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Apr 20, 2021 16 tweets 11 min read Read on X
#Covid19France
Il existe des données qui ne sont pas beaucoup exploitées par les data analystes du #Covid19 (@starjoin,@gforestier ,@nicolasberrod,@GuillaumeRozier) mais qui sont assez intéressantes,
Il s’agit des hospitalisations Covid après passage aux urgences,
Thread[1/16]
Ce ne sont pas les “nouvelles hospitalisations” annoncées chaque par SPF et les médias mais seulement celles qui surviennent après un passage aux urgences. Un graphe avec les deux série de données présentes (et les moyennes glissantes sur 7 jours)
[2/16]
Logiquement, elles sont plus faible que le total des nouvelles hospitalisation chaque jour,
La part de ces hospitalisations dans le total a beaucoup varié, elle se situe entre 30 et 50% depuis octobre.
[3/16]
Un des deux avantages de ces données, c’est qu'elles sont par date d'événement, et non par date de déclaration (Le total des nouvelles hospitalisations est donné par date de déclaration).
/!\ Il faut donc attendre leur consolidation (2-3j en général) pour les analyser.
[4/16]
Cela a pour effet qu'elles ne sont pas dépendantes des jours fériés, ainsi, contrairement aux nouvelles hospitalisations totales, il n’y a eu d’effet de la présence du lundi de pâques dans les moyennes glissantes.
[5/16]
Pareil à Noël, pas de baisse observée dans les hospitalisations après passages aux urgences contrairement aux données totales par date de déclaration.
[6/16]
Cela permet de ne pas biaiser les tendances par la présence de jours fériés, l’institut pasteur utilise aussi des données par date d'événement pour ses projections.

[7/16]
L’autre avantage est que ces données sont dispo aussi par tranche d'âge, ce sont les seules données de flux hospitaliers qui sont disponibles avec une répartition par tranches d’âge. Cela apporte donc des infos en plus non présentes dans les autres datas
[8/16]
Ainsi, on observe que malgré la 3ème vague, les nouvelles hospitalisations après passage aux urgences pour les + de 75 ans ont relativement peu augmenté depuis janvier. Effet de la vaccination ?
[9/16]
Pour les autres tranches d’âges, on observe une augmentation significative depuis janvier, on a dépassé le pic de la seconde vague pour les 15-64 ans.
(Pour les moins de 15ans, cela reste faible : moins de 10/j depuis septembre)
[10/16]
On peut aussi comparer les incidences et les hospitalisations après passages aux urgences,
Par ex. Pour les personnes autour de 55 ans le ratio
Nouvelles hospitalisation après passage aux urgences / cas détecté
a fortement augmenté depuis l'automne
[11/16]
C’est cohérent avec les remontés des hôpitaux qui décrivent d'avantage de formes graves chez les patients “jeunes” qu’avant (via @lemondefr ) :
[12/16]
lemonde.fr/planete/articl…
NB1 : il y a une corrélation entre la part des -65 ans dans les hospitalisations après urgences et la part des hospitalisations après urgence dans les hospitalisations totales.
Les -65ans passeraient majoritairement par les urgences avant l'hospitalisation ?
[13/16]
NB1 suite : Cela pourrait dire que le ratio (urgence/total) est relativement constant par tranche d’âge et que c’est la répartition par tranche d’âge qui fait varier le ratio total. Je n’ai pas moyen de confirmer mais cela renforcerait les analyses que j’ai faites.
[14/16]
NB2: Il est possible de retrouver indirectement les nouvelles hospitalisation par tranches d’âge via les variations des totaux (DCD+Hosp en cours+Retour par age). Mais il y a des incohérences dans les données
J'avais fait ca⬇️ avec cette méthode
[15/16]

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Dec 17, 2021
#COVID19France
SPF fourni le résultat du criblage des tests positifs au niveau de la présence ou non de la mutation 452R (sommé sur 7 jours)
452R: présente sur Delta, absente sur #Omicron
J'ai reconstruit le taux journalier d'absence de 452R : 12,5% lundi 13 en IdF !
Thread[1/15]
[2/15] Du coup, je vais expliquer comment j'ai réussi à reconstruire la valeur journalière à partir de la valeur moyenne sur 7 jours donnée par SPF.
Le fichier source que j'ai utilisé est accessible ici :
data.gouv.fr/fr/datasets/do…
C'est un peu technique...
[3/15]Pour chaque département et chaque jour, SPF fournie 2 données:
- le nombre de criblages avec absence de 452R (C0) sur les derniers 7 jours
- le nombre de criblages avec présence de 452R (C1) sur les derniers 7 jours
Ci-dessous, l'évolution des deux pour Paris (dep. 75)
Read 16 tweets
May 1, 2021
#covid19France
La #VaccinationCovid a bien avancé chez les 80+, mais il y a toujours des cas #covid19 qui sont détectés dans cette tranche d'âge
On peut estimer l’incidence chez les 80+ non protégés grâce la couverture vaccinale et l’efficacité vaccinale attendu
Thread[1/13]
Pour construire ce graphique, j'ai utilisé les données d'efficacité vaccinale en vie réelle en Israël pour les 70+ (j'ai utilisé les données pour les "documented infection", c'est à dire symptomatique ou non, comme pour l'incidence en France),
[2/13]
nejm.org/doi/full/10.10…
L'efficacité de la protection vaccinale que j'ai utilisé :
- <14 jours post 1er dose : pas de protection
- [14-20j] post 1er dose : protégé à 22%[-9 ; 44]
- >20j post 1er dose -> 7j post la 2nd dose : protégé à 50% [19-72]
- >7j post la 2nd dose : protégé à 95%[87-100]

[3/13]
Read 13 tweets
Apr 19, 2021
#COVID19france
En #Guyane, on assiste actuellement au début d'une nouvelle vague de #COVID19
Celle-ci est notamment portée par le #VariantBresilien P.1 (et par le variant "anglais" #B117 dans une moindre mesure)
J'ai tracé l'évolution du nombre de cas par variants
[1/12]
Les données proviennent du point hebdo de l'@ars_guyane (@ClaradeBort)
J'ai simplement extrapolé la proportion de variant dans les criblages/séquences à l'ensemble des cas [2/12]
source : santepubliquefrance.fr/regions/guyane…
Depuis la semaine 7 :
-Les souches historiques baissent de ~10% par semaine
-Le #variantAnglais progresse de ~50% par semaine
On retrouve le même ordre de grandeur de l'avantage de transmissibilité du variant Anglais que ce qui était observé en janvier/févier en métropole
[3/12]
Read 13 tweets

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