Mortality Baselines and Excess Mortality Events in Belgian and Greek Cities Using Singular Spectrum Analysis
Cette étude utilise l'analyse de spectre singulier avec une sélection automatisée des composantes et une interpolation des valeurs aberrantes pour établir des bases de référence de mortalité reproductibles pour six villes belges et grecques, révélant que si les périodes pandémiques ont rendu compte de la majorité des décès excédentaires, un nombre significatif d'événements est resté inexpliqué par les extrêmes de température ou les épidémies connues.
Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA d'un preprint qui n'a pas été évalué par des pairs. Ce n'est pas un avis médical. Ne prenez pas de décisions de santé basées sur ce contenu. Lire la clause de non-responsabilité complète
Pour comprendre comment une société se porte, les responsables de la santé publique examinent souvent le nombre de décès chaque semaine. Il ne s'agit pas seulement de compter les morts ; il s'agit de repérer la différence entre ce qui est normal et ce qui est dangereux. Chaque année, les taux de mortalité augmentent et diminuent avec les saisons, atteignant un sommet en hiver lorsque la grippe circule et que le froid mord, et chutant en été. Ce rythme prévisible est appelé une ligne de base. Lorsque le nombre de décès grimpe soudainement bien au-delà de cette ligne attendue, cela signale un événement de mortalité excédentaire. Ces pics peuvent être causés par un nouveau virus, une vague de chaleur intense, ou une combinaison des deux. Le défi pour les scientifiques est de tracer cette ligne du « normal » avec précision. Si la ligne est tracée trop bas, un hiver de routine pourrait ressembler à une crise. Si elle est tracée trop haut, un véritable désastre pourrait passer inaperçu. Les méthodes traditionnelles reposent souvent sur des formules mathématiques rigides qui supposent que le passé se répétera de manière simple, mais elles ont du mal lorsque les données sont désordonnées ou lorsqu'un événement massif, comme une pandémie mondiale, fausse le tableau.
Une équipe de chercheurs en Belgique et en Grèce s'est donné pour mission de tester une autre façon de tracer cette ligne. Ils se sont concentrés sur six grandes villes : Bruxelles, Anvers et Liège en Belgique, et Athènes, Thessalonique et Larissa en Grèce. Ces lieux ont été choisis car ils offrent un mélange de climats et de tailles de population, permettant à l'équipe de voir si leur méthode pouvait faire face à différentes conditions réelles. Au lieu de forcer les données dans une formule préétablie, ils ont utilisé une technique appelée l'Analyse en Composantes Principales (Singular Spectrum Analysis). Voyez cette méthode comme une façon d'écouter une chanson complexe et de séparer le rythme régulier de la mélodie et du bruit de fond. En décomposant les registres de décès hebdomadaires de 2015 à 2024 en leurs motifs fondamentaux, les chercheurs ont pu identifier le véritable rythme de long terme de la mortalité sans deviner à quoi ce rythme devrait ressembler. Pour s'assurer qu'ils n'incluaient pas accidentellement le chaos de la pandémie dans leur définition du « normal », ils ont temporairement retiré ces semaines extrêmes des données, reconstruit le modèle, puis ont vérifié si le résultat était statistiquement cohérent.
Les résultats ont révélé que le rythme de la mort n'est pas le même partout. Dans les villes belges, le motif était direct : un cycle unique et fort où les décès augmentent en hiver et diminuent en été. Cependant, dans les villes grecques, le motif était plus complexe. En plus du pic hivernal, les données ont montré une seconde hausse significative des décès pendant les mois d'été. Ce cycle semi-annuel, qui est devenu plus prononcé ces dernières années, suggère que la chaleur estivale est un moteur récurrent de mortalité en Grèce que les modèles standards pourraient manquer. En utilisant cette approche flexible et basée sur les données, les chercheurs ont pu créer une ligne de base fiable pour chaque ville qui respectait son histoire locale unique.
Une fois ces lignes de base établies, l'équipe a répertorié chaque semaine où les décès ont dépassé le nombre attendu par une marge significative. Sur la période de neuf ans, ils ont identifié 170 événements de mortalité excédentaire distincts, représentant plus de 14 000 décès supplémentaires à travers les six villes. La grande majorité de ces décès, environ 77 pour cent, sont survenus durant les années de la pandémie de COVID-19. Les chercheurs ont également cherché des liens entre ces pics et les phénomènes météorologiques extrêmes. Ils ont constaté que 96 des semaines de surmortalité coïncidaient soit avec des vagues de chaleur, soit avec des vagues de froid sévères. Par exemple, une vague de chaleur particulièrement meurtrière en août 2020, qui a frappé la Belgique entre deux vagues pandémiques, a été clairement identifiée comme un événement majeur. En Grèce, une période prolongée de mortalité excédentaire à Thessalonique durant l'automne 20대로 a chevauché à la fois un épisode de froid et la pandémie.
Il est intéressant de noter que tous les pics n'ont pas une cause claire. Les chercheurs ont trouvé 56 événements qui ne s'alignaient ni avec la pandémie, ni avec les températures extrêmes, ni avec les épidémies de grippe connues. Ces événements « non appariés » ne constituaient qu'une petite fraction du total des décès excédentaires, mais leur existence souligne que la mortalité est souvent pilotée par un mélange de facteurs difficiles à séparer. L'étude ne prétend pas avoir résolu le mystère de chaque pic de mortalité, ni prouver qu'un facteur spécifique a causé un événement précis. Elle propose plutôt un outil robuste et reproductible pour cartographier le paysage de la mortalité. En démontrant que différents pays ont des rythmes saisonniers différents et que des méthodes flexibles peuvent révéler des motifs cachés comme le pic estival grec, ce travail offre un moyen plus clair de surveiller la santé publique. Il suggère que pour comprendre réellement quand une société est en crise, nous devons d'abord comprendre le rythme unique et changeant de son propre « normal ».
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