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.

Author: Sergio Arbarviro

My competences are originally those of an engineer – but I have been making incursions, for quite some time now, into several other fields, such as economics, politics, psychology, social sciences and history. I am the initator of the CosmoPolitical Cooperative, a cooperative for social, economic and political transformation, supporting the transition to a just, sustainable and happy society.