Utilisez des données du monde réel, et non des prédictions, pour informer les ouvertures d’écoles

TLes États-Unis ont dépassé 31 millions d’infections à Covid-19 (un point de données désordonné) et approchent 570 000 décès à Covid-19 (un point de données plus robuste). Pourtant, malgré l’abondance de données sur la pandémie, les meilleures informations disponibles ne sont généralement pas celles qui guident les décideurs.

Certaines politiques sont d’une cruauté insensée, comme empêcher les membres de la famille de rendre visite à des êtres chers mourant de Covid-19. D’autres accentuent les disparités en matière de revenus, de santé et d’éducation.

Après neuf mois d’observation des fermetures et des réouvertures d’écoles, nous avons identifié deux facteurs qui semblent inciter les décideurs à adopter des politiques de réouverture des écoles moins rationnelles et moins efficaces: le recours excessif à des modèles «prédictifs» alarmants qui ne sont pas réellement prédictifs, et les rapports des médias basé sur des données mal analysées puis manipulées pour s’adapter à des récits négatifs préconçus.

publicité

Nous proposons trois solutions simples pour traiter ces facteurs.

N’utilisez pas de scénarios apocalyptiques basés sur des modèles défectueux à des fins de planification

Les modèles qui se sont par la suite révélés inexacts ont déformé les politiques de Covid-19 depuis le début de la pandémie. De tels modèles ont été cités à maintes reprises par les administrateurs scolaires, les législateurs et les gouverneurs comme raisons pour lesquelles les écoles devraient fermer ou rester fermées.

publicité

En janvier 2021, par exemple, un modélisateur biostatisticien agissant en tant que consultant dans un grand district scolaire de l’Oregon a fait une présentation à une réunion du conseil d’école publique très fréquentée. Son modèle prévoyait un important pic local d’hospitalisations au Covid-19 en février et mars, sur la base d’hypothèses sur les variantes et l’atténuation de la fatigue. Ce modèle a montré que les cas hospitaliers dans l’Oregon ont presque doublé entre janvier et mars.

Dans une vidéo de la réunion, on peut voir des membres du conseil scolaire poser des questions effrayantes sur ce sombre scénario. Un membre du conseil commente: «Je crains que nous n’ayons à la fois la fatigue et la variante.»

Pourtant, entre janvier et mars, les hospitalisations dans la région ont en fait baissé de 66%.

Ce district scolaire a maintenu un apprentissage entièrement à distance jusqu’en avril, malgré certains des taux de Covid-19 les plus bas du pays. Les élèves des collèges et lycées du district sont maintenant de retour pour quelques heures d’enseignement en personne par semaine, et les élèves du primaire ne sont de retour que 2,5 heures quatre jours par semaine.

Il faudra des années, voire des décennies, pour mesurer et comprendre pleinement les méfaits des fermetures d’écoles prolongées sur les enfants. Mais les données préliminaires de la région de la baie de Californie, où les écoles publiques n’étaient pas et ne sont toujours pas entièrement ouvertes, montrent une augmentation des visites aux urgences pour les enfants en crise de santé mentale et une augmentation de la suicidalité et des troubles de l’alimentation. À l’échelle nationale, les données sur les pertes d’apprentissage massives, la prise de poids, la maltraitance non signalée des enfants et les enfants absents de leurs districts scolaires sont extrêmement préoccupantes.

Bien que les influences sur les fermetures d’écoles soient multifactorielles, il est raisonnable de conclure, en se basant sur le nombre de fois où ce modèle a été cité par les responsables de district et les membres des conseils scolaires, que des prédictions incorrectes créent une hésitation sans fondement chez les décideurs. Il existe de nombreux exemples de modèles Covid-19 extrêmement inexacts, certains résumés dans un rapport de mars 2021 dans The Lancet Microbe.

Effectuer des analyses simples des données accessibles au public pour éclairer la politique

Des modèles inexacts convergeant avec les récits médiatiques créent le deuxième facteur faussant les politiques de réouverture des écoles de Covid-19: les idées connexes selon lesquelles les variantes du SRAS-CoV-2 rendent les enfants plus malades que les souches précédentes, que les cas et les hospitalisations augmentent plus chez les enfants que chez les enfants. les personnes âgées, et que ces phénomènes entraînent de nouvelles flambées à travers les âges.

Une grande partie de la désinformation autour des variantes est glanée dans les rapports des médias populaires, même si une grande partie provient d’experts de Covid-19. Les nouvelles locales et les petits médias manquent généralement de services de données internes, mais les grands médias n’ont aucune excuse pour ne pas avoir fouillé dans les données accessibles au public des Centers for Disease Control and Prevention et des bases de données des États pour décompresser ces récits pour voir s’ils le sont. exact. Sinon, ces récits doivent être corrigés.

Alerte spoiler: ils ne sont souvent pas précis ou corrigés.

Nous avons fait ce que nous proposons que les grands médias devraient faire: enquêter sur les récits proposés par les voix de Covid-19 avec de grandes plates-formes pour voir s’ils étaient soutenus par des données.

Nous avons utilisé des données accessibles au public recueillies par le CDC du Michigan et du Minnesota, deux États dans l’actualité en mars et avril en raison de l’augmentation de leurs cas, pour examiner les allégations selon lesquelles les enfants devenaient plus malades en raison de variantes et que les cas et les hospitalisations augmentaient davantage chez les enfants. que dans les autres âges.

Le Michigan et le Minnesota, qui ont tous deux une prévalence élevée de la variante B.1.1.7, ont connu de fortes augmentations de cas entre mars et début avril, mais n’ont montré aucune augmentation des maladies graves (représentées par des hospitalisations) chez les enfants de ces États (Figure 1 ). Cette découverte est cohérente avec deux articles récents dans Lancet Infectious Diseases et Lancet Public Health ne montrant aucune preuve d’une virulence accrue de la variante B.1.1.7 au Royaume-Uni.

Nos analyses indiquent que les cas de Covid-19 n’augmentent pas plus rapidement chez les enfants d’âge scolaire du pays que dans tout autre groupe d’âge. Bien que les enfants de la maternelle à la 12e année constituent le groupe d’âge le moins vacciné, ils ont connu la plus faible augmentation des cas, à l’exception des 18 à 24 ans.

Plus important encore, les données infirment l’affirmation selon laquelle les hospitalisations étaient dirigées par des patients plus jeunes. Lorsque nous avons examiné les données des CDC pour les cas pour 100 000 personnes, les hospitalisations chez les personnes âgées de 5 à 17 ans ont à peine bougé et étaient encore assez faibles, et les hospitalisations chez les 18 à 49 ans ont très légèrement augmenté (figure 2). Le changement le plus important était exactement ce à quoi on aurait dû s’attendre étant donné que les personnes âgées ont été vaccinées en premier: l’augmentation des hospitalisations était faible et surtout chez les plus de 50 ans qui n’étaient pas encore largement vaccinés.

Les graphiques des cas du Michigan et du Minnesota (figure 3) montrent une histoire similaire, le Michigan connaissant davantage une poussée. En commençant par le creux de la mi-février et se terminant le 8 avril, les enfants d’âge scolaire du Michigan ont connu les plus faibles augmentations dans les cas de tous les groupes d’âge, à l’exception des groupes vaccinés plus âgés.

Malgré plus de cas au Michigan, les hospitalisations dans le groupe des 5 à 17 ans n’étaient pas du tout en hausse, à l’exception d’un petit problème au cours de la semaine du 20 mars. Le Michigan a commencé à exiger des tests asymptomatiques début mars pour la participation sportive, ce qui peut expliquer le nombre plus élevé des cas identifiés. Il est peu probable qu’une plus petite proportion d’enfants atteints de Covid-19 dans le Michigan aient soudainement été hospitalisés, ce qui confirme l’idée que la poussée du Michigan ne serait probablement pas due aux enfants.

L’hypothèse selon laquelle les jeunes transmettent le Covid-19 aux adultes en tant que porteurs asymptomatiques, mais ne tombent pas eux-mêmes malades, est infirmée par des études montrant que les jeunes asymptomatiques ne transmettent pas facilement l’infection aux membres de la famille.

Trois solutions simples

Nous suggérons trois changements pour créer des politiques scolaires Covid-19 plus rationnelles à l’avenir.

Premièrement, les décideurs scolaires devraient cesser de s’appuyer sur des modèles «prédictifs» qui sont trop souvent erronés et créent des précautions inutiles et néfastes à l’égard de la réouverture de l’école. Au lieu de cela, les modélisateurs et les médias devraient s’appuyer sur des données du monde réel accessibles au public provenant du CDC et des bases de données étatiques vérifiées. L’utilisation d’intrants basés sur des hypothèses liées à des comportements humains non quantifiables, tels que la peur et la fatigue, plutôt que des données quantifiables basées sur les taux d’hospitalisation locaux, les événements de transmission à l’école et les taux de vaccination a conduit à des politiques scolaires basées sur les émotions plutôt que sur les données.

Deuxièmement, une grande partie de la désinformation provient d’experts qui adaptent les données à des récits préconçus plutôt que l’inverse. Bien que cela soit difficile à arrêter, les grands médias dotés de bureaux de données pourraient et devraient enquêter sur ces récits avant de les répéter et de les amplifier. Ils doivent également s’assurer qu’ils utilisent les meilleures pratiques en matière de données, telles que la comparaison des nombres de cas et d’hospitalisation corrigés de la répartition de la population. Il faut éviter de choisir des plages de dates pour que les données correspondent à un récit.

Comme nous l’avons démontré en suivant ces simples recommandations, il n’y a pas eu d’augmentation des hospitalisations chez les écoliers, et les cas chez les jeunes du Michigan et du Minnesota se sont produits dans la même proportion, ou un peu moins souvent, que dans les autres groupes d’âge.

Troisièmement, les décideurs scolaires devraient cesser d’utiliser les taux de cas comme baromètre des fluctuations de Covid-19 et se concentrer exclusivement sur les hospitalisations et les décès. Les directives du ministère de l’Éducation de l’Oregon, par exemple, suggèrent actuellement que les écoles des petits comtés reviennent à tout apprentissage à distance lorsque les cas dépassent 90 pour 100 000 habitants, quelle que soit la démographie des cas. Le nombre de cas, cependant, est une statistique très variable car il dépend de facteurs tels que les taux de dépistage ou la présence de symptômes. La maladie et la mort sont des résultats plus importants et plus fiables que les taux de cas. Au fur et à mesure que les personnes les moins saines et les plus âgées se font vacciner, les taux de cas et les hospitalisations deviendront encore plus découplés. Cela se produit déjà. Bien qu’environ la moitié des États américains enregistrent une augmentation des cas, les décès n’augmentent pas fortement dans presque tous les États, mais augmentent légèrement, se maintiennent ou diminuent.

Un trio de chercheurs a récemment suggéré une métrique basée sur la population de 5 hospitalisations pour 100000 personnes comme seuil pour supprimer toutes les restrictions scolaires telles que le port de masques faciaux et la distance physique. Les CDC et les services de santé de l’État devraient développer une série de mesures fiables pour guider la levée des restrictions sur les écoles et les sports pour les jeunes.

Ces changements aideront les décideurs à créer des politiques meilleures et plus efficaces pour guider la réouverture des écoles. Nous devons cela beaucoup aux enfants, dont la vie a été gravement bouleversée au cours de cette pandémie qui dure depuis un an.

Leslie Bienen est vétérinaire, rédactrice scientifique et professeure de santé publique à la OHSU-Portland State School of Public Health. Eric Happel est directeur de la stratégie mondiale, des capacités et de l’excellence des magasins Nike. Monica Gandhi est médecin spécialiste des maladies infectieuses, professeur de médecine et chef de division associé de la division VIH, maladies infectieuses et médecine mondiale à l’UCSF / San Francisco General Hospital.