Je réchauffe (avant de m'y replonger avec données récentes) mes analyses stat. #COVID19france en rapport avec #etudiantsfantomes en espérant apporter ma maigre contribution à ce que les jeunes subissent... #thread
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corrélation %PCR+ entre enfants et jeunes et les 80-89 ans par ex.
que ce soit les 0-9 ans, 10-19 ou 20-29 = similaires sur cet aspect
donc les jeunes ne "contaminent" pas plus les moins jeunes que le ferait des enfants par ex. #COVID19france#etudiantsfantomes 3/n
évolution coefficient de sensibilité du %pcr+ des 80-89 ans à celui des 20-29 ans et des 0-9 ans dans le temps à gauche et à droite respectivement
je vous laisse juger... #COVID19france#etudiantsfantomes 4/n
évolution sensibilité incidence 80-89 ans à celle des enfants (à gauche) puis des 20-29 ans (à droite) dans le temps
je vous laisse juger... #COVID19france#etudiantsfantomes 7/n
à nouveau on constate que les plus "testés" et donc mécaniquement les plus pcr+ ont été les 20-29 suivi par les 30-39 #COVID19france#etudiantsfantomes 12/n
corrélation incidence et nouvelles hospi / rea+si+sc
"benchmark" avec ensemble des données (à gauche) puis incidence 20-29 ans seulement et ensemble nouvelels hospi / rea+si+sc (à droite)
je vous laisse juge #COVID19france#etudiantsfantomes 15/n
à gauche incidence enfants vs rea+si+sc & décès des 70-79 ans
à droite incidence 20-29 ans vs rea+si+sc & décès des 70-79 ans
à vous de juger #COVID19france#etudiantsfantomes 17/n
évolution dans le temps sensibilité rea+si+sc 80-89 ans à l'incidence des 0-9 ans à gauche
évolution dans le temps sensibilité réa+si+sc 80-89 ans à l'incidence des 20-29 ans à droite
je vous laisse juger... #COVID19france#etudiantsfantomes 19/n
on notera l'impact, positif (sic), du 1er confinement sur le pic d'avril.... le 2e confinement tombe "à pic" au pic de la "2e vague"...
on notera également l'effet phénoménal des masques...
bref #COVID19france
2/n
on constate que le taux d'hospitalisations pour passages suspicion '#COVIDー19' est phénoménal...de quoi se poser des questions...monte en flèche et se stabilise post confinement 1, descend pour l'été, et recommence avec septembre et ne cesse de monter depuis #COVID19france 3/n
encore un billet sur "est ce que les jeunes envoient les vieux à l’hôpital?” comme le prétendent les autorités, msm et consorts
recours à des régressions (linéaires) sur fenêtres glissantes de 30 jours:
rea+si+sc classe âge élevée (t) = f(incidence classe âge jeune (t-7))
j'utilise les classes 79,89,90+ pour rea+si+c et classes 9,19,29 pour incidence
extraits :
sensibilité rea+si+sc à incidence autour de 0... et significatif sur 3 périodes grosso modo: autour 1/08, 1/09 et 1/11
un long billet dont je vais tenter de retranscrire les points essentiels dans ce #thread
Mon idée consiste à analyser la corrélation entre l’incidence des plus jeunes et les rea+si+sc & décès des moins jeunes #COVID19france
Benchmark: corrélation incidence et rea+si+sc & décès en Métropole + moyennes par région
incidence de 100 (-7 jours) => 500 rea+si+sc (en stock) et environ 4000 décès (en stock)
incidence moy. par région 20=> 500 rea+si+sc et 8000 décès (en stocks) #COVID19france
#THREAD#COVID19france
Interrogations sur:
A. Incohérences internes dans données hospitalières par classe âge GEODES
B. Incohérences entre ces données dans GEODES vs data.gouv.fr/fr/datasets/r/…
Je vais commencer par A.
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