jo basile
Passe sa vie sur le forum
Surestimé, biaisé, ne pouvant qu'augmenter : le taux de positivité, un indicateur faussé
Depuis plusieurs jours, le taux de positivité des tests Covid monte en flèche révèle les données publiées quotidiennement par Santé publique France. Un indicateur dont le mode de calcul invite à le considérer avec la plus grande prudence.
Affiché à 11,5 % ce dimanche 11 octobre le taux de positivité des tests, qui correspond au pourcentage de personnes testées positives sur l'ensemble de celles testées, est en augmentation depuis plusieurs jours.
À ne pas confondre avec le taux d'incidence qui représente le nombre de cas positifs pour 100.000 habitants, cette donnée, communiquée chaque jour par Santé publique France porte à caution. Un sujet d'autant plus problématique que ce taux avait été mis en avant par le Gouvernment pour notamment justifier la fermeture des restaurants à Marseille et sa métropol
...
D'abord comme le relève Libération, "cet indicateur est en réalité biaisé : parce que sa méthode de calcul conduit à un taux surestimé, et parce que ce biais, avec le temps, va croissant".
En réalité, toutes les personnes testées ne sont pas prises en compte dans les remontées de Santé publique France. Ainsi un patient qui aura effectué un dépistage négatif ne sera pas comptabilisé parmi les "personnes testées" s’il a déjà eu, même trois mois auparavant, un premier test négatif. Un cas de figure qui concerne pourtant de plus en plus de gens amenés à être testés plusieurs fois. Écarter ces personnes déjà testées négativement une ou plusieurs fois (20 % des cas dans la semaine du 21 au 27 septembre), conduit statistiquement à minorer le nombre de négatifs, faisant d'autant augmenter le taux de positivité.
Plus le temps passe, plus le taux augmente
Ce mode de calcul pose une deuxième difficulté : avec le temps, le taux de positivité ne peut qu'augmenter. Rien de plus logique : plus les gens sont testés, plus il y a de chance que les tests portent sur des personnes ayant déjà été dépistées au moins une fois. Le nombre de personnes exclues du calcul du taux de positivité ne cesse donc de croître. Or calculer un taux de pourcentage de 10 personnes infectées sur 100 testées, soit 10 %, ne donne pas le même résultat que ces mêmes 10 positifs si l'on considère que 15 % des personnes testées négatives l'ont déjà été précédemment et sont donc exclues du mode de calcul. On monte dans ce cas mécaniquement à un taux de positivité de 11,8 %. Soit une surestimation de près de 2 points.
Un biais que Santé publique France, contactée par nos confrères de Libération, reconnaît. Le taux de positivité communiqué "s’écarte d’un taux de positivité qui serait calculé en décomptant le nombre de personnes positives et le nombre de personnes testées sur une période de temps donnée". L'agence assure être "bien consciente des difficultés d’interprétation qui accompagnent aujourd’hui cette définition, et [travaille] à une solution permettant de présenter un taux de positivité plus simple à interpréter". Elle admet également l'effet aggravant du temps qui passe ce taux : "l’écart devrait par ailleurs être amené à augmenter au cours du temps avec l’augmentation du nombre de personnes qui font plusieurs tests".
Augmentation sans nouveau cas
Reprenons notre exemple et imaginons qu'un mois plus tard, les résultats sont strictement les mêmes (100 personnes testées, 10 positives, 90% négatives mais 15% des tests négatifs déjà testés auparavant. Taux de positivité à 11,8%), mais cette fois le nombre de personnes négatives s’étant déjà fait tester passe à 20%. Le taux de positivité lui grimpe à 12,5 %, sans pourtant qu'aucun nouveau cas positif soit détecté.
Qui plus est, le nombre de dépistages est en diminution en France, passant de 1,2 million du 9 au 16 septembre à 870 000 du 30 septembre au 6 octobre indique Santé publique France.
Un troisième facteur qui favorise mécaniquement, comme le pointe Le Parisien, la hausse du taux de positivité. Un indicateur à, vraiment, prendre avec des pincettes.
https://www.lindependant.fr/2020/10/12/surestime-biaise-ne-pouvant-quaugmenter-le-taux-de-positivite-un-indicateur-fausse-9134385.php
Depuis plusieurs jours, le taux de positivité des tests Covid monte en flèche révèle les données publiées quotidiennement par Santé publique France. Un indicateur dont le mode de calcul invite à le considérer avec la plus grande prudence.
Affiché à 11,5 % ce dimanche 11 octobre le taux de positivité des tests, qui correspond au pourcentage de personnes testées positives sur l'ensemble de celles testées, est en augmentation depuis plusieurs jours.
À ne pas confondre avec le taux d'incidence qui représente le nombre de cas positifs pour 100.000 habitants, cette donnée, communiquée chaque jour par Santé publique France porte à caution. Un sujet d'autant plus problématique que ce taux avait été mis en avant par le Gouvernment pour notamment justifier la fermeture des restaurants à Marseille et sa métropol
...
D'abord comme le relève Libération, "cet indicateur est en réalité biaisé : parce que sa méthode de calcul conduit à un taux surestimé, et parce que ce biais, avec le temps, va croissant".
En réalité, toutes les personnes testées ne sont pas prises en compte dans les remontées de Santé publique France. Ainsi un patient qui aura effectué un dépistage négatif ne sera pas comptabilisé parmi les "personnes testées" s’il a déjà eu, même trois mois auparavant, un premier test négatif. Un cas de figure qui concerne pourtant de plus en plus de gens amenés à être testés plusieurs fois. Écarter ces personnes déjà testées négativement une ou plusieurs fois (20 % des cas dans la semaine du 21 au 27 septembre), conduit statistiquement à minorer le nombre de négatifs, faisant d'autant augmenter le taux de positivité.
Plus le temps passe, plus le taux augmente
Ce mode de calcul pose une deuxième difficulté : avec le temps, le taux de positivité ne peut qu'augmenter. Rien de plus logique : plus les gens sont testés, plus il y a de chance que les tests portent sur des personnes ayant déjà été dépistées au moins une fois. Le nombre de personnes exclues du calcul du taux de positivité ne cesse donc de croître. Or calculer un taux de pourcentage de 10 personnes infectées sur 100 testées, soit 10 %, ne donne pas le même résultat que ces mêmes 10 positifs si l'on considère que 15 % des personnes testées négatives l'ont déjà été précédemment et sont donc exclues du mode de calcul. On monte dans ce cas mécaniquement à un taux de positivité de 11,8 %. Soit une surestimation de près de 2 points.
Un biais que Santé publique France, contactée par nos confrères de Libération, reconnaît. Le taux de positivité communiqué "s’écarte d’un taux de positivité qui serait calculé en décomptant le nombre de personnes positives et le nombre de personnes testées sur une période de temps donnée". L'agence assure être "bien consciente des difficultés d’interprétation qui accompagnent aujourd’hui cette définition, et [travaille] à une solution permettant de présenter un taux de positivité plus simple à interpréter". Elle admet également l'effet aggravant du temps qui passe ce taux : "l’écart devrait par ailleurs être amené à augmenter au cours du temps avec l’augmentation du nombre de personnes qui font plusieurs tests".
Augmentation sans nouveau cas
Reprenons notre exemple et imaginons qu'un mois plus tard, les résultats sont strictement les mêmes (100 personnes testées, 10 positives, 90% négatives mais 15% des tests négatifs déjà testés auparavant. Taux de positivité à 11,8%), mais cette fois le nombre de personnes négatives s’étant déjà fait tester passe à 20%. Le taux de positivité lui grimpe à 12,5 %, sans pourtant qu'aucun nouveau cas positif soit détecté.
Qui plus est, le nombre de dépistages est en diminution en France, passant de 1,2 million du 9 au 16 septembre à 870 000 du 30 septembre au 6 octobre indique Santé publique France.
Un troisième facteur qui favorise mécaniquement, comme le pointe Le Parisien, la hausse du taux de positivité. Un indicateur à, vraiment, prendre avec des pincettes.
https://www.lindependant.fr/2020/10/12/surestime-biaise-ne-pouvant-quaugmenter-le-taux-de-positivite-un-indicateur-fausse-9134385.php
! Venant d'un maître en la matière, je mesure le gouffre qui nous sépare 
