Un nouveau document documente que le taux de létalité avant la vaccination était extrêmement faible dans la population non âgée.
Taux de mortalité par infection stratifié par âge de COVID-19 dans la population non âgée
Environmental Research, Volume 216, Partie 3, 1er janvier 2023, 114655
Abstract
Le fardeau le plus lourd du COVID-19 est porté par les personnes âgées, et les personnes vivant dans des maisons de retraite sont particulièrement vulnérables. Cependant, 94 % de la population mondiale a moins de 70 ans et 86 % a moins de 60 ans. L'objectif de cette étude était d'estimer avec précision le taux de mortalité par infection (IFR) de COVID-19 chez les personnes non âgées en l'absence de vaccination ou d'infection antérieure. Lors de recherches systématiques dans SeroTracker et PubMed (protocole : https://osf.io/xvupr), nous avons identifié 40 études nationales de séroprévalence éligibles couvrant 38 pays avec des données de séroprévalence avant la vaccination. Pour 29 pays (24 pays à revenu élevé, 5 autres), des données sur les décès par COVID-19 stratifiées selon l'âge et des informations sur la séroprévalence stratifiées selon l'âge étaient disponibles et ont été incluses dans l'analyse principale. Les IFR avaient une médiane de 0.034 % (intervalle interquartile (IQR) 0.013-0.056 %) pour la population âgée de 0 à 59 ans et de 0.095 % (IQR 0.036-0.119 %) pour la population âgée de 0 à 69 ans. L'IFR médian était de 0.0003 % entre 0 et 19 ans, 0.002 % entre 20 et 29 ans, 0.011 % entre 30 et 39 ans, 0.035 % entre 40 et 49 ans, 0.123 % entre 50 et 59 ans et 0.506 % entre 60 et 69 ans. 4 ans. L'IFR augmente environ 10 fois tous les 9 ans. L'inclusion des données de 19 autres pays avec une répartition par âge imputée des décès par COVID-0.025 a donné un IFR médian de 0.032 à 0 % pour les 59 à 0.063 ans et de 0.082 à 0 % pour les 69 à 0.03 ans. Les analyses de méta-régression ont également suggéré un IFR global de 0.07 % et XNUMX %, respectivement, dans ces groupes d'âge.
L'analyse actuelle suggère un IFR pré-vaccination beaucoup plus faible dans les populations non âgées que précédemment suggéré.
De grandes différences existaient entre les pays et pouvaient refléter des différences dans les comorbidités et d'autres facteurs. Ces estimations fournissent une base à partir de laquelle il est possible d'analyser les déclins supplémentaires de l'IFR avec l'utilisation généralisée de la vaccination, les infections antérieures et l'évolution de nouvelles variantes.
D'après les données ci-dessus, le taux médian de mortalité par infection (IFR) pendant l'ERA PRÉ-VACCINATION était :
- 0.0003 % entre 0 et 19 ans
- 0.002 % entre 20 et 29 ans
- 0.011 % entre 30 et 39 ans
- 0.035 % entre 40 et 49 ans
- 0.123 % entre 50 et 59 ans
- 0.506 % entre 60 et 69 ans
- 0.034 % pour les personnes âgées de 0 à 59 ans
- 095 % pour les personnes âgées de 0 à 69 ans.
Ces estimations de l'IFR dans la population non âgée sont bien inférieures à ce que les calculs et modèles précédents avaient suggéré.
Est-ce que quelqu'un se souvient du début de 2020? Les terribles prédictions d'une catastrophe mondiale – d'un taux de létalité et d'un taux d'infectiosité (R0) inouïs à l'époque moderne pour une maladie respiratoire ? Les prédictions étaient que le "nouveau coronavirus", comme on l'appelait alors, allait être la prochaine grippe espagnole. Que la seule solution était que des nations entières se verrouillent. C'est la modélisation qui a fait paniquer les gouvernements du monde entier. C'est la modélisation qui a fait fondre les médias hérités.
Neil Ferguson, PhD de l'Imperial College, est un scientifique qui a clairement dirigé cet effort et égaré le monde avec ses sombres prévisions.
L'équipe de Ferguson à l'Imperial College de Londres a revendiqué pour avoir sauvé des millions de vies à travers les politiques de confinement qui ont mis en place ses modèles. Ce sont les modèles de l'Imperial College qui prévoyaient des millions de décès au cours de la première année au Royaume-Uni, si des verrouillages stricts n'étaient pas mis en œuvre. Une fois mis en œuvre, Ferguson et l'Imperial College se sont rapidement attribués le «succès» des verrouillages.
L'estimation de 3.1 millions de vies sauvées par le Dr Ferguson a été dérivée d'une étude approfondie "Exercice absurde et non scientifique, par lequel ils prétendaient valider leur modèle en utilisant leurs propres projections hypothétiques comme contrefactuel de ce qui se passerait sans confinement. D'autres modèles et données du monde réel ont discrédité les modèles de Ferguson, mais le mal était fait. Les confinements, les quarantaines, le masquage, les produits EUA mal testés - tels que les vaccins expérimentaux ont fait des ravages sur nous tous. En fin de compte, que faire, si l'un d'eux était nécessaire?
Elon Musk appelle Ferguson un «outil absolu "qui fait" de la science absurdement fausse.” Jay Schnitzer, expert en biologie vasculaire et ancien directeur scientifique du Sidney Kimmel Cancer Center de San Diego, me dit : «Je suis normalement réticent à dire cela à propos d'un scientifique, mais il danse sur le point d'être un charlatan en quête de publicité"(national Review).
Encore et encore, année et année, décennie après décennie, le NHS et les gouvernements du monde, y compris le nôtre, se sont tournés vers le Dr Ferguson pour la modélisation des maladies infectieuses. Ferguson leur donne ce qu'ils veulent. Une raison pour que les bureaucrates, l'Etat administratif se mobilisent une fois de plus et soient importants. L'un de ses modèles catastrophiques peut augmenter les budgets fédéraux de préparation aux catastrophes dans des proportions astronomiques. C'est le pouvoir brut pour le modeste responsable de la santé publique. Qu'est-ce qu'il ne faut pas aimer ?
Sauf pour un factoïde singulier :
Les prédictions de Ferguson de taux de létalité extrêmement élevés étaient grossièrement exagérées.
Les confinements ont été un échec complet et total.
Mais ce n'est pas le premier échec de la modélisation des maladies infectieuses de Ferguson sur la scène mondiale. Voici deux exemples de ses prédictions antérieures :
- Ferguson a prédit que jusqu'à 150 millions de personnes pourraient être tuées par la grippe aviaire lors de l'épidémie de 2005. Cette prédiction a été faussée par une quantité incroyable, avec un grand total de 282 personnes décédées dans le monde à cause de la maladie entre 2003 et 2009.
- En 2009, un des modèles de Ferguson a prédit que 65,000 XNUMX personnes pourraient mourir de l'épidémie de grippe porcine au Royaume-Uni - le chiffre final était inférieur à 500. Cette modélisation est ce qui a fait paniquer tant de responsables de la santé publique et créé une panique mondiale des responsables et de la population.
Alors, pourquoi Boris Johnson et notre gouvernement se sont-ils tournés vers ses modèles pour se guider au début de la crise du COVID ? Pourquoi ont-ils accepté les affirmations de Ferguson selon lesquelles les confinements fonctionneraient, sans aucune preuve ni orientation de politique publique indiquant que de telles mesures draconiennes auraient un impact quelconque ?
Étaient-ils si naïfs ?
C'est là que ça devient encore plus fou. Il y a ceux qui soutiennent avec passion que la modélisation que Ferguson a faite au début de 2020 est la preuve que 1) le "Les interventions non pharmaceutiques (confinements et masques) ont fonctionné car (logique circulaire ici) ses prédictions de modélisation ne se sont pas réalisées et 2) que les vaccins ont fonctionné au-delà de toute mesure car, encore une fois, ses prédictions de modélisation ne se sont pas réalisées.
Pourtant, nous y sommes. Un nouveau document important (discuté ci-dessus) documentant que le taux de létalité avant la vaccination était extrêmement faible dans la population non âgée. Cela signifie plus de preuves que les modèles de Ferguson étaient faux (encore une fois) et qu'entendons-nous de la part des médias parrainés par l'État ?
Les grillons.
Un de mes collègues qui est au Sénat américain m'a rapporté récemment que les sénateurs républicains se disputaient le succès de Warp-speed sur la base des données de modélisation de Ferguson dans un article récent.
Vous ne pouvez pas inventer ce truc.
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