Le diable se niche dans les détails, et les outils de Santé publique France n’échappent pas à la règle. Afin de suivre l’épidémie de Covid-19 et d’établir les indicateurs que sont les taux d’incidence, de positivité et de dépistage, l’agence s’appuie sur la base de données SI-DEP (système d’information de dépistage), qui centralise les tests et leurs résultats.

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Depuis sa mise en service, la base a intégré, en plus des tests RT-PCR, les tests antigéniques et salivaires : une personne a pu être testée à plusieurs reprises, dans des endroits différents (pharmacies, laboratoires), avec des types de tests différents et dans des intervalles de temps courts.

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Un algorithme trop strict

Afin de garantir la protection des données des personnes testées, un algorithme dit de « pseudonymisation » transforme par ailleurs les données (nom, prénom, âge, sexe) du patient en identifiant. Jusque-là, rien d’anormal. Mais l’agence a constaté en mars que l’algorithme était trop strict : lorsque les données n’ont pas été saisies exactement de la même façon, il a pu arriver que deux pseudonymes soient générés pour une même personne testée plusieurs fois, à cause d’accents ou de caractères spéciaux : Céline Dupont a pu ainsi être enregistrée deux fois, à la fois comme « Céline » et comme « Celine », sans qu’il soit possible de l’identifier comme un doublon.

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Un problème apparu avec l’arrivée des tests de criblage et de séquençage en février, qui a débouché sur des erreurs : l’agence indique, après correction, que le taux d’incidence (pour la France entière) a été surestimé de 12 %, le taux de positivité de 8 %, et le nombre de cas confirmés de 6 %. Cependant, SPF assure que la comparaison des indicateurs produits avec l’ancienne et la nouvelle méthode « montre des courbes proches, sans conséquence sur la dynamique de l’épidémie, son suivi et son interprétation ». Les chiffres ont été repris et corrigés sur un historique de trois mois.