https://raw.githubusercontent.com/CovidTrackerFr/covidtracker-data/master/images/charts/france/pcr_plus_proportion_selon_statut_vaccinal.jpeg

Image directement prise du site https://covidtracker.fr/vaximpact/.
Il semblerait que le nombre de cas positif par 10 millions de vaccinés soit plus élevé que le nombre de cas positif par 10 millions de non vaccinés.

Qu’est-ce qui pourrait expliquer cela ?

Est-ce que cette statistique ne prend pas en compte le fait que les non vaccinés soit obligés de faire des tests pour le pass sanitaire et donc font souvent des tests alors qu’ils vont bien ? Dans ce cas la ce graphique est très mauvais…

Edit: je n’avais pas vu mais le graphique suivant dis exactement le contraire de ce que le premier graphique montre… est-ce qu’on pourrait mettre des gens compétant pour établir ces graphiques ? Ou il faut s’en remettre au dashboard officiel et horrible du gouvernement ?… je ne comprend pas.

Edit2: il s’avère que le graphique est en effet très mauvais. L’avoir utilisé pour prouver un point (les vaccinés attrapent moins le virus que les non vaccinés) est une erreur assez grave car le graphique (étant très mauvais) montre aujourd’hui exactement l’inverse.

Bref covidtracker est une référence en France pour s’informer et trouver des explications grâce au données. Il serait peut être temps d’avoir une équipe d’expert en analyse de données pour créer ce genre de graphiques.

11 comments

  1. >Dans ce cas la ce graphique est très mauvais…

    Bah déjà t’as 4 courbes et seulement 3 valeurs à droite donc je pense qu’on peut valider d’office l’hypothèse “ce graphique est très mauvais.”

    >Est-ce que cette statistique ne prend pas en compte le fait que les non vaccinés soit obligés de faire des tests pour la pass sanitaire et donc font souvent des tests alors qu’ils vont bien ?

    C’est une possibilité.

    Une autre c’est que c’est au contraire les vaccinés qui font plus de tests puisqu’on te teste au moment du vaccin, retournant donc plus de positifs.

    Et là où les deux se rejoignent c’est que par “10 million d’habitants” ça ne veut rien dire et qu’il faudrait avoir la nombre de résultats par rapport au nombre de *tests* dans chaque groupe.

  4. En population générale il y a des biais en fonction du statut vaccinal ce qui fait qu’on ne peut pas facilement conclure à l’efficacité du vaccin à partir de stats faites rapidement, ce qui est le cas de beaucoup de courbes de covidtracker qui affichent les choses de façons simplistes pour que tout le monde comprenne vite mais qui du coup sont incapables de traiter ces biais.

    En l’occurrence ceux qui ont tenté d’étudier l’efficacité vaccinale dans le cadre de la vague Omicron (qui est le cas où on remarque une inversion) ont pour la plupart évoqué le biais d’exposition au virus cumulé à la perte d’efficacité vaccinale. Si je dois le résumer: si t’as 2 doses tu vies ta vie normal et tu t’exposes énormément à omicron qui en plus peut facilement traverser ton immunité vaccinale. Si t’as 0 dose, c’est plus compliqué d’être intégré dans la société donc t’es moins exposé.

    En gros les doubles vaccinés vont ptet croiser 2x plus de monde et avoir 30% de protection contre omicron, là où les 0 vax vont être à 1x autant de monde et 0% de protection contre l’infection. C’est un exemple de biais mais il peut y en avoir plein d’autres.

    Sachant que ce qui compte vraiment c’est les hospitalisations.

    Pour évaluer l’efficacité du vaccin sur l’infection, il faut suivre les études qui tentent d’enlever tous ces biais.

  5. Les tests sont gratuits pour les vaccinés et payant pour les non vaccinés, donc les vaccinés se testent davantage, et donc y a plus de tests positifs ?

  6. Ce graphique est peu pertinent. Le graphique donnant le taux de positivité serait plus interressant, cela permettrait d’éliminer le biais lié aux taux de test dans chacune des populations.

    Quoiqu’il en soit, les fait sont établis depuis longtemps.

    Le vaccin (double dose) ne diminuait pas la probabilité d’attraper le virus mais de souffrir d’une forme grave.

    Pour Omicron, il est établi que seul le booster permet d’obtenir un effet, et seulement durant 10 semaines. Mais, point positif, avec le booster, il a été constaté une diminution de la probabilité d’attraper la maladie, de la transmettre et de développer des formes graves. Donc il marche plutot bien.

    Ensuite passé 10 semaines, le booster n’aura plus d’effet, mais de toute façon passé 10 semaines la vague sera passé et le prochain variant sera encore plus éloigné de l’immunité procuré par le vaccin. Donc le booster aura fait son job.

    Après il ne faut pas paniquer, [Omicron est beaucoup moins grave](https://www.nydailynews.com/coronavirus/ny-covid-omicron-death-rate-much-lower-than-delta-20220112-hbmny2idb5d5beriwyrmdzofga-story.html), et vraiment ce sont les [personnes agés et ceux avec des comorbidités qui ont le plus de chance de souffrir du virus.](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34449622/) Et le plus probable est que les prochains variants ce rapprochent toujours plus du rhume.

  7. Hey juste pour préciser quelques trucs. Tout d’abord faut savoir que le vaccin fait pas en sorte que tu attrapes moins le covid donc en vrai c’est normal que les courbes changent des fois. Aussi généralement ces courbes c’est des statistiques pas des études donc parfois il peut y avoir des erreurs de calculs. C’est plus donné un ordre d’idées que des infos concrètes

  8. Le vaccin est pas efficace contre omicron en transmission, le gros de la population est vacciné, surtout les actifs en ville, c’est normal d’avoir plus de non vacciné touchés.

  9. Le vaccin prévient les maladies graves et la mort, mais n’a que peu ou pas d’impact sur la propagation. Combiné au fait que les vaccinés ont tendance à être plus mobiles, le taux de cas plus élevé n’est pas surprenant, mais si vous regardez les premiers décès ou hospitalisations, c’est le contraire qui sera vrai

  10. >Il serait peut être temps d’avoir une équipe d’expert en analyse de données pour créer ce genre de graphiques.

    Créer un graphique ne demande aucune expertise à part de la présentation.

    Covid-Tracker montre des chiffres issus du suivi de Santé Publique France, c’est tout, aucune interprétation derrière.

    Le “problème” avec Covid-Tracker c’est que ce sont des données brutes.

    Et s’il y a bien une chose qu’on connaît avec des données brutes, c’est qu’il y a moyen de les manipuler comme on veut tant qu’on ne fait pas attention aux biais ou pire, quand on a de la mauvaise foi et qu’on veut juste tordre les données pour qu’elles correspondent à ce qu’on veut.

    Bref, il n’y a pas à confier Covid-Tracker à des experts, il faut confier l’interprétation à des experts et arrêter de la donner à des politiciens.

  11. C’est multifactoriel et il y a plusieurs explications probables qui me viennent à l’esprit :

    1. La vaccination sans rappel n’est pas suffisante pour éviter d’attraper Omicron (mais protège des formes graves bien évidemment), les vaccinés sans rappel ont vraisemblablement moins de chances d’être testés positifs que les non-vaccinés en cas d’exposition mais ce n’est pas suffisant pour compenser les autres facteurs ci-dessous
    2. La part des non-vaccinés continue de se réduire (9,5 % des ≥12 ans), et parmi eux, la proportion de gens isolés avec peu de contacts sociaux s’accroît :

    – Personnes de plus de 80 ans très isolées ;
    – Personnes immunodéprimées (SIDA ou autre maladie, chimiothérapie, etc.) qui s’isolent davantage pour éviter d’être infectées
    – Personnes ayant une contre-indication valable à la vaccination et qui vivent recluses pour éviter d’être infectées

    2. Parmi les non-vaccinés, les antivax sont de plus en plus nombreux en proportion et ceux-ci sont probablement plus susceptibles d’être dans le déni et de ne pas aller se faire tester en cas de symptômes

    3. Les personnes vaccinés sans rappel ne sont pas représentatives de la population. Elles sont principalement des personnes jeunes, qui ont donc beaucoup plus de contacts sociaux. Il se peut aussi ce soient des personnes qui se sont faites vacciner sur le tard (et n’ont longtemps pas éligibles au rappel), et qui prennent donc l’épidémie moins au sérieux.

    4. Il pourrait y avoir un biais dû à la fréquence des tests selon le statut vaccinal.

    Pour pouvoir conclure, il faudrait à mon avis pouvoir contrôler par tranche d’âge. En observant le taux d’incidence parmi les vaccinés sans rappel et les non-vaccinés d’une même tranche d’âge, on pourrait observer que l’âge joue un rôle de facteur de confusion.

    Comme évoqué dans un autre commentaire, contrôler par le taux de positivité des tests serait utile également. On sait par exemple que le taux de positivité est toujours plus élevé en Seine-Saint-Denis, qui est un des départements avec la plus faible couverture vaccinale. C’est dû au fait que les habitants du département se font moins tester à risque d’exposition égal. Le poids des habitants des DROM dans la part des non-vaccinés est également croissant, et l’accès aux tests y est probablement plus difficile.

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