Les experts de l’UCLouvain vous répondent: « La question de la surmortalité est complexe à étudier »

Catherine Legrand, biostatisticienne, et Michel Denuit, actuaire soulignent que « l’exercice produira inévitablement des résultats variables en fonction des hypothèses retenues ».

Question d’un lecteur: En temps normal, il y a à peu près 300 personnes qui décèdent chaque jour en Belgique. Les experts pourraient-ils nous dire quelle est l’évolution des décès non dus au Coronavirus au cours des deux derniers mois en Belgique, comparée à la même période de l’année dernière par exemple? Cela permettrait de voir si les décès attribués au Coronavirus sont surestimés/exagérés ou pas. Et si une bonne partie des morts attribués au Coronavirus seraient de toute façon morts sans le Coronavirus.

Réponse des professeurs Catherine Legrand, biostatisticienne, et Michel Denuit, actuaire, présidente et directeur de recherche de l’Institut de statistique, biostatistique et sciences actuarielles de l’UCLouvain (ISBA/LIDAM).

Statbel publie effectivement sur son site (statbel.fgov.be) les nombres journaliers de décès en Belgique, tous âges confondus. Les chiffres les plus récents remontent à 2018 et oscillent entre 250 et 450 pour les mois de mars et avril (chiffres plus récents sur epistat.wiv-isp.be/momo). Il est tentant de les comparer au nombre de décès dus au covid-19 communiqué chaque jour par les autorités mais le problème est plus compliqué qu’il n’en a l’air.

Comme l’indique le lecteur, il s’agit de déterminer quand seraient décédés les victimes attribuées au virus en l’absence d’épidémie, afin d’en évaluer l’impact réel. La question est d’autant plus ardue que les personnes les plus à risque sont aussi les plus fragiles (personnes âgées, immunodéprimées, …). Attribuer au virus le décès d’une personne qui serait morte à brève échéance d’une autre cause et dont le virus n’a fait que hâter la disparition reviendrait à surestimer l’impact de la maladie.

Cette analyse a été menée pour l’épidémie de grippe espagnole qui a sévi de 1918 à 1920*. La mortalité des trois années de pandémie a ainsi été comparée à la moyenne des trois années précédentes (1915-1917, en tenant compte de l’impact des conflits) et des trois suivantes (1921-1923, afin de tenir compte des décès qui n’auraient été que hâtés par le virus).

Une telle approche permet de comptabiliser les décès indirects (par exemple, les personnes qui sont décédées d’une crise cardiaque car elles n’ont pas osé se présenter à temps à l’hôpital) et de tenir compte d’éventuels effets bénéfiques de cette épidémie sur certaines causes de mortalité (par exemple, une diminution du nombre de décès dus aux accidents de la route). Un paramètre crucial est la fenêtre de temps considérée. Au plus elle est étroite, au plus il est facile d’attribuer tous les décès excédentaires au virus mais au moins on lisse pour les décès «  anticipés« . Cependant, avec une fenêtre plus large, il faudra pour attribuer la mortalité excédentaire au virus s’assurer que d’autres événements néfastes (comme une vague de chaleur cet été) avec un possible effet d’interaction (population âgée affaiblie par l’épidémie) ne se seront pas produits. On constate donc la complexité de l’exercice qui produira inévitablement des résultats variables en fonction des hypothèses retenues.

Réaliser une telle analyse par classe d’âge pourrait apporter des réponses plus précises. De plus, en disposant de données détaillées, on pourrait par exemple comparer l’âge au décès des victimes du covid-19 avec l’âge au décès de personnes décédées d’autres cause en ajustant pour toute une série de caractéristiques (genre, âge, état de santé, milieu socio-économique, profession, …).

En outre, il serait également intéressant de distinguer (1) la mortalité excédentaire que nous allons observer en présence des mesures prise par les autorités pour endiguer l’épidémie et l’engorgement de nos hôpitaux, et (2) la mortalité excédentaire qui aurait été observée sans ces mesures (ou qui aurait pu résulter de mesures alternatives). Cette deuxième comparaison est évidemment plus compliquée car elle repose sur une modélisation du nombre de décès qui aurait été observé en considérant plusieurs hypothèses de travail et leur impact. De telles « simulations » aident à la prise de décision concernant le type de mesure de (dé-)confinement à prendre, par exemple, et sont certainement utilisées par les groupes d’experts conseillant les autorités.

*Voyez par exemple Murray et al. (2006), « Estimation of potential global pandemic influenza mortality on the basis of vital registry data from the 1918-20 pandemic: A quantitative analysis », The Lancet, 368(9554), 2211-2218.

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