ÉTUDIANTS - Jusqu’ici, seule la vente à emporter était possible dans les “restos U”. Les étudiants vont pouvoir à nouveau “manger sur place” dans les restaurants universitaires “dans les jours à venir”, a annoncé ce vendredi 5 février la ministre de l’Enseignement supérieur Frédérique Vidal interrogée sur la chaîne YouTube HugoDécrypte.

Les restos U rouvrent progressivement depuis une semaine avec le retour partiel des étudiants dans les facs .

Il y a deux semaines, le chef de l’État avait annoncé que l’ensemble des étudiants pourraient avoir accès à deux repas par jour pour le prix d’un euro dans ces restaurants, ce pour mieux faire face aux conséquences de la crise du Covid-19 . Jusqu’ici, le repas à un euro n’était proposé qu’aux élèves boursiers, une fois par jour.

“Parmi les choses très demandées, il y avait la possibilité de se restaurer sur place donc c’est chose faite, l’arbitrage a été pris, j’ai préparé avec les établissements un protocole qui a été validé”, a lancé Frédérique Vidal, interrogée sur la chaîne YouTube HugoDécrypte.

Réductions dans les transports en commun

Selon la ministre, “le décret va être pris dans les prochains jours et on va pouvoir remanger dans les espaces Crous, avec des règles sanitaires très strictes, mais on ne sera pas obligé de partir avec son sachet et d’aller manger dehors ou à quatre dans une voiture”.

La ministre a également annoncé que les restaurants universitaires pourraient rester ouvert plus tard, “au delà de 18H00”, pour permettre aux étudiants de récupérer leur repas à un euro en fin de journée. “Ce sont des protocoles sanitaires qui sont actés, ça date de ce matin”, a-t-elle poursuivi.

Par ailleurs, Frédérique Vidal a expliqué réfléchir à la mise en place, avec les régions, d’une réduction, voire d’un accès gratuit des transports en commun, pour que les étudiants retournent en cours.

“On est sur une gratuité ou sur un euro symbolique”, a souligné la ministre, rappelant que c’était “compliqué pour les étudiants”. Mais pour l’heure, aucune modalité n’a été précisée.

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SCIENCE - Alors qu’un confinement semblait imminent, Jean Castex a pris tout le monde par surprise vendredi 29 janvier en annonçant quelques légères restrictions supplémentaires face à l’épidémie de Covid-19 .

“Nous pouvons encore nous donner une chance d’éviter le confinement”, a assuré le Premier ministre, tout en reconnaissant que “la question d’un confinement se pose légitimement compte tenu de ces données”, en raison d’un “fort risque d’accélération” de l’épidémie de coronavirus.

Près d’une semaine après, où en est-on justement? L’évolution des différents indicateurs continue sur sa lancée, celle d’une stagnation, comme on peut le voir ci-dessous avec les courbes et cartes réalisées par Le HuffPost . Mais il faut bien comprendre que cet état peut changer très vite, notamment du fait d’une épée de Damoclès au-dessus de nos têtes: la dominance à venir du variant anglais .

Les courbes globales de l’épidémie en France

Plusieurs indicateurs sont suivis par le gouvernement, les chercheurs et les autorités sanitaires pour suivre l’évolution du coronavirus en France. Les courbes ci-dessous, mises à jour en temps réel grâce aux chiffres de la Direction générale de la santé, permettent d’y voir plus clair.

Voici une description des principaux indicateurs suivis:

• Taux d’incidence : c’est le nombre de cas détectés pour 100.000 habitants. Il est très utile, car il donne un état des lieux de l’épidémie en quasi-temps réel (quelques jours de décalage pour l’apparition des symptômes, voire avant leur apparition pour les cas contacts). Mais il est dépendant des capacités de dépistage.
• Taux de positivité : c’est le nombre de tests positifs par rapport aux tests totaux effectués. Il permet de “contrôler” le taux d’incidence. S’il y a beaucoup de cas dans un territoire (taux d’incidence), mais que cela est uniquement dû à un dépistage très développé, le taux de positivité sera faible. À l’inverse, s’il augmente, cela veut dire qu’une part plus importante des gens testés sont positifs, mais surtout que les personnes contaminées qui ne sont pas testées, qui passent entre les mailles du filet, sont potentiellement plus nombreuses.
• Taux d’occupation des lits de réanimation par des patients Covid-19 : C’est un chiffre scruté, car il permet de savoir si les hôpitaux sont capables de gérer l’afflux de patients. Il est très utile, car il y a peu de risque de biais: il ne dépend pas du dépistage et les occupations de lits sont bien remontées aux autorités. Son désavantage: il y a un délai important entre la contamination et le passage en réanimation, d’environ deux à trois semaines.
• Décès à l’hôpital : Comme les réanimations, c’est un indicateur plutôt fiable, mais avec un délai important.

On remarque sur ces divers graphiques qu’un pic a été atteint en novembre, et ce pour tous les indicateurs. L’effet combiné des diverses mesures prises (confinement, couvre-feu, etc), mais aussi des changements de comportements des Français ont permis ensuite de l’enrayer.

Pour autant, on voit également que la baisse s’est transformée en stagnation, voire en début de hausse. Les fêtes de fin d’année ont perturbé le dépistage, ce qui se ressent dans les courbes d’incidence et de positivité. Elles ont ensuite repris leur progression... jusqu’à ces derniers jours, où un nouveau plateau semble se former.

Effet couvre-feu ?

Une stagnation due au couvre-feu à 18 heures généralisé? Il faut bien se garder de juger trop rapidement la situation, de nombreux paramètres ont un impact sur l’épidémie. Le gouvernement a d’ailleurs reconnu, peu avant de renoncer à un confinement préventif, que l’efficacité du couvre-feu était relative et pas suffisante.

Mi-janvier, le gouvernement avait affiché un léger optimisme en voyant l’évolution de l’épidémie dans les 15 départements qui avait basculé en couvre-feu avancé le 2 janvier. Le taux d’incidence augmentait moins vite dans ces territoires qu’ailleurs. Le 19 janvier, Olivier Véran affirmait même qu’un “effet couvre-feu” se faisait sentir, avec, pour ces 15 départements, une baisse de “16% à peu près sur une semaine” de l’incidence.

Le début de la baisse pour ces départements a débuté le 9 janvier, 7 jours après la mise en place du couvre-feu à 18 heures. Logique, dans un sens: le délai moyen d’incubation est de 5 jours et le délai moyen entre le début des symptômes et la réalisation d’un test PCR est de deux jours. On pourrait donc se dire que pour voir le début d’une baisse du taux d’incidence lié au couvre-feu national à 18h, décrété le 16 janvier, il faudrait attendre les chiffres 7 jours plus tard. Ce sont ces données qui vont justement être mises en ligne dans les heures et jours à venir.

Mais les courbes ci-dessous montrent que le coronavirus est bien plus compliqué que ça. Ce graphique montre l’évolution du taux d’incidence moyen pour les trois catégories de départements: ceux sous couvre-feu avancé depuis le 2 janvier (15 départements), le 10 janvier (8 départements) ou le 16 janvier (le reste de la France métropolitaine).

On voit ici que, logiquement, les territoires touchés par la mesure plus tôt sont ceux avec l’incidence la plus élevée. On voit aussi que les deux courbes bleues et jaunes ont commencé à baisser aux alentours de mi-janvier, mais qu’elles ont ensuite remonté, pour finalement sembler se stabiliser récemment.

Le graphique ci-dessous permet de mieux se rendre compte de la situation. C’est la même chose, sauf que c’est l’évolution en pourcentage sur une semaine du taux d’incidence qui est mesurée.

Si les départements sous couvre-feu avancé sont effectivement passés en négatif à la mi-janvier, la tendance s’est rapidement inversé... pour finalement revenir à une légère diminution de l’incidence depuis la fin du mois.

On remarque surtout que s’il existe des variations entre ces trois groupes de départements, ils suivent tout de même une tendance globalement similaire. Or, si le couvre-feu étendu était réellement une arme très efficace, on devrait voir une différence marquée en fonction de sa date de mise en application.

Une fois ces précautions prises, il peut être intéressant d’observer l’évolution de l’épidémie à un niveau plus local.

Carte du taux d’incidence et de positivité par département

Ces deux indicateurs sont intéressants pour suivre l’épidémie. Surtout le taux d’incidence. Logique: il permet, si le dépistage est massif, rapide et bien effectué, de voir l’impact de mesures de restrictions sur l’évolution de l’épidémie presque en temps réel. Car théoriquement, on se fait tester soit après quelques jours de symptômes, et même avant si l’on est cas contact. Sur la carte ci-dessous, on peut ainsi voir l’évolution de ce taux d’incidence sur les trois dernières semaines.

Mais seul, ce baromètre peut être trompeur. Le taux de positivité permet de limiter les biais. C’est pour cela que nous avons également mis au point une carte de France basée sur le taux d’incidence et de positivité. Chaque département est coloré en fonction de l’évolution de ces indicateurs. La première carte (bouton “tendances”) permet de voir l’évolution dans le temps du taux d’incidence et de positivité. En clair, de savoir si la situation s’améliore ou se détériore dans chaque département.

Comme ces taux dépendent des remontées du dépistage, nous avons choisi de mettre en avant uniquement les baisses et hausses des deux taux pendant plus d’une semaine.

La seconde carte (bouton “indice global”) montre l’état d’un département par rapport aux seuils de vigilance et d’alerte mis au point par le gouvernement lors du déconfinement en mai dernier. Par rapport à la seconde vague, une grande partie des départements ne sont plus au-delà des deux seuils d’alerte. Mais on voit que la situation reste compliquée dans une majorité de départements.

Pour des raisons techniques, les territoires ultramarins ne sont pas visibles, mais sont accessibles dans le moteur de recherche en haut à gauche.

Courbes du taux d’incidence et de positivité par département

Si la carte ci-dessus est pratique pour voir en un coup d’oeil la situation actuelle et la tendance globale par département, il peut être également utile de regarder plus en détail l’évolution dans un département précis. C’est justement ce type d’évolution qui est scrutée par les autorités pour prendre des mesures locales, comme l’avancée du couvre-feu à 18h.

Nous avons donc mis au point un graphique permettant de comparer l’évolution du taux d’incidence et de positivité dans le temps, par départements. Ici aussi, il faut se garder de conclusions hâtives: une hausse ou une baisse doit se confirmer pendant plusieurs jours et, surtout, se voir répercuter sur les autres indicateurs.

L’évolution dans 22 grandes villes de l’incidence

Toujours sur l’incidence, un indicateur rapide mais pas assez fiable, les grandes villes sont scrutées de près, notamment les 22 métropoles représentées ci-dessous, où, du fait de la densité de la population, le risque de transmission du coronavirus est important.

Voici, ci-dessous, l’évolution de ce taux dans les 22 grandes villes françaises depuis le 26 septembre (limite des données disponibles). Plus la case est rouge, plus l’incidence est élevée et donc plus il y a de cas positifs de Covid-19.

Il est également possible sur ce graphique de surveiller l’évolution du taux d’incidence chez les personnes âgées de plus de 65 ans, autre indicateur particulièrement surveillé par le gouvernement et le Conseil scientifique. À raison: on sait que l’âge est le principal facteur de risque avec le coronavirus.

Pour aller plus loin ou regarder plus en détail l’évolution d’une des 22 métropoles françaises suivies par Santé publique France, vous pouvez utiliser le graphique ci-dessous en tapant le nom d’une grande ville.

Carte des réanimations par département

L’un des indicateurs les plus stables est le nombre de personnes qui entrent en réanimation. C’est également celui que suit avec attention le gouvernement, car le taux d’occupation de ces lits est primordial: il faut éviter une saturation qui, en plus des morts provoqués par le Covid-19, engendrerait des conséquences en cascade sur le reste du système de santé.

La carte ci-dessous résume la tendance en termes de nombre de lits en réanimation occupés par des patients Covid-19, sur les 7 et 14 derniers jours.

Courbes des réanimations et hospitalisations par départements

Le principal inconvénient de cet indicateur, c’est qu’il y a un gros décalage temporel. “Pour les cas sévères, on a estimé qu’il se passe environ deux semaines entre l’infection et l’admission en réanimation. Donc l’impact d’une mesure contraignante ne sera visible que 14 jours après”, explique au HuffPost Samuel Alizon, directeur de Recherche au CNRS, spécialiste de la modélisation des maladies infectieuses.

Afin de pouvoir suivre cette évolution justement, voici un graphique permettant de voir le nombre de personnes hospitalisées ou en réanimation pour cause de coronavirus, dans chaque département.

On voit ici que ces courbes suivent généralement celle du taux d’incidence avec deux à trois semaines de décalage, notamment dans les départements les plus touchés.

Le risque du variant anglais

En résumé, la situation semble certes relativement stable ces derniers jours en termes de dépistage, mais la tendance ne s’est pas encore confirmée sur les indicateurs provenant du système hospitalier.

Surtout, il faut bien comprendre que l’épidémie de coronavirus est aujourd’hui différente de celle que nous avons connue. Depuis la fin de l’année 2020, un variant découvert au Royaume-Uni et comportant plusieurs mutations importantes s’impose peu à peu en France. Le problème, c’est qu’il est plus contagieux, de 40% à 70% en fonction des estimations. En clair, à mesure égale, si l’épidémie stagne avec les souches de coronavirus classique, elle augmentera avec le variant anglais.

Et celui-ci n’attend pas d’être dominant pour poser problème. Plus il progresse, plus il entraîne avec lui l’épidémie vers une hausse exponentielle si rien n’est fait. Au Royaume-Uni, quand le variant représentait 30% des séquences , l’épidémie repartait déjà fortement à la hausse. Plus que jamais, la situation sanitaire peut déraper rapidement alors même que tout semble sous contrôle.

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