Depuis le début de la pandémie, les autorités de santé publique comptent méticuleusement le nombre de personnes infectées par le coronavirus. Tant pour le corps médical que pour les médias, ces chiffres en hausse ont été le principal moyen de cadrer la pandémie aux États-Unis : « 124 000 nouveaux cas par jour », « 802 000 décès dus au COVID depuis février 2020 ». Mais ces informations offrent une image incomplète de la crise, déformant potentiellement la compréhension du public d'une manière qui pourrait prolonger la pandémie et même augmenter son bilan.

Ce qui manque dans la conversation quotidienne, c'est le nombre de personnes non infectées et le nombre de personnes infectées qui survivent au COVID-19. Cela fournit un dénominateur pour mettre les autres chiffres dans leur contexte. S'il y avait 124 000 nouvelles infections par jour, combien de personnes étaient exposées ? Si 802 000 personnes sont décédées du COVID, combien ont été infectées mais ne sont pas décédées ?

En effet, de telles informations sont l'histoire la plus sous-estimée de la pandémie. Mais il a longtemps été un élément important d'information de santé publique. Il fait progresser notre compréhension de la nature de la maladie; il fait allusion au pouvoir des précautions telles que les masques et les vaccins ; et cela peut apaiser les peurs et les traumatismes que les gens ressentent à propos de la nature apparemment sans fin de la pandémie.

Notre dépendance aux chiffres pour comprendre les épidémies peut être attribuée au développement de l'épidémiologie – lorsque les autorités médicales et scientifiques n'avaient pas encore découvert comment les microbes provoquaient la propagation des maladies infectieuses. Entre 1755 et 1866, lorsque l'épidémiologie a émergé, les médecins croyaient que les facteurs environnementaux provoquaient la maladie. Sur la base de cette vue inexacte, ils disposaient de peu de mesures efficaces pour comprendre les origines des épidémies. À ce titre, ils ont compté le nombre de patients non infectés et infectés ; le nombre de personnes ayant contracté une maladie et le nombre de personnes décédées ; ils ont examiné ceux qui ont été hospitalisés et ceux qui ont été libérés.

Le comptage était un moyen de rationaliser les maladies infectieuses et de créer un récit à leur sujet. Par exemple, pendant la guerre de Crimée dans les années 1850, l'infirmière et statisticienne Florence Nightingale a été témoin que davantage de soldats britanniques sont morts une fois admis à l'hôpital, mais elle ne pouvait pas voir les germes qui les infectaient. Ce qu'elle pouvait voir, elle le comptait : le nombre de soldats sains et le nombre de soldats malades, à l'intérieur et à l'extérieur des hôpitaux. En créant une évaluation analytique claire, elle a ensuite observé comment les conditions insalubres dans les hôpitaux étaient corrélées avec des taux de mortalité alarmants. Selon Nightingale, un « système complet de statistiques sanitaires dans l'armée » était nécessaire « pour administrer les lois de la santé avec cette certitude ».

Les statistiques et l'exploration des comportements qui les sous-tendent sont devenues un élément clé de l'analyse épidémiologique, car c'est tout ce que les experts de la santé avaient – ​​et cela les a aidés à élaborer des stratégies de traitement.

En réponse à une épidémie de choléra à Calcutta, connue aujourd'hui sous le nom de Kolkata, William Twining, un médecin militaire britannique là-bas, a publié un volume complet et influent sur les maladies en 1832. Le traité a fourni de nombreux détails sur les personnels hospitaliers qui sont entrés en contact étroit avec des patients atteints de choléra et linge souillé mais ne tomba pas malade. Si le texte s'était concentré uniquement sur les personnes tombées malades, un lecteur aurait pu être induit en erreur sur le risque de la maladie, ou conduit à rechercher ses causes au mauvais endroit. Dans le contexte des personnes non affligées, l'étude a fourni des preuves clés que le choléra n'était pas transmis par contact direct.

C'est une autre série de contre-exemples deux décennies plus tard qui a aidé la jeune science de l'épidémiologie à se concentrer sur le coupable. John Snow, un médecin à Londres, a trouvé le dénominateur commun entre les cas de choléra lors d'une épidémie de 1854 : ceux qui sont tombés malades semblaient tous avoir bu de l'eau à une pompe au centre d'un quartier pauvre. Le ciment de sa conclusion était le fait que les employés d'une brasserie voisine, qui avait sa propre pompe, n'avaient pas contracté le choléra.

L'apprentissage de la vie quotidienne de ces travailleurs de la brasserie a conduit Snow à théoriser que le choléra était transmis par l'eau potable contaminée. Pour comprendre comment une maladie se propage, il s'investit autant chez les infectés que chez les non infectés.

Alors que l'épidémiologie évoluait en tant que domaine, les autorités médicales ont continué à considérer les personnes non infectées en développant une nouvelle statistique : le taux d'incidence ou taux d'attaque, qui est encore utilisé aujourd'hui. Il s'agit du nombre de nouveaux cas infectés au cours d'une période spécifique mesuré par rapport à la population. Alors que les épidémiologistes calculent ce taux, les médias ne le diffusent généralement pas. Au lieu de cela, nous sommes inondés de taux bruts de morbidité et de mortalité (infection et décès).

Bref, rapporter le nombre d'infectés offre un numérateur mais il nous manque le dénominateur. Nous avons besoin d'une comptabilité empirique plus claire.

Un exemple récent montre pourquoi le dénominateur manquant est important  : l'été dernier, les médias ont sauté sur l'une des premières épidémies majeures de cas révolutionnaires à Provincetown, dans le Massachusetts. Cela a fourni aux épidémiologistes des preuves précieuses de la façon dont la variante Delta a infecté de nombreuses personnes vaccinées - mais personne n'a réellement compté le nombre de personnes qui ont été exposées mais non infectées. (Pour être juste, documenter l'exposition chez les personnes non infectées est plus difficile que de compter les personnes malades, tout comme trouver l'infection chez les personnes asymptomatiques.)

En se concentrant sur les vaccinés qui ont été infectés, les médias ont donné par inadvertance l'impression que la variante Delta avait des super-pouvoirs. S'il est super, il a aussi un point faible : les vaccins. C'est l'image qui se dégage si l'on compte les personnes non infectées et que l'on examine les taux de vaccination. Une focalisation plus étroite risque de surestimer le danger de la variante et de minimiser la valeur des vaccins. L'épidémiologie doit se souvenir de ses racines et éduquer le public.

La première génération d'épidémiologistes était avant tout des conteurs. Sans modélisation compliquée, ou bien au moyen de données agrégées précises, la narration des épidémies était au centre du domaine, comme l'explique l'historien Jacob Steere-Williams. Reconquérir cette tradition et raconter un récit plus complet et plus nuancé de COVID-19 – en utilisant également la science des données moderne – peut nous aider à mieux comprendre le virus et à faire de meilleurs choix, comme se faire vacciner.

En nous concentrant uniquement sur une marée montante d'infections et de décès, nous voilons plus la pandémie que nous ne révélons.

Jim Downs. est l'auteur de "Maladies of Empire : How Colonialism, Slavery and War Transformed Medicine".