Covid-19 * France : évolution sensibilité rea+si+sc classes d’âge âgées à l’incidence des classes d’âge jeunes dans le temps

Encore un follow up (dernier billet ici : https://chrisgodlak.medium.com/covid-19-france-corr%C3%A9lations-entre-rea-si-sc-d%C3%A9c%C3%A8s-des-moins-jeunes-vs-incidence-des-plus-7ef95eda1765) sur cette question épineuse, que l’on peut résumer à l’instar des autorités et des msm: “est ce que les jeunes envoient les vieux à l’hôpital?”

Pour tenter d’apporter des éléments de réponse (voir billets précédents), je procède à un exercice que j’ai déjà pratiqué dans d’autres billets: des régressions (linéaires) sur fenêtres glissantes. L’idée consiste à expliquer les rea+si+sc (en stock, car seul ce format proposé par data.gouv.fr inclus les classes d’âges) des classes d’âge élevées par l’incidence (positifs/population * 100000) retardée de 7 jours (“moyenne temps d’incubation officiel”) des classes d’âge “jeunes” sur des périodes de 30 jours glissantes:

rea+si+sc classe âge élevée (t) = constante + beta * incidence classe âge jeune (t-7)

Ainsi on obtient un certain nombre de coefficients beta puisque on effectue ces régressions sur des fenêtres glissantes de 30 jours qui évoluent donc par pas de 1 jour.

Je me concentre sur les classes 9 à 29 pour l’incidence et 79 à 90+ pour les rea+si+sc.

Sur chaque graphique, la courbe noire représente les beta. Ce coefficient mesure, toutes choses égales par ailleurs, l’effet de l’augmentation d’une unité de mesure de l’incidence (-7j.) sur les rea+si+sc. La courbe en gris non continue représente la statistique de Student (t-stat) (= coefficient / erreur-type) qui mesure la significativité du coefficient beta. Lorsque t > 1.96 en valeur absolue (j’arrondis à 2), le coefficient beta est statistiquement significatif (i.e. différent de 0). Pour visualiser quand beta est significatif, il suffit de regarder si la courbe grise non continue (t-stat) est au dessus ou en dessous des traits horizontaux bleus non continus (ordonnée à +2 et -2).

Passons désormais aux résultats:

Concernant l’incidence des enfants (classe 9), on remarque que les courbes se ressemblent: chute initiale de la sensibilité puis stabilisation autour de 0. Mais cette sensibilité est significative uniquement sur des périodes spécifiques autour de septembre et autour du 1nov2020 pour les rea+si+sc.

Même constat pour la classe 10–19: forme courbe, stabilisation autour de 0 et significativité en septembre puis autour du 1nov. A noter que pour les 90+, on a également une significativité autour du 1août et le coefficient associé est négatif (i.e. plus d’incidence chez les 10–19 => moins de rea+si+sc chez les 90+) !

Enfin, les jeunes (20–29): même constat. Sensibilité baisse initialement, stabilité autour de 0, avec significativité sur les mêmes périodes que pour les 10–19 ans: autour de septembre puis 1nov, et autour du 1er août en négatif.

En résumé, sur la base de ces résultats, affirmer que les jeunes envoient les vieux à l’hôpital doit être nuancé… La relation entre rea+si+sc des moins jeunes à l’incidence des plus jeunes est proche de 0. Elle est significative à des périodes précises, essentiellement à l’automne en septembre et novembre. Ces périodes concordent avec des pics dans les “tests”: voir la courbe en gris ci-dessous… Une légère bosse est également observable en août…

Sommes nous soumis au contrôle par le PCR?