- Dans le débat sur les taux de mortalité liés au COVID par État américain, l’orientation partisane et le taux de vaccination prédisent fortement la mortalité après le 1er février 2021, même en contrôlant la part de la population âgée de 65 ans et plus
- Ajouter toujours plus de variables de contrôle accroît les degrés de liberté du chercheur et le risque de surapprentissage ; dans un débat public, des faits stylisés simples mais résistants à la vérification sont donc plus utiles
- En comparant l’écart de voix en faveur de Biden en 2020 et le nombre de décès COVID par million d’habitants après le 1er février 2021, État par État, on observe que plus l’avance de Biden était importante, plus la mortalité était faible, et que cette relation n’apparaît qu’après l’arrivée des vaccins
- Même en intégrant la part de la population de 65 ans et plus, le coefficient et la significativité statistique de l’orientation partisane changent très peu, tandis que le taux de vaccination agit comme variable explicative bien plus forte que l’orientation partisane
- Des objections subsistent, comme les méthodes de comptabilisation des causes de décès, les comorbidités ou l’effet des interventions non pharmaceutiques, mais les écarts de mortalité entre États sont davantage liés aux différences de taux de vaccination qu’à l’âge
Pourquoi privilégier une analyse simple
- Dans les débats statistiques publics, le principe est que plus l’analyse est simple, mieux c’est
- Plus on ajoute de variables de contrôle, plus on multiplie les points de décision sur la manière dont l’analyste manipule les chiffres, c’est-à-dire les degrés de liberté du chercheur
- Il arrive qu’il faille contrôler des variables de confusion
- Dans la relation entre consommation de glaces et noyades, la météo estivale est une variable de confusion évidente
- Mais ajouter de la complexité accroît aussi le risque de surapprentissage
- Si l’on peut faire passer l’idée avec de simples statistiques agrégées ou une méthode intuitive, c’est souvent plus efficace dans un débat en ligne
Le point de départ du débat sur les politiques COVID
- Le point de départ de l’article précédent reposait sur deux faits stylisés
- Avant la diffusion des vaccins, l’écart de mortalité COVID entre les blue states et les red states n’était pas très important
- Après la diffusion des vaccins, la mortalité était plus élevée dans les red states, probablement en raison du plus faible taux de vaccination des Republican
- Cette affirmation a été plus controversée à l’extérieur, et Martin Kulldorff a critiqué la comparaison en estimant qu’elle était trompeuse faute d’ajuster les différences d’âge moyen entre États
- Kulldorff est professeur à la Harvard Medical School et l’un des principaux auteurs de la Great Barrington Declaration, une déclaration anti-confinement d’octobre 2020
- La comparaison de la période pré-vaccinale tend plutôt à soutenir l’idée que l’efficacité des interventions non pharmaceutiques était incertaine et que leur coût était élevé
Des écarts entre États difficiles à expliquer par l’âge seul
- Le COVID est bien plus mortel pour les personnes âgées, mais l’orientation partisane des États et leur structure d’âge sont presque orthogonales, et le sont encore davantage par rapport aux taux de vaccination
- Les différences de structure d’âge entre États américains ne sont pas très importantes
- En part de population âgée de 65 ans et plus, tous les États sauf neuf se situent dans une fourchette étroite de plus de 15 % et de moins de 20 %
- Même dans quatre États où la part de personnes âgées est similaire, les taux de mortalité COVID par million d’habitants depuis le 1er février 2021 divergent fortement
- West Virginia : 3 454
- Florida : 2 992
- Maine : 1 881
- Vermont : 1 210
- Ces quatre États ont une part de population âgée presque identique, mais les écarts de mortalité correspondent aux différences de vaccination selon l’orientation partisane
La construction de l’analyse de régression
- L’analyse de régression sert à décomposer l’effet de plusieurs variables
- Dans la première régression à variable unique, la variable dépendante est covid_deaths_late
- Le nombre de décès COVID par million d’habitants après le 1er février 2021
- La source est les données COVID américaines de Worldometers
- Le 1er février 2021 approxime le moment où les vaccins ont commencé à être largement disponibles pour les groupes vulnérables
- La variable indépendante biden correspond à l’écart par lequel Joe Biden a gagné ou perdu face à Donald Trump lors de l’élection présidentielle de 2020
- Résultat : plus la marge de victoire de Biden était élevée, plus la mortalité COVID après le 1er février 2021 était faible
- Cette relation n’existait pas au début du COVID ; elle n’apparaît qu’après la mise à disposition des vaccins
L’effet de l’orientation partisane subsiste après contrôle de l’âge
- La régression suivante ajoute la variable senior, qui correspond à la part de la population de l’État âgée de 65 ans et plus
- Les États où la part de personnes âgées est élevée ont enregistré davantage de décès COVID après le 1er février 2021, et cette différence est statistiquement significative
- Toutefois, l’ajout de l’âge ne modifie pas substantiellement le coefficient ni la significativité statistique de la variable biden
- L’orientation partisane des États prédit fortement la mortalité COVID même après contrôle de l’âge
Le taux de vaccination comme variable explicative plus directe
- Cela ne signifie pas que le COVID ciblerait intrinsèquement davantage les Republican
- L’hypothèse centrale est que le COVID est bien plus mortel pour les non-vaccinés, et que les Republican sont moins susceptibles que les Democrat de se faire vacciner
- Le modèle suivant ajoute vax_rate, la part de la population “fully vaccinated” par État
- “fully vaccinated” signifie les deux doses initiales de Pfizer ou Moderna, ou la dose initiale unique de Johnson & Johnson
- Les doses de rappel ne sont pas requises
- Lorsque vax_rate est inclus, cette variable prédit la mortalité COVID bien plus fortement que biden
- Au final, même en retirant biden et en ne conservant que l’âge et le taux de vaccination, ces deux variables expliquent plus de la moitié de la variation de la mortalité COVID entre États après février 2021
Les objections restantes et la robustesse du périmètre
- La propagation du COVID comporte une part importante de hasard, notamment lorsque certains variants s’implantent localement de façon difficile à prévoir
- D’autres questions restent à examiner
- Les comorbidités varient selon les États
- Les méthodes de comptabilisation des décès COVID ne sont probablement pas identiques d’un État à l’autre
- L’affirmation selon laquelle les interventions non pharmaceutiques étaient réellement inefficaces avant les vaccins est moins robuste
- Mais une affirmation robuste ne change pas de catégorie face à de petites objections, des objections de taille moyenne, et parfois même des objections assez importantes
- Une standardisation accrue des méthodes de comptabilisation des décès pourrait renforcer, ou non, le pouvoir prédictif du taux de vaccination ; mais je ne pense pas que l’argument central passerait de “manifestement vrai” à “douteux” ou “probablement faux”
1 commentaires
Avis sur Hacker News
En tant que citoyen américain, j’ai encouragé les gens autour de moi à suivre les mesures sanitaires contre le COVID, et j’aime aussi Nate Silver, mais dans cet article, la seule chose qui m’a frappé est le passage où il dit être globalement d’accord avec la déclaration anti-confinement d’octobre 2020
C’était une position fondée sur les informations disponibles à l’époque, donc je ne regrette pas mon jugement, mais j’aimerais qu’on accepte le fait que, dans l’ensemble, la société a eu tort de prolonger les mesures de confinement aussi longtemps. Un peu d’humilité ne ferait pas de mal à la gauche non plus
Les masques ont clairement été efficaces pour le personnel soignant qui s’occupait de patients lors de la première vague, et qui n’est pas tombé malade malgré une exposition directe. Alors pourquoi n’ont-ils pas été efficaces pour le grand public ? Est-ce parce qu’ils n’étaient pas portés correctement et de façon régulière ? Les écoles semblaient forcément devoir être un grand vecteur de transmission, et les enfants étaient généralement asymptomatiques tout en pouvant, même malades, contaminer l’intérieur et l’extérieur de l’école ainsi que des proches vulnérables. La fermeture des écoles était-elle une erreur, ou fallait-il s’y prendre autrement ?
Moi aussi, je me suis trompé sur beaucoup de choses, depuis le fait de me désinfecter les mains alors que la transmission aérienne était en réalité centrale, jusqu’à l’idée que les vaccins allaient mettre fin à la crise
Par exemple en affirmant qu’en octobre 2020, le gouvernement imposait des confinements stricts. En réalité, il existait des preuves évidentes que les gens préféraient rester chez eux, et le fait que le taux de travail au bureau soit encore à un niveau historiquement bas en est un exemple. Depuis la diffusion des vidéos venues de Chine en janvier 2020, je ne me suis pas trompé une seule fois, et il était intéressant de voir les gens suranalyser, moraliser et s’accrocher frénétiquement à des détails de détails autour de trois faits simples que même un lycéen connaît : « une maladie respiratoire très contagieuse, c’est mauvais ; les vaccins n’empêchent ni l’infection ni la transmission ; les gens aiment le télétravail »
À l’époque, il était difficile d’en parler, car dès qu’on évoquait ce genre de sujet, l’ambiance était telle qu’on vous cataloguait aussitôt comme antivax
Je me demandais s’il y avait eu des tentatives de calculer le rapport coût-bénéfice des différentes mesures et jusqu’où il fallait aller dans l’extrême. Les dommages comme la dépression, l’isolement ou le fait que des enfants aient perdu un semestre d’école sont difficiles à comparer avec la mort, et en apparence il semble évidemment bien pire que des gens meurent. Mais si tout ce que nous avons fait n’a servi qu’à sauver une seule personne, on considérerait généralement que cela n’en valait pas la peine ; puis, à mesure que ce chiffre passe à 10, 1 000 ou 10 000, il existe un seuil subjectif où beaucoup commenceraient à être d’accord. Avec les données actuelles, il semble possible de rassembler suffisamment d’échantillons de régions aux règles différentes pour quantifier dans une certaine mesure des choses comme « les masques sauvent x vies pour 1 000 personnes » ou « les fermetures d’écoles sauvent y personnes pour 1 000 ». On pourrait alors juger si x vies valent les atteintes qualitatives subies, et peut-être pas pour y
Même au début de l’épidémie, il était clair que les principales contraintes pour les décideurs étaient l’incertitude autour du virus, le manque d’équipements de protection et la pénurie de lits en soins intensifs. Sans équipements de protection, il n’y a pas de moyen de réduire la transmission sans isolement ; si les soins intensifs sont saturés, le taux de mortalité double, des gens meurent dans la rue et le système de santé s’effondre. L’effondrement du système de santé n’est pas un choix politique compatible avec une économie fonctionnelle, et les décès non liés au COVID augmentent aussi. Les crises cardiaques, les accidents de la route et même les accouchements deviennent des causes de décès. Il faut abandonner l’idée que les décideurs auraient mis en balance « le grand-père qui meurt quelques années plus tôt » et « l’isolement social du petit-enfant »
« À l’aide d’une approche d’étude d’événements portant sur les données de 43 pays et de tous les États américains, nous avons mesuré l’évolution de la surmortalité après la mise en œuvre des politiques COVID-19 de maintien à domicile (SIP). Nous n’avons pas constaté que la surmortalité était plus faible dans les pays ou États ayant mis en place plus tôt des politiques SIP. Même en tenant compte de la mortalité COVID-19 avant les SIP, aucune différence de surmortalité avant et après leur mise en œuvre n’a été observée »
Lorsque le nombre de lits de soins intensifs disponibles diminuait, davantage de restrictions étaient imposées, et inversement elles étaient assouplies. L’accent était mis en particulier sur les décès évitables, c’est-à-dire les personnes « qu’on aurait pu sauver mais qu’on a renvoyées faute de lit », et cela me semblait intuitivement être une approche solide. Les décès évitables sont vraiment tragiques
Ce qui compte, ce n’est pas le nombre de vies, mais les années de vie perdues. Par exemple, la mort d’un enfant qui a presque toute sa vie devant lui est pire que celle d’une personne âgée déjà proche de la fin. Les statistiques actuelles se concentrent sur le nombre de morts, pas sur la perte d’espérance de vie, ce qui rend difficile même une évaluation équitable des arbitrages entre différentes politiques
Le COVID était grave, mais la réaction américaine a été très étrange. La façon dont on portait le masque au restaurant restera probablement comme l’un des moments les plus bizarres de l’histoire américaine
Par curiosité, j’ai cherché, et ce qu’il utilise ressemble à Stata : https://www.reed.edu/psychology/stata/analyses/parametric/Re...
https://www.stata.com/
« Sur tous les ordinateurs des labos de Reed, Stata se trouve dans le dossier Applications. » « Stata se trouve dans le dossier Applications des ordinateurs de l’école. Sur PC, il est très probablement dans Program Files. » Est-ce que cela veut dire que ce n’est ni open source ni disponible commercialement ? L’un des deux devrait forcément être possible, donc c’est assez étrange
Le corps de cet article traite des politiques liées au COVID et de l’usage des vaccins, d’où les discussions sur ce sujet, mais le fond m’a semblé plus général
« Mon objectif est de me concentrer sur des faits stylisés qui sont globalement vrais et robustes, et de les répéter. J’aime les affirmations simples, ou qui semblent simples, ainsi que celles qu’on ne soulignera jamais assez mais dont on peut s’attendre à ce qu’elles résistent à la vérification. » En tant que personne qui présente professionnellement des analyses et des résultats de modèles, je suis entièrement d’accord. Il suffit de présenter le résultat le plus simple qui transmet l’idée, puis de passer à autre chose. On peut mentionner que « cela tient même en tenant compte de x, y et z », ou mettre cette analyse dans des slides de secours au cas où l’auditoire serait agressif. Personne ne se soucie de la complexité du modèle ; les gens regardent seulement s’il fonctionne.
Dans l’article, Nate lui-même dit que la proportion de mormons dans la population de l’Utah est 100 fois plus élevée et que cela a un effet significatif. La mortalité COVID chez les 85 ans et plus est plus de 100 fois supérieure à celle des très jeunes. Je ne mets pas en doute le résultat lui-même, mais, quand on analyse le COVID, ajuster pour l’âge est une question qui se pose naturellement pour n’importe quelle conclusion.
Se concentrer sur les décès revient aussi à passer à côté d’un problème social plus vaste
Les ravages du COVID sont aussi liés au COVID long, y compris chez des personnes qui s’étaient complètement rétablies ou n’avaient pas eu de symptômes. Ce n’est pas encore fini, et nous sommes vraiment très mal partis. Autrement dit, la Great Barrington Declaration se trompait même sur la direction à prendre. Pour avoir l’espoir de revenir à la normale, il aurait fallu optimiser en vue d’éliminer le COVID autant que possible. La mort n’est pas le seul problème du COVID. C’est désormais trop tard, mais les personnes qui ont soutenu cette déclaration étaient des charlatans et auraient dû se voir retirer leur licence.
Mais au-delà de cela, j’ai du mal à être d’accord avec l’idée que « nous sommes vraiment foutus ». Oui, le COVID rogne un peu l’espérance de vie, et le COVID long rogne aussi un peu la productivité et la satisfaction de vie, mais, dans l’ensemble, ce n’est pas une part si importante. Aujourd’hui, aux États-Unis, les décès dus au COVID représentent moins de la moitié de ceux dus au cancer du poumon, et ces décès concernent très majoritairement les personnes âgées. Cela peut paraître froid, mais réduire de quelques années la durée de vie de personnes déjà à la retraite depuis longtemps ne fait pas s’effondrer un pays. Chez les moins de 18 ans, il n’y a pratiquement pas de décès dus au COVID, et chez les personnes en âge de travailler, les cas menant à une hospitalisation ou à un affaiblissement durable sont rares. Les personnes qui souffrent souffrent évidemment, et il ne faut pas les ignorer, mais, en tant que crise de santé publique, le COVID est pour l’essentiel terminé.
J’ai eu le COVID au moins deux fois, et un mois après ma guérison j’ai même eu des symptômes assez horribles pour être convaincu qu’il s’agissait d’un COVID long, mais quelques mois plus tard, et maintenant quelques années plus tard, ce n’était manifestement pas le cas. Je connais beaucoup de gens qui ont perdu des membres de leur famille à cause du COVID, mais je ne connais personne qui souffre de symptômes graves de COVID long, ni personne qui connaisse quelqu’un dans ce cas. Je ne doute pas de l’existence du COVID long, mais, d’après mes observations, je suis très sceptique quant à l’idée que le COVID serait la cause du fait que « nous sommes foutus ». À mon avis, l’étrangeté de l’après-COVID vient du fait que les gens subissent un stress énorme pour de nombreuses raisons, dont le changement climatique qui s’accélère, tout en étant incapables de nommer correctement ce stress ou de l’évacuer. S’il existe de bonnes sources, j’aimerais les lire.
Si l’on s’immerge suffisamment dans n’importe quel sujet, on peut finir par se faire peur. Si vous doomscrollez assez d’articles sur le diabète de type 2, vous pourriez finir convaincu que, comparé à ses complications, le COVID est le plus mineur des problèmes de santé publique aux États-Unis.
En 2020 en particulier, et même encore aujourd’hui, les effets concrets du COVID long et d’autres effets secondaires étaient difficiles à prévoir par rapport aux dommages liés aux confinements, comme la dégradation de la santé mentale ou les retards de soins. Il n’existe pas non plus de données contrefactuelles montrant les effets à 3, 5 ou 10 ans de confinements pluriannuels. Et comme il n’existe pas de gouvernement mondial, rendant impossibles un confinement planétaire et l’élimination du COVID, l’orientation elle-même change. Si une population suffisamment importante ne participe pas à une stratégie d’élimination, celle-ci devient moins praticable et plus coûteuse pour les autres. Personnellement, quand les premiers variants ont commencé à apparaître en Afrique du Sud et en Europe, j’ai en partie abandonné l’espoir d’une élimination. Je me demande quels sont aujourd’hui les taux d’infection et les taux de COVID long dans des pays qui ont confiné relativement efficacement, comme la Nouvelle-Zélande ou le Japon.
Même l’élimination partielle suggérée par l’expression « autant que possible » n’était pas une option ; cela a toujours été tout ou rien.
J’ai hâte que, dans 20 ans, une fois que tout le monde aura oublié ses positions politiques, nous sachions ce qu’était réellement le COVID
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/1977_Russian_flu
Je serais curieux de savoir de quelle manière vous pensez que les informations globalement établies ont été teintées par la politique.
Nate peut parfois être léger et impoli sur Twitter, mais il semble s’être complètement fait hameçonner par les critiques le visant
Ce billet revient essentiellement à dire : « Comme des gens ont spéculé sans fondement sur une affirmation que j’ai faite, je vais passer beaucoup de temps à prouver quelque chose dont ils n’auront rien à faire »
Parce que le billet répond, au moins en partie, à Martin Kulldorff, professeur à la faculté de médecine de Harvard, biostatisticien et coauteur de la GBD
L’objectif principal est sans doute plutôt de consolider la confiance de son propre lectorat
Quelle qu’ait été la raison pour laquelle ce billet a été écrit, le billet lui-même était vraiment intéressant et perspicace, avec de bons détails et une pensée claire. Par exemple, l’analyse en bas de l’article montrait que le facteur réel à l’origine des différences de mortalité était le taux de vaccination, et que la partisanerie en était en fait une variable proxy. Les gens de Twitter peuvent très bien ne pas se soucier de ce que ce billet a montré, mais moi je l’ai largement apprécié
Quand je pense à Nate Silver, je revois toujours cet homme hagard, le soir de l’élection présidentielle de 2016, fixant le vide à mi-distance. L’utilité de Silver se limite à savoir quels sont les éléments de langage du camp dominant
Je ne sais pas pour les autres pays, mais en Austria, les infirmières avaient de fortes incitations à signaler comme décès COVID dans les statistiques nationales aussi bien les décès survenus juste après la vaccination que ceux survenus quelques semaines après la fin d’une infection
Il ne serait pas surprenant que ce genre de « nudge » dans les remontées de terrain pendant la pandémie ait rendu les données sur les décès COVID difficiles à considérer comme fiables
Dès le début juin 2020, les autorités de « santé publique » de la plus grande ville du Canada ont indiqué qu’elles comptaient les décès d’une manière assez douteuse. « Les personnes décédées alors qu’elles avaient la COVID-19, mais qui ne sont pas mortes des suites de la COVID-19, sont également incluses dans le décompte des décès COVID-19 de Toronto. » https://twitter.com/TOPublicHealth/status/127588839006028596... Mi-2021, il y a aussi eu des articles sur les établissements de soins de longue durée. « Des patients d’établissements de soins de longue durée de l’Ontario sont morts de négligence, et non de la COVID-19, selon un rapport militaire : “Tout ce qu’il fallait, c’était de l’eau et quelqu’un pour les laver” » https://www.theglobeandmail.com/canada/article-canadian-mili... Après ces événements et tout ce qui s’est passé entre 2020 et 2022, je ne peux plus du tout faire confiance aux responsables de santé publique
Les données sur le nombre de vies sauvées par les vaccins sont donc vraiment contaminées, et le nombre de non-vaccinés est surestimé. En plus, les hôpitaux avaient aussi une incitation financière à ajouter la COVID comme cause de décès
As-tu lu l’article ? La partie qui traite des broutilles que les gens sortent sur le chemin du biais de confirmation
Quelques observations
Selon le CDC [1], le nombre total de décès COVID par État en 2020 était de 1 318 en West Virginia, 21 546 en Florida, 344 dans le Maine et 134 dans le Vermont. La population de ces États selon le recensement d’avril 2020 [2] était de 1 793 716 en West Virginia, 21 538 187 en Florida, 1 362 359 dans le Maine et 643 077 dans le Vermont. Donc, avant l’arrivée des vaccins, les décès pour 100 000 habitants étaient de 73 en West Virginia, 100 en Florida, 21 dans le Vermont et 25 dans le Maine. J’aimerais que quelqu’un vérifie les calculs, mais même avant les vaccins, voter pour Trump semble avoir multiplié les décès par plus de 3. Autrement dit, l’analyse de l’article original a pu être affectée par des facteurs de confusion non pris en compte. Par exemple, la BPCO est, selon le CDC, un facteur de risque médical important de complications graves de la COVID, et touche plus de 13,6 % de la population de West Virginia, contre seulement 5,9 % dans le Vermont [3]. J’ai reçu le vaccin et les rappels aux dates les plus précoces possibles, et j’ai attrapé la COVID lors de la première grande vague d’Omicron dans mon État
[1] https://stacks.cdc.gov/view/cdc/99750
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_U.S._states_and_territ...
[3] https://www.lung.org/research/trends-in-lung-disease/copd-tr...
Si quelqu’un croyait que la COVID n’était pas pire que la grippe, voire qu’elle n’existait pas, comme une partie de ma belle-famille à l’été 2020, il avait beaucoup plus de chances d’être infecté, de la transmettre et de recevoir un traitement inadapté. Ces différences de comportement se seraient aussi traduites dans les taux de vaccination. Si des maladies comme la BPCO étaient la principale différence, je pense que l’écart de mortalité devrait être plus proche de 2,3 fois (13,6 % / 5,9 %) que de 2,9 fois (73 contre 25 pour 100 000). Je ne connais pas d’autre comorbidité entre ces deux États présentant un ratio relatif supérieur à 2,3, et l’obésité n’est que 1,3 fois plus élevée en West Virginia. On en revient finalement au point de Silver. On peut presque toujours trouver d’autres facteurs contributifs, mais cela ne prouve pas que l’autre facteur n’a pas contribué. Il faut les analyser ensemble. Cela dit, même avant une analyse de régression, les seuls facteurs de comorbidité semblent insuffisants pour expliquer l’écart
J’aimerais maintenant voir les détails qui étayent la première affirmation, selon laquelle « avant l’arrivée des vaccins, il n’y avait presque pas de différence de mortalité liée au COVID entre les États bleus et les États rouges »