Thread by @sebtixlovesyou

Il y a quelques temps @Les__Infiltres posaient cette question toute pertinente et désormais d’actualité sur le #PassSanitaire : quels risques sans masque ?
Du coup j’ai essayé de faire les calculs pour en savoir plus – vous vous doutez déjà du résultat :) (attention c’est long)⬇️

https://twitter.com/Les__Infiltres/status/1417887390996340738

En effet, par décret d’application, le port du masque n'est désormais plus obligatoire là où le #PassSanitaire est exigé. Certains s’en inquiètent, et la question se pose (... à juste titre comme on le verra hélas. #spoiler)

https://twitter.com/gchampeau/status/1424321636854009862

Alors comment calculer ça ? J’ai fait un Excel pour calculer les cas : les modèles de calculs de risque aérosols ont en effet été donnés par (entre autres) Buonnano et al. (dès 2020) ou encore Bazant et al. On peut se référer par exemple à l’équation (6)
pnas.org/content/118/17…

Toutes autres choses égales par ailleurs (la ventilation de la pièce, son volume, le nombre de personnes, la durée, etc), on peut limiter l’équation aux seuls termes qui varient pour notre comparaison :
- le port des masques ou non
- la contagiosité de la population étudiée ⬇️

respectivement notées p (port des masques) et C (contagiosité de l’air exhalé dans le lieu) dans l’équation ci-dessus.
On peut donc simplifier l’équation, et comparer uniquement les termes p²C : facile ! ⬇️

Ce produit nous donnera une valeur dans une unité arbitraire, qui n’a pas de sens en soi : mais on s’en fout puisqu’on veut uniquement comparer les valeurs entre elles ("avec #PassSanitaire sans masque" vs. "sans #PassSanitaire avec masque") ⬇️

Dans l’équation, p est le % de perméabilité des masques, donc pour plus de commodité d’usage on préférera écrire: (1-F)²C, avec F le % de filtration nette (ie. la filtration théorique pondérée par les fuites liées au port du masque) - c'est ce que j'utiliserai dans mon Excel⬇️

Pour la suite du thread, je vais expliquer mon raisonnement dans les posts suivants, et tout commentaire / relecture / critique est la bienvenue en cas d’erreur de raisonnement ! Merci :)
Pour les impatients, les résultats sont tous à la fin, je mettrai un raccourci ici ;) ⬇️

La contagiosité "C" est la contagiosité des individus qui composent l’espace. Ceux-ci peuvent être:
- vaccinés
- déjà infectés
- non vaccinés avec PCR négatif
- non vaccinés sans test, mais fraudeurs

Chacune de ces catégories comporte elle-même des malades et des non malades ⬇️

En effet, le vaccin ne protège pas à 100% des infections, et les test PCR peuvent être de "faux-négatifs", a fortiori puisque le gouvernement a eu la "bonne idée" de rallonger la période de test à 72h (!)
Avec le #PassSanitaire, les choses se présentent donc comme ça : ⬇️

Enfin, les malades de chacune de ces catégories ont une « contagiosité » propre : potentiellement inférieure chez les vaccinés malades que chez les non-vaccinés malades, etc.

Avec tout ça en main, on peut faire les calculs à partir de l’équation ci-dessus : c’est parti ! ⬇️

De quoi avons nous besoin ?
1. Le % de vaccinés est connu : à l’heure où j’écris ce thread, les vaccinés « double doses » sont de 54.67% covidtracker.fr/vaccintracker/ ⬇️

2. Le % de "déjà contaminés" est aussi connu : du moins on connait le nombre de « cas » officiellement dénombrés. Certes, ces cas ne couvrent pas toutes les personnes qui ont été contaminées sans le savoir, et qui n’ont donc pas été comptées. ⬇️

Mais ce qui nous intéresse ici, ce sont les personnes susceptibles de composer un lieu soumis au #PassSanitaire, et donc au sens de la loi, ces personnes sont considérées comme "devant passer un test PCR"
D’apres ourworldindata.org/explorers/coro… il y 94300 pers par million, soit 9.43% ⬇️

3. Les « non vaccinés » sont donc « tout le reste », divisé entre ceux qui fraudent avec un faux pass, et ceux qui ne fraudent pas : 100 - 54.67 - 9.43

4. Maintenant, pour chaque groupe de personnes (vaccinés, non vaccinés, etc) il faut connaitre la proportion de malades. ⬇️

C’est une partie plus difficile à estimer : le taux d’incidence donne la proportion estimée de *nouveaux* malades sur une semaine pour 100 000 personnes. ⬇️

Pour être rigoureux il faudrait donc faire quelque chose comme l’intégrale sur le temps du taux d’incidence, en y soustrayant l’intégrale sur le temps des guérisons – j'ai pas trop envie :) ⬇️

Alors en 1ère approximation, je me dis que le taux d’incidence courant n’est peut-être pas un si mauvais indicateur? (quelqu’un a un avis sur ce point de raisonnement? J’ai un doute) L’incidence actuelle est de 230 pour 100 000, soit une prob de 0.00230 covidtracker.fr/covidexplorer/ ⬇️

5. Mais les vaccinés n’ont pas le même risque de tomber malade que les non-vaccinés. Sauf que les études varient sur la question de la proportion...
Par rapport au variant Delta, les plus anciennes études donnaient une protection de l’ordre de 88% futura-sciences.com/sante/actualit…, ⬇️

des études plus récentes donnent une protection de 40% seulement sudouest.fr/sante/coronavi…, entre temps d’autres ont donné des % divers ft.com/content/5a24d3… sachant que toutes les études ne font pas forcément la différence entre les différents vaccins lemonde.fr/planete/articl… ⬇️

Je prends donc une valeur « moyenne » à tout ça, disons 70% pour se placer dans un cas optimiste. ⬇️

7. Pour les personnes déjà infectées "88% des anciens malades possédaient des anticorps capables d'empêcher le virus originel d'infecter [...] En revanche, moins de 50 % de ces personnes possédaient des anticorps capables de neutraliser le variant Delta". lejdd.fr/Societe/Sante/…

Puisque c’est le variant Delta qui est maintenant hégémonique, il faudrait plutôt prendre un % inférieur à 50%, mais comme parmi les malades actuels il y en a qui ont été contaminés par Delta, je prends une valeur "moyenne" à 60%, là encore pour se placer dans un cas optimiste⬇️

8. Reste la question des personnes ayant un test PCR négatif mais qui s’avère un faux négatif.
Il semble acquis qu’il y a au moins 30% de faux négatifs rmc.bfmtv.com/emission/pourq… ; des études plus récentes suggèrent que ça peut être encore supérieur nature.com/articles/s4159… ⬇️

Avec des tests à 72h on voit que le risque de faux négatifs peut même être de 100% (sans parler des personnes infectées APRES le test) – j’ai la flemme de faire un calcul fin, mais "à vue de nez" considérer 40% de faux négatifs dans ces conditions semble déjà bien optimiste. ⬇️

9. Enfin la question de la contagiosité relative des personnes. Là aussi les études divergent: pour une personne vaccinée on parle ici d’une contagiosité "12 fois moindre" ouest-france.fr/sante/virus/co… tandis que plus récemment on évoque "une même charge virale" huffingtonpost.fr/entry/la-guerr…

... mais on tend à penser qu’il y a quand même une baisse de contagiosité plus rapide dans le temps lexpress.fr/actualite/soci…
Donc je prends une valeur « moyenne » de 6 ⬇️

10. Pour une personne déjà contaminée je n’ai pas trouvé d’étude (si quelqu’un en a une ?), du coup je pars de l’hypothèse que c’est du même ordre qu’après une vaccination (ce qui est a priori une hypothèse optimiste vu le fort risque de réinfection ?) ⬇️

11. Pour finir, les masques: le Prof. Jose L Jimenez invite à utiliser la valeur de 50% de filtration pour les masques chirurgicaux pour tenir compte des fuites liées à son port et 90% pour les masques FFP2 cf. tinyurl.com/covid-estimator , lui-même basé sur journals.plos.org/plospathogens/…⬇️

OUF ON A FINI. Ça nous donne donc ces paramètres-là : ⬇️

Ce qui donne, en appliquant ces valeurs à la population, les probabilités suivantes pour la composition du public considéré : ⬇️

Comparons maintenant le cas 1 « pass sanitaire: les personnes avec un test PCR positif ne peuvent pas rentrer, toutes les autres peuvent entrer et retirer leur masque », et le cas 2 qui prévalait jusque-là « tout le monde peut entrer mais le port du masque est obligatoire » : ⬇️

On applique ces paramètres à l’équation de départ, et qu’est-ce qu’on obtient ? *roulement de tambour*
"Surprise" (pas vraiment) : la règle de ce #PassSanitaire est donc bien plus dangereuse du fait de l’absence de masque, que la règle qui prévalait jusqu’alors. ⬇️

Oui mais vous me direz, il ne faut pas sous-estimer le pouvoir de dissuasion du #PassSanitaire.
J’ai donc introduis 2 autres paramètres dans le modèle: Le facteur de dissuasion des non vaccinés, et le facteur de diminution de l'occupation ⬇️

Le facteur de dissuasion des non vaccinés c’est le % de non vaccinés qui n’essaieront pas de venir, du fait de la contrainte de réaliser un test PCR. Autrement dit, dans un cinéma rempli, la proportion de non-vaccinés dans l’audience sera diminué d’autant. ⬇️

Tandis que le facteur de diminution de l'occupation, c'est pour tenir compte de la possibilité que le #PassSanitaire puisse aussi faire baisser la fréquentation *d’ensemble*. ⬇️

Je les propose respectivement à 40% et 30% (autrement dit, avec ces valeurs, presque un non-vacciné sur deux est dissuadé de venir, et globalement un tiers de la population totale boycotte le principe du #PassSanitaire, ce qui me semble une hypothèse assez sévère)⬇️

Et bien, c’est uniquement dans ces conditions-là que le #PassSanitaire n’est *pas* plus dangereux que ce qui prévalait jusque-là…
Autrement dit, pour que le #PassSanitaire soit "efficace", il faut jouer non pas sur les paramètres sanitaires… mais sur les paramètres dissuasifs⬇️

Evidemment, le port du masque, puisqu’il est "au carré" est un des éléments les plus efficaces contre la lutte contre les contaminations. Que le gouvernement passe outre, surtout après son fiasco passé sur les masques macron.watch/2020/04/16/cov…, est criminel et incompréhensible. ⬇️

En plus de quoi le gouvernement omet également *ENCORE* de jouer sur la qualité du renouvellement de l’air dans les espaces clos...

https://twitter.com/sebtixlovesyou/status/1414883173360709648

(poke @nousaerons et @Cote_Science) ⬇️

@nousaerons @Cote_Science Pour ceux qui voudraient jouer avec les paramètres et tester différentes config, j’ai mis mon calculateur en accès public ici.
Les paramètres modifiables sont représentés par les cellules sur fond ocre. Toutes les autres sont des calculs automatiques. ⬇️ docs.google.com/spreadsheets/d…

@nousaerons @Cote_Science Pour ceux qui sont intéressés à contrôler les calculs et le raisonnement (je n’exclue pas d'avoir pu faire des erreurs malgré le soin porté à la relecture) j’ai laissé accessibles les étapes de calculs intermédiaires: ils sont disponibles à droite à partir de la colonne Q ⬇️

Merci (et gardez votre masque)❤️

#PassSanitaire
#EnPlusUnFFP2CaProtègeDesLacrymos

Pour ceux qui veulent directement les résultats c'est ici :

https://twitter.com/sebtixlovesyou/status/1424796823034769411

Et le calculateur est disponible ici : docs.google.com/spreadsheets/d…

Pour ceux qui veulent directement les résultats c'est ici :

https://twitter.com/sebtixlovesyou/status/1424796823034769411

Et le calculateur est disponible ici : docs.google.com/spreadsheets/d…

@threadreaderapp unroll please

Le mot de la fin que j'emprunte à @Panda31808732 :

https://twitter.com/Panda31808732/status/1424480704478556170

(Pour rendre les crédits à qui de droit, merci à @Pr_Logos de m'avoir fait découvrir cette étude )

https://twitter.com/Pr_Logos/status/1387804669779619841