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Want to exit Covid-19 confinement? Protect the chronically-ill and the elderly, and let the others work, learn and play! For an immediate, but gradual de-confinement strategy, differentiated per age and chronic health status

(Updated on 13 April 2020)

Executive Summary

The current (in most of Europe) or envisaged (in the Netherlands and Sweden) policies of universal confinement of the population lead to an impasse, and are immensely costly economically, socially – and in terms of lives lost because of generalised poverty and decay of public infrastructure that this crisis will cause as it lengthens and deepens.

Based on public and official data from the European Centre for Disease Prevention and Control, the National Health Commission of the People’s Republic of China, the French Public Health Authority (Santé Publique France), the Italian Epidemiological Institute (Istituto Superiore di Sanità) and Eurostat:

  • The Infection Fatality Rate of Covid-19, i.e. the ratio of the number of people dying from the disease to the number of those infected, is in the range of 1%. This figure is confirmed (with a value of 0.66% and a 95% confidence interval between 0.4 and 1.3%) by a recent article in the reference scientific journal in medicine, The Lancet;
  • This Infection Fatality Rate is enormously differentiated per population groups:
    • it is in the range of 0.007% (7 for 100,000) for people aged 0 to 44 years that are in good health, i.e. with no chronic disease co-morbidity, i.e. 10 times less than the natural mortality rate existing for people of this age class (70 for 100,000);
    • it is between 3 and 8% for people aged 75 years and above, whatever their health condition, a ratio comparable to the natural mortality rate existing for people of this age class (7.63%);

This represents a 1:1,000 ratio in vulnerability between the highest- and lowest-risk populations.

Based on this, I support an exit strategy from the existing universal confinement based on gradual deconfinement, differentiated by age and health status, whereby:

  1. only the vulnerable population (the chronically ill and the elderly above a threshold age to be determined around 65 years of age, e.g. that of legal retirement) remains confined at home until herd immunity is achieved in the rest of the population;
  2. the rest of the population (young people – children, adolescents and adults up to the age threshold defined above, e.g. those of working age – and in good health) is made free to work, learn and play normally, and to be infected with Covid-19 at an extremely low risk (3 to 10 times lower than natural mortality, which is itself very low, of these age groups), in a graduated manner, starting immediately with the healthy population aged 0-44 years, and then gradually extending this measure to age 64 years, for example by 5-year increments every month, at an appropriate rate to maintain an acceptable flow of new serious cases to be treated by hospital emergency departments.

This exit strategy of gradual deconfinement, differentiated by age and health status :

  • can start being implemented immediately because it is based on information that already exists and can be easily monitored, namely age and chronic disease status ;
  • adds an excess mortality that remains low (for France, about 1,000 people between 0 and 44 years old in good health, then about 18,000 people between 45 and 64 years old in good health, compared to the 80,000 of these age groups dying per year, and the 560,000 annual deaths, all causes and ages combined), only once;
  • avoids the saturation of the hospital emergency departments;
  • restarts the productive system quickly and avoids considerable economic, social and therefore human damage: the duration of strict and universal confinement is limited to 1 month, the one that has just elapsed, with a fairly rapid capacity to reconstitute a productive system in apnoea at this stage, whereas the alternatives foresee periods of at best 12 to 18 months of economic shutdown, a period during which no player is able to survive on its reserves ;
  • constitutes herd immunity and therefore avoids the repetition of periods of strict confinement until a vaccine availability that to date remains hypothetical and envisaged at the earliest after 12 to 18 months;
  • protects the vulnerable groups in the population efficiently;
  • is superior to any of the other strategies currently envisaged to exit universal confinement.

The decisions of universal confinement of the population were rational and responsible in the situation of ignorance prevailing when they were taken

The current shutdown of economies and societies around the European Union and the world is grounded on one figure, and one assumption: the Crude FatalityRate (number of reported deaths divided by the reported cases at a given date) is high, in the range of 3-4% (source WHO situation report 06 March 2020), and indiscriminate, killing the whole population more or less evenly, nobody being protected. If this is indeed true, then a simple mathematical extrapolation leads to millions of deaths in the European Union, which is morally unacceptable.

In front of this, two strategies are possible in the literature:

  • identify the infected people and put them in quarantine as long as they remain contagious, leaving the others to continue their normal lives. This strategy, called “containment”, requires the availability of tests, and that all infected people be tracked individually to test all the persons that they have been in contact with, so that all infected people be placed in quarantine before contaminating others. Containment is only feasible when the number of infected people is low, i.e. at the start of the epidemic outbreak – it is beyond reach when the figures are in the tens or hundreds of thousands; or
  • confine the whole population, so that the transmission rate falls below the threshold value of 1, and wait for the virus to die out.

The last option, called “suppression” is what the Chinese government and its people have achieved remarkably well, acting with extraordinary courage and clear-sightedness in an emergency situation where nothing was known on the virus. This is also what governments world-wide are doing, starting in Italy and in other Member States of the European Union – but at an immense economic and social cost. In the absence of any information on the lethality of the virus and on the characteristics of the population being killed by it, this option was the only rational and responsible one, and I am grateful to our governments that they have had the courage to take them.

These extremely costly decisions only make sense if the assumptions above hold true: a high, indiscriminate infection mortality rate.

The current policies of universal confinement are an impasse: an exit strategy is urgently needed

The current (or envisaged, as is the case of Sweden) policies of universal confinement were indeed rational and responsible when they were taken. There are however two massive problems to this policy:

  1. the economic and social costs are immense. This confinement prevents most people from working, and shuts down most of the economy, so that the economic survival of vast segments of the productive system is jeopardised. It thus creates massive unemployment and social disruption, and hence massive fatalities, as all deep economic crises do. The only means to limit the damage being massive additional public debt. Roughly speaking, every day of universal confinement is a day of lost GDP, and thus adds 0.3% (1/365) of annual GDP to the public debt;
  2. the solution is only provisional, and requires additional, and equally costly, shutdowns of the economy at each new surge of the pandemic, as it travels round the world and comes back from a location where it hasn’t been suppressed. This is because the population has not been infected, and has thus not developed an immunity to the virus. The Imperial College Covid-19 response team has modelled in its Report n°9 of 16 March 2020 that “social distancing” (= confinement) and the closure of schools and colleges would need to be applied ca. 2/3 of the time after the initial period of universal confinement, until a vaccine is developed, i.e. over 12 to 18 months – if everything goes well.

It is thus important to develop an exit strategy from the current deadlock created by the universal confinement policy.

Recently published data suggest a strategy of “graduated de-confinement, differentiated by age and health status” to exit the current deadlock

Current, official, publicly available data with complementary features from the front-runners China, Italy and France indicate that (fortunately) the assumptions of universal and high fatality rates are not empirically valid, and suggest exiting the existing or envisaged policy of universal confinement in a strategy that I would call “graduated de-confinement, differentiated by age and health status”, which I describe and justify in greater detail at the end of this post, based on the extremely contrasted Infection Fatality Rates of Covid-19 between sub-populations that can be determined ex ante with existing information.

This proposal is based on the following computations that I performed and that I detail hereunder, of:

  • the Infection Fatality Rate of the Covid-19, i.e. the ratio of the number of people dying from the disease to the number of those infected, for the whole population; and, based on this,
  • the Infection Fatality Rate of the Covid-19 per age group and per chronic health condition.

The Infection Fatality Rate estimates the fatality rate among all people having been infected: those where the disease causes visible symptoms (cases) and those with an undetected disease (asymptomatic and not tested group). This is the key figure, as it summarises how dangerous the virus is, and the number of deaths to be anticipated in the population if the epidemic runs freely.

My computation is based on public and official data from the European Centre for Disease Prevention and Control, the National Health Commission of the People’s Republic of China, the French Public Health Authority (Santé Publique France), the Italian Epidemiological Institute (Istituto Superiore di Sanità) and Eurostat.

The Infection Fatality Rate of Covid-19 is in the range of 1%

The first question to answer is: What is the Infection Fatality Rate of Covid-19?

One first clear observation is that the Crude Fatality Rates differ enormously from one country to the next (from 0.4% in Germany – 149 deaths for 31,554 confirmed cases as of 25 March 2020, source WHO Situation report – to 9.85% in Italy– 6,820 deaths for 69,176 cases, same source – a 1 to 24 ratio, between two countries of comparable development levels, specifically when considering the North of Italy where most cases happen), or even between the Chinese city of Wuhan (5.8%) and other locations (0.7%) – source Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019.

This Crude Fatality Rate is the ratio of two figures: the number of deaths due to COVID-19 at a given date and the number of cases of infection at the same date. The number of deaths relies on hard evidence, and is well-documented, because the registration of the cause of death is mandatory in the European Union and in many other jurisdictions. It can thus be considered as reliable. The number of cases of infection can be very strongly under-estimated because of under-reporting of mild or asymptomatic cases, of the unavailability of tests, and of national testing policies. A recently-published review of national health policies in the European Union regarding the attribution of Covid-19 tests by the well-recognised Robert Schuman Foundation illustrates this heterogeneity in the detection of cases: in Austria or Germany, screening tests are performed on any person having symptoms or having been in contact with an infected person (which has good chances of detecting a large fraction of the infected people), whereas in Spain, Italy or France tests are reserved to people with severe symptoms (and thus miss the bulk of infected, but mildly affected, people). The reported number of infected people is thus very unreliable, way below reality. As a conclusion, the most reliable figures for fatality rates are the lower ones, because they compare the (reliable) number of deaths to a number of cases of infection that is the less under-estimated.

The main flaw of calculating the Crude Fatality Rate is that it compares the number of deaths of a given day with the number of infected people of that same day – which makes the unrealistic assumption that a person infected dies on the same day, whereas in general a few days elapse between the two. This is problematic when these numbers grow at the currently observed high daily rates of ca. 25% / day. This is why the recommended method is to compare he number of deaths of a day with the number of infection cases of a number of days before, corresponding to the delay between infection and death.

The delay between infection and death is the sum of: (1) the incubation time, between infection and first symptoms, currently estimated by the WHO at 5 days, and (2) the time between first symptoms and death (when it occurs), currently estimated at 9 days by the Italian Epidemiological Institute (Istituto Superiore di Sanità). The delay between infection and death can thus be estimated at 14 days in total.

I have performed this calculation on the data collected and updated daily by the European Centre for Disease Prevention and Control on the cases and deaths reported by each country, in the attached file. For China, I have collected the daily briefings provided by the National Health Commission of the People’s Republic of China for the province of Hubei, the first and hardest hit of all Chinese provinces. I then subtracted the figures for Hubei from the total figures for all of China to obtain figures for all provinces and territories except Hubei. These are territories where a very stringent, accurate and detailed tracking of all infected persons was performed, as described in the Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19).

I estimated the Infection Fatality Rate as the ratio between the total number of deaths recorded in a territory at date T to the total number of infected cases at date (T – 14 days), in order to compare the number of deaths to the population of infected people among which these deaths can have developed. The results are detailed in the spreadsheet file downloadable here and summarised in this table, in which I only placed the countries with a reliable policy for tracking infections.

Country of fraction of countryLine in tableComputed Infection Fatality Rate
Austria38015,0%
China except Hubei14630,9%
Germany256210,0%
South Korea58431,6%
Japan35458,0%

Based on the previous reasoning, the most reliable figures are those where the number of reported infections underestimates reality the least, i.e. the lowest figures: South Korea and China except Hubei. Considering the geopolitical tensions existing between China and South Korea, the hypothesis of these two governments cooperating to mislead the public is very unlikely. Based on this, the Infection Fatality Rate for the whole population is in the range of 1%, i.e. ca. 10 times more than that of the seasonal flu. This estimation is fully in line with the computations performed by Robert Verity and colleagues of the MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, Imperial College London and published on 30 March 2020 in this article of The Lancet, which is the world-wide reference journal for medicine, where an Infection Fatality Ratio of 0.66% is estimated (with lower and upper bounds of uncertainty 0.39% and 1.33% respectively), based on Chinese data (44,672 cases), on that of the cruise ship “Diamond Princess” quarantined off Japan and of people repatriated from Wuhan, China.

The Infection Fatality Rate varies immensely with age and chronic health condition

The Chinese CDC Infectious Disease Information System has been excellent at tracking all infection cases in the provinces other than Hubei, but has a major limitation in that it does not require data on the health condition of Covid-19 patients (what is known as “co-morbidity”), nor on the age of patients.

Reciprocally, the French public health system has been very poor at tracking the infections (notably by restricting the usage of tests to the people with severe symptoms only), but has followed the co-morbidity condition and the age of the patients deceased from Covid-19. In its weekly report of 09 April 2020, it provides the breakdown of the existence of co-morbidities and of the age of deceased persons in the 3,975 deaths where the information was available among the 10,328 registered deaths in the country between 01 March and 07 April 2020. The information on the age and the existence (and nature) of co-morbidity is available if the institution recording the death is equipped with the relevant software and equipment – which is a variable independent from either the age of patients or their health condition. This sample can thus reasonably be considered as representative of the overall population of people deceased in France from Covid-19 during the period considered.6

Among these 3,975 deceased persons, 97% were either above 65 years of age or had at least one chronic health condition (mainly a cardio-vascular disease, but also diabetes, chronic obstructive pulmonary disease, kidney condition, neurologic diseases, immunodeficiency). This means that the Infection Fatality Rate differs very strongly between people with no chronic health condition and those with at least one, and with age.

The Infection Fatality Rate for persons people aged above 75 years is between 3 and 8%, comparable to the natural death rate per year – but only 0.007% for those below 45 years and in good condition, 10 times below the natural death rate

Based on this data, and making the reasonable assumption that the infected people are a random representative sample of the whole French population, I have computed the Infection Fatality Rates of the sub-populations determined by their age group and co-morbidity condition.

A simple calculation, detailed in the box below, results in the Infection Fatality Rate of Covid-19 for a sub-population being equal to the Infection Fatality Rate for the whole population, multiplied by the fraction of all deceased people from that sub-population, divided by the fraction of the total population represented by that sub-population.

Eurostat provides the following tables:

The last table provides, for each chronic disease, the fraction of people in a given age group reporting suffering from it. It does not provide the fraction X of the population having at least one of the chronic conditions increasing the probability of dying from Covid-19 (Heart attack or chronic consequences of heart attack, Coronary heart disease or angina pectoris, High blood pressure, Kidney problems, Diabetes), considering (which is unfortunately often the case, specifically for diabetes and high blood pressure in the case of overweight and obese people, in a condition sometimes described as “metabolic syndrome”) that a given person may suffer from several such conditions simultaneously. The highest possible value for X is based on the assumption that people only have one chronic condition, so that the figures for all conditions add up. The lowest possible value is based on the assumption that all persons with at least one of these conditions have the chronic health condition with the largest prevalence, namely high blood pressure, so that the figures don’t add up and are equal to the largest among them. I have performed the calculations for both the maximum and the minimum possible values for X, knowing that the real value lies in between.

Box: computation of the Infection Fatality Rate of a sub-population Let: R be the Infection Fatality Rate for the total population D be the total number of deaths recorded at the date of observation I be the total number of people infected at the number of days before the observation sufficient for the Covid-19 to evolve from infection to death r be the Infection Fatality Rate for the sub-population being considered d be the number of deaths recorded at the date of observation belonging to the sub-population being considered x be the fraction of the total population belonging to the sub-population
We have the following equations: R = D / I, by definition of the Infection Fatality Rate R, which is the ratio of the total number of deaths by the total number of people infected r = d / (I.x), by definition of the Infection Fatality Rate r in the sub-population, which is the ratio of the number of deaths of that sub-population by the number of people infected belonging to that sub-population, with the reasonable assumption that this number of infected persons belonging to the sub-population equals I.x, i.e. that the infection touches all sub-populations considered evenly (“uniform attack rate”).
Based on these equations, a simple resolution leads to the rather intuitive result: r = R . (d/D) . (1/x) meaning that the Infection Fatality Rate for a sub-population is equal to the Infection Fatality Rate of the total population, multiplied by the ratio of deceased people belonging to that sub-population to the total number of deceased people, and divided by the fraction of the total population belonging to that sub-population.

Numerically, the computation performed in the spreadsheet file available here leads to the following results.


Computed Infection Fatality Rates for Covid-19
Age bandWithout co-morbidity (min)Without co-morbidity (MAX)With one comorbidity or more (min)With one comorbidity or more (MAX)Existing death rate France (2016)
0-14 years0,00%0,00%0,00%0,00%0,03 %
15-44 years0,0066%0,0069%0,206%0,373%0,07 %
45-64 years0,127%0,155%0,724%1,35%0,48 %
65-74 years0,75%1,36%1,59%3,00%1,60 %
75 years +2,82%6,87%4,06%8,20%7,63 %

Computations performed with a value for the Infection Fatality Rate of the whole population R = 1%

These values are again fully coherent with the results published by Robert Verity and colleagues (2020), in their table 1, where they compute the Infection Fatality Rate per age groups – but not per chronic health condition.

From this table, we can see that:

  • the Infection Fatality Rate of Covid-19 for the people studying or of working age (i.e. 64 years or younger) and in good health (having no chronic health condition) is 3 to 10 times inferior to the existing mortality rate of the same age groups. This implies that they can be infected by the virus at a risk level that is extremely low, and should be fully acceptable;
  • the Infection Fatality Rate of Covid-19 for retired people (i.e. 65 years or older) or having at least one chronic health condition is superior to the existing mortality rate of the same age groups, up to a factor of 5. This implies that, should this population be infected, a number of deaths due to Covid-19 comparable or greater than the usual number of deaths for these age groups during a whole year would happen, partly in addition to this normal number of deaths, and concentrated in the few months of the epidemic – clearly a situation to be avoided.

Considering the immense economic, social andhuman costs of a prolonged universal confinement, I support a fast exit strategy by gradual deconfinement, differentiated by age and health status

The current policy of universal confinement of the population aims at suppressing the propagation of the virus causing Covid-19, so that the virus dies out with most of the population left uninfected – and thus vulnerable to new infection cases coming from other regions of the world. As mentioned above, it leads to an succession of periods with and without confinement (or of relaxed confinement), with 2/3 of the time in strict confinement, until a vaccine is developed, manufactured and distributed – which is planned to last 12 to 18 months at best, and can be delayed for any unforeseeable reason (work on the AIDS vaccine has been ongoing for the last 35 years with no industrial-scale production result so far). The economic, and thus social and human costs (also in terms of deaths), and the resulting deterioration of our democracy, of such a “stop and go” confinement policy are immense.

It is thus urgent to define an exit strategy from this dreadful deadlock. For this, I support, based on the quantitative estimations made above, an exit strategy from the existing universal confinement by a gradual deconfinement, differentiated by age and health status, based on the extremely fortunate circumstance that the Infection Fatality Rates of Covid-19 are so massively different between sub-populations that are easy to identify ex ante and to verify.

In the “gradual deconfinement, differentiated by age and health status”:

  1. only the vulnerable population remains confined at home. The vulnerable population can be defined as the elderly above a threshold to be determined around 65 years of age, e.g. that of legal retirement, or the persons having at least one of the chronic health conditions increasing the fatality rate of Covid-19. Thereby, the number of vulnerable people being infected by Covid-19 – and thus also that of fatalities and of Intensive Care Units being used – is minimised. Since this vulnerable population is essentially composed of retirees, their absence from the productive system does not compromise its operation. This confinement lasts until a herd immunity” is reached by the less vulnerable population, i.e. when 60 to 70% of the total population has been infected and is subsequently immunised;
  2. the rest of the population (young people – children, adolescents and adults up to the age threshold defined above, e.g. those of working age – and in good health) is made free to work, learn and play normally, and to be infected with Covid-19 at an extremely low risk (3 to 10 times lower than natural mortality, which is itself very low, of these age groups), in a graduated manner, starting immediately with the healthy population aged 0-44 years, and then gradually extending this measure to age 64 years, for example by 5-year increments every month, at an appropriate rate to maintain an acceptable flow of new serious cases to be treated by hospital emergency departments.

This exit strategy of gradual deconfinement, differentiated by age and health status, which I support thus:

  • can start being implemented immediately because it is based on information that already exists and can be easily monitored, namely age and chronic disease status ;
  • adds an excess mortality that remains low (for France, about 1,000 people between 0 and 44 years old in good health, then about 18,000 people between 45 and 64 years old in good health, compared to the 80,000 of these age groups dying per year, and the 560,000 annual deaths, all causes and ages combined), only once;
  • avoids the saturation of the hospital emergency departments;
  • restarts the productive system quickly and avoids considerable economic, social and therefore human damage: the duration of strict and universal confinement is limited to 1 month, the one that has just elapsed, with a fairly rapid capacity to reconstitute a productive system in apnoea at this stage, whereas the alternatives foresee periods of at best 12 to 18 months of economic shutdown, a period during which no player is able to survive on its reserves ;
  • constitutes herd immunity and therefore avoids the repetition of periods of strict confinement until a vaccine availability that to date remains hypothetical and envisaged at the earliest after 12 to 18 months;
  • protects the vulnerable groups in the population efficiently;
  • may be felt as discriminatory against some categories of the population.

The exit strategy by gradual deconfinement, differentiated by age and health status, is superior to any of the alternatives currently envisaged

The strategies currently foreseen for the exit from universal confinement, in addition to that of “gradual deconfinement, differentiated by age and health status” that I support, are the following:

  • an universal testing of the whole population, whereby only the non-infected and those having been infected and thus being immunised are released from confinement, followed by a permanent tracking of this population to trace back from any newly infected person to all its contacts during the incubation period, so as to re-test and quarantine those infected;
  • universal deconfinement by gradually relaxing the constraints of social distancing (gradual re-opening of shops, re-authorisation of gatherings, etc.)
  • a regionally-based universal de-confinement of the regions where the number of cases and fatalities has started decreasing.

All three strategies have very significant drawbacks:

  • the universal testing supposes that the whole population be tested simultaneously, within the same hour or less, with immediate result of the test and immediate enforcement of the consequences (confinement or release) of its outcome. If any of these conditions is not met, then there is no means to prevent a person having been tested at date T from being infected subsequently by a person planned to be tested at T + several days. None of these conditions are met: (1) the number of available tests is far below that of the whole population: even front-runner Germany only produces only 160,000 tests per week, meaning that it would still require 500 weeks (more than 9 years!) to test its whole population of ca. 80 million; (2) test results are at best available after 2.5 hours (same source) and (3) the enforcement would require a disproportionate police force (which itself would need to be subject to the same testing and face its own internal discipline problems);
  • if the universal testing were to be performed gradually, as per the availability of tests (and not on one single day), and even under the highly unlikely hypothesis that the tested population would be able to remain strictly separate from the untested one, this gradual testing would lead to massive political and social conflicts around the order of people being tested. If being tested is the key to start one’s work or economic activity again, with prospects of having to wait months (or even years) before being tested if unlucky, then this order of testing creates enormous social and economic inequalities – and conflicts – in itself;
  • the universal and permanent tracking of the whole population for the sake of disease control is a massive breach of basic civil liberties and human rights, which is problematic in itself and may also lead to political unrest or civil disobedience or both;
  • the relaxation of the constraints of social distancing makes the mistake of considering the slowing down of the spread of the epidemic as a given, and forgets the very unstable character, with a very strong threshold effect, of the exponential function: if the rate of reproduction of infections is strictly less than 1 (exponential with a negative coefficient), their number rapidly decreases, if it is strictly higher (exponential with a positive coefficient), it explodes. It is almost impossible to stabilize at a value strictly equal to 1. The relaxation of the constraints can therefore only be very temporary, with a resumption of strict confinement as soon as the inevitable spread of the epidemic begins again;
  • the fact of breaking up the de-confinement per region supposes that regions can remain air-tightly separated – whereas the existing movement of people for work or leisure takes no consideration of administrative boundaries. It also does not prevent the resurgence of infection in the “released” regions, and hence only makes the confinement – de-confinement cycle more complex – but in no way more effective;
  • in these three strategies, no care is taken of the specific vulnerability of the elderly and of those with chronic health conditions (a condition that they often are barely responsible of).

I would summarise the comparison between exit strategies from universal confinement in the following table.

Exit strategyAdvantagesDrawbacks
gradual deconfinement, differentiated by age and health statusImmediate start
Limited economic, social and human damage
No saturation of emergency units in hospitals
Protection of the vulnerable population
Build-up of herd immunity, with only one confinement period Differentiation along clear and visible criteria
Potential feeling of discrimination by the vulnerable, confined population
Additional fatalities among the young and healthy, 3 to 10 times below the natural mortality rate, happening once only
Universal testing + trackingExact medical knowledge of the infection situation of each person
No saturation of emergency units in hospitals
Only possible when tests are available for the whole population Massive economic, social and human damage
Based on unrealistic assumptions regarding the availability of tests and the enforceability of decisions No build-up of herd immunity: repeated confinement periods until vaccine
Additional fatalities among the whole population at each epidemic wave, with high mortality rates in the vulnerable population
No protection of the vulnerable population
Massive breach of human rights
Relaxing of constraintsEasy and fast implementation Temporary re-start of economic activityFast succession of periods of relaxing and of tightening of constraints
Massive economic, social and human damage
Probable saturation of hospital emergency services at each new surge of the epidemic
No build-up of herd immunity: repeated confinement periods until vaccine
Additional fatalities among the whole population at each epidemic wave, with high mortality rates in the vulnerable population
No protection of the vulnerable population
Regionally-based de-confinementAdaptation to the local situation of the disease diffusionOnly possible when the number of cases has significantly decreased Massive economic, social and human damage
No build-up of herd immunity: repeated confinement periods until vaccine
Additional fatalities among the whole population at each epidemic wave, with high mortality rates in the vulnerable population
No protection of the vulnerable population
Based on unrealistic assumptions regarding movement of persons across administrative boundaries Increased complexity of the management of confinement

I conclude from this table that the “gradual deconfinement, differentiated by age and health status” exit strategy is superior to any of the other strategies currently envisaged to exit universal confinement.

Conclusion

I strongly encourage governments, in the European Union and beyond, to consider exiting the current universal confinement via this strategy of “gradual deconfinement, differentiated by age and health status”.

I also wish that governments will display the same capacity to act with speed, boldness, determination and sense of priorities between economic interests and survival of our human societies, when taking measures on climate and biodiversity for the sake of the younger and future generations, as what they have recently done on Covid-19 to save the single generation of those currently at the end of their lives.

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Zusammenfassung

Die gegenwärtige (in den meisten europäischen Ländern) oder geplante (in den Niederlanden und Schweden) Politik der universellen Ausgangssperre der Bevölkerung führt in eine Sackgasse und ist wirtschaftlich und sozial immens kostspielig – und in Bezug auf die Zahl der Menschenleben, die aufgrund der allgemeinen Armut und des Verfalls der öffentlichen Infrastruktur verloren gehen, die diese Krise mit ihrer Verlängerung und Vertiefung verursachen wird.

Basierend auf öffentlichen und offiziellen Daten des Europäischen Zentrums für die Prävention und die Kontrolle von Krankheiten, der Nationalen Gesundheitskommission der Volksrepublik China, der französischen Gesundheitsbehörde (Santé Publique Frankreich), des italienischen Epidemiologischen Instituts (Istituto Superiore di Sanità) und Eurostat:

  • Die Infektionstodrate von Covid-19, d.h. das Verhältnis zwischen der Zahl der an der Krankheit sterbenden Menschen und der Zahl der Infizierten, liegt im Bereich von 1%. Diese Zahl wird (mit einem Wert von 0,66% und einem 95%-Konfidenzintervall zwischen 0,4 und 1,3%) durch einen kürzlich erschienenen Artikel in der wissenschaftlichen Referenzzeitschrift für Medizin, The Lancet, bestätigt;
  • Diese Infektionstodesrate ist je nach Bevölkerungsgruppe enorm differenziert:
    • sie liegt im Bereich von 0,007% (7 für 100.000) für Personen im Alter von 0 bis 44 Jahren, die bei guter Gesundheit sind, d.h. keine chronische Krankheitskomorbidität aufweisen, d.h. zehnmal niedriger als die natürliche Sterblichkeitsrate, die für Personen dieser Altersklasse besteht (70 für 100.000);
    • sie liegt zwischen 3 und 8% für Menschen ab 75 Jahren, unabhängig von ihrem Gesundheitszustand, ein Verhältnis, das mit der natürlichen Sterblichkeitsrate vergleichbar ist, die für Menschen dieser Altersklasse besteht (7,63%);

Dies entspricht einem Verwundbarkeitsverhältnis von 1:1.000 zwischen der Bevölkerung mit dem höchsten und der Bevölkerung mit dem niedrigsten Risiko.

Auf dieser Grundlage unterstütze ich eine Ausstiegsstrategie aus der bestehenden universellen Ausgangssperre auf der Grundlage einer sofortigen, aber schrittweisen Aufhebung der Ausgangssperre, differenziert nach Alter und Gesundheitszustand, wobei

  1. nur die schutzbedürftige Bevölkerung (chronisch Kranke und ältere Menschen über einem noch festzulegenden Schwellenalter von etwa 65 Jahren, z.B. dem der gesetzlichen Rente) bleibt zu Hause eingesperrt, bis in der übrigen Bevölkerung Herdenimmunität erreicht ist;
  2. die übrige Bevölkerung (Jugendliche – Kinder, Jugendliche und Erwachsene bis zu der oben definierten Altersschwelle, z.B. Personen im erwerbsfähigen Alter – und bei guter Gesundheit) wird die Möglichkeit gegeben, normal zu arbeiten, zu lernen und zu spielen und sich mit Covid-19 zu infizieren, und zwar mit einem extrem niedrigen Risiko (3- bis 10-mal niedriger als die natürliche Sterblichkeit, die selbst sehr niedrig ist, dieser Altersgruppen), und zwar in abgestufter Weise, beginnend sofort mit der gesunden Bevölkerung im Alter von 0-44 Jahren, und dann schrittweise bis zum Alter von 64 Jahren, z.B. in 5-Jahres-Schritten jeden Monat, mit einer angemessenen Rate, um einen akzeptablen Strom neuer schwerer Fälle zu erhalten, die von den Notaufnahmen der Krankenhäuser behandelt werden müssen;

Diese Ausstiegsstrategie der schrittweisen Aufhebung der Ausgangssperre, differenziert nach Alter und Gesundheitszustand :

  • kann sofort mit der Umsetzung beginnen, weil sie auf bereits vorhandenen und leicht zu überwachenden Informationen basiert, nämlich Alter und chronischer Krankheitsstatus;
  • fügt eine Übersterblichkeit hinzu, die nach wie vor gering ist (für Frankreich etwa 1.000 Personen zwischen 0 und 44 Jahren bei guter Gesundheit, dann etwa 18.000 Personen zwischen 45 und 64 Jahren bei guter Gesundheit, verglichen mit den 80.000 dieser Altersgruppen, die jährlich sterben, und den 560.000 jährlichen Todesfällen, alle Ursachen und Altersgruppen zusammengenommen), nur einmal;
  • vermeidet die Sättigung der Notfallabteilungen der Krankenhäuser;
  • das Produktionssystem rasch wieder in Gang bringt und beträchtliche wirtschaftliche, soziale und damit menschliche Schäden vermeidet: die Dauer der strengen und universellen Ausgangssperre ist auf einen Monat begrenzt, der soeben verstrichen ist, mit einer ziemlich raschen Fähigkeit, in diesem Stadium ein Produktionssystem in Apnoe wiederherzustellen, während die Alternativen Zeiträume von bestenfalls 12 bis 18 Monaten wirtschaftlicher Abschaltung vorsehen, ein Zeitraum, in dem kein Akteur in der Lage ist, mit seinen Reserven zu überleben ;
  • stellt eine Herdenimmunität dar und vermeidet daher die Wiederholung von Perioden strenger Ausgangssperre bis zur Verfügbarkeit eines Impfstoffs, der bis heute hypothetisch bleibt und frühestens nach 12 bis 18 Monaten vorgesehen ist;
  • schützt die gefährdeten Gruppen in der Bevölkerung effizient;
  • ist jeder der anderen Strategien, die derzeit für den Ausstieg aus der allgemeinen Ausgangssperre vorgesehen sind, überlegen.

Die Entscheidungen der allgemeinen Ausgangssperre der Bevölkerung waren in der Situation der Unwissenheit, in der sie getroffen wurden, vernünftig und verantwortungsbewusst.

Die derzeitige Abschaltung von Wirtschaft und Gesellschaft in der Europäischen Union und der Welt beruht auf einer Zahl und einer Annahme: Die Rate der rohen Todesfälle (Anzahl der gemeldeten Todesfälle geteilt durch die gemeldeten Fälle zu einem bestimmten Zeitpunkt) ist hoch, im Bereich von 3-4% (Quelle: WHO-Lagebericht vom 06. März 2020), und unterschiedslos, wobei die gesamte Bevölkerung mehr oder weniger gleichmäßig getötet wird und niemand geschützt wird. Wenn dies tatsächlich zutrifft, dann führt eine einfache mathematische Extrapolation zu Millionen von Todesfällen in der Europäischen Union, was moralisch inakzeptabel ist.

Davor sind in der Literatur zwei Strategien möglich:

  • die Infizierten zu identifizieren und sie in Quarantäne zu setzen, solange sie ansteckend bleiben, so dass die anderen ihr normales Leben weiterführen können. Diese Strategie, die als “Eindämmung” bezeichnet wird, erfordert die Verfügbarkeit von Tests, und dass alle Infizierten individuell verfolgt werden, um alle Personen zu testen, mit denen sie in Kontakt gekommen sind, so dass alle Infizierten in Quarantäne gestellt werden, bevor sie andere kontaminieren. Eine Eindämmung ist nur möglich, wenn die Zahl der Infizierten gering ist, d.h. zu Beginn des Ausbruchs der Epidemie – sie ist unerreichbar, wenn es sich um Zehn- oder Hunderttausende handelt; oder
  • die gesamte Bevölkerung einschließen, so dass die Übertragungsrate unter den Schwellenwert von 1 fällt, und warten, bis das Virus aussterben kann.

Die letzte Option, “Unterdrückung” genannt, ist das, was die chinesische Regierung und ihr Volk bemerkenswert gut erreicht haben, indem sie in einer Notsituation, in der nichts über das Virus bekannt war, mit außerordentlichem Mut und Klarsicht gehandelt haben. Das tun auch Regierungen weltweit, angefangen in Italien und in anderen Mitgliedstaaten der Europäischen Union – allerdings zu immensen wirtschaftlichen und sozialen Kosten. In Ermangelung jeglicher Informationen über die Letalität des Virus und über die Merkmale der Bevölkerung, die durch das Virus getötet wird, war diese Option die einzig vernünftige und verantwortungsvolle, und ich bin unseren Regierungen dankbar, dass sie den Mut hatten, sie zu ergreifen.

Diese extrem kostspieligen Entscheidungen sind nur dann sinnvoll, wenn die oben genannten Annahmen zutreffen: eine hohe, unterschiedslose Infektionsmortalität.

Die gegenwärtige Politik der universellen Ausgangssperre ist eine Sackgasse: eine Ausstiegsstrategie ist dringend erforderlich

Die gegenwärtige (oder geplante, wie im Falle Schwedens) Politik der universellen Ausgangssperre war tatsächlich rational und verantwortungsvoll, als sie ergriffen wurde. Es gibt jedoch zwei massive Probleme bei dieser Politik:

  1. die wirtschaftlichen und sozialen Kosten sind immens. Diese Enge hindert die meisten Menschen am Arbeiten und legt den größten Teil der Wirtschaft lahm, so dass das wirtschaftliche Überleben weiter Teile des Produktionssystems gefährdet ist. Sie führt somit zu massiver Arbeitslosigkeit und sozialer Zerrüttung und damit zu massiven Todesopfern, wie es bei allen tiefen Wirtschaftskrisen der Fall ist. Das einzige Mittel, den Schaden zu begrenzen, ist eine massive zusätzliche Staatsverschuldung. Grob gesagt ist jeder Tag der universellen Ausgangssperre ein Tag des verlorenen BIP und fügt somit 0,3% (1/365) des jährlichen BIP zur Staatsverschuldung hinzu;
  2. die Lösung ist nur provisorisch und erfordert bei jedem neuen Anstieg der Pandemie zusätzliche und ebenso kostspielige Abschaltungen der Wirtschaft, da die Pandemie um die Welt reist und von einem Ort zurückkommt, an dem sie nicht unterdrückt wurde. Das liegt daran, dass die Bevölkerung nicht infiziert wurde und somit keine Immunität gegen das Virus entwickelt hat. Das Imperial College Covid-19 Response Team hat in seinem Bericht Nr. 9 vom 16. März 2020 modelliert, dass “soziale Distanzierung” (= Ausgangssperre) und die Schließung von Schulen und Hochschulen ca. 2/3 der Zeit nach der anfänglichen Periode des universellen Ausgangssperre angewendet werden müssten, bis ein Impfstoff entwickelt ist, d.h. über 12 bis 18 Monate – wenn alles gut geht.

Daher ist es wichtig, eine Strategie für den Ausweg aus der gegenwärtigen Sackgasse zu entwickeln, die durch die Politik der allgemeinen Ausgangssperre entstanden ist.

Kürzlich veröffentlichte Daten deuten auf eine Strategie der “differenzierten Aufhebung der Ausgangssperre” hin, um aus der gegenwärtigen Sackgasse herauszukommen

Aktuelle, offizielle, öffentlich zugängliche Daten mit ergänzenden Merkmalen der Spitzenreiter China, Italien und Frankreich deuten darauf hin, dass (glücklicherweise) die Annahmen einer universellen und hohen Sterblichkeitsrate empirisch nicht gültig sind, und legen den Ausstieg aus der bestehenden oder geplanten Politik der universellen Ausgangssperre in einer Strategie nahe, die ich als “differenzierte Aufhebung der Ausgangssperre” bezeichnen würde und die ich am Ende dieses Beitrags ausführlicher beschreibe und begründen möchte, und zwar auf der Grundlage der extrem kontrastreichen Infektionstodesraten von Covid-19 zwischen Subpopulationen, die ex ante mit den vorhandenen Informationen bestimmt werden können.

Dieser Vorschlag basiert auf den folgenden Berechnungen, die ich durchgeführt habe und auf die ich im Folgenden näher eingehe:

  • die Infektionstödlichkeitsrate der Covid-19, d.h. das Verhältnis der Zahl der an der Krankheit sterbenden Menschen zur Zahl der Infizierten für die Gesamtbevölkerung; und, darauf basierend
  • die Infektionstotenrate der Covid-19 pro Altersgruppe und pro chronischem Gesundheitszustand.

Die Infektionstödlichkeitsrate schätzt die Sterblichkeitsrate unter allen Menschen, die sich infiziert haben: diejenigen, bei denen die Krankheit sichtbare Symptome verursacht (Fälle) und diejenigen mit einer unentdeckten Krankheit (asymptomatische und nicht getestete Gruppe). Dies ist die Schlüsselzahl, da sie zusammenfasst, wie gefährlich das Virus ist und mit wie vielen Todesfällen in der Bevölkerung zu rechnen ist, wenn die Epidemie frei um sich greift.

Meine Berechnung basiert auf öffentlichen und offiziellen Daten des Europäischen Zentrums für die Prävention und die Kontrolle von Krankheiten, der Nationalen Gesundheitskommission der Volksrepublik China, der französischen Gesundheitsbehörde (Santé Publique Frankreich), des italienischen Epidemiologischen Instituts (Istituto Superiore di Sanità) und Eurostat.

Die Infektionstodesrate von Covid-19 liegt im Bereich von 1%.

Die erste Frage, die es zu beantworten gilt, lautet: Wie hoch ist die Infektionstodrate von Covid-19?

Eine erste klare Beobachtung ist, dass die Rate der rohen Todesfälle von Land zu Land sehr unterschiedlich ist (von 0,4% in Deutschland – 149 Todesfälle bei 31.554 bestätigten Fällen bis zum 25. März 2020, Quelle: WHO-Situationsbericht – bis 9.85% in Italien – 6.820 Todesfälle bei 69.176 Fällen, gleiche Quelle – ein Verhältnis von 1 zu 24, zwischen zwei Ländern mit vergleichbarem Entwicklungsstand, insbesondere wenn man den Norden Italiens betrachtet, wo die meisten Fälle auftreten), oder sogar zwischen der chinesischen Stadt Wuhan (5,8%) und anderen Orten (0,7%) – Quelle Bericht der Gemeinsamen Mission der WHO und Chinas zur Coronavirus-Krankheit 2019.

Diese rohe Todesfallrate ist das Verhältnis von zwei Zahlen: die Anzahl der Todesfälle aufgrund von COVID-19 zu einem bestimmten Zeitpunkt und die Anzahl der Infektionsfälle zum gleichen Zeitpunkt. Die Zahl der Todesfälle stützt sich auf harte Beweise und ist gut dokumentiert, da die Registrierung der Todesursache in der Europäischen Union und in vielen anderen Rechtsordnungen obligatorisch ist. Sie kann daher als zuverlässig angesehen werden. Die Zahl der Infektionsfälle kann sehr stark unterschätzt werden, weil milde oder asymptomatische Fälle zu wenig gemeldet werden, weil Tests nicht verfügbar sind und weil es nationale Testpolitiken gibt. Ein kürzlich veröffentlichter Überblick über die nationalen Gesundheitspolitiken in der Europäischen Union hinsichtlich der Zuweisung von Covid-19-Tests durch die anerkannte Robert-Schuman-Stiftung veranschaulicht diese Heterogenität bei der Erkennung von Fällen: In Österreich oder Deutschland werden Screening-Tests bei jeder Person durchgeführt, die Symptome aufweist oder mit einer infizierten Person in Kontakt war (die gute Chancen hat, einen großen Teil der Infizierten zu erkennen), während in Spanien, Italien oder Frankreich Tests Personen mit schweren Symptomen vorbehalten sind (und somit den Großteil der infizierten, aber leicht betroffenen Personen übersehen). Die gemeldete Zahl der Infizierten ist daher sehr unzuverlässig und liegt weit unter der Realität. Als Fazit lässt sich festhalten, dass die zuverlässigsten Zahlen für die Sterblichkeitsraten die niedrigeren sind, da sie die (zuverlässige) Zahl der Todesfälle mit einer Reihe von Infektionsfällen vergleichen, die am wenigsten unterschätzt wird.

Der Hauptfehler bei der Berechnung der rohen Sterbeziffer besteht darin, dass sie die Zahl der Todesfälle eines bestimmten Tages mit der Zahl der Infizierten desselben Tages vergleicht – was die unrealistische Annahme zulässt, dass eine infizierte Person am selben Tag stirbt, während im Allgemeinen zwischen den beiden Tagen einige Tage vergehen. Dies ist problematisch, wenn diese Zahlen bei den derzeit beobachteten hohen Tagesraten von ca. 25% / Tag steigen. Deshalb wird empfohlen, die Zahl der Todesfälle eines Tages mit der Zahl der Infektionsfälle einer Anzahl von Tagen davor zu vergleichen, die der Verzögerung zwischen Infektion und Tod entspricht.

Die Verzögerung zwischen Infektion und Tod ist die Summe aus: (1) der Inkubationszeit zwischen Infektion und ersten Symptomen, die derzeit von der WHO auf 5 Tage geschätzt wird, und (2) der Zeit zwischen ersten Symptomen und Tod (wenn sie auftritt), die derzeit vom italienischen Epidemiologischen Institut (Istituto Superiore di Sanità) auf 9 Tage geschätzt wird. Die Zeitspanne zwischen Infektion und Tod kann somit auf insgesamt 14 Tage geschätzt werden.

Ich habe diese Berechnung anhand der vom Europäischen Zentrum für die Prävention und die Kontrolle von Krankheiten gesammelten und täglich aktualisierten Daten über die von den einzelnen Ländern gemeldeten Fälle und Todesfälle in der beigefügten Datei durchgeführt. Für China habe ich die täglichen Informationen der Nationalen Gesundheitskommission der Volksrepublik China für die Provinz Hubei, die erste und am stärksten betroffene aller chinesischen Provinzen, gesammelt. Dann habe ich die Zahlen für Hubei von den Gesamtzahlen für ganz China abgezogen, um Zahlen für alle Provinzen und Territorien mit Ausnahme von Hubei zu erhalten. Dabei handelt es sich um Gebiete, in denen eine sehr strenge, genaue und detaillierte Verfolgung aller infizierten Personen durchgeführt wurde, wie im Bericht der Gemeinsamen Mission der WHO und Chinas zur Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) beschrieben.

Ich schätzte die Infektionstodesrate als das Verhältnis zwischen der Gesamtzahl der in einem Gebiet zum Zeitpunkt T registrierten Todesfälle und der Gesamtzahl der infizierten Fälle zum Zeitpunkt T (T – 14 Tage), um die Zahl der Todesfälle mit der Population infizierter Menschen zu vergleichen, unter denen sich diese Todesfälle entwickelt haben können. Die Ergebnisse sind in der hier herunterladbaren Tabellenkalkulationsdatei detailliert aufgeführt und in dieser Tabelle zusammengefasst, in der ich nur die Länder mit einer zuverlässigen Politik zur Verfolgung von Infektionen aufgeführt habe.

Land der Fraktion des LandesZeile in der TabelleBerechnete Todesrate bei Infektionen
Österreich38015,0%
China außer Hubei14630,9%
Deutschland256210,0%
Südkorea58431,6%
Japan35458,0%

Ausgehend von der vorstehenden Argumentation sind die zuverlässigsten Zahlen diejenigen, bei denen die Zahl der gemeldeten Infektionen die Realität am wenigsten unterschätzt, d.h. die niedrigsten Zahlen: Südkorea und China mit Ausnahme von Hubei. In Anbetracht der zwischen China und Südkorea bestehenden geopolitischen Spannungen ist die Hypothese, dass diese beiden Regierungen zusammenarbeiten, um die Öffentlichkeit in die Irre zu führen, sehr unwahrscheinlich. Auf dieser Grundlage liegt die Rate der Infektionstoten für die Gesamtbevölkerung im Bereich von 1%, d.h. ca. zehnmal höher als bei der saisonalen Grippe. Diese Schätzung stimmt voll und ganz mit den Berechnungen überein, die Robert Verity und Kollegen des MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, Imperial College London, durchgeführt und am 30. März 2020 in diesem Artikel von The Lancet, dem weltweiten Referenzmagazin für Medizin, veröffentlicht haben, in dem eine Infektionstodesrate von 0,66% angegeben wird geschätzt wird (mit einer unteren und oberen Unsicherheitsgrenze von 0,39% bzw. 1,33%), basierend auf chinesischen Daten (44.672 Fälle), auf denen des vor Japan unter Quarantäne gestellten Kreuzfahrtschiffs “Diamond Princess” und von Menschen, die aus Wuhan, China, repatriiert wurden.

Die Rate der Infektionstoten variiert immens mit dem Alter und dem chronischen Gesundheitszustand

Das chinesische CDC-Informationssystem für Infektionskrankheiten hat sich bei der Verfolgung aller Infektionsfälle in den anderen Provinzen als Hubei hervorragend bewährt, hat aber eine große Einschränkung, da es weder Daten über den Gesundheitszustand der Covid-19-Patienten (die so genannte “Komorbidität”) noch über das Alter der Patienten benötigt.

Umgekehrt hat das französische öffentliche Gesundheitssystem die Infektionen sehr schlecht zurückverfolgt (insbesondere durch die Beschränkung der Anwendung von Tests auf Personen mit schweren Symptomen), hat aber den Zustand der Komorbidität und das Alter der an Covid-19 verstorbenen Patienten verfolgt. In ihrem Wochenbericht vom 09. April 2020 schlüsselt sie die Existenz von Komorbiditäten und das Alter der Verstorbenen bei den 3.975 Todesfällen, bei denen diese Informationen verfügbar waren, unter den 10.328 registrierten Todesfällen im Land zwischen dem 01. März und dem 07. April 2020 auf. Die Informationen über das Alter und das Vorhandensein (und die Art) der Komorbidität sind verfügbar, wenn die Einrichtung, die den Todesfall registriert, mit der entsprechenden Software und Ausrüstung ausgestattet ist – eine Variable, die unabhängig vom Alter der Patienten oder ihrem Gesundheitszustand ist. Diese Stichprobe kann daher vernünftigerweise als repräsentativ für die Gesamtpopulation der im betrachteten Zeitraum in Frankreich von Covid-19 verstorbenen Personen angesehen werden.

Von diesen 3.975 Verstorbenen waren 97% entweder über 65 Jahre alt oder hatten mindestens einen chronischen Gesundheitszustand (hauptsächlich eine Herz-Kreislauf-Erkrankung, aber auch Diabetes, chronisch obstruktive Lungenerkrankung, Nierenleiden, neurologische Erkrankungen, Immunschwäche). Das bedeutet, dass sich die Infektionstodesrate zwischen Menschen ohne chronische Erkrankung und Menschen mit mindestens einer chronischen Erkrankung und mit zunehmendem Alter sehr stark unterscheidet.

Die Infektionstodesrate bei Personen über 75 Jahren liegt zwischen 3 und 8%, vergleichbar mit der natürlichen Todesrate pro Jahr – aber nur 0,007% bei Personen unter 45 Jahren und in gutem Zustand, also zehnmal niedriger als die natürliche Todesrate

Auf der Grundlage dieser Daten und unter der begründeten Annahme, dass es sich bei den Infizierten um eine repräsentative Zufallsstichprobe der gesamten französischen Bevölkerung handelt, habe ich die Infektionstodesraten der Subpopulationen berechnet, die durch ihre Altersgruppe und ihren Komorbiditätszustand bestimmt werden.

Eine einfache Berechnung, die im untenstehenden Kasten näher erläutert wird, ergibt, dass die Infektionstodesrate von Covid-19 für eine Unterpopulation gleich der Infektionstodesrate für die Gesamtbevölkerung ist, multipliziert mit dem Bruchteil aller verstorbenen Personen aus dieser Unterpopulation, geteilt durch den Bruchteil der Gesamtbevölkerung, der durch diese Unterpopulation repräsentiert wird.

Eurostat stellt die folgenden Tabellen zur Verfügung:

Die letzte Tabelle gibt für jede chronische Erkrankung den Anteil der Menschen in einer bestimmten Altersgruppe an, die angeben, daran zu leiden. Sie gibt nicht die Fraktion X der Bevölkerung an, die an mindestens einer der chronischen Krankheiten leidet, die die Wahrscheinlichkeit erhöhen, an Covid-19 zu sterben (Herzinfarkt oder chronische Folgen eines Herzinfarktes, koronare Herzkrankheit oder Angina pectoris, Bluthochdruck, Nierenprobleme, Diabetes), wenn man bedenkt (was leider oft der Fall ist, insbesondere bei Diabetes und Bluthochdruck bei übergewichtigen und fettleibigen Menschen, in einem Zustand, der manchmal als “metabolisches Syndrom” bezeichnet wird), dass eine bestimmte Person gleichzeitig an mehreren dieser Krankheiten leiden kann. Der höchstmögliche Wert für X basiert auf der Annahme, dass Menschen nur an einer chronischen Erkrankung leiden, so dass sich die Zahlen für alle Erkrankungen addieren. Der kleinstmögliche Wert basiert auf der Annahme, dass alle Personen mit mindestens einer dieser Erkrankungen die chronische Erkrankung mit der grössten Prävalenz, nämlich Bluthochdruck, haben, so dass sich die Zahlen nicht addieren und gleich der grössten unter ihnen sind. Ich habe die Berechnungen sowohl für den maximal möglichen als auch für den minimal möglichen Wert für X durchgeführt, in dem Wissen, dass der tatsächliche Wert dazwischen liegt.

Kasten: Berechnung der Infektionstodesrate einer Unterpopulation Lassen Sie: R ist die Infektionstodesrate für die Gesamtbevölkerung D ist die Gesamtzahl der zum Zeitpunkt der Beobachtung registrierten Todesfälle Ich bin die Gesamtzahl der Menschen, die an der Anzahl von Tagen vor der Beobachtung infiziert wurden, die ausreicht, damit sich der Covid-19 von der Infektion zum Tod entwickeln kann. r die Rate der Infektionstoten für die betrachtete Unterpopulation sein d die Anzahl der zum Beobachtungszeitpunkt registrierten Todesfälle, die zu der betrachteten Unterpopulation gehören x der Bruchteil der Gesamtbevölkerung sein, der zur Teilbevölkerung gehört
Wir haben die folgenden Gleichungen: R = D / I, nach der Definition der Infektionstödlichkeitsrate R, die das Verhältnis der Gesamtzahl der Todesfälle zur Gesamtzahl der Infizierten angibt r = d / (I.x), nach der Definition der Infektionstodesrate r in der Subpopulation, die das Verhältnis der Zahl der Todesfälle dieser Subpopulation zur Zahl der Infizierten dieser Subpopulation ist, mit der begründeten Annahme, dass diese Zahl der Infizierten der Subpopulation gleich I.x ist, d.h. dass die Infektion alle Subpopulationen gleichmäßig betrifft (“einheitliche Angriffsrate”).
Basierend auf diesen Gleichungen führt eine einfache Auflösung zu dem eher intuitiven Ergebnis: r = R . (d/D) . (1/x) Das bedeutet, dass die Infektionstodesrate für eine Unterpopulation gleich der Infektionstodesrate der Gesamtbevölkerung ist, multipliziert mit dem Verhältnis der verstorbenen Personen, die zu dieser Unterpopulation gehören, zur Gesamtzahl der Verstorbenen und geteilt durch den Bruchteil der Gesamtbevölkerung, der zu dieser Unterpopulation gehört.

Numerisch führt die in der hier verfügbaren Tabellenkalkulationsdatei durchgeführte Berechnung zu den folgenden Ergebnissen.


Berechnete Infektionstodesraten für Covid-19
AltersgruppeOhne Komorbidität (min)Ohne Komorbidität (MAX)Mit Komorbidität (min)Mit Komorbidität (MAX)Bestehende Todesrate Frankreich (2016)
0-14 Jahre0,00%0,00%0,00%0,00%0,03 %
15-44 Jahre0,0066%0,0069%0,206%0,373%0,07 %
45-64 Jahre0,127%0,155%0,724%1,35%0,48 %
65-74 Jahre0,75%1,36%1,59%3,00%1,60 %
75 Jahre +2,82%6,87%4,06%8,20%7,63 %

Berechnungen mit einem Wert für die Infektionstodesrate der Gesamtbevölkerung R = 1%

Diese Werte stimmen wiederum voll und ganz mit den Ergebnissen überein, die Robert Verity und Kollegen (2020) in ihrer Tabelle 1 veröffentlicht haben, in der sie die Infektionstodesrate pro Altersgruppe berechnen – aber nicht pro chronischem Gesundheitszustand.

Aus dieser Tabelle können wir das erkennen:

  • die Infektionstodesrate von Covid-19 bei Personen im Studium oder im erwerbsfähigen Alter (d.h. 64 Jahre oder jünger) und bei guter Gesundheit (ohne chronischen Gesundheitszustand) ist 3 bis 10 Mal niedriger als die bestehende Sterblichkeitsrate der gleichen Altersgruppen. Dies bedeutet, dass sie mit dem Virus infiziert werden können, und zwar bei einem Risiko, das extrem niedrig ist und voll akzeptabel sein sollte;
  • die Infektionstödlichkeitsrate von Covid-19 für Personen im Ruhestand (d.h. 65 Jahre oder älter) oder mit mindestens einem chronischen Gesundheitszustand ist bis zu einem Faktor 5 höher als die bestehende Mortalitätsrate der gleichen Altersgruppen. Dies bedeutet, dass im Falle einer Ansteckung dieser Bevölkerung während eines ganzen Jahres eine Anzahl von Todesfällen durch Covid-19 auftreten würde, die vergleichbar oder höher wäre als die übliche Anzahl von Todesfällen für diese Altersgruppen, teilweise zusätzlich zu dieser normalen Anzahl von Todesfällen, und sich auf die wenigen Monate der Epidemie konzentrieren würde – eine Situation, die eindeutig vermieden werden sollte.

In Anbetracht der immensen wirtschaftlichen, sozialen und menschlichen Kosten einer verlängerten allgemeinen Ausgangssperre unterstütze ich eine schnelle “differenzierte Ausstiegsstrategie aus der Ausgangssperre”.

Die gegenwärtige Politik der universellen Ausgangssperre der Bevölkerung zielt darauf ab, die Ausbreitung des Virus, das Covid-19 verursacht, zu unterdrücken, so dass das Virus aussterben kann, wobei der größte Teil der Bevölkerung nicht infiziert bleibt – und somit anfällig für neue Infektionsfälle aus anderen Regionen der Welt ist. Wie bereits erwähnt, führt sie zu einer Abfolge von Perioden mit und ohne Einschluss (oder von gelockertem Einschluss), wobei 2/3 der Zeit in strengem Einschluss verbracht werden, bis ein Impfstoff entwickelt, hergestellt und vertrieben wird – was bestenfalls 12 bis 18 Monate dauern soll und aus jedem unvorhersehbaren Grund verzögert werden kann (die Arbeiten am AIDS-Impfstoff laufen seit 35 Jahren, ohne dass bisher ein Ergebnis der industriellen Produktion erzielt wurde). Die wirtschaftlichen und damit sozialen und menschlichen Kosten (auch in Form von Todesfällen) und die daraus resultierende Verschlechterung unserer Demokratie sind bei einer solchen “stop and go”-Ausgangssperrespolitik immens.

Es ist daher dringend erforderlich, eine Ausstiegsstrategie aus dieser schrecklichen Sackgasse zu definieren. Dazu unterstütze ich auf der Grundlage der oben vorgenommenen quantitativen Schätzungen eine Ausstiegsstrategie aus der bestehenden universellen Ausgangssperre durch eine schrittweise Aufhebung der Ausgangssperre, differenziert nach Alter und Gesundheitszustand, basierend auf dem äußerst glücklichen Umstand, dass die Infektionstodesraten von Covid-19 zwischen den Subpopulationen, die ex ante leicht zu identifizieren und zu überprüfen sind, so massiv unterschiedlich sind.

In der “schrittweisen Aufhebung der Ausgangssperre, differenziert nach Alter und Gesundheitszustand”:

  1. Nur die gefährdete Bevölkerung bleibt zu Hause eingesperrt. Die gefährdete Bevölkerung kann definiert werden als ältere Menschen, die einen um das 65. Lebensjahr herum festzulegenden Schwellenwert überschreiten, z.B. den der gesetzlichen Rente, oder als Personen, die mindestens einen der chronischen Gesundheitszustände aufweisen, die die Sterblichkeitsrate von Covid-19 erhöhen. Dadurch wird die Zahl der gefährdeten Personen, die mit Covid-19 infiziert sind – und damit auch die Zahl der Todesfälle und der benutzten Intensivstationen – minimiert. Da sich diese gefährdete Bevölkerung im Wesentlichen aus Rentnern zusammensetzt, beeinträchtigt ihre Abwesenheit vom Produktionssystem nicht dessen Betrieb. Diese Einschließung dauert so lange, bis bei der weniger gefährdeten Bevölkerung eine “Herdenimmunität” erreicht ist, d.h. wenn 60 bis 70% der Gesamtbevölkerung infiziert sind und anschließend immunisiert werden;
  2. die übrige Bevölkerung (Jugendliche – Kinder, Jugendliche und Erwachsene bis zu der oben definierten Altersschwelle, z.B. Personen im erwerbsfähigen Alter – und bei guter Gesundheit) wird die Möglichkeit gegeben, normal zu arbeiten, zu lernen und zu spielen und sich mit Covid-19 zu infizieren, und zwar mit einem extrem niedrigen Risiko (3- bis 10-mal niedriger als die natürliche Sterblichkeit, die selbst sehr niedrig ist, dieser Altersgruppen), und zwar in abgestufter Weise, beginnend sofort mit der gesunden Bevölkerung im Alter von 0-44 Jahren, und dann schrittweise bis zum Alter von 64 Jahren, z.B. in 5-Jahres-Schritten jeden Monat, mit einer angemessenen Rate, um einen akzeptablen Strom neuer schwerer Fälle zu erhalten, die von den Notaufnahmen der Krankenhäuser behandelt werden müssen.

Diese Ausstiegsstrategie der allmählichen Entgrenzung, differenziert nach Alter und Gesundheitszustand, die ich daher unterstütze:

  • kann sofort mit der Umsetzung beginnen, weil sie auf bereits vorhandenen und leicht zu überwachenden Informationen basiert, nämlich Alter und chronischer Krankheitsstatus;
  • fügt eine Übersterblichkeit hinzu, die nach wie vor gering ist (für Frankreich etwa 1.000 Personen zwischen 0 und 44 Jahren bei guter Gesundheit, dann etwa 18.000 Personen zwischen 45 und 64 Jahren bei guter Gesundheit, verglichen mit den 80.000 dieser Altersgruppen, die jährlich sterben, und den 560.000 jährlichen Todesfällen, alle Ursachen und Altersgruppen zusammengenommen), nur einmal;
  • vermeidet die Sättigung der Notfallabteilungen der Krankenhäuser;
  • das Produktionssystem rasch wieder in Gang bringt und beträchtliche wirtschaftliche, soziale und damit menschliche Schäden vermeidet: die Dauer der strengen und universellen Ausgangssperre ist auf einen Monat begrenzt, der soeben verstrichen ist, mit einer ziemlich raschen Fähigkeit, in diesem Stadium ein Produktionssystem in Apnoe wiederherzustellen, während die Alternativen Zeiträume von bestenfalls 12 bis 18 Monaten wirtschaftlicher Abschaltung vorsehen, ein Zeitraum, in dem kein Akteur in der Lage ist, mit seinen Reserven zu überleben ;
  • stellt eine Herdenimmunität dar und vermeidet daher die Wiederholung von Perioden strenger Ausgangssperre bis zur Verfügbarkeit eines Impfstoffs, der bis heute hypothetisch bleibt und frühestens nach 12 bis 18 Monaten vorgesehen ist;
  • schützt die gefährdeten Gruppen in der Bevölkerung effizient;
  • kann als diskriminierend gegenüber einigen Bevölkerungsgruppen empfunden werden.

Die Ausstiegsstrategie durch schrittweise Aufhebung der Ausgangssperre, differenziert nach Alter und Gesundheitszustand, ist jeder der derzeit vorgesehenen Alternativen überlegen

Die derzeit vorgesehenen Strategien für den Ausstieg aus der allgemeinen Ausgangssperre sind neben der von mir befürworteten “schrittweisen Entlassung, differenziert nach Alter und Gesundheitszustand” die folgenden:

  • eine universelle Untersuchung der gesamten Population, bei der nur die Nicht-Infizierten und die Infizierten, die bereits infiziert sind und somit immunisiert werden, aus der Ausgangssperre entlassen werden, gefolgt von einer permanenten Verfolgung dieser Population, um von jeder neu infizierten Person zu all ihren Kontakten während der Inkubationszeit zurückverfolgen zu können, damit die Infizierten erneut getestet und unter Quarantäne gestellt werden können;
  • universelle Entgrenzung durch allmähliche Lockerung der Zwänge der sozialen Distanzierung (allmähliche Wiedereröffnung von Geschäften, Wiederermächtigung von Versammlungen usw.)
  • eine regional verankerte allgemeine Entgrenzung der Regionen, in denen die Zahl der Fälle und Todesfälle allmählich zurückgeht.

Alle drei Strategien haben sehr bedeutende Nachteile:

  • Der universelle Test setzt voraus, dass die gesamte Bevölkerung gleichzeitig, innerhalb derselben Stunde oder weniger, getestet wird, mit sofortigem Testergebnis und sofortiger Durchsetzung der Konsequenzen (Einsperren oder Freilassen) des Testergebnisses. Wenn eine dieser Bedingungen nicht erfüllt ist, dann gibt es keine Möglichkeit zu verhindern, dass eine Person, die zum Zeitpunkt T getestet wurde, später von einer Person infiziert wird, die an mehreren Tagen T + getestet werden soll. Keine dieser Bedingungen ist erfüllt: (1) die Zahl der verfügbaren Tests liegt weit unter der Zahl der Gesamtbevölkerung: Selbst Spitzenreiter Deutschland produziert nur 160000 Tests pro Woche, so dass es noch 500 Wochen (mehr als 9 Jahre!) dauern würde, um seine gesamte Bevölkerung von ca. 80 Millionen Menschen zu testen; (2) die Testergebnisse liegen bestenfalls nach 2,5 Stunden vor (gleiche Quelle) und (3) die Durchsetzung würde eine unverhältnismäßig große Polizeikraft erfordern (die selbst den gleichen Tests unterzogen werden müsste und mit eigenen internen Disziplinproblemen zu kämpfen hätte);
  • Wenn der universelle Test allmählich durchgeführt würde, je nach Verfügbarkeit der Tests (und nicht an einem einzigen Tag), und selbst unter der höchst unwahrscheinlichen Hypothese, dass die getestete Bevölkerung von der ungetesteten strikt getrennt bleiben könnte, würde dieser allmähliche Test zu massiven politischen und sozialen Konflikten um die Reihenfolge der getesteten Personen führen. Wenn das Testen der Schlüssel zur Wiederaufnahme einer Arbeit oder wirtschaftlichen Tätigkeit ist, mit der Aussicht, im Unglücksfall Monate (oder sogar Jahre) warten zu müssen, bevor man getestet wird, dann schafft diese Reihenfolge der Tests an sich schon enorme soziale und wirtschaftliche Ungleichheiten – und Konflikte;
  • die universelle und permanente Verfolgung der gesamten Bevölkerung um der Seuchenbekämpfung willen eine massive Verletzung der bürgerlichen Grundfreiheiten und Menschenrechte darstellt, was an sich schon problematisch ist und auch zu politischen Unruhen oder zivilem Ungehorsam oder beidem führen kann;
  • die Lockerung der Zwänge der sozialen Distanzierung macht den Fehler, die Verlangsamung der Ausbreitung der Epidemie als gegeben zu betrachten, und vergisst den sehr instabilen Charakter der Exponentialfunktion mit einem sehr starken Schwelleneffekt: wenn die Reproduktionsrate der Infektionen strikt unter 1 liegt (exponentiell mit negativem Koeffizienten), nimmt ihre Zahl rasch ab, wenn sie strikt höher ist (exponentiell mit positivem Koeffizienten), explodiert sie. Es ist fast unmöglich, sich bei einem Wert streng gleich 1 zu stabilisieren. Die Lockerung der Zwänge kann daher nur sehr vorübergehend sein, mit einer Wiederaufnahme der strikten Ausgangssperre, sobald die unvermeidliche Ausbreitung der Epidemie wieder einsetzt;
  • die Tatsache, dass die Entgrenzung pro Region aufgelöst wird, setzt voraus, dass die Regionen luftdicht voneinander getrennt bleiben können – während die bestehende Bewegung von Menschen für Arbeit oder Freizeit keine Rücksicht auf administrative Grenzen nimmt. Sie verhindert auch nicht das Wiederaufflammen der Infektion in den “entlassenen” Regionen und macht somit den Ausgangssperre – Aufhebung-Zyklus – nur komplexer, aber keineswegs effektiver;
  • Bei diesen drei Strategien wird die spezifische Anfälligkeit älterer und chronisch kranker Menschen nicht berücksichtigt (ein Zustand, für den sie oft kaum verantwortlich sind).

Den Vergleich zwischen den Ausstiegsstrategien aus der universellen Ausgangssperre würde ich in der folgenden Tabelle zusammenfassen.

AusstiegsstrategieVorteileNachteile
allmähliche Aufhebung der Ausgangssperre, differenziert nach Alter und GesundheitszustandSofortiger Beginn Begrenzter wirtschaftlicher, sozialer und menschlicher Schaden Keine Sättigung der Notfallstationen in Krankenhäusern Schutz der gefährdeten Bevölkerung Aufbau der Herdenimmunität mit nur einer Sperrzeit Differenzierung entlang klarer und sichtbarer KriterienPotentielles Gefühl der Diskriminierung durch die verletzliche, eingesperrte Bevölkerung Zusätzliche Todesfälle unter jungen und gesunden Menschen, die 3 bis 10 Mal unter der natürlichen Sterblichkeitsrate liegen und nur einmal auftreten
Universelle Prüfung + VerfolgungGenaue medizinische Kenntnisse über die Infektionssituation jeder Person Keine Sättigung der Notfallstationen in Krankenhäusern
Nur möglich, wenn Tests für die gesamte Bevölkerung verfügbar sind Massive wirtschaftliche, soziale und menschliche Schäden Basierend auf unrealistischen Annahmen bezüglich der Verfügbarkeit von Tests und der Vollstreckbarkeit von Entscheidungen Kein Aufbau von Herdenimmunität: wiederholte Einsperrungsperioden bis zum Impfstoff Zusätzliche Todesopfer unter der Gesamtbevölkerung bei jeder Epidemiewelle, mit hohen Sterblichkeitsraten in der gefährdeten Bevölkerung Kein Schutz der gefährdeten Bevölkerung Massive Verletzung von Menschenrechten
Lockerung von ZwängenEinfache und schnelle Implementierung Vorübergehende Wiederaufnahme der wirtschaftlichen TätigkeitSchnelle Abfolge von Perioden der Entspannung und der Verschärfung von Zwängen Massive wirtschaftliche, soziale und menschliche Schäden Wahrscheinliche Sättigung der Notfalldienste der Krankenhäuser bei jedem neuen Anstieg der Epidemie Kein Aufbau von Herdenimmunität: wiederholte Einsperrungsperioden bis zum Impfstoff Zusätzliche Todesopfer unter der Gesamtbevölkerung bei jeder Epidemiewelle, mit hohen Sterblichkeitsraten in der gefährdeten Bevölkerung Kein Schutz der gefährdeten Bevölkerung
Regionaler Rückzug aus der AusgangssperreAnpassung an die lokale Situation der KrankheitsverbreitungNur möglich, wenn die Zahl der Fälle deutlich zurückgegangen ist Massive wirtschaftliche, soziale und menschliche Schäden Kein Aufbau von Herdenimmunität: wiederholte Einsperrungsperioden bis zum Impfstoff Zusätzliche Todesopfer unter der Gesamtbevölkerung bei jeder Epidemiewelle, mit hohen Sterblichkeitsraten in der gefährdeten Bevölkerung Kein Schutz der gefährdeten Bevölkerung Basierend auf unrealistischen Annahmen bezüglich der Bewegung von Personen über administrative Grenzen Erhöhte Komplexität der Verwaltung der Ausgangssperre

Aus dieser Tabelle schließe ich, dass die Ausstiegsstrategie der “schrittweisen Aufhebung der Ausgangssperre, differenziert nach Alter und Gesundheitszustand” jeder der anderen derzeit vorgesehenen Strategien zum Ausstieg aus der allgemeinen Ausgangssperre überlegen ist.

Schlussfolgerung

Ich fordere die Regierungen in der Europäischen Union und darüber hinaus nachdrücklich dazu auf, den Ausstieg aus der gegenwärtigen allgemeinen Enge durch diese Strategie der “allmählichen Entgrenzung, differenziert nach Alter und Gesundheitszustand” zu erwägen.

Ich wünsche mir auch, dass die Regierungen die gleiche Fähigkeit zu schnellem, mutigem, entschlossenem und prioritärem Handeln zwischen wirtschaftlichen Interessen und dem Überleben unserer menschlichen Gesellschaften zeigen, wenn sie im Interesse der jüngeren und künftigen Generationen Maßnahmen in Bezug auf Klima und biologische Vielfalt ergreifen, wie sie es kürzlich bei Covid-19 getan haben, um die einzige Generation derer zu retten, die derzeit am Ende ihres Lebens stehen.

Sortie du confinement dû au Covid-19 : Protéger les malades chroniques et les personnes âgées, et laisser les autres travailler, apprendre et jouer. Pour une stratégie de dé-confinement immédiat, graduel et différencié selon l’âge et l’état de santé

Résumé

Les politiques actuelles (dans la plupart des pays d’Europe) ou envisagées (aux Pays-Bas et en Suède) de confinement universel de la population conduisent à une impasse et sont extrêmement coûteuses sur le plan économique, social – et en termes de vies perdues à cause de la pauvreté généralisée et du délabrement des infrastructures publiques que causera cette crise à mesure qu’elle s’allonge et s’aggrave.

Basé sur des données publiques et officielles du Centre européen de prévention et de contrôle des maladies, de la Commission nationale de la santé de la République populaire de Chine, de l’Autorité française de santé publique (Santé Publique France), de l’Institut italien d’épidémiologie (Istituto Superiore di Sanità) et d’Eurostat :

  • Le taux de mortalité par infection de Covid-19, c’est-à-dire le rapport entre le nombre de personnes qui meurent de la maladie et le nombre de personnes infectées, est de l’ordre de 1 %. Ce chiffre est confirmé (avec une valeur de 0,66% et un intervalle de confiance de 95% entre 0,4 et 1,3%) par un article récent dans la revue scientifique de référence en médecine, The Lancet ;
  • Ce taux de mortalité par infection est très différencié selon les groupes de population :
    • il se situe dans la fourchette de 0,007 % (7 pour 100 000) pour les personnes de 0 à 44 ans en bonne santé, c’est-à-dire sans comorbidité de maladie chronique, soit 10 fois moins que le taux de mortalité naturelle existant pour les personnes de cette classe d’âge (70 pour 100 000) ;
    • il est compris entre 3 et 8 % pour les personnes âgées de 75 ans et plus, quel que soit leur état de santé, un ratio comparable au taux de mortalité naturelle existant pour les personnes de cette classe d’âge (7,63 %) ;

Cela représente un rapport de vulnérabilité de 1 à 1 000 entre les populations les plus exposées et les moins exposées.

Sur cette base, je suis favorable à une stratégie de sortie du confinementuniversel existant parun déconfinement graduel et différencié selon l’âge et l’état de santé, selon laquelle :

  1. seule la population vulnérable (les malades chroniques et les personnes âgées dépassant un seuil d’âge à déterminer autour de 65 ans, par exemple celui de la retraite légale) reste confinée au domicile jusqu’à l’atteinte de l’immunité collective dans le reste de la population;
  2. le reste de la population (les jeunes – les enfants, les adolescents et les adultes jusqu’au seuil d’âge défini ci-dessus, par exemple ceux en âge de travailler – et en bonne santé) est rendue libre de travailler, d’apprendre et de jouer normalement, et d’être infecté par le Covid-19 avec un risque extrêmement faible (inférieur d’un facteur 3 à 10 à la mortalité naturelle, elle-même très faible, de ces classes d’âge), de façon graduée, en commençant immédiatement par la population de 0 à 44 ans en bonne santé, puis en étendant cette mesure progressivement jusqu’à l’âge de 64 ans, par exemple par tranche de 5 ans tous les mois, au rythme approprié pour maintenir un flux jugé acceptable de nouveaux cas graves à traiter par les services d’urgence des hôpitaux.

Cette stratégie de sortie de déconfinement graduel et différencié selon l’âge et l’état de santé :

  • peut être mise en œuvre immédiatement, car elle se fonde sur des informations qui existent déjà et qui peuvent être facilement contrôlées, à savoir l’âge et l’atteinte par des maladies chroniques ;
  • ajoute une sur-mortalité qui reste faible (pour la France, environ 1 000 personnes entre 0 et 44 ans en bonne santé, puis environ 18 000 personnes de 45 à 64 ans en bonne santé, à comparer aux 80 000 de ces classes d’âge mourant par an, et aux 560 000 décès annuels, toutes causes et âges confondus), une seule fois ;
  • évite la saturation des services d’urgence des hôpitaux ;
  • remet le système productif rapidement en route et évite des dégâts économiques, sociaux et donc humains considérables : la durée de confinement strict et universel est limitée à 1 mois, celui qui vient de s’écouler, avec une capacité de reconstitution assez rapide d’un système productif en apnée à ce stade, alors que les alternatives prévoient des durées au mieux de 12 à 18 mois d’arrêt de l’économie, durée sur laquelle aucun acteur n’est capable de survivre sur ses réserves ;
  • constitue une immunité collective et donc évite la répétition des périodes de confinement strict jusqu’à une disponibilité de vaccin à ce jour hypothétique et envisagée au plus tôt au terme de 12 à 18 mois ;
  • protège efficacement les groupes vulnérables de la population ;
  • est supérieure à toutes les autres stratégies actuellement envisagées pour sortir du confinement universel.

Les décisions de confinement universel de la population étaient rationnelles et responsables dans la situation d’ignorance qui prévalait au moment où elles ont été prises

L’arrêt actuel des économies et des sociétés dans l’Union européenne et dans le monde repose sur un chiffre et une hypothèse : le taux brut de mortalité (nombre de décès déclarés divisé par le nombre de cas déclarés à une date donnée) est élevé, de l’ordre de 3 à 4 % (source : rapport de situation de l’OMS du 6 mars 2020), et ce sans discrimination, tuant toute la population de manière plus ou moins égale, personne n’étant protégé. Si cela est effectivement vrai, alors une simple extrapolation mathématique conduit à des millions de morts dans l’Union européenne, ce qui est moralement inacceptable.

Face à cela, deux stratégies sont possibles dans la littérature :

  • identifier les personnes infectées et les mettre en quarantaine tant qu’elles restent contagieuses, laissant les autres poursuivre leur vie normale. Cette stratégie, appelée “endiguement”, nécessite la disponibilité de tests et le suivi individuel de toutes les personnes infectées afin de tester toutes les personnes avec lesquelles elles ont été en contact, de sorte que toutes les personnes infectées soient placées en quarantaine avant de contaminer les autres. L’endiguement n’est possible que lorsque le nombre de personnes infectées est faible, c’est-à-dire au début de l’épidémie – il est hors de portée lorsque les chiffres se comptent en dizaines ou en centaines de milliers ; ou
  • confiner toute la population, de sorte que le taux de transmission tombe en dessous de la valeur seuil de 1, et attendre que le virus s’éteigne.

La dernière option, appelée “suppression”, est ce que le gouvernement chinois et son peuple ont remarquablement bien réussi à faire, en agissant avec un courage et une clairvoyance extraordinaires dans une situation d’urgence où l’on ne savait rien du virus. C’est également ce que font les gouvernements du monde entier, à commencer par l’Italie et les autres États membres de l’Union européenne, mais à un coût économique et social immense. En l’absence de toute information sur la létalité du virus et sur les caractéristiques de la population qu’il tue, cette option était la seule rationnelle et responsable, et je suis reconnaissant à nos gouvernements d’avoir eu le courage de les prendre.

Ces décisions extrêmement coûteuses n’ont de sens que si les hypothèses ci-dessus se vérifient : un taux de mortalité par infection élevé et sans discrimination.

Les politiques actuelles de confinement universel sont dans une impasse : une stratégie de sortie est nécessaire de toute urgence

Les politiques actuelles (ou envisagées, comme c’est le cas de la Suède) de confinement universel étaient en effet rationnelles et responsables lorsqu’elles ont été prises. Elles se heurtent toutefois à deux problèmes majeurs :

  1. les coûts économiques et sociaux sont gigantesques. Cet confinement empêche la plupart des gens de travailler, et ferme la majeure partie de l’économie, de sorte que la survie économique de vastes segments du système productif est compromise. Il crée ainsi un chômage massif et des perturbations sociales, et donc des décès massifs, comme le font toutes les crises économiques profondes. Le seul moyen de limiter les dégâts est une dette publique supplémentaire massive. En gros, chaque jour de confinement universel est un jour de PIB perdu, et ajoute donc 0,3 % (1/365) du PIB annuel à la dette publique ;
  2. la solution n’est que provisoire et nécessite des arrêts supplémentaires, tout aussi coûteux, de l’économie à chaque nouvelle poussée de la pandémie, car celle-ci fait le tour du monde et revient d’un endroit où elle n’a pas été supprimée. Cela est dû au fait que la population n’a pas été infectée et n’a donc pas développé d’immunité contre le virus. L’équipe d’intervention de l’Imperial College Covid-19 a indiqué dans son rapport n°9 du 16 mars 2020 que la “distanciation sociale” (= confinement) et la fermeture des écoles et des collèges devraient être appliquées environ 2/3 du temps après la période initiale de confinement universel, jusqu’à ce qu’un vaccin soit développé, c’est-à-dire sur 12 à 18 mois – si tout va bien.

Il est donc important de développer une stratégie de sortie de l’impasse actuelle créée par la politique de confinement universel.

Des données récemment publiées suggèrent une stratégie de “déconfinement graduel et différencié par l’âge et l’état de santé” pour sortir de l’impasse actuelle

Les données actuelles, officielles et accessibles au public, avec des caractéristiques complémentaires des pays en tête, la Chine, l’Italie et la France, indiquent que (heureusement) les hypothèses de taux de mortalité universel et élevé ne sont pas empiriquement valables, et suggèrent de sortir de la politique existante ou envisagée de confinement universel dans une stratégie que j’appellerais “déconfinement graduel et différencié par l’âge et l’état de santé“, que je décris et justifie plus en détail à la fin de ce post, en se basant sur les taux de mortalité par infection extrêmement contrastés de Covid-19 entre les sous-populations qui peuvent être déterminés ex ante avec les informations existantes.

Cette proposition est basée sur les calculs suivants que j’ai effectués et que je détaille ci-dessous, de :

  • le taux de mortalité par infection du Covid-19, c’est-à-dire le rapport entre le nombre de personnes qui meurent de la maladie et le nombre de personnes infectées, pour l’ensemble de la population ; et, sur cette base
  • le taux de mortalité par infection du Covid-19 par groupe d’âge et selon la présence ou non de maladie chronique.

Le taux de mortalité par infection estime le taux de mortalité parmi toutes les personnes ayant été infectées : celles où la maladie provoque des symptômes visibles (cas) et celles qui ont une maladie non détectée (groupe asymptomatique et non testé). C’est le chiffre clé, car il résume le danger que constitue le virus et le nombre de décès à prévoir dans la population si l’épidémie se propage librement.

Mon calcul est basé sur des données publiques et officielles du Centre européen de prévention et de contrôle des maladies, de la Commission nationale de la santé de la République populaire de Chine, de l’Autorité française de santé publique (Santé Publique France), de l’Institut italien d’épidémiologie (Istituto Superiore di Sanità) et d’Eurostat.

Le taux de mortalité lié à l’infection par Covid-19 est de l’ordre de 1%.

La première question à laquelle il faut répondre est la suivante : Quel est le taux de mortalité par infection de Covid-19 ?

Une première constatation claire est que les taux bruts de mortalité diffèrent énormément d’un pays à l’autre (de 0,4 % en Allemagne – 149 décès pour 31 554 cas confirmés au 25 mars 2020, source OMS Rapport de situation – à 9.85 % en Italie – 6 820 décès pour 69 176 cas, même source – un rapport de 1 à 24, entre deux pays de niveau de développement comparable, en particulier si l’on considère le nord de l’Italie où la plupart des cas se produisent), ou même entre la ville chinoise de Wuhan (5,8 %) et d’autres endroits (0,7 %) – source Rapport de la mission conjointe OMS-Chine sur les maladies à coronavirus 2019.

Ce taux brut de mortalité est le rapport de deux chiffres : le nombre de décès dus au COVID-19 à une date donnée et le nombre de cas d’infection à la même date. Le nombre de décès repose sur des preuves solides et est bien documenté, car l’enregistrement de la cause du décès est obligatoire dans l’Union européenne et dans de nombreuses autres juridictions. Il peut donc être considéré comme fiable. Le nombre de cas d’infection peut être très fortement sous-estimé en raison de la sous-déclaration des cas bénins ou asymptomatiques, de l’indisponibilité des tests et des politiques nationales en matière de tests. Une étude publiée récemment sur les politiques sanitaires nationales de l’Union européenne concernant l’attribution des tests Covid-19 par la très reconnue Fondation Robert Schuman illustre cette hétérogénéité dans la détection des cas : en Autriche ou en Allemagne, les tests de dépistage sont effectués sur toute personne présentant des symptômes ou ayant été en contact avec une personne infectée (ce qui a de bonnes chances de détecter une grande partie des personnes infectées), alors qu’en Espagne, en Italie ou en France, les tests sont réservés aux personnes présentant des symptômes sévères (et manquent donc la majeure partie des personnes infectées, mais légèrement affectées). Le nombre déclaré de personnes infectées est donc très peu fiable, bien en deçà de la réalité. En conclusion, les chiffres les plus fiables concernant les taux de mortalité sont les plus bas, car ils comparent le nombre (fiable) de décès à un nombre de cas d’infection qui est le moins sous-estimé.

Le principal défaut du calcul du taux brut de mortalité est qu’il compare le nombre de décès d’un jour donné avec le nombre de personnes infectées le même jour – ce qui suppose de manière irréaliste qu’une personne infectée meurt le même jour, alors qu’en général quelques jours s’écoulent entre les deux. Cela pose problème lorsque ces chiffres augmentent aux taux quotidiens élevés actuellement observés, à savoir environ 25 % par jour. C’est pourquoi la méthode recommandée consiste à comparer le nombre de décès d’un jour avec le nombre de cas d’infection d’un certain nombre de jours précédents, correspondant au délai entre l’infection et le décès.

Le délai entre l’infection et la mort est la somme de deux durées : (1) la durée d’incubation, entre l’infection et les premiers symptômes, actuellement estimée à 5 jours par l’OMS, et (2) la durée entre les premiers symptômes et la mort (quand elle survient), actuellement estimée à 9 jours par l’Institut italien d’épidémiologie (Istituto Superiore di Sanità). Le délai entre l’infection et le décès peut donc être estimé à 14 jours au total.

J’ai effectué ce calcul sur la base des données collectées et mises à jour quotidiennement par le Centre européen de prévention et de contrôle des maladies sur les cas et les décès signalés par chaque pays. Pour la Chine, j’ai rassemblé les informations quotidiennes fournies par la Commission nationale de la santé de la République populaire de Chine pour la province de Hubei, la première et la plus touchée de toutes les provinces chinoises. J’ai ensuite soustrait les chiffres pour le Hubei des chiffres totaux pour l’ensemble de la Chine afin d’obtenir les chiffres pour toutes les provinces et territoires, à l’exception du Hubei. Il s’agit de territoires où un suivi très rigoureux, précis et détaillé de toutes les personnes infectées a été effectué, comme le décrit le rapport de la mission conjointe OMS-Chine sur la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19).

J’ai estimé le taux de mortalité par infection comme étant le rapport entre le nombre total de décès enregistrés sur un territoire à la date T et le nombre total de cas infectés à la date (T – 14 jours), afin de comparer le nombre de décès à la population de personnes infectées parmi lesquelles ces décès peuvent s’être développés. Les résultats sont détaillés dans le fichier de tableur téléchargeable ici et résumés dans ce tableau, dans lequel je n’ai placé que les pays ayant une politique fiable de suivi des infections.

Pays de la fraction de paysLigne dans le tableauTaux de mortalité par infection calculé
Autriche38015,0%
Chine, sauf Hubei14630,9%
Allemagne256210,0%
Corée du Sud58431,6%
Japon35458,0%

Selon le raisonnement précédent, les chiffres les plus fiables sont ceux où le nombre d’infections déclarées sous-estime le moins la réalité, c’est-à-dire les chiffres les plus bas : la Corée du Sud et la Chine, à l’exception du Hubei. Compte tenu des tensions géopolitiques existant entre la Chine et la Corée du Sud, l’hypothèse d’une coopération entre ces deux gouvernements pour tromper l’opinion publique est très peu probable. Sur cette base, le taux de mortalité par infection pour l’ensemble de la population est de l’ordre de 1 %, soit environ 10 fois plus que celui de la grippe saisonnière. Cette estimation est tout à fait conforme aux calculs effectués par Robert Verity et ses collègues du MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, Imperial College London, et publiés le 30 mars 2020 dans cet article de The Lancet, qui est la revue médicale de référence dans le monde entier, où un taux de mortalité par infection de 0.66% est estimé (avec des limites inférieure et supérieure d’incertitude de 0,39% et 1,33% respectivement), sur la base des données chinoises (44 672 cas), de celles du bateau de croisière “Diamond Princess” mis en quarantaine au large du Japon et des personnes rapatriées de Wuhan, en Chine.

Le taux de mortalité par infection varie énormément en fonction de l’âge et de l’état de santé chronique

Le système d’information sur les maladies infectieuses des CDC chinois a été excellent pour suivre tous les cas d’infection dans les provinces autres que le Hubei, mais il présente une limite majeure dans la mesure où il ne requiert pas de données sur l’état de santé des patients atteints de Covid-19 (ce que l’on appelle la “comorbidité”), ni sur l’âge des patients.

Réciproquement, le système de santé publique français a été très peu performant dans le suivi des infections (notamment en limitant l’utilisation des tests aux seules personnes présentant des symptômes sévères), mais a suivi l’état de comorbidité et l’âge des patients décédés des suites de Covid-19. Dans son rapport hebdomadaire du 9 avril 2020, il fournit la répartition de l’existence de comorbidités et de l’âge des personnes décédées sur les 3 975 décès pour lesquels l’information était disponible parmi les 10 328 décès enregistrés dans le pays entre le 1er mars et le 7 avril 2020. Les informations sur l’âge et l’existence (et la nature) de la comorbidité sont disponibles si l’institution qui enregistre le décès est équipée du logiciel et de l’équipement informatiques appropriés – ce qui est une variable indépendante de l’âge des patients ou de leur état de santé. Cet échantillon peut donc raisonnablement être considéré comme représentatif de lensemble de la population des personnes décédées en France du Covid-19 au cours de la période considérée.

Parmi ces 3 975 personnes décédées, 97 % avaient plus de 65 ans ou souffraient d’au moins une maladie chronique (principalement une maladie cardio-vasculaire, mais aussi le diabète, une maladie pulmonaire obstructive chronique, une affection rénale, des maladies neurologiques, une immunodéficience). Cela signifie que le taux de mortalité par infection diffère très fortement entre les personnes sans maladie chronique et celles qui en ont au moins une, et avec l’âge.

Le taux de mortalité par infection pour les personnes âgées de plus de 75 ans se situe entre 3 et 8%, ce qui est comparable au taux de mortalité naturelle par an – mais seulement 0,007% pour les personnes de moins de 45 ans et en bonne condition, soit 10 fois moins que le taux de mortalité naturelle

Sur la base de ces données, et en partant de l’hypothèse raisonnable que les personnes infectées constituent un échantillon aléatoire représentatif de l’ensemble de la population française, j’ai calculé les taux de mortalité par infection des sous-populations déterminées par leur groupe d’âge et leur état de comorbidité.

Un calcul simple, détaillé dans l’encadré ci-dessous, donne comme résultat que le taux de mortalité par infection de Covid-19 pour une sous-population est égal au taux de mortalité par infection pour l’ensemble de la population, multiplié par la fraction de toutes les personnes décédées appartenant à cette sous-population, divisé par la fraction de la population totale représentée par cette sous-population.

Eurostat fournit les tableaux suivants :

Le dernier tableau fournit, pour chaque maladie chronique, la fraction de personnes d’une tranche d’âge donnée qui déclarent en souffrir. Il ne fournit pas la fraction X de la population ayant au moins une des maladies chroniques augmentant la probabilité de mourir du Covid-19 (crise cardiaque ou conséquences chroniques d’une crise cardiaque, maladie coronarienne ou angine de poitrine, hypertension artérielle, problèmes rénaux, diabète), considérant (ce qui est malheureusement souvent le cas, notamment pour le diabète et l’hypertension artérielle chez les personnes en surpoids et obèses, dans une condition parfois décrite comme “syndrome métabolique”) qu’une personne donnée peut souffrir de plusieurs de ces conditions simultanément. La valeur la plus élevée possible pour X est basée sur l’hypothèse que les personnes ne souffrent que d’une seule maladie chronique, de sorte que les chiffres pour toutes les maladies s’additionnent. La valeur la plus basse possible est basée sur l’hypothèse que toutes les personnes atteintes d’au moins une de ces maladies ont la maladie chronique dont la prévalence est la plus élevée, à savoir l’hypertension artérielle, de sorte que les chiffres ne s’additionnent pas et sont égaux à la plus grande d’entre elles. J’ai effectué les calculs pour les valeurs maximale et minimale possibles pour X, sachant que la valeur réelle se situe entre les deux.

Encadré : calcul du taux de mortalité par infection d’une sous-population Soit : R le taux de mortalité par infection pour l’ensemble de la population D le nombre total de décès enregistrés à la date d’observation I le nombre total de personnes infectées au nombre de jours avant l’observation suffisant pour que le Covid-19 évolue de l’infection à la mort r le taux de mortalité par infection pour la sous-population considérée d le nombre de décès enregistrés à la date d’observation appartenant à la sous-population considérée x la fraction de la population totale appartenant à la sous-population
Nous avons les équations suivantes : R = D / I, par définition du taux de mortalité par infection R, qui est le rapport entre le nombre total de décès et le nombre total de personnes infectées r = d / (I.x), par définition du taux de mortalité par infection r dans la sous-population, qui est le rapport entre le nombre de décès de cette sous-population et le nombre de personnes infectées appartenant à cette sous-population, avec l’hypothèse raisonnable que ce nombre de personnes infectées appartenant à la sous-population est égal à I.x, c’est-à-dire que l’infection touche toutes les sous-populations considérées de manière égale (“taux d’attaque uniforme”).
Sur la base de ces équations, une résolution simple conduit à un résultat plutôt intuitif : r = R . (d/D) . (1/x) ce qui signifie que le taux de mortalité par infection pour une sous-population est égal au taux de mortalité par infection de la population totale, multiplié par le rapport entre le nombre de personnes décédées appartenant à cette sous-population et le nombre total de personnes décédées, et divisé par la fraction de la population totale appartenant à cette sous-population.

Numériquement, le calcul effectué dans le fichier tableur disponible ici donne les résultats suivants.


Taux de mortalité infectieuse calculés pour le Covid-19
Tranche d’âgeSans co-morbidité (min)Sans co-morbidité (MAX)Avec au moins une comorbidité (min)Avec au moins une comorbidité (MAX)Taux de mortalité actuel France (2016)
0-14 ans0,00%0,00%0,00%0,00%0,03 %
15-44 ans0,0066%0,0069%0,206%0,373%0,07 %
45-64 ans0,127%0,155%0,724%1,35%0,48 %
65-74 ans0,75%1,36%1,59%3,00%1,60 %
75 ans et plus2,82%6,87%4,06%8,20%7,63 %

Calculs effectués avec une valeur pour le taux de mortalité par infection de l’ensemble de la population R = 1%

Ces valeurs sont à nouveau parfaitement cohérentes avec les résultats publiés par Robert Verity et ses collègues (2020), dans leur tableau 1, où ils calculent le taux de mortalité par infection par groupe d’âge – mais pas par maladie chronique.

C’est ce que l’on peut voir sur ce tableau :

  • le taux de mortalité par infection à Covid-19 pour les personnes en âge d’étudier ou de travailler (c’est-à-dire 64 ans ou moins) et en bonne santé (n’ayant pas de maladie chronique) est de 3 à 10 fois inférieur au taux de mortalité existant pour les mêmes groupes d’âge. Cela signifie qu’elles peuvent être infectées par le virus à un niveau de risque extrêmement faible, qui devrait être tout à fait acceptable ;
  • le taux de mortalité par infection de Covid-19 chez les personnes retraitées (c’est-à-dire âgées de 65 ans ou plus) ou souffrant d’au moins une maladie chronique est supérieur au taux de mortalité existant dans les mêmes groupes d’âge, jusqu’à un facteur de 5. Cela implique que, si cette population était infectée, un nombre de décès dus au Covid-19 comparable ou supérieur au nombre habituel de décès pour ces groupes d’âge pendant toute une année se produirait, en partie en plus de ce nombre normal de décès, et concentré dans les quelques mois de l’épidémie – une situation à éviter, de toute évidence.

Compte tenu des coûts économiques, sociaux et humains immenses d’un confinement universel prolongé, je suis favorable à une stratégie de sortie rapide par “déconfinement différencié”.

La politique actuelle de confinement universel de la population vise à supprimer la propagation du virus causant le Covid-19, de sorte que le virus s’éteigne en laissant la majeure partie de la population non infectée – et donc vulnérable aux nouveaux cas d’infection provenant d’autres régions du monde. Comme mentionné ci-dessus, il conduit à une succession de périodes avec et sans confinement (ou de confinement relâché), avec 2/3 du temps en confinement strict, jusqu’à ce qu’un vaccin soit développé, fabriqué et distribué – ce qui est prévu pour durer 12 à 18 mois au mieux, et peut être retardé pour toute raison imprévisible (les travaux sur le vaccin contre le SIDA sont en cours depuis 35 ans sans résultat en production à l’échelle industrielle jusqu’à présent). Le coût économique, et donc social et humain (également en termes de décès), et la détérioration de notre démocratie qui en résulte, d’une telle politique de confinement en “stop and go” sont immenses.

Il est donc urgent de définir une stratégie de sortie decette terrible impasse. Pour cela, je soutiens, sur la base des estimations quantitatives faites ci-dessus, une stratégie de sortie par déconfinement graduel et différencié selon l’âge et l’état de santé , basée sur la circonstance extrêmement opportune que les taux de mortalité par infection du Covid-19 sont si massivement différents entre des sous-populations qui sont faciles à identifier ex ante et à vérifier.

Dans cette stratégie de sortie par déconfinement graduel et différencié selon l’âge et l’état de santé :

  1. seule la population vulnérable reste confinée chez elle. La population vulnérable peut être définie comme les personnes d’un âge dépassant un seuil à déterminer autour de 65 ans, par exemple celui de la retraite légale, ou les personnes souffrant d’au moins une des maladies chroniques augmentant le taux de mortalité de Covid-19. Ainsi, le nombre de personnes vulnérables infectées par le Covid-19 – et donc aussi celui des décès et des unités de soins intensifs utilisées – est réduit au minimum. Étant donné que cette population vulnérable est essentiellement composée de retraités, leur absence du système productif ne compromet pas son fonctionnement. Ce confinement dure jusqu’à ce que la population la moins vulnérable atteigne une “immunité collective”, c’est-à-dire lorsque 60 à 70 % de la population totale a été infectée et est ensuite immunisée ;
  2. le reste de la population (les jeunes – les enfants, les adolescents et les adultes jusqu’au seuil d’âge défini ci-dessus, par exemple ceux en âge de travailler – et en bonne santé) est rendue libre de travailler, d’apprendre et de jouer normalement, et d’être infecté par le Covid-19 avec un risque extrêmement faible (inférieur d’un facteur 3 à 10 à la mortalité naturelle, elle-même très faible, de ces classes d’âge), de façon graduée, en commençant immédiatement par la population de 0 à 44 ans en bonne santé, puis en étendant cette mesure progressivement jusqu’à l’âge de 64 ans, par exemple par tranche de 5 ans tous les mois, au rythme approprié pour maintenir un flux jugé acceptable de nouveaux cas graves à traiter par les services d’urgence des hôpitaux.
    Ayant été infectée, cette population devient immunisée contre les nouvelles poussées du virus et protège les personnes vulnérables, de sorte que les confinements différenciés ultérieurs (qui devraient encore être envisagés) ne sont très probablement pas nécessaires. Cette population constitue la majeure partie de la population active et peut donc faire fonctionner le système de production presque à plein rendement.

Cette stratégie sortie par déconfinement graduel et différencié selon l’âge et l’état de santé que je soutiens :

  • peut être mise en œuvre immédiatement, car elle se fonde sur des informations qui existent déjà et qui peuvent être facilement contrôlées, à savoir l’âge et l’atteinte par des maladies chroniques ;
  • ajoute une sur-mortalité qui reste faible (pour la France, environ 1 000 personnes entre 0 et 44 ans en bonne santé, puis environ 18 000 personnes de 45 à 64 ans en bonne santé, à comparer aux 80 000 de ces classes d’âge mourant par an, et aux 560 000 décès annuels, toutes causes et âges confondus), une seule fois ;
  • évite la saturation des services d’urgence des hôpitaux ;
  • remet le système productif rapidement en route et évite des dégâts économiques, sociaux et donc humains considérables : la durée de confinement strict et universel est limitée à 1 mois, celui qui vient de s’écouler, avec une capacité de reconstitution assez rapide d’un système productif en apnée à ce stade, alors que les alternatives prévoient des durées au mieux de 12 à 18 mois d’arrêt de l’économie, durée sur laquelle aucun acteur n’est capable de survivre sur ses réserves ;
  • constitue une immunité collective et donc évite la répétition des périodes de confinement strict jusqu’à une disponibilité de vaccin à ce jour hypothétique (on attend toujours le vaccin contre le Sida 35 ans après…)
  • protège efficacement les groupes vulnérables de la population ;
  • peut être ressentie comme discriminatoire à l’égard de certaines catégories de la population.

La stratégie de sortie de “déconfinement graduel et différencié selon l’âge et l’état de santé” est supérieure à toutes les alternatives actuellement envisagées

Les stratégies actuellement prévues pour la sortie du confinement universel, en plus de celle du “déconfinement graduel différencié selon l’âge et l’état de santé” que je soutiens, sont les suivantes :

  • un dépistage universel de l’ensemble de la population, en vertu duquel seuls les non infectés et ceux qui ont été infectés et sont donc immunisés sont libérés du confinement, suivi d’un suivi permanent decette population pour remonter de toute personne nouvellement infectée à tous ses contacts pendant la période d’incubation, afin de tester à nouveau et de mettre en quarantaine les personnes infectées ;
  • un déconfinement universel par relâchement progressif des contraintes de distanciation sociale (ré-ouverture progressive des commerces, ré-autorisation des rassemblements, etc.) ;
  • un déconfinement universel par région,en commençant par celles où le nombre de cas et de décès a commencé à diminuer.

Ces trois stratégies présentent des inconvénients très importants :

  • le dépistage universel suppose que toute la population soit testée simultanément, dans la même heure ou moins, avec un résultat immédiat du test et une application immédiate des conséquences (confinement ou libération) de son résultat. Si l’une de ces conditions n’est pas remplie, il n’existe alors aucun moyen d’empêcher qu’une personne ayant été testée à la date T soit infectée ultérieurement par une personne dont le test est prévu à T + plusieurs jours. Aucune de ces conditions n’est remplie : (1) le nombre de tests disponibles est bien inférieur à celui de l’ensemble de la population : même l’Allemagne, qui occupe la première place, ne produit que 160 000 tests par semaine, ce qui signifie qu’il lui faudrait encore 500 semaines (plus de 9 ans !) pour tester l’ensemble de sa population d’environ 80 millions de personnes ; (2) les résultats des tests sont au mieux disponibles après 2,5 heures (même source) et (3) l’application de la loi nécessiterait une force de police disproportionnée (qui devrait elle-même être soumise aux mêmes tests et faire face à ses propres problèmes de discipline interne) ;
  • si le test universel devait être effectué progressivement, en fonction de la disponibilité des tests (et non pas un seul jour), et même dans l’hypothèse très improbable où la population testée serait en mesure de rester strictement séparée de la population non testée, ce test progressif entraînerait des conflits politiques et sociaux massifs autour de l’ordre des personnes testées. Si le test est la clé pour reprendre son travail ou son activité économique, avec la perspective de devoir attendre des mois (voire des années) avant d’être testé en cas de malchance, alors cet ordre de test crée en soi d’énormes inégalités sociales et économiques – et donc des conflits ;
  • le suivi universel et permanent de toute la population au nom de la lutte contre les maladies est une violation massive des libertés civiles fondamentales et des droits de l’homme, ce qui est problématique en soi et peut également conduire à des troubles politiques ou à la désobéissance civile, ou aux deux ;
  • le relâchement des contraintes de distanciation sociale fait l’erreur de considérer le ralentissement de la propagation de l’épidémie comme un acquis, et oublie le caractère très instable, avec un effet de seuil très fort, de la fonction exponentielle : si le taux de reproduction des infections est strictement inférieur à 1 (exponentielle à coefficient négatif), leur nombre diminue rapidement, s’il est strictement supérieur (exponentielle à coefficient positif), il explose. Il est à peu près impossible de se stabiliser à une valeur strictement égale à 1. Le relâchement des contraintes ne peut donc être que très temporaire, avec une reprise du confinement strict dès le redémarrage, inévitable, de la propagation de l’épidémie ;
  • le fait de décomposer le déconfinement par région suppose que les régions peuvent rester séparées de manière étanche – alors que la circulation actuelle des personnes pour le travail ou les loisirs ne tient pas compte des frontières administratives. En outre, cela n’empêche pas la résurgence de l’infection dans les régions “libérées”, et ne fait donc que rendre le cycle confinement – déconfinement plus complexe – mais en aucun cas plus efficace ;
  • Dans ces trois stratégies, on ne tient pas compte de la vulnérabilité spécifique des personnes âgées et des personnes souffrant de maladies chroniques (dont elles sont souvent peu responsables).

Je résumerais la comparaison entre les stratégies de sortie du confinement universel dans le tableau suivant.

Stratégie de sortieAvantagesInconvénients
Déconfinement graduel et différencié selon l’âge et l’état de santéDémarrage immédiat Dommages économiques, sociaux et humains limités Absence de saturation des services d’urgence Protection de la population vulnérable Renforcement de l’immunité collective, avec une seule période de confinement Différenciation selon des critères clairs et visiblesSentiment potentiel de discrimination de la part de la population vulnérable et confinée Des décès supplémentaires parmi les jeunes et les personnes en bonne santé, de 3 à 10 fois inférieurs au taux de mortalité naturel, ne se produisant qu’une seule fois
Test universel + suiviConnaissance médicale exacte de la situation d’infection de chaque personne Absence de saturation des services d’urgenceUniquement possible lorsque les tests sont disponibles pour l’ensemble de la population
Des dégâts économiques, sociaux et humains considérables
Basé sur des hypothèses irréalistes concernant la disponibilité des tests et l’applicabilité des décisions
Pas de renforcement de l’immunité collective : périodes de confinement répétées jusqu’à la vaccination
Des décès supplémentaires parmi l’ensemble de la population à chaque vague épidémique, avec des taux de mortalité élevés dans la population vulnérable Aucune protection de la population vulnérable
Violation massive des droits de l’homme
Relâchement des contraintesMise en œuvre rapide et facile
Reprise temporaire de l’activité économique
Succession rapide de relâchements et de resserrement des contraintes
Dégâts économiques, sociaux et humains considérables
Probable saturation des services d’urgence des hôpitaux à chaque reprise de l’épidémie
Pas de renforcement de l’immunité collective : périodes de confinement répétées jusqu’à la vaccination
Des décès supplémentaires parmi l’ensemble de la population à chaque vague épidémique, avec des taux de mortalité élevés dans la population vulnérable
Aucune protection de la population vulnérable
Déconfinement au niveau régionalAdaptation à la situation locale de la diffusion de la maladie Absence de saturation des services d’urgenceUniquement possible lorsque le nombre de cas a considérablement diminué
Des dégâts économiques, sociaux et humains considérables
Pas de renforcement de l’immunité collective : périodes de confinement répétées jusqu’à la vaccination
Des décès supplémentaires parmi l’ensemble de la population à chaque vague épidémique, avec des taux de mortalité élevés dans la population vulnérable
Aucune protection de la population vulnérable
Basé sur des hypothèses irréalistes concernant la circulation des personnes à travers les frontières administratives
Complexité accrue de la gestion du confinement

Je conclus de ce tableau que la stratégie de sortie de “déconfinement graduel et différencié par l’âge et l’état de santé” est supérieure à toutes les autres stratégies actuellement envisagées pour sortir du confinement universel.

Conclusion

J’encourage vivement les gouvernements, dans l’Union européenne et au-delà, à envisager de sortir du confinement universel actuel par cette stratégie de “déconfinement graduel et différencié selon l’âge et l’état de santé”.

Je souhaite également que les gouvernements fassent preuve de la même capacité à agir avec rapidité, audace, détermination et sens des priorités entre les intérêts économiques et la survie de nos sociétés humaines, lorsqu’ils prennent des mesures sur le climat et la biodiversité pour le bien des jeunes et des générations futures, comme ils l’ont fait récemment sur Covid-19 pour sauver la seule génération de ceux qui sont actuellement en fin de vie.

Debt towards humans, or towards natural / social phenomena? Classical accounting gives the wrong answer

I identify two very different types of debt:

  • towards human creditors, or
  • towards natural or social phenomena.

Debt towards human creditors is the most visible form of debt. It is recorded in public or private accounts, and is the purpose of active monitoring, in order to ensure that the debtor keeps a sustainable capacity to pay the creditor back. The rights of creditors are defended by national and international law.

However, debt towards humans is not as hard as what could appear prima facie.

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Feeding the reptile or promoting the human in us: why political communication is not morally neutral, and how to improve it (2/2)

(Figure: Media Respect Cube, displaying the level of respect of the receiver, per technical feature of the communication medium. The higher the score, the higher the respect. Author: Sergio Arbarviro, under licence Creative Commons)

(Follows the previous post)

Regarding now the technical medium, I would have the following considerations:

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Feeding the reptile or promoting the human in us: why political communication is not morally neutral, and how to improve it (1/2)

Social medium Facebook and “big data” firm Cambridge Analytica have broken the news in March 2018 when their methods of political manipulation in the electoral campaign of Donald Trump in 2016 were made public. Why is it that the revelations on the Facebook – Cambridge Analytica affair appear morally so unacceptable?

I would like here to suggest a method, based on the well-established layer-based model of the human brain, to trace a moral distinction between tools used in political communication.

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Costa-Rica as a role model for humanity

The ultimate goal of public policy in the 21st century may be expressed in very simple terms: ensure good living conditions to the population – while respecting the 9 environmental planetary boundaries that set limits to our production and consumption (climate change; rate of biodiversity loss; interference with the nitrogen and phosphorus cycles; stratospheric ozone depletion; ocean acidification; global freshwater use; change in land use; chemical pollution; and atmospheric aerosol loading). Is this goal achievable? The answer is yes, because it has already been achieved by one country: Costa-Rica. The good news is: this achievement is the outcome of deliberate policies, not of mere chance.

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