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Quel est le nombre d’hospitalisations pour Covid-19 dans la région PACA ? - Nice-Matin
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LA QUESTION DE CELIA Quel est le nombre d’hospitalisations pour Covid dans la région PACA ?

Bonjour Célia,

On navigue parfois dans la quatrième dimension lorsqu’il s’agit d’obtenir le nombre exact de personnes hospitalisées en région PACA. Preuve en est le mic mac que nous avons souligné ce vendredi dans les colonnes de Nice-matin à propos de discordances entre les informations diffusées par Nice-Matin au sujet des hospitalisations pour Covid (issues de Santé publique France) et les observations de terrain.

En novembre, les courbes de Santé Publique France indiquaient une croissance constance des hospitalisations pour formes graves, toujours dans les Alpes-Maritimes, alors que les médecins sur le terrain relevaient des courbes stables, voire décroissantes.

La révélation de ces importantes divergences a fait réagir, dans la foulée, le directeur général de la Santé. Une note interne signée par Jérôme Salomon exhorte les « établissements de santé d’effectuer la vérification et la mise à jour de l’ensemble des fiches des patients » Covid-19 afin de les mettre à jour avant le jeudi 21 janvier.

Dans ce contexte, selon le dernier point de situation régional en Provence-Alpes-Côte d’Azur, publié le 15 janvier par l’Agence régionale de Santé, le nombre de personnes hospitalisées dans la région PACA est de 1 181 personnes (soit -5 par rapport au 14 janvier) ; 334 personnes étant en réanimation (soit +13 personnes) à cette date.

"UN NIVEAU ÉLEVÉ" SELON L’ARS
En terme d’occupation des lits, le Vaucluse est engorgé avec 100% pour le taux d’occupation des lits en réanimation, suivi du Var (91,6%), des Bouches-du-Rhône (90,2%), des Alpes-Maritimes (87,8%), des Alpes-de-Haute-Provence (75%) et Haute-Alpes (62,5%). 

Dans les Bouches-du-Rhône, le nombre de patients en réanimation est de l’ordre de 192 (soit +12 patients). Les autres départements n’enregistrent pas de hausse sensible (+1) et les Alpes-Maritimes recensent même deux personnes en moins. 

L’ARS note que « le nombre de cas hospitalisés et décédés a légèrement augmenté et reste à un niveau élevé ».

Ca donne du grain à moudre aux tennant·es des théories conspirationnistes. Un ami conspi m’expliquait il y a 2-3 jours que les chiffres étaient gonflés artificiellements. Et ca résonne étrangement avec la nouvelle cause anti-conspi de Jupiter. Est-ce que ces medecins de la région Paca vont se trouvé sous le viseur de la macronie pour conspirationnisme ? Vu la manière dont ce gouvernement utilise systhématiquement ses « grandes causes » (violences contre les femmes pour coupé les fonds des assos et ouvrir un marché sur les violences faites aux femmes, harcelement de rue pour ciblé les SDF et Migrants, violences policières pour aboutir à la loi securité global, loi séparatiste qui vérouille la liberté d’expression et crée de nouvelles discriminations islamophobes...) pour dégommer l’opposition et couvrir son incompétence volontaire ou pas en censurant la presse.

oui, c’est par un auteur ici présent, on va dire, sensible à ces thèses que je vois passer l’info que je reprends ici.

La production de (données) statistiques demande de préciser les concepts, lesquels face à la réalité de la pratique ne fournissent pas toujours des réponses claires (quelle case dois-je cocher ?) Cela suppose donc des règles et des conventions et qu’on les applique de façon homogène entre chaque opérateur et avec constance pour un même opérateur. Autant dire que ça n’est jamais gagné et nécessite une lutte de tous les instants.

Exemple, mentionné dans l’article, mettre à jour une information ou radier un élément sont des actions qui sont moins « gratifiantes » qu’ajouter un nouvel élément et donc une partie d’entre elles ne sont pas faites (cf. l’absence quasi totale de mise à jour ou de radiation des différents fichiers policiers qui entraine leur inflation perpétuelle).

On peut trouver ça kafkaïen, mais c’est le prix à payer pour avoir des stats exploitable ; si on n’y attache pas d’importance, c’est l’exploitation des données qui devient kafkaïenne et, en vérité, impossible. Quand on travaille avec des données, on fait, plus ou moins implicitement, les hypothèses de cohérence des traitements, homogénéité entre agents et zones géographiques et stabilité dans le temps sont (à peu près) vérifiées.

C’est embêtant quand l’ampleur des variations est telle que ça commence à se voir, comme ici. Mais quand on commence à chercher - et qu’on y passe le temps qu’il faut - on finit toujours par trouver des trucs …

Dans un fichier, il n’y a plus de «  loups  » quand on ne les voit pas trop (ou qu’on ne les entend pas trop) et qu’en conséquence, on arrête de les chercher …

À partir de quand s’arrêter de chercher, à partir de quand se mettre à douter de la fiabilité des chiffres ? #Bonne_question_Elkabbach

Ceux qui ont un peu mis leur nez dans la production de données rigolent (jaune !) quand on leur sort des trucs du genre ; vous les statisticiens vous ne croyez qu’en vos chiffres.

Ce qui nous amène à la phrase attribuée à Churchill : I only believe in statistics that I doctored myself soit je n’ai confiance que dans les chiffres que j’ai moi-même bidouillés.

sur l’attribution de la citation, cf. ▻https://dicocitations.lemonde.fr/citations/citation-40610.php

Merci pour tes éclaircissements @simplicissimus Comme toujours les choses sont bien plus compliqué qu’il y parait ! évidemment ! Vu le besoin de simplifications de nos esprits et l’opportunisme de ce gouv ca me rend bien sombre pour instrumentalisation qui en sera faite.

#statistiques #chiffres #santé_publique_France #différences #hôpitaux #hospitalisations #PACA #covid-19 #coronavirus #variations #fiabilité

Moralité, il faut faire plus de #radiations ! On peut demander soit à Pôle emploi (elleux ielles savent très bien faire), soit à Orano-Areva :p

Attention quand même  : si un gus rentre à l’hosto pour covid, au bout de 14 jours, il est toujours à l’hosto pour covid et il est important de pouvoir le tracer comme tel s’il y reste 2 mois.
Radier les covidés au bout de 15 jours est juste un non-sens. Et une sale négation des covid longs.

Quant aux PCR+++ qui rentrent à l’hosto pour « autre chose » que le covid… va falloir bien s’entendre sur le « autre chose », vu que cette merde est capable d’attaquer tous les morceaux  : tu peux très bien te taper un AVC ou un infarct provoqué par le covid  : la détresse respiratoire est très loin d’être le seul symptôme. C’est d’ailleurs la diversité des symptomes et le manque d’info à ce sujet qui font que nombre de covidés ignorent leur état et pensent avoir autre chose, ce qui n’aide vraiment.
La vraie question, c’est comment on traite statistiquement le gus qui rentre pour un accident de la route ou un suivi de cancer et qui s’avère un PCR+++ qui s’ignorait ou les covid nosocomiaux que certains pays estiment à environ 10% des hospitalisés  ?

Donc, prudence aussi avec cet article qui me semble tirer un peu fort vers une sorte de tradition locale de minoration du problème.

Il y a déjà eu une polémique assez similaire en octobre dernier :
▻https://www.liberation.fr/checknews/2020/10/30/l-indicateur-du-taux-d-occupation-des-lits-de-reanimation-est-il-gonfle_1

TLDR :

Au final, les spécialistes interrogés s’accordent tous à dire que la tension des services de réanimation est une réalité incontestable. Même si l’indicateur officiel, donc, en est une transcription imparfaite, traduisant bien la pression de l’épidémie sur la structure hospitalière, mais ne renseignant guère, en réalité, sur le taux d’occupation en réanimation. Sa pertinence demeure toutefois défendue par la DGOS, qui estime qu’il reflète bien « le niveau de sollicitation, de mobilisation, de tension des services, région par région, en lien avec le coronavirus ».

Tout à fait d’accord avec @monolecte, l’article est bien tendancieux et vise à minimiser (c’est pour ça qu’il a plu et été pointé ici).

Comme souvent, la question cruciale est qu’est-ce qu’on compte ? Il me semble, en tous cas c’est comme ça que je le comprends, qu’il s’agit des hospitalisations en raison du covid (mais je n’ai pas regardé la définition qu’en donne SPF). Dans l’article, on voit des constats, présentés comme des anomalies, qui s’ils étaient pris en compte modifieraient sensiblement cette définition (et feraient baisser les stats) :
• ne compter que les contagieux ou les PCR+
• ne pas compter les «  covidés  » en soins de suite

Dans l’autre sens, il faudrait s’intéresser à la façon dont sont comptabilisés les contaminés à l’hôpital … Soit un sur sept d’après ▻https://seenthis.net/messages/897181 . En effet, ils n’ont pas été comptés positifs au coronavirus à leur admission ; qu’enregistre-t-on dans les stats quand ils le deviennent ? Il faudrait prévoir un nouveau décompte : devenus positifs à l’hôpital. Ça compliquerait encore le suivi du stock, … :
∆ stock d’hospitalisations covid = admissions covid + contaminés à l’hôpital - radiations covidés (à l’admission ou en cours d’hospit)

Un autre aspect peu honnête est que l’article est très flou sur un point précis : est-ce que ça dénonce le fait qu’on compterait trop d’hospitalisations, ou juste trop de cas de Covid hospitalisés ?

Le paragraphe qui expose le « problème » dit assez clairement que dans tous les cas, on compte bien des gens hospitalisés :

Lorsqu’un patient est hospitalisé pour un motif quelconque (insuffisance cardiaque, décompensation diabétique…), dans l’un ou l’autre des services des hôpitaux ou cliniques, et qu’il est testé positif pendant son séjour, il rejoint le « pool des personnes hospitalisées pour Covid » dans la base de données, même s’il ne présente aucun symptôme.

et que le souci est que parmi ces cas hospitalisés, on dit que certains sont Covid alors que non. Mais on parlerait aurait bien des gens réellement hospitalisés au final.

Mais juste ensuite, on a une indignation anonyme qui dit explicitement :

En pleine décroissance des hospitalisations, les journaux titraient : l’épidémie repart !

Ah, donc il y aurait une baisse des hospitalisations. Ou bien, faudrait-il comprendre comme dans le premier paragraphe, qu’il y a une baisse des hospitalisations pour Covid, mais pas une baisse des hospitalisations tout court.

Parce qu’au final, ce qui compte et qui détermine toutes les décisions, c’est la saturation des hôpitaux toutes causes confondues. Toute en sachant que le seul élément qui risque d’aggraver la saturation, de toute façon, c’est l’épidémie (ce n’est pas, cet hiver, la grippe saisonnière qui va réellement jouer, ni une épidémie d’accidents de voiture, ni la canicule…).

Et la question de mesurer le taux d’occupation des réas, c’est déjà la pseudo-polémique d’octobre dernier.

Parce qu’une fois que c’est saturé, c’est saturé, et les jeunes gens de 65 ans qui ont autre chose qu’un Covid ne seront pas sauvés parce qu’on est obligé de trier les patients, parce qu’il y a trop de gens de 55 ans avec le Covid qui occupent les lits de réanimation.

Juste pour le rappeler, si les stations de ski n’ont pas l’autorisation d’ouvrir les remontées mécaniques, c’est en particulier du fait du flux d’hospitalisations conséquents que ce sport génère. Je n’ai plus les chiffres en tête, mais ils étaient significatifs.

Ergoter sans fin sur la définition d’un nombre n’a que peu d’intérêt à mon sens (et cet article n’a de ce point de vue qu’un intérêt documentaire, faute d’avoir le moindre intérêt pratique).
L’important, à mon sens, quand on s’est mis d’accord à un instant T sur une mesure, c’est de tâcher de s’y tenir, et de respecter la décision, afin de pouvoir suivre la dynamique. La valeur absolue est sans doute perfectible, mais sa dynamique, la façon dont elle évolue, est plus opérationnelle à mon sens.

Par exemple, pour les chiffres du chômage, ils auront beau changer les définitions de ce que c’est qu’être au chômage... la dynamique restera, et ils n’y pourront rien, politiquement... quand le chômage augmente... il augmente même quand on rend plus dur la définition du chômeur.

De l’ordre de 5000 hospitalisations liées à une pratique en montagne pour la saison 2019-20 tronquée par le premier confinement. 6300 en 2010-11.
2020 : ▻http://www.mdem.org/telecharger.php?nomfichier=/page/france/fichier/702_DP2020.pdf&name=702_DP2020.pdf
2011 : ▻http://stefaninijournal.com/SKI0612.pdf

Il est clair que le but de l’article est de détruire la crédibilité des chiffres de SPF et d’ancrer dans les têtes qu’ils sont gonflés artificiellement. De ce point de vue, le graphique utilisé fait remarquablement ce (sale) boulot.

Passons sur le fait que la mention des chiffres issus des données hospitalières ne décrit pas vraiment ni la source effective, ni la méthodologie, devant le constat de la divergence flagrante entre les deux séries à partir de début novembre, la première chose à faire (et impérativement avant toute publication) est d’analyser les écarts et de pointer les raisons de cette divergence. Pas justifier à l’unité près, mais pointer les flux entrants ou sortants qui échappent à l’une ou à l’autre.

De l’ordre de 5000 hospitalisations liées à une pratique en montagne pour la saison 2019-20 tronquée par le premier confinement. 6300 en 2010-11.

avec un flux > 1000 hospi covid par jour depuis octobre, c’est clairement un argument majeur pour interdire le ski :-)