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L'impact du COVID-19

Impact sanitaire Impact économique

Les chiffres seuls n’indiquent souvent pas la dimension réelle de l’épidémie ou de ses conséquences. Il est souvent plus intéressant de confronter le nombre de décès par COVID-19 avec le nombre de décès « normal », en l’absence de l’épidémie. D’autre part, des études ont montré que si le nombre total de décès (toutes causes confondues) est connu pour la période de l’épidémie du coronavirus, cela permet d’estimer le nombre réel de décès par le COVID-19, contournant ainsi le problème de la sous-estimation (voir paragraphe suivant). L’information sur le nombre total de décès sur la période janvier-juin 2020 est disponible pour certains pays, mais pas pour tous. Comme approximation nous avons comparé le nombre de décès par COVID-19 par semaine avec le nombre total de décès par semaine au cours de l’année 2017 ou 2018. Bien sûr cette moyenne ignore la saisonalité de la mortalité dans certains pays. Cependant, on constate que la mortalité générale en avril et mai 2017 était très proche de la mortalité moyenne sur l’année (voir graphique ci-contre). On constate sur le graphique ci-dessous que dans les pays les plus touchés, la surmortalité par le COVID-19 représente 22 % (France, Royaume Uni) à 38% (Belgique) de la mortalité attendue pendant la semaine de pic de l’épidémie. L’impact devient plus important encore si l’on considère que le nombre de décès enregistrés par COVID est le plus souvent sous-estimé, et surtout que dans les régions les plus touchées à l’intérieur de chaque pays la mortalité par COVID est plusieurs fois supériere à la moyenne nationale. Par exemple, le rapport entre la mortalité COVID de la ville ou région la plus touchée et la moyenne nationale était supérieur à 20 aux États-Unis, au Brésil et au Canada, de 5 a 7 fois en Espagne, en France et en Italie. Cela veut dire que dans ces régions les plus touchées, la mortalité par COVID-19 au pic de l’épidémie était souvent 100 a 150% plus élevée que le niveau espéré de mortalité. Au vu de ces chiffres, il est plus facile de juger de l’impact local de l’épidémie, même si les moyennes nationales semblent modestes, et de comprendre ces images glaçantes de services locaux de santé submergés, et des enterrements en masse dans certaines villes de pays en voie de développement (comme Manaus au Brésil et Guyaquil en Équateur). Surtout, ces chiffres montrent clairement l’utilité et l’importance des mesures de confinement adoptées – souvent imparfaitement – para la plupart des pays. Dans plusieurs pays, le confinement a tout simplement empêché le désastre.

Sources : Our World in Data, Worldometer, OMS et Banque mondiale.


Actions de contrôle ​ Presque tous les pays on adopté des interventions pour lutter contre le COVID-19 ou en reduire l’impact, visant soit l’atténuation ou la suppression de la transmission; les principales sont les suivantes :

  • Le dépistage et l’isolement des cas ;

  • Les restrictions au voyage et la fermeture des frontières ;

  • La fermeture des écoles ;

  • La fermeture des commerces et l’interdiction d’évenements publics ;

  • La distancion sociale par l’adoption de gestes-barrière;

  • Le confinement parciel ou total.

Le graphique qui suit suggère que certaines mesures sont plus efficaces que d’autres, mais un ensemble de mesures intégrées serait l’approche la plus efficace. D’autre part, le timing, c’est-à dire le moment où la mesure de contrôle est adoptée, serait un facteur important. Ainsi, le dépistage et l’isolement des cas serait très efficace dans la phase initiale de l’épidémie, mais pas lorsque elle s’est déjà propagée (Source). Le suivi de la mesure par la population est un autre facteur de son efficecité. Par exemple, le pourcentage de la population adoptant les gestes barrière est déterminant de son succès. ​ ​ ​


Source : ​ Le graphique ci-dessous essaye de contraster pour chaque pays l’évolution de l’épidémie et les principales mesures de contrôle adoptées. Il montre ainsi l’évolution du nombre de cas (par jour et cumulé) depuis un point commun, défini comme le jour où le nombre total de cas atteint 10 dans chaque pays. Sont montrés le moment où ont été adoptées les mesures de contrôle et leur évolution, mesurée par un indice de rigueur des mesures prises dans le temps (le ‘stringency index’ calculé par Our World in Data) et le nombre de tests réalisés. En principe, ce graphique devrait nous donner des pistes sur l’efficacité des stratégies de lutte contre le COVID-19 adoptées par les divers pays. Mais cette analyse est compliquée par plusieurs facteurs. D’abord, l’adoption de mesures de contrôle en soit ne dit rien de leur efficacité réelle où de la façon dont les mesures ont été appliquées, où de leur suivi par la population. Par exemple, les mesures de confinement adoptées par l’Inde sont parmi les plus rigoureuses, mais leur mise en place causa un énorme mouvement de population lorsque des millions de personnes tentèrent de regagner leur ville ou village avant le début du confinement. Ce mouvement a très bien pu annuler l’effet en principe positif du confinement lui-même (SOURCE).


Source : Our World in Data. Le Stringency Index est un indicateur du nombre et de la rigueur des mesures de contrôle adoptées dans chaque pays. ​ Les graphiques ci-dessus et ci-dessous montrent que très peu de pays se sont anticipés à l’épidémie par l’adoption très tôt de mesures de contrôle appropriées. La plupart a tardé à mettre en place une stratégie de dépistage et isolement des cas à cause d’une faible capacité de testage, ou une stratégie de coninement. Le graphique ci-dessous montre la montée en puissance du testage dans plusieurs pays. Il montre aussi que peu de pays, y compris la Corée du Sud, Taiwan et l’Allemagne, ont investi dans le dépistage avant les autres, et cet avantage leur a permis de controler l’épidémie mieux que les autres.

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