Le coronavirus est arrivé en France

Il y a 3 heures, Plouj a dit :

Le souci actuel est que les carillons sont bien trop nombreux !

Non, pas tant que ça en réalité. Le problème est que certains font un bruit assourdissant... 

il y a 2 minutes, Loopy a dit :

Non, pas tant que ça en réalité. Le problème est que certains font un bruit assourdissant... 

Le fait de ne pas jouer avec la même partition les rend plus nombreux.

il y a 19 minutes, Plouj a dit :

Le fait de ne pas jouer avec la même partition les rend plus nombreux.

Globalement, si on se limite a la communauté scientifique, il y a assez peu de débats. Le travail est collaboratif et complémentaire entre les différentes équipes. 

Au niveau médiatique, ça a été une autre histoire pendant un moment... Alors même que plus personne au sein de la communauté scientifique ne remettait réellement en cause ni le port du masque, ni l'inefficacité de l'HCQ, Raoult, Peronne et consorts ont continué de squatter les plateaux télé, ce qui a eu le dont d'en agacer plus d'un d'où les démarches de plaintes et attaques entreprises par divers professionnels. Mais encore une fois, pas réellement de divergences importantes au sein de la communauté a l'exception notable des quelques fanatiques de l'IHU et leurs copains (plus de personnalités politiques en mal de visibilité sur de scientifiques soit dit en passant).

La propagande acharné de ces gens a fini par payer. Mais sur le plan politique, uniquement. Une partie de la population suit un dogme de fausse résistance face a de faux oppresseurs. C'est un mécanisme inspiré par les systèmes de pensée conspirationistes qu'on retrouve dans beaucoup de populismes d'extrême gauche comme droite. 

La question maintenant est de savoir si ces gens qui ont su mobiliser une forte structure de soumission intellectuelle vont porter les choses a leur terme et se mettre au service d'une formation politique. C'est peut être déjà le cas, je ne sais pas. Quoi qu'il en soit, le sujet n'est plus scientifique depuis longtemps et revêt maintenant un caractère politique avec tout ce qui le caractérise. 

Sur le plan scientifique encore une fois, il n'y a plus vraiment de débat. Et a ceux qui continuent de les défendre aveuglément (en particulier ceux qui savent très bien a quoi s'en tenir comme notre retraité préfèré) se rendent coupables de désinformation et donnent l'impression de ce bordel, qui n'a rien de vraiment réel. C'est juste qu'ils parlent très fort. 

Pour ceux qui le font de bonne foi, je vous rappelle que ces gens sont en partie financés par nos impôts. Et franchement, vu la médiocrité du travail proposé, c'est assez scandaleux. .. mais pas si étonnant : Raoult et Peronne ont eut le temps de pondre 3 bouquins à eux 2 en 9mois. C'est qu'ils en ont des choses a dire ... 

il y a 3 minutes, Loopy a dit :

Globalement, si on se limite a la communauté scientifique

Il va aussi falloir déterminer ce que l'on entend par scientifiques.. les médecins, spécialistes (biolo, épidémio, infectio, etc.) en font-ils partie ?

il y a 10 minutes, Plouj a dit :

Il va aussi falloir déterminer ce que l'on entend par scientifiques

C'est un gros morceau du problème.

Le médecin qui ne fait que du diagnostic et du soin n'est pas un scientifique. C'est des techniciens, ou des artistes selon les points de vue.

Celui qui étudie et publie est un scientifique, généralement universitaire.

Celui  qui est intégré dans une société pharmaceutique est un commercial, au même titre qu'un ministre. Il ne se charge que de marketting.

La science est connaissable, point par point, à travers les études publiées.

Encore faut-il que les publications soient accessibles. Google est engagé dans cette crise aux côtés de l'OMS, qui n'a pas de caractère scientifique.

"The Lancet" était un organe scientifique, il est devenu commercial.

L'EBM est une utopie qui promet de rendre scientifique les traitements de l'esemble des maladies. C'est rendu impossible par le biais commercial entre l'étude (dont le coût réserve l'initiative aux laboratoires pharmaceutiques) et sa publication.

Le soin correct est appliqué par un technicien à partir d'un patient et des points éclairés par la science (entre la pharmacologie, la physiologie, l'épidémiologie, etc.)

Il y a 3 heures, Solatges a dit :

C'est le souci : Un industriel a plus de voix au chapitre qu'un universitaire.

Les "scientifiques" d'Haribo veulent vendre du Haribo.

Mais ils n’ont pas pu accéder à TF1 et nous annoncer la fin de partie du Covid grâce à leur découverte

à l’instant, DroitDeRéponse a dit :

Mais ils n’ont pas pu accéder à TF1

Qui "ils" ?

Si ça avait été le cas, les médecins auraient prescrit l'HCQ ce qui aurait réduit à néant les histoires de confinement.

Intolérable.

Il y a 4 heures, Solatges a dit :

C'est très bien de dire ce qu'on sait. Il y a aussi la validité de ces tests.

Comme tous les tests, ils peuvent faire des erreurs. S'ils répondent positifs pour des patients qui ne sont pas positifs, ces réponses sont des "faux positifs". A l'inverse, s'ils ne se positivent pas pour un patient effectivement malade, ce sont des "faux négatifs".

 

Je complèterais ce bel article document par deux données :

Le test PCR fournit, dans les meilleures conditions 3,5% de faux positifs. Mais seulement quand ils sont faits de façon optimale.

Le principe de la PCR est une amplification génique.

Si on amplifie peu, on a des faux négatifs, et si on amplifie beaucoup on a  des faux positifs.

Les PCR en Allemagne, par exemple, sont amplifiés avec un facteur 20.

Chez Raoult, on va jusque à 35.

Dans beaucoup de laboratoires, le facteur est 45 ou 50, et on a énormément de faux positifs.

Le chiffre d'amplification permet d'évaluer la proportion de virus présent dans un volume de sécrétions prélevées.

Il est évident que la maladie (le virus se multiplie chez le patient) et la contagiosité (le patient passe ses virus à un autre) sont dépendantes de la quantité de virus sécrétés.

Le cas contact d'un faux positif n'a rien du tout.

 

Au plan sérologique, il semble qu'on ne soit pas encore capables d'éliminer les 50% de faux négatifs...

 

Si on réfléchit sur l'estimation de l'épidémie avec des tests qui font 50% de faux positifs, on voit une vague de "cas" qui ne sont en fait pas malades.

De même, au printemps, beaucoup de morts n'ont pas été testés (donc peut-être morts d'autre chose) , mais les tests n'étaient pas différents, ce qui incrimine le covid encore même quand il n'est pas coupable.

 

 

si je te suis, tester à tour de bras ne sert pas à grand chose vu le taux étonnant de bizarreries possibles ! et tout dépend en grande partie de l'amplification... questions, pourquoi teste-t-on à tour de bras? et à combien cette sinistre plaisanterie revient à la sécu?

tiens, une bien bonne, elle vient de sortir! un papa est parti avec sa fille en vacances, il revient, a comme moi, une toux qui passe sans autre malaise... il passe devant un centre de dépistage, il a du temps et le centre n'est pas plein, donc il y va... on lui annonce que le test est positif, il prévient son patron, un dirigeant d'habitat HLM et paf, dans la foulée, il est viré. la chasse aux sorcières va débuter. et après on nous bassine avec la solidarité. on se fout de qui?

il y a une heure, Plouj a dit :

Il va aussi falloir déterminer ce que l'on entend par scientifiques.. les médecins, spécialistes (biolo, épidémio, infectio, etc.) en font-ils partie ?

Personnellement, je serai prêt à élargir "Les scientifiques" à tous ceux qui se pose la question et mettent en oeuvre les moyens d'y répondre et dont l'opinion formulée est issue d'une analyse méthodique et non d'une simple conviction personnelle.

il y a 33 minutes, Solatges a dit :

C'est un gros morceau du problème. Le médecin qui ne fait que du diagnostic et du soin n'est pas un scientifique. C'est des techniciens, ou des artistes selon les points de vue.

Tout dépend du médecin. S'il est libéral, en CH, en CHU, etc...

il y a 33 minutes, Solatges a dit :

Celui qui étudie et publie est un scientifique, généralement universitaire.

Oui, je suis d'accord. Même si "universitaire" est très limitant. Il y a des entités de recherches publique qui ne sont pas universitaires (CNRS, INSERM, etc...) car n'ont pas directement de vocation d'enseignement (qui est le premier métier de l'enseignant chercheur, universitaire, je le rappelle). Il y a également des entités de recherche privés comme par exemple celle qu'on trouve au sein des industries pharma.

il y a 33 minutes, Solatges a dit :

Celui  qui est intégré dans une société pharmaceutique est un commercial, au même titre qu'un ministre. Il ne se charge que de marketting.

C'est faux. Entièrement faux, complètement faux, mensonger, diffamatoire, insultant méprisant et dégueulasse pour les chercheurs du privé. Dire cela c'est être un profond connard.

il y a 33 minutes, Solatges a dit :

La science est connaissable, point par point, à travers les études publiées.

Non, la publication n'est pas le seul critère. Il existe en outre un biais qui s'appelle le "biais de publication", bien connu, qui est mis en évidence par le fait que des travaux entrainant des résultats positifs sont plus facilement publiés que ceux entrainant des résultats négatifs.

il y a 33 minutes, Solatges a dit :

Encore faut-il que les publications soient accessibles.

C'est effectivement un problème que dénoncent beaucoup de chercheurs dans le monde. Ca s'appelle l'open science et c'est un mouvement qui ne vous a pas attendu. En outre, c'est un mouvement qui s'attaque également aux boulimiques des signatures de publication, comme un certain gourou marseillais particulièrement suffisant.

il y a 33 minutes, Solatges a dit :

Google est engagé dans cette crise aux côtés de l'OMS, qui n'a pas de caractère scientifique.

il y a 33 minutes, Solatges a dit :

"The Lancet" était un organe scientifique, il est devenu commercial.

Vous revenez en permanence sur ce point. Vous oubliez de comprendre que si l'étude du lancet a été retiré, c'est parce que BEAUCOUP de chercheur (indépendemment de leur résultats et conclusions au sujet de l'HCQ) ont dénoncé le fait que les données sources n'étaient pas accessibles, ce qui pose un problème. VOus oubliez également un peu facilement qu'on peut faire le même reproche à Raoult... qui lui publi dans un journal qu'il codirige.

il y a 33 minutes, Solatges a dit :

L'EBM est une utopie qui promet de rendre scientifique les traitements de l'esemble des maladies.

C'est faux. L'EBM (Evidence Based Medecine), c'est un principe qui vise à améliorer la prise en charge de tous dans tous les cas en s'attachant à, de façon méthodique et scientifique, évaluer les bénéfices et les risques des traitements proposés.

il y a 33 minutes, Solatges a dit :

C'est rendu impossible par le biais commercial entre l'étude (dont le coût réserve l'initiative aux laboratoires pharmaceutiques) et sa publication.

C'est encore faux. Toute étude est financée. Que ce soit par le privé ou le public (nos impôts). Ca n'en fait pas un acte commercial pour autant.

il y a 33 minutes, Solatges a dit :

Le soin correct est appliqué par un technicien à partir d'un patient et des points éclairés par la science (entre la pharmacologie, la physiologie, l'épidémiologie, etc.)

Donc, l'EBM... C'est une contradiction de votre propre propos précédent...

à l’instant, Loopy a dit :

Dire cela c'est être un profond connard.

Dire l'inverse c'est être un connard angéliste.

Si tu "trouves" un truc qui ne va pas dans le sens de l'intérêt dans la boîte, tu seras publié ?

C'est d'une bétise à pleurer d'affirmer ça.

Le dirigeant de ta société dira au conseil d'administration "je ne pouvais pas mentir" en faisant sa valise.

Bonjour à tous,

Comme l’autre vieux de canapé endoctriné m’a gonflé, je me suis prêté à un petit jeu… On sait bien que l’HCQ ne fonctionne en rien sur la maladie. Mais le grand dada de notre ami est de nous répéter à longueur de journée que le confinement ne sert à rien, ce qu’il faut c’est donner de l’HCQ pour réduire la contagiosité dans le temps des malades ce qui serait la stratégie la plus efficace pour stopper l’épidémie. Loin de me contenter de ses évidences qui ne me paraissent pas si évidente, je me suis mis en tête qu’après tout, il avait peut-être raison sur ce point, et que je peux apporter des éléments de réponse sur la question.

Donc je me suis amusé à faire un petit modèle…

J’ai modélisé plusieurs (100) populations de 1000 habitants. Chaque population présente une répartition différente, aléatoire, appartenant à l’une des 4 familles ci dessous :

-          Uniforme « cartésien » : la population est uniformément répartie selon les axes X et Y

-          Uniforme « polaire » : la population est uniformément répartie selon les axes Rho et Théta

-          Gaussien « polaire » : la population est uniformément répartie selon l’axe théta mais concentrée vers le centre

-          Gaussien « polaire » serré : la population est uniformément répartie selon l’axe théta mais très concentrée vers le centre

Dans chacune de ces zones on prend aléatoirement 1 point qui s’appellera «  patient 0 ».

Ci-dessous, des exemple de chacune des familles

Uniforme polaire	Gaussien polaire
Gaussien polaire « serré »	Uniforme cartésien

On commence en disant que le patient 0 est contagieux (il le sera pendant une période donnée D initialement choisie à 7 jours).

Le patient 0 est considéré comme étant en « contact » avec un voisin si la distance cartésienne qui le sépare de lui est inférieure à la densité moyenne de la population dans laquelle il se trouve multipliée par un facteur K, initialement K = 20. Pour ce faire, je prends chaque patient contagieux, je trace un cercle autour de lui qui a un rayon de K*densité moyenne. Chaque contact dans ce cercle est potentiellement contaminé (selon une probabilité P).  Pour faire simple, cela représente le nombre moyen de contacts différents que le patient 0 peut avoir dans une journée. S’il est plus isolé géographiquement, il en aura moins, mais s’il est bien au centre, il en aura beaucoup plus.

Le patient 0 rencontre ses contacts tous les jours et chaque jour il a une probabilité P de transmettre la maladie. Si le patient est toujours contagieux, P = 0.5 (initialement), sinon, P = 0. On prend également l’hypothèse de l’immunité : un patient qui a déjà été contaminé ne peut pas être à nouveau ni malade ni contagieux.

A la fin de la journée, le patient 0 a contaminé N nouveaux cas. On reproduit le calcul précédent pour chacun des nouveaux cas…. Et on compte, pendant 100 jours.

A la fin on somme les résultats sur toutes les zones.

Le modèle est très simpliste et ne tient pas compte ni des mouvements géographiques des cas, ni des contacts entre les zones, ni des comportements sociaux, etc… Initialement, j’avais donné une distance de contact variable au cours du temps. Un peu comme si quelqu’un qui est malade va naturellement s’isoler des autres pour éviter de les contaminer. Cependant je me suis aperçu que cela donnait pénalisait beaucoup la sensibilité de la durée de contagion, et pouvait donc trop favoriser ma propre hypothèse…

Ce n’est pas un modèle poussé, mais il permet de mettre en évidence… des évidences. C’est une sorte de raisonnement simple qui m’informe du caractère logique ou non de la proposition de départ.

Je ne suis ni statisticien, ni épidémiologiste, ni modélisateur de ce type de phénomènes, et je n’y connais rien. J’ai juste proposé une approche simple que je pouvais mettre en place en 1h ou 2 avec mes propres moyens. Je suis tout à fait ouvert à entendre que c’est de la merde (si toutefois c’est un peu étayé) et à corriger voir intégrer certains paramètres.

Résultats

Les différents cas et les courbes correspondantes sont tracés un peu plus bas.

Le tableau ci-dessous représente la synthèse des résultats obtenus. Pour rappel, on a 100 répartitions de 1000 éléments chacune (soit 100 000 éléments en tout). 1 patient 0 dans chaque répartition (choisi aléatoirement). Après différents tests, je m’aperçois que « 100 répartitions » est un bon compromis entre stabilité et temps de calculs : les résultats est reproductible malgré les composantes aléatoires qui composent le calcul. Je pourrais affiner en portant à 1000 répartition (population totale de 1M d’éléments) quand j’aurais un peu de temps (WE prochain ?).

Analyse

On constate que les cas les plus favorables dans ce modèle simple sont les cas 4, 2a et 5. Dans une moindre efficacité, les cas 2b et 3 sont également intéressants. Le cas 3 présente toutefois un nombre simultané de malades à peu près aussi élevé que le cas 1 même si au final le nombre total de cas est beaucoup plus faible. Les 0 et 1 sont quasiment équivalents. En fait, on constate que la réduction du temps de contagion (D) affecte moins les résultats que les autres paramètres. Cela est lié au fait qu’avec une probabilité de contagion de 0.5 (1 chance sur 2), la majorité des contagions se font dans les 2/3 premiers jours, et réduire D à 3 affecte finalement peu le résultat final. En complément, on constate que l’effet de cette réduction est plus sensible si la probabilité de contagion est plus faible (cas 3).

Ces résultats pourraient être complétés par des petits essais supplémentaires (voir plus bas).

Conclusion

Si je dois réfléchir par moi-même comme le demande le Mr Raoult, j’en arrive à la conclusion qu’il vaut mieux ne pas écouter ses conseil et qu’il parait plus efficace et sage de suivre au contraire les recommandations du gouvernement.

Evidemment, ce petit modèle n’est en rien représentatif de la réalité. C’est une approche simple que je peux mettre en place rapidement afin d’avoir un résultat, mais ça peut être totalement faux. Je serai heureux qu’on m’explique en quoi et peut être même que je peux corriger des choses. Mais en aucun cas je ne pourrais considérer comme une évidence ce que Solatges me dit, à savoir que réduire la durée de la PCR a un impact très significatif sur la gestion de l’épidémie, et que le confinement ne sert à rien. C’est très loin d’être évident au regard d’une réflexion simple et abordable pour tous telle que j’ai fait ici.

Cas 0

Correspond au cas où on ne fait rien. C’est le cas référence.

Cas 1

Le cas 1 représente le cas où la contagiosité est divisée par un peu plus de 2. C’est l’hypothèse de la réduction de plus rapide de la PCR, le reste étant par ailleurs identique (pas de limitation des contacts, pas de protection spécifique).

Cas 2a

Le cas 2a représente le cas où on limite le nombre de contact de façon globale pour tout le monde. On divise par 2 la distance de contact, c’est-à-dire qu’on divise par 4 la surface de con

Cas 2b

Le cas 2b est identique au cas 2a, sauf qu’on divise la distance de contact par racine(2) pour diviser la surface de contact par 2.

Cas 3

Le cas 3 représente le cas où la probabilité de contagion est réduite. Ça peut être par exemple le port d’un masque ou le respect de gestes barrière.

Cas 4

Le cas numéro 4 est le cas 2a + le cas 3. Ca pourrait être ce que le conseil scientifique recommande dans les régions les plus touchées : à savoir confinement + gestes barrières.

Cas 5

Le cas 5 est le cas 1 + le cas 3. Ça pourrait être la prise d’HCQ dans l’hypothèse (fausse) où l’HCQ aurait un effet sur la durée PCR + le port de masque ou le respect des gestes barrières

Je suis actuellement en train de compléter cette réflexion en ajoutant des résultats complémentaires :

-          Quel est l’effet des différentes répartitions de population ? Comment les résultats sont ils affectés si je concentre sur 1 répartition ou 2 ou 3 ? etc…

-          Quel est l’impact d’une modification des paramètres au cour du temps. Si par exemple je change la valeur de P ou de K au milieu de la monté du pic ? Au niveau du pic ? Après le pic ?

-          Quel est l’impact de la probabilité de contagion initiale ? Si cette valeur est à 0.1 ? ou à 0.9 ?

-          Que se produit il si en réintroduisant 1 cas positif à j50 ? Est-il possible de simuler un 2^nd vague ?

-          Quel est l’impact de l’immunité ? Si celle-ci n’existait pas ? Ou était partielle ?

Je vais faire tourner mon modèle pour étudier ces différents points, et nous verrons bien. Mais si vous avez des remarques, je vous écoute.

il y a 9 minutes, Solatges a dit :

Dire l'inverse c'est être un connard angéliste.

Si tu "trouves" un truc qui ne va pas dans le sens de l'intérêt dans la boîte, tu seras publié ?

C'est d'une bétise à pleurer d'affirmer ça.

Le dirigeant de ta société dira au conseil d'administration "je ne pouvais pas mentir" en faisant sa valise. 

  

SI tu publie un résultats faux ou ne publie pas un résultat négatif, tu engages ta responsabilité personnelle ... Donc tu ne feras pas te valises, la police le fera pour toi...

il y a 11 minutes, Loopy a dit :

Bonjour à tous,

 

 

 

Comme l’autre vieux de canapé endoctriné m’a gonflé, je me suis prêté à un petit jeu… On sait bien que l’HCQ ne fonctionne en rien sur la maladie. Mais le grand dada de notre ami est de nous répéter à longueur de journée que le confinement ne sert à rien, ce qu’il faut c’est donner de l’HCQ pour réduire la contagiosité dans le temps des malades ce qui serait la stratégie la plus efficace pour stopper l’épidémie. Loin de me contenter de ses évidences qui ne me paraissent pas si évidente, je me suis mis en tête qu’après tout, il avait peut-être raison sur ce point, et que je peux apporter des éléments de réponse sur la question.

 

Donc je me suis amusé à faire un petit modèle…

 

J’ai modélisé plusieurs (100) populations de 1000 habitants. Chaque population présente une répartition différente, aléatoire, appartenant à l’une des 4 familles ci dessous :

 

-          Uniforme « cartésien » : la population est uniformément répartie selon les axes X et Y

 

-          Uniforme « polaire » : la population est uniformément répartie selon les axes Rho et Théta

 

-          Gaussien « polaire » : la population est uniformément répartie selon l’axe théta mais concentrée vers le centre

 

-          Gaussien « polaire » serré : la population est uniformément répartie selon l’axe théta mais très concentrée vers le centre

 

Dans chacune de ces zones on prend aléatoirement 1 point qui s’appellera «  patient 0 ».

 

Ci-dessous, des exemple de chacune des familles

 

 

 

Uniforme polaire	Gaussien polaire
Gaussien polaire « serré »	Uniforme cartésien

 

On commence en disant que le patient 0 est contagieux (il le sera pendant une période donnée D initialement choisie à 7 jours).

 

Le patient 0 est considéré comme étant en « contact » avec un voisin si la distance cartésienne qui le sépare de lui est inférieure à la densité moyenne de la population dans laquelle il se trouve multipliée par un facteur K, initialement K = 20. Pour ce faire, je prends chaque patient contagieux, je trace un cercle autour de lui qui a un rayon de K*densité moyenne. Chaque contact dans ce cercle est potentiellement contaminé (selon une probabilité P).  Pour faire simple, cela représente le nombre moyen de contacts différents que le patient 0 peut avoir dans une journée. S’il est plus isolé géographiquement, il en aura moins, mais s’il est bien au centre, il en aura beaucoup plus.

 

Le patient 0 rencontre ses contacts tous les jours et chaque jour il a une probabilité P de transmettre la maladie. Si le patient est toujours contagieux, P = 0.5 (initialement), sinon, P = 0. On prend également l’hypothèse de l’immunité : un patient qui a déjà été contaminé ne peut pas être à nouveau ni malade ni contagieux.

 

A la fin de la journée, le patient 0 a contaminé N nouveaux cas. On reproduit le calcul précédent pour chacun des nouveaux cas…. Et on compte, pendant 100 jours.

 

A la fin on somme les résultats sur toutes les zones.

 

Le modèle est très simpliste et ne tient pas compte ni des mouvements géographiques des cas, ni des contacts entre les zones, ni des comportements sociaux, etc… Initialement, j’avais donné une distance de contact variable au cours du temps. Un peu comme si quelqu’un qui est malade va naturellement s’isoler des autres pour éviter de les contaminer. Cependant je me suis aperçu que cela donnait pénalisait beaucoup la sensibilité de la durée de contagion, et pouvait donc trop favoriser ma propre hypothèse…

 

Ce n’est pas un modèle poussé, mais il permet de mettre en évidence… des évidences. C’est une sorte de raisonnement simple qui m’informe du caractère logique ou non de la proposition de départ.

 

Je ne suis ni statisticien, ni épidémiologiste, ni modélisateur de ce type de phénomènes, et je n’y connais rien. J’ai juste proposé une approche simple que je pouvais mettre en place en 1h ou 2 avec mes propres moyens. Je suis tout à fait ouvert à entendre que c’est de la merde (si toutefois c’est un peu étayé) et à corriger voir intégrer certains paramètres.

 

 

 

Résultats

 

Les différents cas et les courbes correspondantes sont tracés un peu plus bas.

 

Le tableau ci-dessous représente la synthèse des résultats obtenus. Pour rappel, on a 100 répartitions de 1000 éléments chacune (soit 100 000 éléments en tout). 1 patient 0 dans chaque répartition (choisi aléatoirement). Après différents tests, je m’aperçois que « 100 répartitions » est un bon compromis entre stabilité et temps de calculs : les résultats est reproductible malgré les composantes aléatoires qui composent le calcul. Je pourrais affiner en portant à 1000 répartition (population totale de 1M d’éléments) quand j’aurais un peu de temps (WE prochain ?).

 

 

 

Cas de figure	Paramètres	Nombre total de cas	Max de cas simultanés	Max de nouveau cas	Date du pic	Date de fin
Cas 0	D = 7   K = 20   P = 0.5	60k	30k	4200	~j10	~j 70
Cas 1	D = 3   K = 20   P = 0.5	57k	18k	4700	~j5	~j 40
Cas 2a	D = 7   K = 10   P = 0.5	17k	7k	1000	~j 10	~j 50
Cas 2a	D = 7   K = 14   P = 0.5	29k	9k	2500	~j 10	~j 50
Cas 3	D = 7   K = 20   P = 0.5*0.03	28k	17k	2500	~j 10	~j 50
Cas 4	D = 7   K = 10   P = 0.5*0.03	5500	3600	560	~j 10	~j 40
Cas 5	D = 3   K = 20   P = 0.5*0.03	20 k	10 k	2600	~j 5	~j 30

 

 

 

 

Analyse

 

On constate que les cas les plus favorables dans ce modèle simple sont les cas 4, 2a et 5. Dans une moindre efficacité, les cas 2b et 3 sont également intéressants. Le cas 3 présente toutefois un nombre simultané de malades à peu près aussi élevé que le cas 1 même si au final le nombre total de cas est beaucoup plus faible. Les 0 et 1 sont quasiment équivalents. En fait, on constate que la réduction du temps de contagion (D) affecte moins les résultats que les autres paramètres. Cela est lié au fait qu’avec une probabilité de contagion de 0.5 (1 chance sur 2), la majorité des contagions se font dans les 2/3 premiers jours, et réduire D à 3 affecte finalement peu le résultat final. En complément, on constate que l’effet de cette réduction est plus sensible si la probabilité de contagion est plus faible (cas 3).

 

Ces résultats pourraient être complétés par des petits essais supplémentaires (voir plus bas).

 

Conclusion

 

Si je dois réfléchir par moi-même comme le demande le Mr Raoult, j’en arrive à la conclusion qu’il vaut mieux ne pas écouter ses conseil et qu’il parait plus efficace et sage de suivre au contraire les recommandations du gouvernement.

 

Evidemment, ce petit modèle n’est en rien représentatif de la réalité. C’est une approche simple que je peux mettre en place rapidement afin d’avoir un résultat, mais ça peut être totalement faux. Je serai heureux qu’on m’explique en quoi et peut être même que je peux corriger des choses. Mais en aucun cas je ne pourrais considérer comme une évidence ce que Solatges me dit, à savoir que réduire la durée de la PCR a un impact très significatif sur la gestion de l’épidémie, et que le confinement ne sert à rien. C’est très loin d’être évident au regard d’une réflexion simple et abordable pour tous telle que j’ai fait ici.

 

 

 

Cas 0

 

Correspond au cas où on ne fait rien. C’est le cas référence.

 

 

 

 

Cas 1

 

Le cas 1 représente le cas où la contagiosité est divisée par un peu plus de 2. C’est l’hypothèse de la réduction de plus rapide de la PCR, le reste étant par ailleurs identique (pas de limitation des contacts, pas de protection spécifique).

 

 

 

 

Cas 2a

 

Le cas 2a représente le cas où on limite le nombre de contact de façon globale pour tout le monde. On divise par 2 la distance de contact, c’est-à-dire qu’on divise par 4 la surface de con

 

 

 

 

Cas 2b

 

Le cas 2b est identique au cas 2a, sauf qu’on divise la distance de contact par racine(2) pour diviser la surface de contact par 2.

 

 

Cas 3

 

Le cas 3 représente le cas où la probabilité de contagion est réduite. Ça peut être par exemple le port d’un masque ou le respect de gestes barrière.

 

Cas 4

 

Le cas numéro 4 est le cas 2a + le cas 3. Ca pourrait être ce que le conseil scientifique recommande dans les régions les plus touchées : à savoir confinement + gestes barrières.

 

Cas 5

 

Le cas 5 est le cas 1 + le cas 3. Ça pourrait être la prise d’HCQ dans l’hypothèse (fausse) où l’HCQ aurait un effet sur la durée PCR + le port de masque ou le respect des gestes barrières

 

 

 

Je suis actuellement en train de compléter cette réflexion en ajoutant des résultats complémentaires :

 

-          Quel est l’effet des différentes répartitions de population ? Comment les résultats sont ils affectés si je concentre sur 1 répartition ou 2 ou 3 ? etc…

 

-          Quel est l’impact d’une modification des paramètres au cour du temps. Si par exemple je change la valeur de P ou de K au milieu de la monté du pic ? Au niveau du pic ? Après le pic ?

 

-          Quel est l’impact de la probabilité de contagion initiale ? Si cette valeur est à 0.1 ? ou à 0.9 ?

 

-          Que se produit il si en réintroduisant 1 cas positif à j50 ? Est-il possible de simuler un 2^nd vague ?

 

-          Quel est l’impact de l’immunité ? Si celle-ci n’existait pas ? Ou était partielle ?

 

Je vais faire tourner mon modèle pour étudier ces différents points, et nous verrons bien. Mais si vous avez des remarques, je vous écoute.

 

SI tu publie un résultats faux ou ne publie pas un résultat négatif, tu engages ta responsabilité personnelle ... Donc tu ne feras pas te valises, la police le fera pour toi...

bonjour loopy, c'est intéressant mais j'ai une seule et unique question... où et par qui ou quoi le patient 0 a-t-il été contaminé? on se heurte toujours à ça. si ce n'est pas solutionné, tous les modèles s'effondrent.

il y a 3 minutes, jacky29 a dit :

bonjour loopy, c'est intéressant mais j'ai une seule et unique question... où et par qui ou quoi le patient 0 a-t-il été contaminé? on se heurte toujours à ça. si ce n'est pas solutionné, tous les modèles s'effondrent.

Plusieurs hypothèses ( Pangolin, Chauve Souris ) Le réservoir à virus est animal, ça c'est sur.

Il y a 4 heures, Solatges a dit :

J'ai bien compris que son grand tort, à vos yeux, était de ne pas être d'accord avec le gouvernement.

Lui-même, je le parierais, aurait préféré que, comme quand il était conseiller du ministre Mattei, le gouvernement soit d'accord avec lui.

Mais ça n'a pas été le cas. Et nous pouvons désormais savoir lequel des deux avait raison.

 

 

Il a induit le gouvernement et une bonne partie des français et même des "scientifiques, médicos, etc." dans l'erreur...c'est pas rien...libre à  vous de le prendre pour un gourou...

Il y a 3 heures, Solatges a dit :

Tout le monde est plus ou moins altruiste, c'est pas mon critère de validité.

En revanche, le fait d'être corrompu est un critère d'invalidité.

Raoult voulait monter l'IHU depuis des années, il y est parvenu avec assez peu d'aide de l'état mais dans un cadre public.

La liste des partenaires de l'IHU ne prouve pas du tout que Raoult soit corrompu par eux : Il n'a aucune propriété de l'IHU, juste une paternité.

Son salaire est versé par l'état, en tant qu'universitaire et médecin.

Il serait corrompu s'il taisait ce qu'il sait pour éviter de fâcher l'état.

Je ne l'ai pas accusé de "corruption", juste de profiter d'un système qu'il "rejette"? par ailleurs!

Ce type est un opportuniste...il devrait retourner là où il est né...il y a beaucoup à faire!

Je n'ai absolument aucune considération pour ce genre de personnage!

il y a 21 minutes, jacky29 a dit :

bonjour loopy, c'est intéressant mais j'ai une seule et unique question... où et par qui ou quoi le patient 0 a-t-il été contaminé? on se heurte toujours à ça. si ce n'est pas solutionné, tous les modèles s'effondrent.

C'est une bonne question. En effet, la position du/des patients 0 a une influence significative sur le patern de propagation. Toutefois plusieurs remarques . A partir du moment où il y a épidémie, le patient 0 existe. A partir du moment où l'epidemie se propage, c'est que la position du p0 permet cette propagation. Quelle que soit sa provenance. Si on a une information sur cette dernière, on peut simuler avec une certaine justesse. Sinon, on peut imaginer qu'il est aléatoire (ça peut être quelqu'un rentre de voyage, quelqu'un qui a mangé une chauve souris,...). 

Dans mon cas, les éléments ne sont pas en mouvement et il n'y a donc pas de notion d'histoire de l'élément. Le p0 est aléatoire. Mais s'il y a des contraintes a introduire, je peux le faire. 

Après le fait de faire un grand nombre de répartition et de p0 différent permet de lisser cette influence. A l'image d'une approche de type Monte Carlo.

il y a 12 minutes, Alain75 a dit :

Plusieurs hypothèses ( Pangolin, Chauve Souris ) Le réservoir à virus est animal, ça c'est sur.

oui, Alain mais et cela aurait du être la première recherche à effectuer, pourquoi ce coro a changé de braquet d'un seul coup d'un seul? car sans cela comment dire que c'est d'origine animale, sans omettre le fait est que l'homme est un animal comme les autres au niveau biologique. te rends-tu compte que les quelques félins infectés par ce coro l'ont été par leur patron ou patronne...

Il y a 2 heures, Loopy a dit :

Globalement, si on se limite a la communauté scientifique, il y a assez peu de débats. Le travail est collaboratif et complémentaire entre les différentes équipes. 

Au niveau médiatique, ça a été une autre histoire pendant un moment... Alors même que plus personne au sein de la communauté scientifique ne remettait réellement en cause ni le port du masque, ni l'inefficacité de l'HCQ, Raoult, Peronne et consorts ont continué de squatter les plateaux télé, ce qui a eu le dont d'en agacer plus d'un d'où les démarches de plaintes et attaques entreprises par divers professionnels. Mais encore une fois, pas réellement de divergences importantes au sein de la communauté a l'exception notable des quelques fanatiques de l'IHU et leurs copains (plus de personnalités politiques en mal de visibilité sur de scientifiques soit dit en passant).

La propagande acharné de ces gens a fini par payer. Mais sur le plan politique, uniquement. Une partie de la population suit un dogme de fausse résistance face a de faux oppresseurs. C'est un mécanisme inspiré par les systèmes de pensée conspirationistes qu'on retrouve dans beaucoup de populismes d'extrême gauche comme droite. 

La question maintenant est de savoir si ces gens qui ont su mobiliser une forte structure de soumission intellectuelle vont porter les choses a leur terme et se mettre au service d'une formation politique. C'est peut être déjà le cas, je ne sais pas. Quoi qu'il en soit, le sujet n'est plus scientifique depuis longtemps et revêt maintenant un caractère politique avec tout ce qui le caractérise. 

Sur le plan scientifique encore une fois, il n'y a plus vraiment de débat. Et a ceux qui continuent de les défendre aveuglément (en particulier ceux qui savent très bien a quoi s'en tenir comme notre retraité préfèré) se rendent coupables de désinformation et donnent l'impression de ce bordel, qui n'a rien de vraiment réel. C'est juste qu'ils parlent très fort. 

Pour ceux qui le font de bonne foi, je vous rappelle que ces gens sont en partie financés par nos impôts. Et franchement, vu la médiocrité du travail proposé, c'est assez scandaleux. .. mais pas si étonnant : Raoult et Peronne ont eut le temps de pondre 3 bouquins à eux 2 en 9mois. C'est qu'ils en ont des choses a dire ... 

 

 

Et surtout du temps pour le faire alors qu'ils sont sensés oeuvrer pour l'humanité entière contre le covid, cet empêcheur de tourner en rond...

il y a une heure, Solatges a dit :

Qui "ils" ?

Si ça avait été le cas, les médecins auraient prescrit l'HCQ ce qui aurait réduit à néant les histoires de confinement.

Intolérable.

La foi ne sauve pas...que ce prof affirme que ce médoc est miraculeux contre le Covid...

Où sont les Djinns?

il y a 1 minute, Loopy a dit :

C'est une bonne question. En effet, la position du/des patients 0 a une influence significative sur le patern de propagation. Toutefois plusieurs remarques . A partir du moment où il y a épidémie, le patient 0 existe. A partir du moment où l'epidemie se propage, c'est que la position du p0 permet cette propagation. Quelle que soit sa provenance. Si on a une information sur cette dernière, on peut simuler avec une certaine justesse. Sinon, on peut imaginer qu'il est aléatoire (ça peut être quelqu'un rentre de voyage, quelqu'un qui a mangé une chauve souris,...). 

Dans mon cas, les éléments ne sont pas en mouvement et il n'y a donc pas de notion d'histoire de l'élément. Le p0 est aléatoire. Mais s'il y a des contraintes a introduire, je peux le faire. 

prenons le chose jusqu'à l'absurde, si tu le permets, loopy...?... si patient 0 il y a, ce monsieur ou cette dame a été en contact avec qui ou quoi et par quel miracle, la contamination a pu se faire? quand j'étais jeune, on nous "bassinait" avec le concept marrant au possible de la "barrière des espèces"... cette barrière est donc totalement et irrémédiablement un leurre! cette année pour le retour de la grippe, qui sera le patient 0? je me pose toujours la question de savoir si ce patient dit 0 existe réellement... pour moi, une épidémie est la face visible d'un monstrueux iceberg, c'est une mainfestation amplifiée (par qui et par quoi, nul ne le sait), d'un pathogène qui est finalement à l'état endémique mais qui, pendant des années, c'est "calfeutré" au sein de son vecteur de prédilection. 

il y a 58 minutes, jacky29 a dit :

si je te suis, tester à tour de bras ne sert pas à grand chose vu le taux étonnant de bizarreries possibles ! et tout dépend en grande partie de l'amplification... questions, pourquoi teste-t-on à tour de bras? et à combien cette sinistre plaisanterie revient à la sécu?

tiens, une bien bonne, elle vient de sortir! un papa est parti avec sa fille en vacances, il revient, a comme moi, une toux qui passe sans autre malaise... il passe devant un centre de dépistage, il a du temps et le centre n'est pas plein, donc il y va... on lui annonce que le test est positif, il prévient son patron, un dirigeant d'habitat HLM et paf, dans la foulée, il est viré. la chasse aux sorcières va débuter. et après on nous bassine avec la solidarité. on se fout de qui?

Il est viré? le code du travail aurait-il changé face au covid?

à l’instant, Morfou a dit :

Il est viré? le code du travail aurait-il changé face au covid?

eh oui! il a été viré avec l'aval de ses collègues de travail en plus! c'est-y pas beau, ça, morfou!? ah elle est belle la solidarité! beautiful rubbish!