3I- Létalité et durée d'hospitalisation, étude au niveau régional et départemental

[PhilipB]

Décrivez le projet en une ou deux phrases

Un modèle épidémiologique permet de simuler de façon macroscopique le parcours d’un patient covid-19. De ce modèle peuvent émerger des indicateurs en conséquence des calculs, par exemple la létalité ou la durée d’hospitalisation. Existe-t-il des différences régionales ou départementales ?

Présentation de l’équipe : son nom, ses membres, …

Brouard Philippe @pbrouard, Ingénieur en informatique, Université de Lorraine
Nicolas Bertrand, Médecin DIM, correspondant PMSI à UGECAM assurance maladie, Alsace

A quel(s) défi(s) votre projet répond-il ? Expliquez pourquoi.

Le projet pourrait être associé au défi 3, suivre l’évolution de l’épidémie. La létalité et la durée d’hospitalisation peuvent être des indices caractérisant la gestion des patients. On peut se poser la question, pourquoi ces indicateurs ne sont-ils pas déjà présent dans les données OpenData? Ils ressortent dans des enquêtes à moyen ou à long terme. Est-il possible de les calculer plus tôt en s’appuyant sur un modèle numérique? L’étude des disparités régionales pourrait-elle nous apporter de la connaissance exploitable, voire identifier des bonnes pratiques ?

Quelle forme prendra votre projet ? Présentez-le.

Il s’agirait de faire une version consolidée du simulateur CovidTracker pour qu’il puisse s’alimenter automatiquement des données en OpenData, puis appliquer cette version à l’échelle voulue, c’est à dire à une région ou à un département.

A quel(s) public(s) votre projet est-il destiné ?

Le projet pourra proposer des indicateurs à tout public curieux de la situation sanitaire. Il pourra aussi intéresser les professionnels hospitaliers pour avoir un angle de vue complémentaire sur la situation hospitalière de proximité ou plus lointaine.

A quel(s) aspects de la lutte contre la pandémie votre projet répond-il ?

Prévention des situations graves, partage de connaissance et, sait-on jamais, identification de situations de gestion plus efficaces ?

Choisissez 5 mots clés qui évoquent la singularité de votre projet.

précocité, anticipation, comparaison, détection, multi-échelle

Quelles données envisagez-vous ou aimeriez-vous utiliser ?

Les données SI-VIC et SI-DEP

Décrivez les grandes étapes pour donner vie à votre projet

Reprendre l’algorithme du simulateur CovidTracker pour en faire un script plus automatisé, Adapter le script pour choisir la résolution d’échelle (National, Régional, Départemental), trouver si possible des mécanismes d’ajustement automatique des variables, produire des tableaux de bord automatiquement.

Indiquez ici le lien vers votre projet (s’il existe)

[arthurs]

Bonjour @PhilipB ,

Nous invitons les porteurs de projet à pitcher leur projet en 1min30 sur la scène des interventions, de manière à pouvoir présenter leur idée et constituer une équipe autour de leur projet.

Ces pitchs auront lieu de 10h à 11h, dans la salle des micros-ouverts de l’espace Gather.town qui sera utilisé durant les 48h du Hackathon

Aucune inscription ou installation n’est nécessaire. Nous vous recommandons toutefois d’utiliser Chrome ou Firefox comme navigateur. Vous trouverez ci-après un tutoriel sur les modalités d’utilisation de Gather.town :

Pouvez-vous nous confirmer votre disponibilité pour venir pitcher demain ?

N’hésitez pas si vous avez la moindre question.

L’équipe organisatrice.

[PhilipB]

Bonjour, oui je serai disponible pour pitcher mon projet pendant 1 minute 30 vendredi entre 10h à 11h.

[PhilipB]

Bonjour,

Je n’ai pas reçu d’information pour me connecter à gather.town donc je ne sais absolument pas comment rejoindre l’événement. Pouvez-vous m’aider ?

cordialement

[PhilipB]

Bon, j’ai finalement retrouvé le lien pour me connecter à gather.town, ouf.

[PhilipB]

La table 3I a constitué son équipe avec Nicolas Bertrand, Malek Bentayeb et Philippe Brouard

[PhilipB]

Nous avons choisi de tenter de refaire une passe de calculs avec le modèle du simulateur, en changeant d’échelle, pour se situer sur deux régions : Grand-Est et Pays-de-la-Loire. Ça avance, nous avons pu récupérer les données régionales dont nous avions besoin. Nous ajustons maintenant les paramètres pour essayer faire coller le modèle et la réalité. Tout ceci “à la main” en mode un peu bricolo, c’est du sport… Nous pourrons bientôt avoir une première vue sur le changement d’échelle géographique et si ça bouleverse ou pas les réglages.

[PhilipB]

Nous ne sommes plus très loin de pouvoir présenter quelques résultats.

[arthurs]

Où est-ce qu’on peut voir ça @PhilipB ?

[PhilipB]

Nous ajoutons le résultat de cette enquête scientifique sur la diapo du projet. Pour finir, une petite communication sera ajoutée pour compléter l’article de blog sur covidtracker : Hackathon Covid 23 & 24 avril - CovidTracker

[tetard]

[PhilipB]

Bonjour Tetard. Merci pour cette contribution tardive, mais à rapprocher de nos calculs du WE. Comment avez-vous obtenu ces résultats?

[tetard]

Bonjour,
je suis enseignant chercheur CNRS. Je suis la pandémie depuis janvier 2020. Je suis chimiste et cinéticien en chimie du solide. Les données que je communique sont issues des données brutes de geodes. Après c’est des calcul de flux et de temps de résidence simple du genie des procédés appliqués aux personnes.
Et vous qui etes vous ?

Bien à vous

[tetard]

Bonjour,
J ai vu qui vous etiez : Ingenieur informatique à l’université de Lorrraine . compte twitter : @pbrouard

Mon compte twitter : @nacrespirale

[PhilipB]

Bonjour. Ok merci, je vois une partie de votre travail sur votre fil twitter. Le temps de séjour moyen à l’hôpital aurait une pointe vers 55 jours selon votre graphique, c’est bien ça? Comment expliquer que c’est presque divisé par deux quelques jours plus tard?

De mon côté, je suis en chantier pour revoir les calculs en prenant en compte le phénomène de boucle de réhospitalisation. C’est un peu plus compliqué que ce que j’imaginais, ça devient assez pointilleux au niveau des paramétrages.

Autre question, votre graphe sur le temps moyen de séjour en réanimation indique un calcul qui converge vers 10 jours, c’est bien ça? Est-ce que vous devez prendre en compte la létalité en service de réanimation pour faire ce calcul? Si oui, sur quelle donnée ou référence pouvez-vous faire remonter cette létalité?

cordialement

[PhilipB]

Bonjour

Oui, c’est exact, je suis ingénieur en informatique. Je m’intéresse aux calculs appliqués à l’épidémie de covid-19 à titre personnel. Je présente des résultats de mes recherches sur le blog Blog - CovidTracker

[PhilipB]

J’ai poursuivi le travail de calcul autour de la DMS et de la létalité. Le graphique qui en découle est intéressant à étudier :

Je présente quelques détails de la méthode de calcul sur cette page de covidTracker : La durée moyenne de séjour n'augmente pas en 2021 - CovidTracker

La létalité varie autour d’une moyenne qui se trouverait vers 19%. Il y a un an, mi-juin 2020, elle se serait situé vers 24%. En ce moment elle serait vers 17%. La DMS n’augmente pas autant que l’année dernière à cette même période. C’est une bonne nouvelle, ça permet de prolonger la baisse de la charge hospitalière.

[PhilipB]

Bonjour, voici le même graphique que précédemment, 2 mois plus tard.

Précision au passage, la durée concerne les patients qui ne décèdent pas (avant retour à domicile). Pour les patients qui décèdent, la durée moyenne d’hospitalisation semble se situer vers 11 jours.

[Jamessito]

Bonjour,

Avez-vous donné une suite à ce projet ?
Serait-il possible d’avoir une actualisation du graphique ?
Elle permettrait de mieux se rendre compte de l’impact d’Omicron sur la durée de séjour

[PhilipB]

Bonjour

Oui, le projet continue. Voici le graphique actualisé en fonction des données jusqu’au 8 février 2022.

L’interprétation du graphique peut être trompeuse. Il faut comparer des périodes où le niveau total des hospitalisations en cours est similaire. En ce moment nous sommes au pic d’une vague hivernale, il faut remonter à mi-novembre 2020 pour être sur un pic comparable (33400 hospitalisations). Comparons alors les indicateurs entre mi-novembre 2020 et début février 2022. La létalité hospitalière est passée de 17% à 10%, c’est donc une amélioration de la situation. La DMS est passée de 14 jours à 13 jours, là il n’y a pas de grosse différence.

Quel est l’impact d’Omicron dans cette comparaison? Difficile à dire car entre temps il y a eu toute les campagnes de vaccination. On peut aussi penser que la vaccination a joué un rôle dans la diminution des formes graves et donc de la létalité.