«Les décideurs et les électeurs doivent savoir que nous ne pouvons toujours pas répondre aux questions les plus élémentaires sur cette pandémie avec les outils dont nous disposons», déclare Douglass, qui a été un critique vocal de Twitter du type d’études comme celle publiée cette semaine sur Sturgis, et a co-écrit un article à paraître sur des lacunes similaires dans la littérature Covid en plein essor. Et il n’est pas seul. D’autres scientifiques craignent également que la précipitation à utiliser des données erronées ou incomplètes pour fournir des réponses, des réponses, sur les effets des grands rassemblements ne fera finalement pas grand-chose pour mettre fin à la pandémie. Et, en fait, ils pensent que cela peut faire plus de mal que de ne pas avoir de réponses du tout.

«Écoutez, ce sont des questions vraiment urgentes que nous devons résoudre», déclare Asish Jha, médecin, chercheur en santé et récemment nommé doyen de la Brown University School of Public Health. «Nous devons être en mesure de disséquer soigneusement le nombre de manifestations et rassemblements et autres événements contribuant aux flambées de maladies. Mais il est plus important de faire une analyse correctement que de la faire rapidement. Et dans ce cas, ce n’est tout simplement pas assez bien fait. J’aurais aimé que les auteurs, sachant à quel point l’environnement est extrêmement volatil sur le plan politique, aient fait un travail plus minutieux.

En effet, les responsables du Dakota du Sud ont rapidement rejeté les conclusions du chercheur. Un porte-parole du ministère de la Santé de l’État a déclaré à WIRED dans un e-mail que l’étude «ne correspond pas à l’impact que nous avons constaté sur le terrain». La gouverneure Kristi Noem, une républicaine qui a renoncé aux mandats de masque et à d’autres mesures de prévention des maladies, est allée plus loin, dire à Fox News que les chercheurs «ont fait des calculs sur le dos de la serviette, inventé des chiffres et les ont publiés».

Maintenant, c’est un univers alternatif qui lui est propre. Les méthodes bien acceptées employées par l’équipe de l’Université d’État de San Diego sont standard pour les économistes lorsqu’ils tentent de répondre à des questions sur les impacts sociétaux d’un événement soudain. Mais cela ne veut pas dire que c’étaient les bonnes méthodes pour répondre ce question, ni que l’étude est sans défauts. En particulier, Jha conteste le manque d’analyses dites de falsification. Ces tests sont un moyen de vérifier votre travail, de vous assurer qu’il mesure ce que vous pensez qu’il est. Une façon de faire est d’imaginer un monde dans lequel le rallye a eu lieu trois semaines plus tôt qu’il ne l’a fait réellement, et de faire fonctionner à nouveau les modèles. Si le rallye (le rallye réel) était vraiment la cause des pics de coronavirus, une analyse utilisant cette date fictive de Sturgis ne devrait pas révéler de changement dans les taux de cas – car dans cette analyse, le vrai rallye est encore dans trois semaines. Si vous voyez un changement, alors vous savez que quelque chose d’autre que le rallye Sturgis est à l’origine du pic. Sans ces types de contrôles, il est plus difficile de tirer des allégations de causalité.

Mais le plus gros problème, dit Jha, est que les données du monde réel ne semblent tout simplement pas correspondre aux estimations de l’étude, sauf dans le Dakota du Sud. Le département de la santé de l’État a jusqu’à présent identifié 124 personnes qui ont assisté au rassemblement et qui ont ensuite été testées positives pour Covid-19. Un porte-parole du ministère a refusé de dire combien de contacts étroits de ces personnes sont actuellement surveillés pour voir s’ils tombent malades. Mais dans le mois qui a suivi le rallye, la moyenne quotidienne du Dakota du Sud pour les nouveaux diagnostics a plus que triplé, passant de 82 à 307. C’est un pic visible qui s’aligne assez bien, en termes de timing, avec Sturgis, dit Jha.

Sur la base des données des téléphones portables, cependant, 90% des participants au rallye venaient d’endroits extérieurs à l’État. Pourtant, lorsque vous regardez les comtés identifiés par les auteurs de l’étude Sturgis comme contribuant le plus grand nombre de participants, vous ne voyez pas de surtensions similaires. Selon leur modèle, dans les trois semaines qui ont suivi le rassemblement, les infections à Covid-19 ont augmenté le plus dans des endroits comme le comté de Maricopa, en Arizona; Comté de Hennepin, Minnesota; et trois comtés entourant la région métropolitaine de Denver au Colorado. Dans ces comtés, les auteurs ont constaté que le rassemblement de Sturgis était associé à une augmentation de 13,5% des cas de Covid-19. Mais selon les données du département de la santé publique de l’État, le comté de Maricopa a effectivement vu une baisse dans les cas signalés quotidiennement – d’une moyenne sur sept jours de 775 au début du rallye à 266 un mois plus tard. Dans deux des trois comtés du Colorado, le nombre de nouveaux cas a diminué ou s’est stabilisé après le rallye. Cette tendance a également été observée dans d’autres comtés à fort débit, notamment à San Diego, Los Angeles et dans le comté de Clark, Nevada, où se trouve Las Vegas.