; the chances of surviving that decline are vastly improved by being in a hospital when it begins.

“There is this tipping point at the end of the first week,” said professor Hans-Georg Kräusslich, head of virology at University Hospital in Heidelberg, one of the country’s leading research hospitals. “If you are a person whose lungs might fail, that’s when you will start deteriorating.”

Heidelberg’s corona taxis are only one initiative in one city. But they illustrate a level of engagement and a commitment of public resources in fighting the epidemic that help explain one of the most intriguing puzzles of the pandemic: Why is Germany’s death rate so low?

The virus and the resulting disease, COVID-19, have hit Germany with force: According to Johns Hopkins University, the country had more than 92,000 laboratory-confirmed infections as of midday Saturday, more than any other country except the United States, Italy and Spain.

But with 1,295 deaths, Germany’s fatality rate stood at 1.4% compared with 12% in Italy; around 10% in Spain, France and Britain; 4% in China; and 2.5% in the United States. Even South Korea, a model of flattening the curve, has a higher fatality rate: 1.7%.

“There has been talk of a German anomaly,” said Hendrik Streeck, director of the Institute of Virology at the University Hospital Bonn. Streeck has been getting calls from colleagues in the United States and elsewhere.

“‘What are you doing differently?’ they ask me,” he said. “‘Why is your death rate so low?’”

There are several answers to this question, experts say — a mix of statistical distortions and very real differences in how the country has taken on the epidemic.

The average age of those infected is lower in Germany than in many other countries. Many of the early patients caught the virus in Austrian and Italian ski resorts and were relatively young and healthy, Kräusslich said.

“It started as an epidemic of skiers,” he said.

As infections have spread, more older people have been hit, and the death rate — only 0.2% two weeks ago — has risen, too. But the average age of contracting the disease remains relatively low, at 49. In France, it is 62.5, and in Italy 62, according to their latest national reports.

Another explanation for the low fatality rate is that Germany has been testing far more people than most nations. That means it catches more people with few or no symptoms, increasing the number of known cases but not the number of fatalities.

“That automatically lowers the death rate on paper,” said Kräusslich.

But there are also significant medical factors that have kept the number of deaths in Germany relatively low, epidemiologists and virologists say, chief among them early and widespread testing and treatment, plenty of intensive care beds and a trusted government whose social distancing guidelines are widely observed.

Testing
In mid-January, long before most Germans had given the virus much thought, Charité hospital in Berlin had already developed a test and posted the formula online.

By the time Germany recorded its first case of COVID-19 in February, laboratories across the country had built up a stock of test kits.

“The reason why we in Germany have so few deaths at the moment compared to the number of infected can be largely explained by the fact that we are doing an extremely large number of lab diagnoses,” said Dr. Christian Drosten, chief virologist at Charité, whose team developed the first test.

By now, Germany is conducting around 350,000 coronavirus tests a week, far more than any other European country. Early and widespread testing has allowed authorities to slow the spread of the pandemic by isolating known cases while they are infectious. It has also enabled lifesaving treatment to be administered in a more timely way.

“When I have an early diagnosis and can treat patients early — for example, put them on a ventilator before they deteriorate — the chance of survival is much higher,” Kräusslich said.

Medical staff, at particular risk of contracting and spreading the virus, are regularly tested. To streamline the procedure, some hospitals have started doing block tests, using the swabs of 10 employees, and following up with individual tests only if there is a positive result.

At the end of April, health authorities also plan to roll out a large-scale antibody study, testing random samples of 100,000 people across Germany every week to gauge where immunity is building up.

One key to ensuring broad-based testing is that patients pay nothing for it, said Streeck. This, he said, was one notable difference with the United States in the first several weeks of the outbreak. The coronavirus relief bill passed by Congress last month does provide for free testing.

“A young person with no health insurance and an itchy throat is unlikely to go to the doctor and therefore risks infecting more people,” he said.

Tracking
On a Friday in late February, Streeck received news that for the first time, a patient at his hospital in Bonn had tested positive for the coronavirus: A 22-year-old man who had no symptoms but whose employer — a school — had asked him to take a test after learning that he had taken part in a carnival event where someone else had tested positive.

In most countries, including the United States, testing is largely limited to the sickest patients, so the man probably would have been refused a test.

Not in Germany. As soon as the test results were in, the school was shut, and all children and staff were ordered to stay at home with their families for two weeks. Some 235 people were tested.

“Testing and tracking is the strategy that was successful in South Korea, and we have tried to learn from that,” Streeck said.

Germany also learned from getting it wrong early on: The strategy of contact tracing should have been used even more aggressively, he said.

All those who had returned to Germany from Ischgl, an Austrian ski resort that had an outbreak, for example, should have been tracked down and tested, Streeck said.

A Robust Public Health Care System
Before the coronavirus pandemic swept across Germany, University Hospital in Giessen had 173 intensive care beds equipped with ventilators. In recent weeks, the hospital scrambled to create an additional 40 beds and increased the staff that was on standby to work in intensive care by as much as 50%.

“We have so much capacity now, we are accepting patients from Italy, Spain and France,” said Susanne Herold, a specialist in lung infections at the hospital who has overseen the restructuring. “We are very strong in the intensive care area.”

All across Germany, hospitals have expanded their intensive care capacities. And they started from a high level. In January, Germany had some 28,000 intensive care beds equipped with ventilators, or 34 per 100,000 people. By comparison, that rate is 12 in Italy and 7 in the Netherlands.

By now, there are 40,000 intensive care beds available in Germany.

Some experts are cautiously optimistic that social distancing measures might be flattening the curve enough for Germany’s health care system to weather the pandemic without producing a scarcity of lifesaving equipment like ventilators.

“It is important that we have guidelines for doctors on how to practice triage between patients if they have to,” Streeck said. “But I hope we will never need to use them.”

The time it takes for the number of infections to double has slowed to about eight days. If it slows a little more, to between 12 and 14 days, Herold said, the models suggest that triage could be avoided.

“The curve is beginning to flatten,” she said.

Trust in Government
Beyond mass testing and the preparedness of the health care system, many also see Chancellor Angela Merkel’s leadership as one reason the fatality rate has been kept low.

Merkel has communicated clearly, calmly and regularly throughout the crisis as she imposed ever-stricter social distancing measures on the country. The restrictions, which have been crucial to slowing the spread of the pandemic, met with little political opposition and are broadly followed.

The chancellor’s approval ratings have soared.

“Maybe our biggest strength in Germany,” said Kräusslich, “is the rational decision-making at the highest level of government combined with the trust the government enjoys in the population.”

Covid-19 : le faible taux de mortalité en Allemagne - Sciences et Avenir
►https://www.sciencesetavenir.fr/sante/pourquoi-y-a-t-il-si-peu-de-cas-mortels-de-covid-19-en-allemagne_14

[...] Mais comme l’explique la Süddeutsche Zeitung, ce chiffre ne signifie pas que le virus est moins mortel en Allemagne qu’ailleurs. Il s’agit en réalité d’une « déformation #statistique », car il faut tenir compte de différents critères comme le nombre de cas non recensés, qui serait plutôt faible, mais aussi la gravité des symptômes. Sont ainsi prises en compte dans les statistiques allemandes de nombreuses personnes ne présentant que des formes légères de la maladie, tandis qu’en Italie c’est le contraire qui se produit, induisant un fort taux de mortalité, qui indiquerait plutôt qu’un grand nombre de personnes jeunes infectées sont passées à travers les mailles du filet.

[...]

La Süddeutsche Zeitung dénombre cinq critères pouvant influencer le taux de mortalité : l’âge des personnes [testées] infectées (en Allemagne 80% ont moins de 60 ans, en Italie 56% ont plus de 60 ans), la santé pulmonaire, la pollution atmosphérique, la résistance aux antibiotiques, et enfin la qualité et les capacités du système de santé.

La question des tests qui permet de limiter les contaminations et une prise en charge plus précoce est aussi abordée plus loin.

merci @kassem Quand tu te dis que c’est un des acteurs majeurs de l’#Europe, tu peux te demander elle est où là l’#Europe tant vanté par macron avec le retard criminel qu’à pris la France ?
Comme si la bande d’#incapables_LREM ne parlait pas allemand, n’avait pas d’ambassadeur, pas de surveillance ni d’espionnage des pays voisins.
Y’a pas besoin de chercher très loin, dès le début du mois de janvier les allemands se sont préparés pendant qu’en france ils détruisaient les retraites et lançaient des LBD.
#on_viendra_vous_chercher

Le 24 février 2020, le Ministre de la Santé Jens Spahn déclarait en effet : « L’épidémie de coronavirus est arrivée en Europe. Nous devons donc nous attendre à ce qu’elle se propage aussi en Allemagne. L’Allemagne s’y est au mieux préparée. » Cette préparation a commencé dès le début du mois de janvier, avant même que le premier patient infecté soit identifié le 27 janvier en Bavière. Une seule procédure a dès lors été appliquée à tous les cas identifiés, aux personnes contact et aux personnes en provenance de zones à risque : mise en quarantaine immédiate, puis tests en fin de quarantaine. Ces mesures ont permis de circonscrire les trois clusters allemands (en Bavière, Rhénanie-du-Nord-Westphalie et dans le Bade-Wurtemberg) dès la fin février, dans le but d’interrompre le plus vite possible les chaînes d’infection.

Deux gouvernements de droite, mais dont l’un est beaucoup plus respectable que l’autre.

Pollution de l’air : les points noirs de la carte européenne
▻https://www.la-croix.com/Monde/Pollution-air-points-noirs-carte-europeenne-2019-05-18-1301022740

https://img-aws-la--croix-com.cdn.ampproject.org/i/s/img.aws.la-croix.com/2019/05/18/1301022740/Pollution-UE_1_728_307.jpg

Sinon l’âge médian de la population en Allemagne n’est pas particulièrement bas.

File :Âge médian de la population, 2008-2018 (en années).png - Statistics Explained
▻https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=File:%C3%82ge_m%C3%A9dian_de_la_population,_2008-2018_(en_

https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/images/8/8a/%C3%82ge_m%C3%A9dian_de_la_population%2C_2008-2018_%28en_ann%C3%A9es%29.png

Covid-19 : Why Germany’s case fatality rate seems so low | The BMJ
▻https://seenthis.net/messages/841895

Comment les Allemands comptent-ils les décès liés au Covid-19 ? - Libération
▻https://seenthis.net/messages/843414

Il ressort que leurs chiffres seraient moindres s’ils comptaient de la même manière que la plupart des autres pays.

Covid-19 : l’étude des chiffres de la surmortalité en Allemagne confirme-t-elle le bilan officiel ?…
▻https://seenthis.net/messages/856339

L’observation du cas allemand à partir des données de surmortalité confirme, sans équivoque, que le bilan en Allemagne est bien meilleur qu’en France, Espagne, Italie ou au Royaume-Uni.

Covid-19 : risk of death in UK care homes 13 times higher than in Germany | Coronavirus outbreak |…
▻https://seenthis.net/messages/863640

... douloureuses réévaluations

►https://seenthis.net/messages/896114

https://seenthis.net/local/cache-vignettes/L600xH407/BTN9AD0jpg-8866b-ab42d.jpg

L’écart n’apparait pas aussi douloureux sur ►https://observablehq.com/@fil/covid-19-derived-chart

https://i.imgur.com/42Jt6JH.png

https://i.imgur.com/JFe1A7x.png

Comment l’Allemagne a été rattrapée par la deuxième vague de Covid-19
▻https://seenthis.net/messages/897262

Je vois qu’on a tous la même manière de gérer l’angoisse.

Sur ►https://observablehq.com/@fil/covid-19-derived-chart j’ai un graphe qui se met à jour tout seul dès que les données du Johns Hopkins sont mises à jour sur github (et ne fait pas de faute de frappe).

Tu peux faire ta sélection de pays, de dimensions, d’échelle log ou linéaire, et il y a une petite étiquette qui indique « doublement tous les x jours ».

soit un peu plus de + 20 %/j dans les deux cas

J’ai trouvé les décès en Espagne :
►https://es.wikipedia.org/wiki/Pandemia_de_enfermedad_por_coronavirus_de_2020_en_España

Si j’ajoute ces données, j’obtiens ceci :

https://i.imgur.com/4N2ucGt.jpg

Des données mises à jour ici
▻https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/blob/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_19-covid-Deaths.csv

et ici ►https://observablehq.com/@fil/ncov2019-data

merci @gastlag et @fil

Mise à jour avec les chiffres du 18/03/2020 :

https://i.imgur.com/MRSzJD7.jpg

Une question pour nos spécialistes des statistiques : je vois que ça fait 3 jours l’Italie est sous la courbe de la corrélation. Si je comprends bien : en dessous de l’évolution exponentielle que prédisent les données statistiques précédentes.

Ça me semble normal d’être dessous sur un ou deux jours, surtout si on a une correction le jour suivant (par exemple en France, nettement moins de morts pendant deux jours - 21 puis 27, mais énormément plus le jour suivant - 89). Mais en Italie, même avec une « correction » à 475 hier, on reste sous la corrélation.

Et comme il s’agit d’une évolution exponentielle, être en dessous, ça commence à faire beaucoup (entre 150 et 200 morts en dessous de la corrélation).

D’où ma question : est-ce qu’il existe des méthodes statistiques, à partir de ces mêmes données, pour savoir si ces 3 jours « en dessous » de la corrélation commencent à être significatifs, ou si on reste dans une sorte de « marge d’erreur » ?

Oui, tu as différentes méthodes, plus ou moins compliquées, pour détecter des ruptures de tendance.

Comme ça, au débotté, une méthode relativement élémentaire, celle des #sommes_cumulées ou #CuSum, devrait permettre de visualiser une éventuelle rupture, mais sans estimation de risque(s) d’erreur.

Pour les données, le centre européen de prévention et de contrôle des maladies propose un jeu quotidien pour chaque État : ▻https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/download-todays-data-geographic-distribution-covid-19-cases-worldwide

Si on veut faire en JavaScript : ▻https://observablehq.com/@theo-jaunet/from-video-to-frames

je suis les chiffres sur ce notebook
►https://observablehq.com/@fil/ncov2019-data
sur lequel je récupère les données du dashboard de Johns Hopkins CSSE
►https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6

le CSSE semble faire référence depuis le début de l’épidémie (il agrège diverses sources de données primaires)
on pourrait ajouter carto etc en fonction des besoins

#datasource

sur la croissance des inégalités aux Etats-Unis :
▻https://observablehq.com/@mbostock/inequality-in-american-cities

https://static.observableusercontent.com/thumbnail/9743d80ca7e07596c11b59d8de34f562b3c9667d95ebd2b4ac0a26c713c4c685.jpg