Des chercheurs de l'Organisation mondiale de la santé
expliquent les erreurs dans les estimations de mortalité très
médiatisées pour l'Allemagne et la Suède.
Des scientifiques travaillant avec l'Organisation mondiale de la santé (OMS) ont corrigé certaines erreurs surprenantes dans ses estimations du nombre de décès causés par la pandémie , après une vague de questions sur le rapport original de l'OMS, publié début mai.
Dans une révision d'un document technique sur leurs méthodes, les chercheurs ont réduit de 37 % l'estimation des décès liés à la pandémie en Allemagne, ramenant son taux de mortalité excédentaire en dessous de ceux du Royaume-Uni et de l'Espagne 1 . Ils ont également relevé leur estimation pour la Suède de 19 % (voir « Estimations corrigées des taux de mortalité pandémiques »).
Sources : OMS/ Réf.1
L'étude de l'OMS publiée le 5 mai avait estimé les taux de mortalité excessifs - c'est-à-dire l'augmentation de la mortalité au-dessus des niveaux attendus - pour 194 pays. L'organisation a rapporté qu'entre 13,3 millions et 16,6 millions de personnes étaient décédées dans le monde de janvier 2020 à décembre 2021 à cause de la pandémie, soit plus de 2,5 fois le nombre de décès dus au COVID-19 signalés. L' estimation était plus prudente que d'autres analyses des décès en excès (voir «Le véritable bilan de COVID»).
Sources : Notre monde en données/ The Economist /IHME/OMS
Mais certains observateurs se sont vite inquiétés des chiffres pour certains pays, notamment l'Allemagne. On pensait qu'il avait mieux fait face au COVID-19 que de nombreux autres pays d'Europe, mais l'OMS a estimé que son taux de mortalité excessif était plus élevé que beaucoup de ses voisins.
"Presque tout de suite, nous avons réalisé qu'il y avait un problème", déclare Jon Wakefield, statisticien à l'Université de Washington à Seattle qui dirige le projet de l'OMS sur les décès mondiaux COVID-19 et a publiquement tweeté le document révisé le 18 mai. Il dit que l'équipe est maintenant en train de réexaminer toutes ses estimations.
15 millions de personnes sont mortes dans la pandémie, selon l'OMS
Le projet de l'OMS est un modèle vivant, qui, selon les chercheurs, serait toujours mis à jour au fur et à mesure que les démographes obtiendraient plus d'informations. L'organisation n'a pas encore changé les chiffres sur le site Web de son projet (voir go.nature.com/3azupk5 ). Des mises à jour systématiques officielles des estimations de la surmortalité – y compris pour l'Allemagne et la Suède – suivront "lors de la prochaine itération prévue plus tard cette année", déclare Somnath Chatterji, conseiller principal à la Division des données, de l'analyse et de la livraison pour l'impact de l'OMS à Genève, Suisse.
Les erreurs sont importantes car l'étude de l'OMS a rapidement attiré l'attention des médias du monde entier en tant qu'estimation officielle du nombre réel de vies perdues à la suite de la pandémie. Le projet est également politiquement sensible : certains critiques ont utilisé la première série d'estimations incorrectes pour contester la politique pandémique de l'Allemagne. Et le gouvernement indien conteste l'estimation de l'OMS de 3,3 à 6,5 millions de décès dans le pays, ce qui est environ 10 fois plus élevé que le nombre officiel de morts du COVID-19 en Inde. (D'autres chercheurs affirment que l'estimation de l'OMS est plus fiable que celle du gouvernement indien ; le chiffre de l'OMS est également conforme à plusieurs autres études.)
Dans une interview avec Nature , Wakefield a expliqué les problèmes que son équipe a trouvés dans leur travail. « Nous voulons diffuser cela parce que c'est mal. Nous devons le corriger », dit-il.
La grande image
Pour déterminer le nombre de personnes décédées à cause de la pandémie , les chercheurs modélisent tous les décès au cours de la période et soustraient une ligne de base des décès attendus (ceux qui se seraient produits en l'absence de pandémie). Ce qui reste, ce sont les décès au-dessus de la norme : une mesure plus fiable de la mortalité liée à la pandémie que ne le fournissent les chiffres officiels, car de nombreux pays ont sous-déclaré ou manqué des décès par COVID.
Ce type de projet ne peut donner que des approximations grossières, car il nécessite une modélisation complexe et une révision régulière à mesure que de nouvelles données arrivent. Par exemple, seuls 100 des pays du monde ont jusqu'à présent communiqué des données nationales sur les décès chaque mois pendant au moins une partie de la période pandémique. , précise l'OMS. Pourtant, les chiffres de l'OMS ont montré que certains pays, comme l'Inde, la Russie et l'Égypte, avaient massivement sous-estimé leurs décès dus au COVID-19 : les décès excédentaires de ces pays en 2020-2021 étaient bien plus élevés que leurs péages officiels du COVID-19. Les estimations ont également montré les pays qui avaient beaucoup plus de décès que les niveaux normaux – dont plusieurs en Amérique du Sud. Le Pérou se démarque, avec une flambée des décès qui a presque doublé sa mortalité habituelle pendant ces deux années.
Ce qui a surpris les critiques, cependant, ce sont certains des résultats pour les pays riches qui communiquent des données sur les décès en temps opportun, comme l'Allemagne et la Suède. Le problème semblait être lié à la manière dont les décès attendus avaient été modélisés. Quelques heures après la publication des résultats de l'OMS, des commentateurs sur Twitter ont souligné que la prévision de l'organisation sur la mortalité attendue en Allemagne en 2020-2021 était étonnamment faible, ce qui faisait grimper les chiffres de la surmortalité.
Là où l'OMS s'est trompée
Les chercheurs modélisent la mortalité attendue en extrapolant les tendances historiques. Par exemple, le World Mortality Dataset (WMD), un projet largement cité, utilise une extrapolation linéaire à partir des décès de 2015 à 2019 pour tenir compte des tendances sous-jacentes de la mortalité. Un chercheur sur ce projet, l'économiste Ariel Karlinsky de l'Université hébraïque de Jérusalem en Israël, faisait également partie de l'équipe technique de Wakefield. Cependant, le groupe de l'OMS a utilisé une fonction mathématique appelée spline à plaque mince pour estimer les décès attendus pour 2020-2021. Malheureusement, ont noté les commentateurs sur Twitter , cette fonction semblait trop sensible à une légère baisse des décès en Allemagne en 2019 ; il prévoyait également une baisse des décès en 2020 et 2021 (voir «Le puzzle allemand»).
Sources : Ensemble de données sur la mortalité dans le monde/OMS/J. Wakefield
"L'extrapolation d'une spline est une mauvaise pratique connue", déclare Jonas Schöley, démographe à l'Institut Max Planck pour la recherche démographique à Rostock, en Allemagne. Nature a parlé à d'autres démographes, qui sont d'accord.
Schöley a été invité à consulter le document technique de l'OMS en avril, et dit qu'il a alors averti Wakefield que les extrapolations splines peuvent conduire à des "prédictions de tendance erratiques". Mais à cette époque, les données et les estimations avaient été gravées dans le marbre par l'équipe de l'OMS ; Schöley était consulté pour vérifier un autre aspect du travail.
Après les critiques, Wakefield et l'équipe de l'OMS ont revu leur méthode d'extrapolation. Mais ils ont ensuite découvert un deuxième problème, qui s'est avéré être une préoccupation plus importante : leurs données sur les décès réels en Allemagne ne correspondaient pas aux données brutes des bureaux de statistiques allemands, également rassemblées dans des projets tels que le WMD. Cette inadéquation a affecté non seulement les décès signalés en 2020 et 2021, mais également les données historiques de 2015-2019. Cela avait joué un rôle majeur dans leur faible extrapolation des décès attendus.
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Le décalage s'est produit parce que les scientifiques de l'OMS avaient ajusté – ou « mis à l'échelle » – les données brutes de mortalité. L'OMS le fait souvent pour les données qu'elle reçoit des pays, dit Wakefield. Cela peut être pour une bonne raison : l'organisation essaie de s'adapter à la sous-déclaration, aux incohérences avec d'autres flux de données ou aux erreurs d'"exhaustivité" - lorsque les données de mortalité des derniers mois devraient augmenter à mesure que davantage de résultats arrivent, par exemple. Mais il était moins évident que ce processus devrait s'appliquer à l'Allemagne, un pays avec des rapports détaillés sur la mortalité. « Nous devons examiner la façon dont l'ajustement pour la sous-déclaration est effectué », déclare Wakefield.
L'équipe de Wakefield est revenue aux données brutes et a utilisé une extrapolation linéaire en 2020 et 2021 (voir "Décès révisés en Allemagne"). Ironiquement, l'extrapolation spline sur les données brutes donne des résultats similaires, ajoute Wakefield. L'effet global réduit les estimations des décès excédentaires en Allemagne en 2020-2021 de 195 000 à 122 000 (avec une fourchette comprise entre 101 000 et 143 000). Son taux de mortalité excédentaire tombe à 72,7 pour 100 000 personnes par an, contre 116 par an dans le précédent rapport de l'OMS.
Sources : Ensemble de données sur la mortalité dans le monde/OMS/J. Wakefield
Les chercheurs ont également corrigé les chiffres de l'OMS pour la Suède, suite à des critiques similaires. Un groupe qui a pesé était le COVID-19 Actuaries Response Group – un forum d'actuaires principalement basés au Royaume-Uni qui ont régulièrement examiné l'impact de la pandémie sur la mortalité. Le 16 mai, le groupe a publié un blog notant que les chiffres de décès en Suède dans le rapport de l'OMS ne correspondaient pas à ceux de Statistics Sweden ( go.nature.com/3nctx5s ). En fait, les chiffres de l'OMS semblaient différer des sources officielles de notification pour de nombreux pays européens.
Il s'est avéré qu'il s'agissait des deux mêmes problèmes : la technique spline et la mise à l'échelle. Encore une fois, l'équipe de Wakefield a révisé son approche pour utiliser l'extrapolation linéaire sur les données brutes (voir "Décès révisés de la Suède"). Dans ce cas, le taux de surmortalité annuel de la Suède est passé de 55,8 à 66,1 pour 100 000. Schöley attribue à Wakefield la résolution rapide du problème. "Un modèle sur la façon de gérer un examen public honnête par les pairs", a tweeté Schöley .
Sources : Ensemble de données sur la mortalité dans le monde/OMS/J. Wakefield
D'autres pays européens pourraient également être affectés par la mise à l'échelle des chiffres de décès par l'OMS – la Norvège est un autre pays sur lequel les critiques ont soulevé des questions. Wakefield dit que son équipe va maintenant revoir les procédures de mise à l'échelle de l'OMS, ainsi que la façon dont elle extrapole à partir des données historiques. « Je ne pense pas que cela fasse une grande différence pour la plupart des pays », dit-il.
Les révisions rapprochent beaucoup plus les chiffres de l'OMS pour l'Allemagne de ceux d'un autre modèle, produit par The Economist . Mais un troisième modèle, de l'Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) de Seattle, Washington, publié dans The Lancet , est désormais une valeur aberrante 2 . Il estime à plus de 200 000 décès supplémentaires pour l'Allemagne. « La méthode Economist est la plus transparente et la plus défendable », écrit l'équipe de Wakefield dans son article technique.
Interrogé pour commenter, Haidong Wang, démographe et spécialiste de la santé des populations à l'IHME, a seulement répondu que les différences dans les estimations globales peuvent provenir de la façon dont les modèles traitent les données de mortalité, y compris la façon dont les chiffres sont ajustés pour les problèmes de sous-enregistrement et d'exhaustivité, et comment les modèles estiment la mortalité attendue.
Comment comparer les pays
Dès que les résultats de l'OMS sont sortis, les chercheurs, politiciens, journalistes et autres les ont utilisés pour comparer les pays. Certains y voyaient un moyen d'évaluer les réponses politiques des nations à la pandémie.
Une subtilité à cela est que les taux de mortalité excessifs ne sont pas la seule mesure utile. Un autre est la proportion de décès au-dessus de la norme dans un pays, qui peut donner des résultats légèrement différents. Par exemple, les décès en Allemagne lors de la pandémie étaient supérieurs de 6,5 % à la normale, tandis qu'en Suède, ils étaient supérieurs de 7,5 % (même si le taux de mortalité excédentaire par habitant en Allemagne est supérieur à celui de la Suède ; voir "Décès supérieurs à la normale"). Ces chiffres s'accompagnent d'une plage d'incertitude - ou «intervalles crédibles», comme les appellent les chercheurs. Pourtant, même lorsque les intervalles crédibles de deux pays se chevauchent, le pays avec l'estimation centrale la plus élevée a une plus grande probabilité d'avoir vraiment un taux de mortalité excédentaire plus élevé, dit Wakefield.
Sources : J. Wakefield/OMS
Les démographes expérimentent d'autres façons de montrer ces fourchettes (voir « Visualiser l'incertitude »). Ce graphique, qui fait état des taux de mortalité excessifs, y compris les chiffres allemands et suédois révisés, a été généré par Victoria Knutson, doctorante à l'Université de Washington qui a co-écrit le document technique révisé sur les méthodes d'étude de l'OMS.
Sources : J. Wakefield/V. Knutson
Un problème plus important avec les comparaisons est que, bien que les chiffres du taux de mortalité montrent à quel point les nations ont été touchées par la pandémie les unes par rapport aux autres, cela reflète en partie les différences démographiques entre elles. Si l'on veut estimer le succès relatif de la stratégie d'atténuation de la pandémie d'un pays, dit Schöley, il est crucial d'utiliser des chiffres ajustés en fonction de la démographie particulière de ce pays, car le risque de mortalité lié au COVID-19 est plus élevé pour les personnes âgées et pour les hommes. Wakefield dit que cet ajustement donnerait une image plus nuancée, mais que l'OMS n'a pas publié les taux mondiaux de surmortalité ajustés selon l'âge, car des estimations fiables de la mortalité par âge ne sont pas disponibles dans de nombreux endroits.
Certaines organisations communiquent des données provisoires en utilisant des taux de mortalité normalisés selon l'âge. Par exemple, l'Office for National Statistics du Royaume-Uni le fait dans ses comparaisons de la mortalité toutes causes confondues à travers l'Europe , bien qu'il n'ait pas encore inclus de données jusqu'à la fin de 2021.
D'autres chercheurs, dont Schöley, ont adopté une approche connexe, rapportant dans des prépublications 3 , 4 comment l'espérance de vie moyenne - qui est calculée à l'aide de taux de mortalité par âge - a changé au cours de la pandémie dans plus de 20 pays. Sur la base de ces calculs, par exemple, le Royaume-Uni a fait moins bien que l'Espagne et l'Italie en termes d'espérance de vie perdue au cours des deux dernières années, même si les trois pays ont des nombres de surmortalité globalement similaires. L'Espagne, l'Italie et l'Allemagne ont des valeurs à peu près égales pour l'espérance de vie, et la Suède et d'autres pays scandinaves avaient récupéré à la fin de 2021 les pertes moyennes d'espérance de vie causées par la pandémie (voir "Pertes d'espérance de vie").
Source : Réf. 3
Les chiffres montrent également que les États-Unis ont obtenu de moins bons résultats que de nombreux pays relativement riches – ayant perdu plus de deux ans d'espérance de vie moyenne par rapport à 2019.
Les calculs d'espérance de vie, cependant, ont tendance à accorder plus de poids aux décès prématurés chez les jeunes - car plus d'années de vie sont perdues dans de tels cas. Les États-Unis ont également connu un excès notable de décès dans les groupes d'âge plus jeunes, selon les démographes.
Réfléchissant aux corrections, Wakefield admet que les erreurs étaient malheureuses. "Écoutez, nous nous sommes trompés", dit-il. "Et je n'ai pas de problème avec ça, pour être honnête. Parce que c'est de la science, non ? Si quelqu'un vous critique, corrigeons-le. Cela ne veut pas dire que tout va mal. Ce que je pense que cela signifie en fait, c'est que nous avons une approche très transparente et que nous sommes prêts à prendre note des critiques motivées.
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"J'espère que les gens se rendent compte qu'il n'est pas possible d'avoir tous les pays correctement du premier coup, et je pense vraiment que nos estimations sont plus fiables que celles de l'IHME et de The Economist ", ajoute-t-il.
Les plus grandes incertitudes dans les études sur les décès excessifs, dit-il, ne concernent pas les pays européens riches en données, mais les pays qui ne publient pas de données opportunes sur la mortalité toutes causes confondues. Pour ces pays, les démographes doivent utiliser des modèles informatiques pour estimer ce qu'était probablement la mortalité, sur la base d'autres pays présentant des caractéristiques similaires, et sur toute enquête qui donne une indication des décès régionaux.
Cette procédure difficile est ce sur quoi l'équipe de l'OMS a passé le plus clair de son temps, dit Wakefield. Ce sont ces résultats qui sont les plus susceptibles de changer dans les mises à jour ultérieures si des données supplémentaires sur la mortalité peuvent être recueillies, en utilisant des mesures telles que des enquêtes ainsi que des statistiques officielles. "Si nous pouvions obtenir des données pour de nombreux pays d'Afrique, ce serait un grand changement", dit-il.
Nature 606 , 242-244 (2022)
doi : https://doi.org/10.1038/d41586-022-01526-0
Références
Knutson, V., Aleshin-Guendel, S. Karlinsky, A., Msemburi, W. & Wakefield, J. Préimpression sur https://arxiv.org/abs/2205.09081 (2022).
Collaborateurs de la surmortalité COVID-19. Lancette 399 , 1513-1536 (2022).
Schöley, J. et al. Préimpression sur medRxiv https://doi.org/10.1101/2022.02.23.22271380 (2022).
Masters, RK, Aron, LY & Woolf, SH Préimpression sur medRxiv https://doi.org/10.1101/2022.04.05.22273393 (2022).
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