Une analyse des bases de données de l'OMS, du Centre européen de contrôle et de prévention des maladies et du Centre chinois de contrôle et de prévention des maladies a montré «de nombreuses incohérences» dans les données relatives au covid-19.

La nouvelle publiée dimanche par Público a fait état «d'erreurs et de divergences» entre les plates-formes de l'Organisation mondiale de la santé, le Centre européen de contrôle et de prévention des maladies et le Centre chinois de contrôle et de prévention des maladies, qui regroupent les données infections par le nouveau coronavirus de plusieurs pays, avec, par exemple, la saisie de nombres négatifs dans les registres, ou des dates qui ne correspondent pas.

A Lusa, le chercheur Jorge Bravo, qui avec Afshin Ashofteh a réalisé l'article publié dans le magazine de l'Association internationale des statistiques officielles, Statistical Journal, a expliqué qu '«il y avait beaucoup d'inexactitudes, beaucoup d'incohérences entre les trois grandes bases de données».

«Certains pays, par exemple, ont signalé des décès négatifs, ce qui est impossible», a-t-il ajouté, ajoutant que dans l'échantillon qu'il a étudié, «ce qui était déjà significatif, il y avait, dans certains cas, des inexactitudes importantes».

L'étude s'est déroulée «depuis le début de la pandémie, jusqu'à la mi-avril», mais les experts ont l'intention de «donner suite à l'étude initiale», en reproduisant ce qui a été fait «avec plus de mois d'observation et avec plus de pays».

«Mais ce que nous avons constaté, c'est que les erreurs n'ont pas diminué avec l'élargissement de la pandémie, au contraire. Avec plus de pays faisant rapport à l'OMS et à ces agences, les erreurs se sont multipliées. Il pouvait y avoir moins de préparation dans la phase initiale et avec le temps, ils se préparaient et s'adaptaient aux besoins, mais ce que nous avons constaté, c'est que plus les pays signalaient, plus nous rencontrions de problèmes », a déclaré le professeur de l'Universidade Nova de Lisboa.

Jorge Bravo a souligné que, «fondamentalement, les modèles épidémiologiques qui sont utilisés pour prendre diverses mesures, telles que le confinement, après déflation, comme la réouverture des magasins, des écoles, diverses mesures qui continuent d'être prises par les gouvernements et les mécanismes de santé (…) Sont estimés sur la base de données incorrectes ».

«Ces procédures de chargement de bases de données, de compilation des informations localement puis de tout agrégation et de reporting à l'international, sont des processus qui impliquent le facteur humain», a souligné l'expert comme l'une des raisons de la survenue de ces erreurs.

Un autre problème est que «tous les pays ne communiquaient pas leurs données par voie numérique, avec un fichier qui pouvait être agrégé et avoir une série continue».

«Il y a eu des pays qui ont rapporté, comme la DGS (Direction générale de la santé), uniquement les rapports, en pdf (…). Il y a plus de pays qui font cette procédure et, lors de sa transposition dans une base de données agrégée, elle est très sensible aux erreurs, d'introduction, de typage, etc. », a-t-il dit.

La solution passe par un système de validation, qui "peut se faire à l'aide de personnes spécialisées ou intégrant les nouveaux mécanismes, en utilisant l'intelligence artificielle ou des algorithmes de calcul, qui croisent les données".

«Souvent, le facteur humain est important pour enquêter, comme appeler le pays à l'alerte. Il s'agit d'un processus normal, mené par des organismes chargés de la compilation des informations statistiques. Il n'est pas certain que des erreurs d'information aussi grossières se soient produites ici et continuent de le faire », a conclu le chercheur.

Malgré cela, Jorge Bravo estime que les institutions «apprennent de ce qui se passe» et «sont plus que jamais conscientes de l'importance que l'information officielle soit transparente, opportune et crédible».

ILYD // MLS