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COVID-19 : c’est l’âge qui compte, et quasiment rien d’autre

Une importante étude anglaise remet les pendules à l’heure

Première publication : lundi 11 mai 2020,
par Dominique Dupagne

Une importante étude anglaise, portant sur 17 millions d’habitants, permet de faire le point sur les principaux facteurs de risque de mortalité en cas d’atteinte par le SARS-CoV-2. Elle relativise le poids des maladies associées et met en évidence le rôle prépondérant de l’âge.

Cette étude a colligé les caractéristiques détaillées de plus de 17 millions d’anglais dont 5000 victimes de la COVID-19. C’est une source majeure d’information sur les facteurs de risque [1] de la maladie. Le dossier médical bien documenté de ces victimes et des survivants a permis une analyse fine des caractéristiques qui prédisent le risque de décès.

Facteurs de risques de décès, étude anglaise.

L’information principale qui ressort de ce travail est le poids majeur, quasi-exclusif, de l’âge sur la mortalité de la COVID-19. Par exemple, les deux comorbidités (maladies associées) les plus associées au décès obtiennent le même score que le passage de la tranche d’âge 18-40 ans à la tranche 40-50 ans ! Quand aux sujets âgés de plus de 80 ans, leur risque de décès est 180 fois supérieur aux 18-40 ans !

La force de ce travail réside dans les ajustements réalisés. C’est à dire qu’un traitement statistique complexe des données a permis d’isoler l’importance de chaque facteur de risque indépendamment des autres, alors qu’ils sont souvent mélangés entre-eux. Cet ajustement permet par exemple de montrer que l’hypertension artérielle n’est pas un facteur de risque de décès. On le croyait à tort jusqu’ici car elle touche surtout des sujets de plus de 50 ans qui sont beaucoup plus souvent victimes de la maladie que les adultes jeunes.

J’ai résumé la situation sur le graphique ci dessous pour les principaux facteurs de risque. Le facteur par lequel est multiplié le risque de base (femme de moins de 40 ans, sans maladie associée) est précédé par un "X". On constate que les maladies associées les plus fortement liées au risque de décès (une leucémie récente ou une greffe d’organe) ne multiplient le risque que par 4. Ce n’est pas grand-chose comparé au risque associé à l’âge. Le sexe masculin multiplie le risque de décès par deux.

Le graphique présent dans l’article original est différent : le risque de base choisi correspond à la tranche d’âge 50 - 60 ans, ce qui donne un risque diminué pour les tranches d’âge plus basses. Par ailleurs, son échelle est logarithmique, ce qui "aplatit" les différences pour l’oeil du lecteur. Les barres horizontales de chaque "tie-fighter" délimitent l’intervalle de confiance, c’est à dire l’incertitude autour du résultat figuré par le point rond.

Certes, cet article n’est pas encore publié dans une revue à comité de lecture, mais les informations qu’il porte et qui ont peu de chances d’être modifiées changent notre vision du pronostic de la maladie.

Il est possible d’obtenir une estimation grossière de son propre risque en partant du risque de base de décès par COVID-19 : celui du sujet de moins de 40 ans, soit environ 1 décès pour 5000 infectés [2], et en le multipliant par ses facteurs de risque personnels. Par exemple, pour un homme de 58 ans, diabétique et traité pour une hypertension artérielle :

Risque de base 1/5.000 x 15 (58 ans) x 1,5 (diabète contrôlé) x 2 (homme) x 1 (hypertension) = 90/10.000 soit 0,9 %
Notez que l’hypertension traitée n’augmente pas le risque, ce qui se traduit par la multiplication par 1.

Attention il s’agit d’une approximation qui fera hurler à juste titre les scientifiques rigoureux, mais qui donne un ordre de grandeur du risque, à défaut d’un résultat exact.


[1Un terme plus approprié serait "marqueur" de risque, car ce qui est constaté est un simple lien statistique qui n’implique pas une relation de cause à effet. Mais en France, il est malheureusement d’usage d’utiliser le terme "’facteur" qui laisse entendre un rôle causal. C’est lié à une traduction inappropriée de l’anglais "risk factor" qui ne comporte pas cette ambiguité.

[2risque moyen approximatif observé dans différentes séries mondiales comme par exemple https://hal-pasteur.archives-ouvertes.fr/pasteur-02548181/document

Messages

  • Bonjour,

    Je rajoute le lien manquant vers l’étude qui a servi de base pour ce billet : https://opensafely.org/outputs/2020/05/covid-risk-factors/
    et vers les données et le code :
    https://github.com/ebmdatalab/opensafely-risk-factors-research

    Concernant ce billet, il s’agit d’une grossière erreur d’interprétation.
    Pourquoi changer le point de référence et l’échelle utilisée dans l’image traduite sinon pour faire passer un autre message que celui véhiculé par l’étude ?

    On peut s’étonner par exemple que la greffe d’organe et le groupe d’age 70-79 ait une augmentation de risque proche dans le graphe de l’étude mais présente une énorme différence dans le graphe traduit dans le billet.
    Différence qui passe de moins d’un point de risque supplémentaire à une multiplication par plus de 20x, mise en évidence avec un trait bleu sur cette image comparant les deux graphes : https://i.imgur.com/GEKKq9B.jpg

    L’explication est simple, l’image traduit pars d’un point de référence différent (la tranche d’age la plus basse au lieu de 50-59 ans) mais conserve les valeurs des risques, ce qui entraine une division par 15x des risques dans l’image traduite.

    face à ce genre de pratique, on ne manquera pas d’appliquer ce tuto de defakator : https://www.youtube.com/watch?v=qFjmu9dZej0

  • Rappelons aussi que l’erreur d’interprétation mise en avant dans ce billet de blog n’apparait nulle part dans l’étude utilisée comme source pour cette interprétation.

    je vous invite à lire la traduction par deepl de la conclusion de l’étude ici : http://cpc.cx/ryj

  • J’ai amélioré la comparaison en image du graphe de l’étude et du graphe de ce billet pour mettre en évidence que les valeurs située à droite du point de référence dans le graphe de l’étude se retrouvent à gauche dans le graphe de ce billet : https://i.imgur.com/Fdy2gVh.jpg

    • Bonjour
      Je suis désolé, vos courbes sont fausses. Vous ne pouvez pas décaler tous les items avec l’âge. Vous n’avez pas compris l’article.

  • Bonjour,

    En prenant comme référence de corpulence normale un IMC inférieur à 30, et non pas > 18,5 et < 25, ne vous semble-t-il pas aussi possible que le risque lié à l’adiposité excessive soit sous estimé ?

    Il y a quand même d’après le Tableau 1 dans l’article OpenSAFELY, une différence de mortalité entre surpoids et poids normal, même si c’est vrai que ça n’est pas aussi impressionnant que ce qui se passe lorsque l’IMC est > 30.

    La question est assez importante pour la population britannique, puisque les 2/3 d’entre eux sont soit en surpoids soit obèses.

    • Bonjour
      C’est possible en effet. Dommage que nous n’ayons pas le détail. Idem pour l’âge, j’aurais bien aimé avoir le détail de la tranche 18-40, par exemple 18-29 et 30-40. Mais je pense qu’ils n’ont pas eu assez de décès dans ces tranches d’âge, tout simplement.

  • Bonjour.
    Bravo pour tout cet énorme travail.
    Attention, toutefois, à ne pas se faire avoir par l’aspect visuel des graphiques (ni surtout à en refaire d’autres à partir des données) car le modèle de Cox est calculé à partir de données de référence (certes choisies un peu arbitrairement mais servant de base aux calculs), changer la référence change obligatoirement tous les résultats. Par ailleurs dans cette étude, l’âge a un tel poids qu’il gomme artificiellement les autres facteurs. Enfin ne pas oublier qu’elle compare des décès de la CoViD à des dossiers du NHS qui n’ont rien, en tout cas ni décès, ni CoViD.

    • Bonjour
      Votre remarque est intéressante. Je m’étais posé la question en transposant la référence, mais j’ai l’impression, peut-être fausse, que cela ne peut pas changer significativement les résultats. Je serais intéressé par un avis d’expert.

  • Ce papier présent un problème formel discutable dans la présentation de la prépublication.
    L’examen des données y fait apparaître clairement que la vulnérabilité la plus importante est, de loin, liée à l’âge avancé. Ensuite, et loin derrière, la présence de maladies chroniques diminuantes, et de la détresse économique. Dans cet ensemble vient se glisser une trouvaille, c’est la part tangible de l’origine ethnique, alors que l’étude porte sur environ 40% de la population du Royaume-Uni. Le corps de l’article argumente le fait que l’intercurrence des difficultés économiques peut être compensée par le calcul , de même que le fait que 26% des questionnaires n’avaient pas enregistré l’origine ethnique des sujets. Il note que des études plus fines sont nécessaires, parce que ces sujets occupent peut-être des emplois plus exposés, ou qu’ils vivent peut-être dans plus de promiscuité domiciliaire.
    Les auteurs de l’étude ont bien identifié un certain nombre d’autres faiblesses, et les ont citées dans la discussion. Arrivons à la fin de l’article :
    « Conclusion
    We report early data on risk factors for death from COVID-19 using an unprecedented scale of 17 million patients’ detailed primary care records in the context of a global health emergency ; we will update our findings as new data arises. »
    Jusque là tout va bien.
    Mais le bât blesse, parce que la conclusion de l’annonce de prépublication est différente : elle met en exergue des éléments secondaires qui pourraient laisser penser qu’il s’agit des déductions principales. Même s’il est évoqué que d’urgentes recherches sont nécessaires pour préciser cette majoration de risque.
    Il est assez fréquent que des publications dont le contenu est de qualité, voient leur vigilance scientifique baisser dans la rédaction de leurs conclusions ; ici, la résonance de cette possible nouvelle piste.

  • Etant donné que cette étude ne compare pas les taux de mortalité chez les infectés et les non infectés, il serait surtout intéressant de comparer ces résultats à la mortalité toutes causes par classe d’âge au Royaume-Uni. On la trouve facilement pour l’année 2005 (http://www.bandolier.org.uk/booth/Risk/dyingage.html) : le risque de mortalité est multiplé par 2.7 chez les hommes entre 55-64 ans et 65-74 ans, comparé à un risque x3 pour les deux sexes entre 50-60 ans et 60-70 ans dans OpenSAFELY (suivi sur 2 mois environ). Pour les classes suivantes, on passe à x2.8 pour la mortalité toutes causes comparé à x2.7 pour la mortalité COVID, puis à x2.5 et x3.25. Si on compare les classes 50/55-60/64 ans et > 80/85 ans, le risque de mortalité est x7.46 pour la mortalité toutes causes et x8 pour la mortalité COVID.
    En résumé, on n’a pas l’impression que le COVID modifie beaucoup les différences de risque en fonction des classes d’âge par rapport à la mortalité toutes causes.

    Pour avoir des chiffres de létalité (donc de taux de mortalité chez les infectés) en fonction des classes d’âge, on peut se reporter à l’étude de modélisation de Pasteur : la létalité chez les plus de 80 ans serait environ 15 fois supérieure à la létalité globale (8.3% contre 0.53% - https://hal-pasteur.archives-ouvertes.fr/pasteur-02548181).
    Dans OpenSAFELY, les plus de 80 ans ont un taux de mortalité lié au COVID 8 fois plus important que la moyenne des patients inclus (0.26% contre 0.03%), ce qui est inférieur aux chiffres de l’étude française.

    Enfin, il faut noter que le registre CPNS qui a constitué la base de patients décédés par COVID enregistre simplement le lien entre un décès et la positivité d’un test COVID au cours de l’hospitalisation : on peut mourir d’autre chose que du COVID avec malgré tout un test positif, surtout à 80 ans.

  • N’ayant pas rien changé au graphique que vous avez produit vous même, je ne vois pas bien comment l’image que je poste pour illustrer mon propos pourrait être fausse alors que la votre serait exacte.

    Je me suis peut-être mal exprimé, je vais reformuler mon propos : en quoi est il plus pertinent de prendre la tranche d’age 18-39, ayant une très faible probabilité de mourir du covid-19 à l’hopital, comme valeur de référence plutôt que la tranche 50-59 comme choisi dans l’étude ?

    En prenant les 2 extrêmes de l’intervalle (0.05 et 0.10) l’augmentation du risque varie de 111x à 284x par rapport à la tranche d’age > 80 tandis qu’en gardant la tranche 50-59 comme référence la variation est contenue entre 11 et 14.

    Ce choix n’est pas anodin car il modifie la perception de l’importance de l’age. Or cette réinterprétation ne donne t’elle pas une vision trompeuse du covid-19 ?

    Un jeune sans aucune condition préexistante se croirait à tort moins à risque de mourir qu’une personne du même âge ayant une condition prééexistante alors que dans les conditions réelles rapportées par l’ONS (Office for National Statistics) les jeunes (<49 ans) ont été beaucoup plus susceptibles de n’avoir aucune condition préexistante au moment de leur décès.
    De même revendiquer "c’est l’âge qui compte, et quasiment rien d’autre" c’est osé quand l’ONS précise que dans 91% (3 563) des décès dû à la covid-19 en mars la personne décédée avait au moins une condition préexistante avec une moyenne de conditions préexistantes de 2,7.
    (source : ONS - Deaths involving COVID-19, England and Wales : deaths occurring in March 2020)

    Mais il y a d’autres incohérences entre cette modélisation théorique et la réalité : prenons l’augmentation des risques de morts mise en avant ici :
    18-39 = 1x
    40-49 = 3.85x
    50-59 = 14.28x
    60-69 = 29.8x
    70-79 = 68,14x
    >=80 = 180x

    Comparons avec la proportion de morts du covid-19 par tranche d’age :
    15-44 = 7 %
    45-64 = 8 %
    65-74 = 8 %
    75-84 = 9 %
    85+ = 6 %

    On ne retrouve pas du tout cette augmentation théorique allant jusqu’à deux ordres de magnitude dans ce qu’on a pu constater dans la réalité. Comment l’expliquez vous ?
    https://i.imgur.com/HLPwF2d.png (source ONS - Deaths involving COVID-19, England and Wales : deaths occurring in March 2020)

    Sur quoi vous basez vous pour généraliser le cas du royaume-uni à l’ensemble de la planète à partir d’une étude spécifique aux morts enregistrées à l’hôpital qui ne représente que 71% des morts enregistrées ? (source : ONS - Deaths registered weekly in England and Wales, provisional : week ending 24 April 2020)

    Peut on seulement transposer le cas du Royaume-Uni qui fait partie des pays ayant mal géré l’épidémie à d’autres qui ont eu une meilleure gestion comme la Grèce ou la Nouvelle Zélande ? ou à ceux qui ont choisi de ne pas confiner comme la Suède ?

    Peut on la transposer dans le temps ? Avec les avancées on est désormais en mesure de mieux prendre en charge la maladie et notamment détecter et prévenir la formation des micro-caillots qui sont un facteur important dans les cas graves et les décès, ce qui améliore significativement les chances de survie.

    Peut on transposer aux endroits qui n’ont pas été touché par la variante la plus virulente qui touche l’Europe incluant la France, l’Italie, le Royaume-uni et qui permettrait d’expliquer la différence en New York qui est touché par cette variante plus virulente et San Francisco qui ne l’est pas ?

    Est il pertinent de ne prendre en compte que les décès pour évaluer les risques et la gravité de la maladie alors qu’on sait que dans sa forme grave la maladie laisse des séquelles relativement durables, possiblement permanentes et plus ou moins lourdes ?

    Bref c’est un peu tôt et un peu abusé de revendiquer ainsi de telles affirmations en faisant dire à une étude en préprint ce que les auteurs eux même ne disent pas, pour le prendre pour argent comptant et le généraliser comme une vérité absolue.

    • Bonjour
      Non, il n’y a pas d’incohérences. Vous mélangez des chiffres qui n’ont rien à voir entre eux, comme la mortalité par classe d’âge de la COVID19 et la part de la COVID19 dans la mortalité par classe d’âge https://i.imgur.com/HLPwF2d.png. Si ces données "sonnent" comme identiques, elles sont totalement différentes.

      Pour le reste, oui, il y a transposition. On le fait tous les jours en thérapeutique en traitant de français à partir du résultat d’études cliniques étrangères.

  • Je ne mélange pas de chiffres, je dis que si comme vous l’avancez avec votre changement de référence on aurait une différence de 2 degré de magnitude dans le risque de mourir entre les classes d’age alors ça devrait se constater dans la réalité, or la proportion de morts par tranche d’âge ne reflète pas cette différence.

    mais je comprends qu’il soit plus facile d’ignore les questions auxquels vous ne souhaitez par répondre pour éviter de vous remettre en question, et que quand je demande sur quelle base vous transposez une conclusion (qui soit dit en passant n’apparait pourtant nulle part dans l’étude) d’un cas très spécifique pour en faire une généralité et vous me répondez que transposer des résultats est une pratique quotidienne d’un pays à un autre, oui mais déjà là vous ne transposez pas d’un pays à un autre mais d’un cas spécifique au général et ensuite une transposition d’un pays à un autre se fait sur des bases solides permettant de supposer une similarité. Et donc vous répondez à coté de la question.

    Entre le titre putaclic, les approximations, la volonté de répondre à coté, la propension a rapidement propager une information qui n’est pas exacte et non vérifiable, la modification de la source initiale pour qu’elle corresponde à l’idée que vous souhaitez véhiculer, vous êtes en bonne voie pour concourir à recevoir le prix Montagnier.

    • Je pense sincèrement que vous n’avez pas le niveau scientifique pour comprendre les problématiques statistiques qui entourent cet article. Je ne vous ai pas censuré jusqu’ici, mais je vais arrêter de publier vos messages haineux qui ne font pas avancer le débat.

  • Votre présentation avec une échelle linéaire permet de mieux comprendre le poids de l’âge par rapport aux autres paramètres pris individuellement. Cependant, si au moins deux paramètres supérieurs à 1 sont à factoriser, l’échelle logarithmique semble plus appropriée.

    En tout cas veuillez trouver mes remerciements pour notre avoir rendu accessible cette étude.

  • Bonjour,

    Très belle étude mais elle comporte un biais disons culturel majeur : en Angleterre, l’accès à la réanimation est difficile après 70 ans et presque impossible au delà de 75 ans. Du coup, l’âge est forcément un facteur aggravant puisque les formes graves >70 ans ont peu/pas accès à la réanimation.

  • En ce qui concerne les populations "BAME" (Black, Asian and Minority Ethnic groups), qui ont un risque de forme grave tout de même accru, avez-vous remarqué les quelques articles ou études publiées autour de cette thématique ? (BMJ, medRxiv & bioRxiv)
    Par exemple https://www.cebm.net/covid-19/bame-covid-19-deaths-what-do-we-know-rapid-data-evidence-review/

    Apparemment, on recherche désespérément des patients de diverses origines ethniques pour une étude :
    "“Call for action” to increase BAME participation in COVID-19 studies. Please share. "
    https://twitter.com/kamleshkhunti/status/1260843802153058304?s=20
    (je ne sais pas retwitter !!!)

  • Tour de même. " Seul l’âge compte". Vraiment ?
    Je mijote ce propos (et les stats qui vont avec) depuis la mise en ligne de l’article. Le retourne et le retourne 100 fois dans ma tête.
    Mais quand je navigue sur les comptes twt et blogs de vos confrères de première ligne, réanimateurs, urgentistes et autres, et que je relève par exemple le constat de fin de journée de l’un d’eux :

    "Décidémment le virus est grossophobe"

    ... Alors je me dis que la vérité concrète du terrain n’est pas forcément celle des stats...
    Cela constitue un grand constat philosophique pour ma petite cervelle, et pas nouveau (j’ai toujours détesté les stats, pourtant une part de ma formation sup), quasi un précepte fondateur dans ma petite vie de "quelqu’un qui n’est personne", ou de personne-qui-n’a-pas-à-décider-du-sort-d’un-grand-nombre (c’est plus confortable, d’un certain côté et je n’envie pas les décideurs que je n’ai que trop côtoyés).
    Toujours eu le sentiment lancinant que les stats c’était pour ceux qui n’avaient pas a gérer le quotidien les mains dans le cambouis, et qu’elles n’avaient guère de valeur individuellement.

    Mais, vous me direz qu’elle est truffée de biais, mon analyse empirique du net. Et certes je pressens empiriquement bien des biais (certains trop polémiques pour en parler ici) dans mon constat tiré de la fréquentation des réseaux sociaux...
    Et je reconnais que vous et les stats avez "sans doute" raison.
    "Sans doute". Tiens, quand on y pense, c’est une bien curieuse expression que nous utilisons pour exprimer un accord (un accord nuancé ? ou quand on cède devant un bon argument ? ou faute de meilleur argument contraire ?).

    Bref, j’en viens enfin à la finalité de mon propos : le mauvais usage (que je pressens) que certains pourraient faire de ce type de stats. Certains sont très doués pour ce type de détournement, pour rendre acceptable une décisions inique.
    Oui, il serait dangereux de conclure (des stats que vous évoquez) que tous les autres facteurs de risques sont finalement négligeables & n’ont pas à influencer les décideurs publics (et autres responsables de la vie d’autrui) dans la "gestion du risque" collectif. Ou quant à la protection due individuellement aux personnes "à risques" autres que les vieux.
    Un risque, ne serait-il que doublé (soit +100 % ou = 200 % pour parler en langage chiffres), serait tout de même un GROS risque, en tout cas pour l’individu concerné.

    NB 1 : Je sais bien, en ce qui vous concerne, qu’il n’y a pas l’arrière-pensée de négliger les autres risques. Mais d’autres le feront.
    NB 2 : Non, je ne crois pas que mon apparente et longue digression initiale soit inutile à l’objectif/dessein de mon message.

  • Je découvre votre blog grâce à l’article du Monde paru cette semaine. Bravo ! Très intéressant, construit, documenté et avec des références solides. Cela fait plaisir. D’accord ou pas, peu importe. J’apprécie beaucoup. Et bravo également pour la citation mise en exergue au début de votre blog. Je ne connaissais pas.
    Je réagis sur ce billet car je pense tout comme "stordunbeag" qui a réagi sur cette page, qu’il faut relativiser le x180 entre les plus de 80 ans et les 20-39 ans par rapport aux chiffres de la mortalité habituelle. Pour 2017 en France, on obtient x150.
    Bref, je ne remets pas en cause vos chiffres, je pense juste qu’il faut les relativiser par rapport aux chiffres "habituels". Je vous mets en pièce jointe la comparaison entre les derniers chiffres donnés par l’étude dite de l’Institut Pasteur (d’autres institutions ont contribué) et la mortalité habituelle (données INSEE). J’ai mis cette courbe et d’autres sur mon site. Les données de l’Institut Pasteur sont celles de la version définitive de l’article paru le 13 mai dans Science qui diffèrent assez sensiblement des données initiales.
    Au vu de ces courbes, l’influence du sexe me semble finalement aussi importante à mettre en exergue car finalement la différence entre la mortalité covid-19 (si on l’attrape) et la mortalité habituelle est maximale (en valeur absolue et en pourcentage) pour les hommes de plus de 80 ans : 17,1% pour la covid-19 contre 9,7% pour la mortalité "habituelle". A titre de comparaison, pour les femmes de plus de 80 ans, ces chiffres deviennent respectivement 5,9 % et 8 % et pour les hommes de 50 à 59 ans 0,3 % et 0,57 %.
    Pour les autres facteurs, je n’ai aucun avis et me garderai donc d’en donner un.
    Cordialement

  • Bonsoir,

    Sait-on si cette maladie contagieuse particulière précipite le décès des sujets de façon majorée en comparaison de la survenue d’autres maladies aux mêmes âges ?

    (Espérant que la question n’ait déjà été traitée ici).
    F.S.

  • Bonjour,
    je reformule ma question
    « Sait-on si cette maladie contagieuse particulière précipite le décès des sujets de façon majorée en comparaison de la survenue d’autres maladies aux mêmes âges ? », question posée hier 1er juin.

    selon @Penninckx, ci-dessus le 21 mai, la mortalité "habituelle" des hommes de cette catégorie d’âge est de 9,7% .

    Soit, dans le cas d’une contamination au cours de cette vague épidémique, une augmentation de (17,1% / 9,7%) = 1,76 , soit + 76% .

    Question reformulée = "Pour cette catégorie d’âge (hommes), quelle serait la hausse de mortalité pour avoir contracté une maladie non-Covid ?"

    Est-ce la gravité de l’atteinte qui tue ou plutôt la contagiosité (nombre de cas plus important pour la même durée) ?

    (La restriction de la question au sous-groupe des hommes a été choisie pour simplifier les calculs).

    • Bonjour
      Le seul indicateur fiable est l’augmentation de la mortalité dans cette tranche d’âge cette année par rapport aux années précédentes. On ne saura bientôt. Je ne vois pas quel type de calcul vous voulez faire.

  • Bonjour Dr D. , et merci de votre intérêt.

    Je soulève la question de l’impact des maladies transmissibles « non SARS-CoV-2 » sur la mortalité de la même tranche d’âge ; si l’amplitude en était similaire, la vague de décès supplémentaires de notre épisode actuel ne serait qu’un « révélateur de la vulnérabilité liée à l’âge » parmi d’autres.

    Si c’était le cas, c’est une prévention permanente renforcée de la transmission aux personnes âgées qui serait la mesure la plus importante, tous agents infectieux confondus.

    Bien à vous.

  • Oups erreur de frappe dans mon message précédent. De fait il s’agit de 9600 décès liés au coronavirus. Toutes mes excuses.

  • Intéressante analyse au Royaume Uni sur le lien entre origine ethnique et mortalité par COVID-19 : "COVID-19 and ethnicity : A novel pathophysiological role for inflammation"
    "COVID-19 et l’origine ethnique : un nouveau rôle physiopathologique pour l’inflammation"

    https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1871402120302253

  • Mais meme les vieux, des lors qu’ils sont traites par hydroxychloroquine vont tres bien.
    S’ils ne sont pas traites, evidemment...

  • Bonjour Docteur et merci pour votre éclairage.
    Respectueusement

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