Comparing different ML models

Data and COVID-19: Comparing Excess Mortality Data

Introduction

Cette publication analyse les données sur la surmortalité pour 23 pays en 2020, l’année de début de la COVID-19. La surmortalité est un terme utilisé en épidémiologie et en santé publique qui fait référence au nombre de décès de toutes causes pendant une crise, au-delà de ce que nous nous attendions à voir dans des conditions ‘normales’.

L’Organisation mondiale de la Santé (OMS) a publié les données de 2020 sur la mortalité pour 23 pays du monde entier. Parmi ces pays, l’Équateur et l’Australie ont connu des résultats très contrastés. L’Équateur, en 2020, a enregistré plus de 50 % de surmortalité par rapport à 2019. En revanche, la mortalité en Australie a diminué de 5 % en 2020 par rapport à 2019. Parmi ces 23 pays, Maurice à elle seule n’a pas connu de surmortalité en 2020.

Le tableau de bord des données est accessible au public à : https://alecrsf.shinyapps.io/ExcessMortality2020/

Dans ce tableau de bord, il est possible de consulter plus de graphiques sur les données fournies et voir notre analyse plus approfondie, comme ceux ci-dessous pour l’Équateur et l’Australie.

Données de qualité

Les données de l’OMS proviennent pour la plupart directement de l’enregistrement national de l’état civil. Nous nous concentrons sur 23 pays qui ont déjà un taux de mortalité d’ici 2020, puis sur le nombre brut de décès. La cause des décès, surtout pendant la COVID-19, n’est pas toujours fiable et les données ne sont pas toujours comparables entre les pays. Pour de nombreuses raisons, les gouvernements sous la pression de la COVID-19 ont signalé la mortalité liée à la COVID-19 de différentes façons. Les données ne sont pas comparables au fil du temps et des pays, comme nous l’avons vu dans notre blogue précédent.

Les données sur la COVID-19 sont principalement produites et diffusées directement par les gouvernements, et non par les bureaux nationaux de la statistique, comme l’indiquent Andreas V Georgiou 2020 et Di Gennaro 2020.

Il y a beaucoup de données sur la mortalité, des projections et d’autres prévisions. Cependant, à l’heure actuelle, les données de l’OMS sont les plus fiables et concluantes. Pour l’instant, d’autres sources de données sont des données partielles ou fondées sur des prévisions.

Mortalité 2020 et dashboard

La plupart des pays ont enregistré un excès de mortalité. Notre tableau de bord vise à mettre en évidence ces tendances mondiales jusqu’en 2020. L’importance de cet outil de visualisation est d’aider les lecteurs à explorer rapidement et à apprendre de ces données, en particulier la comparaison entre 2019 et 2020 pour ces 23 pays. De plus, il permet de comparer, au moyen de cartes et de graphiques linéaires, les séries chronologiques de la mortalité (nombre de décès et taux de mortalité) pour chaque pays jusqu’en 2019, qui était jusque-là sans effet de la COVID-19.

À l’exception de l’Australie (-4 %) et de l’île Maurice (-1 %), les seules données en Afrique, les autres pays ont enregistré une surmortalité positive en 2020 par rapport à 2019. En Europe en 2020, la plupart des pays ont enregistré une augmentation des décès d’environ 10% à 20% (Espagne +18%, Pays-Bas +11%, Autriche +10%, Lituanie +14%, Slovénie +17%, Tchéquie +15, Serbie +15%, Bosnie-Herzégovine +14). Les pays d’Europe du Nord ont enregistré une surmortalité plus faible : Allemagne +5%, Lettonie +4%, Estonie +3%, Islande +1%. La Macédoine du Nord a enregistré un important excédent de mortalité en 2020, soit +26 %.

Dans les Amériques, l’OMS a publié les données de mortalité pour 5 pays. L’Équateur (+57%) et le Mexique (+47%) ont enregistré une forte augmentation des décès en 2020. Ailleurs, le Guatemala (+12%), les États-Unis (+18%) et le Costa Rica (+7%) ont enregistré une hausse significative.

En Asie, nous avons 3 pays avec des données de mortalité de 2020 avec des augmentations hétérogènes : Kazakhstan (+21%), Géorgie (+8%) et Singapour (+3%).

Nous pouvons diviser les 23 pays en trois groupes :

  1. Premier groupe : les pays dont la mortalité a légèrement ou négativement dépassé en 2020, soit moins de 10 %.

  2. Deuxième groupe : les pays où la mortalité est supérieure entre 10 % et 20 %.

  3. Troisième groupe : les pays dont la mortalité est supérieure à 20 %.

Les 4 pays du troisième groupe, avec un excès de mortalité de plus de 20% (Equateur 57%, Mexique 47%, Macédoine du Nord 26% et Kazakhstan 21%), sont marqués en rouge dans la figure ci-dessous. Le deuxième groupe, celui marqué en bleu, est composé des 9 pays qui ont enregistré une augmentation entre 10% et 20%, qui sont : États-Unis, Espagne, Slovénie, Serbie, Tchéquie, Lituanie, Bosnie-Herzégovine, Guatemala et Pays-Bas. Enfin, le groupe vert, encore une fois de 9 pays (Autriche, Géorgie, Costa Rica, Allemagne, Lettonie, Estonie, Singapour, Islande, Maurice et Australie) qui ont connu une mortalité normale ou décroissante pour 2020.

Conclusions politiques

Une analyse plus poussée, avec plus de variables qui traitent de l’hétérogénéité entre les pays, est nécessaire pour examiner plus en profondeur les politiques relatives à la COVID-19. Évidemment, chaque pays est un cas isolé qu’il faut bien comprendre. Selon les taux de mortalité en 2020-2021, nous pouvons indiquer où la politique était appropriée et où il aurait fallu adopter une approche différente. Nous pouvons commencer à mettre l’accent sur les politiques de restriction propres à la COVID-19 mises en œuvre et le résultat devrait être communiqué à tous les pays.

La surmortalité peut-elle justifier les politiques de restriction mises en œuvre dans les différents pays ? Quelle politique de restriction a réussi ? Pouvons-nous appliquer différentes politiques de restriction dans différents pays?

À propos des auteurs

Dr. Luca Di Gennaro Splendore est un consultant statistique, analyste de données et expert en données électorales et humanitaires. Alessio Crisafulli Carpani est titulaire d’une maîtrise en sciences statistiques, Master européen en sciences statistiques (EMOS), de l’université de Bologne.


Data & Policy, a peer-reviewed open access journal exploring the interface of data science and governance. Read on for five ways to contribute to Data & Policy.

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