Une analyse critique des allégations sur l’impact du vaccin contre la Covid-19

Cet article a été co-écrit par le Dr Timothy Kelly.

Introduction

« Pensez-vous qu’il y aurait eu moins de décès dans l’ensemble si nous n’avions pas eu de vaccin ? »

Cette question a été posée au Dr Aseem Malhotra par Steven Bartlett lors d'une interview diffusée dans le podcast de Bartlett, « Diary of a CEO ». Le Dr Malhotra a simplement répondu : « Oui. »

L'organisation de vérification des faits Full Fact a émis un avis tranché sur la réponse de Malhotra, affirmant : « Faux. Il existe des preuves évidentes que les vaccins ont sauvé bien plus de vies qu'ils n'en ont coûté. »

Bien que nous apprécions l’attention portée par Full Fact à cette question importante, son verdict est prématuré, étant donné que la véritable réponse n’a pas encore été déterminée de manière concluante par la science médicale.

Partie I : L’illusion de la certitude – Déconstruire les allégations d’efficacité des vaccins

L’affirmation selon laquelle « il existe des preuves évidentes » que les bénéfices des vaccins contre la Covid-19 dépassent leurs inconvénients illustre une simplification excessive et dangereuse de réalités médicales complexes. Cette affirmation, souvent propagée par les vérificateurs de faits et les discours dominants, ne tient pas compte des limites fondamentales de notre compréhension actuelle et des défauts méthodologiques inhérents à une grande partie des recherches existantes.

L’étalon-or manquant : les essais contrôlés randomisés (ECR)

En médecine factuelle, les essais contrôlés randomisés correctement menés mesurant la mortalité toutes causes confondues constituent la référence absolue pour déterminer l’impact global d’une intervention. Pour les vaccins contre la Covid-19, aucun essai de ce type n’a démontré un bénéfice en termes de mortalité toutes causes confondues. Les essais initiaux n’étaient pas conçus ni alimentés pour détecter des différences dans la mortalité toutes causes confondues, et les périodes de suivi étaient trop courtes pour saisir les effets à long terme. Sans ces preuves cruciales, les affirmations d’un bénéfice clair sont au mieux prématurées et au pire trompeuses.

Les pièges des études observationnelles

En l’absence de données fiables issues d’essais contrôlés randomisés, les vérificateurs de faits se tournent souvent vers des études observationnelles. Cependant, ces études sont entachées de biais potentiels qui surestiment systématiquement les bénéfices et sous-estiment les effets nocifs :

Distorsion de sélection : Le biais lié à l’utilisateur en bonne santé et les effets dépendants du temps amplifient les bénéfices apparents du vaccin et masquent les risques potentiels dus aux différences inhérentes entre les groupes vaccinés et à l’évolution des conditions de l’étude.

Erreur de classification temporelle : le biais de survie et la mauvaise catégorisation du statut vaccinal au cours des premières périodes suivant l’injection gonflent artificiellement les estimations d’efficacité et sous-estiment les risques potentiels.

Biais de classification : Les erreurs de classification du statut vaccinal se produisent dans un seul sens, les personnes vaccinées étant souvent classées à tort comme non vaccinées. Il en résulte que les infections et les effets indésirables chez les personnes vaccinées sont attribués à tort au groupe non vacciné, ce qui surestime les bénéfices et sous-estime les risques.

Biais de déclaration : La sous-déclaration systématique des effets indésirables après la vaccination, due à des facteurs tels que le manque de reconnaissance, le rejet des causes potentielles liées au vaccin ou la crainte de répercussions professionnelles, conduit à une sous-estimation des risques liés au vaccin et à une surestimation de son innocuité.

Biais de publication : La publication et la promotion préférentielles d’études montrant des effets positifs des vaccins, associées à la suppression ou à la non-publication d’études ne montrant aucun effet ou des effets négatifs, faussent l’ensemble des données probantes et la perception du public.

Le mirage de la modélisation

Les vérificateurs de faits s’appuient souvent sur des études de modélisation pour étayer leurs affirmations spectaculaires concernant des vies sauvées, ce qui aggrave les problèmes des études observationnelles :

• Amplification des erreurs : De petites inexactitudes dans les données d’entrée ou les hypothèses conduisent à des projections extrêmement inexactes
• Simplification excessive: La dynamique complexe du monde réel est réduite à des équations qui peuvent ne pas saisir les nuances cruciales
• Biais de confirmation: Les modèles peuvent être modifiés par inadvertance (ou délibérément) pour produire les résultats attendus ou souhaités
• Absence de falsifiabilité : Contrairement aux expériences contrôlées, de nombreuses prédictions de modèles ne sont pas véritablement testables
• Excès de confiance : Des chiffres apparemment précis créent un faux sentiment de certitude

En conclusion, les études de modélisation utilisent souvent des surestimations des bénéfices tirés d’études observationnelles pour créer des modèles trop simplifiés, conçus pour amplifier encore davantage ces bénéfices surestimés. En extrapolant sur des millions de personnes, ils produisent des estimations irréalistes qui ne peuvent jamais être vérifiées par une expérimentation scientifique appropriée.

L’ampleur des bénéfices des vaccins contre la Covid-19 est probablement bien inférieure à ce que montrent les études d’observation et de modélisation. Pour déterminer l’effet net des vaccins, il faut soigneusement évaluer les effets néfastes connus et les effets néfastes potentiels encore inconnus par rapport à ce bénéfice incertain.

Partie II : Évaluation des preuves de préjudice

Compte tenu de l'ampleur incertaine et probablement surestimée des bénéfices, il est essentiel de prendre en compte les risques potentiels des vaccins contre la Covid-19. L'avis d'expert du Dr Malhotra selon lequel les vaccins pourraient avoir entraîné une perte nette de vies humaines pour la société est justifiable et défendable sur la base de diverses études et de leurs implications logiques.

Réanalyse des données d'essais cliniques

Une réanalyse des essais cliniques initiaux des vaccins à ARNm contre la Covid-19 a révélé une augmentation du taux d'effets indésirables graves, de l'ordre de 1 sur 800. Les effets indésirables graves sont définis comme le décès, l'hospitalisation ou une invalidité prolongée, autant de complications qui, pour la plupart, réduisent l'espérance de vie. Sachant que des milliards de doses ont été administrées dans le monde, cela suggère que des millions de personnes ont pu subir des effets indésirables graves liés à la vaccination. Ce taux est nettement supérieur au taux généralement admis d'effets indésirables graves associés aux autres vaccins ( environ 1 à 2 sur un million ).

Études observationnelles et résultats d'autopsie

Le taux élevé d'effets indésirables graves constaté lors des essais cliniques a été corroboré par des études observationnelles issues des systèmes de surveillance aux États-Unis et dans l'Union européenne. De plus, des études autopsiques ont confirmé qu'un pourcentage significatif des décès survenus dans les 30 jours suivant la vaccination contre la Covid-19 étaient imputables au vaccin, démontrant ainsi sans équivoque que les vaccins peuvent entraîner la mort.

Il convient de noter que si les études observationnelles surestiment systématiquement les avantages, elles sous-estiment simultanément les inconvénients en raison de facteurs tels que le biais de l’utilisateur sain, le biais de publication, le biais de rapport et le biais de classification.

Tendances de la mortalité au niveau de la population

Si les vaccins contre la Covid-19 avaient apporté plus de bénéfices que de risques, on s'attendrait à observer une diminution de la surmortalité dans les populations fortement vaccinées après 2021 par rapport à 2020. Or, la quasi-totalité des pays ayant un taux de vaccination à ARNm élevé ont connu une surmortalité plus importante en 2021 qu'en 2020, contrairement à ce qui se produit généralement après une pandémie. Cette surmortalité élevée persiste au-delà de 2021, ce qui soulève des inquiétudes quant à l'impact durable des vaccins.

De plus, depuis 2022, un bénéfice global en termes de mortalité lié aux vaccins contre la Covid-19 est devenu moins probable, étant donné que les variants sont devenus moins mortels , que la majeure partie de la population a été infectée et que l'efficacité vaccinale semble fortement réduite . Pourtant, les effets indésirables graves des vaccins restent probablement constants, ce qui suggère une dégradation du rapport bénéfice-risque au fil du temps.

Partie III : Analyse actuelle des avantages et des inconvénients

Bien que l’incertitude demeure en l’absence d’essai clinique d’un vaccin contre la Covid-19 testant les hospitalisations ou la mortalité toutes causes confondues, nous pouvons tenter une analyse informelle des bénéfices et des risques en utilisant les données existantes :

• Réanalyse des essais cliniques ont révélé que dans les essais cliniques originaux, le taux d'événements indésirables graves chez les personnes vaccinées était supérieur à la protection offerte contre l'hospitalisation pour Covid-19
• Utilisation de l'Agence britannique de sécurité sanitaire données d'observation En ce qui concerne l'efficacité des vaccins et le taux de dommages graves résultant des essais cliniques, ils ont constaté que pour les personnes de plus de 90 ans (le groupe à risque le plus élevé), la vaccination de 7,000 19 personnes permettrait d'éviter une hospitalisation pour Covid-7 nécessitant de l'oxygène, mais provoquant environ XNUMX événements indésirables graves.
• Le rapport bénéfice/risque devient de plus en plus défavorable pour les groupes d’âge plus jeunes en fonction de la Données de l'UKHSA, les moins de 45 ans nécessitant près d'un million de vaccinations pour éviter une hospitalisation

Considérations éthiques sur la poursuite de la vaccination

Même si l’introduction initiale des vaccins contre la Covid-19 a offert un bénéfice net en termes de mortalité (ce qui reste incertain), il est beaucoup moins probable qu’ils offrent un bénéfice net aujourd’hui et à l’avenir. Sans essai clinique approprié, nous resterons incertains quant au véritable rapport bénéfices-risques. Continuer à proposer une intervention prophylactique avec un profil bénéfices-risques inconnu et potentiellement négatif est contraire à l’éthique.

Conclusion : l’appel à une réévaluation

La complexité de l'analyse risques-bénéfices des vaccins à ARNm souligne la nécessité d'une recherche scientifique rigoureuse et continue, ainsi que d'un dialogue ouvert et honnête sur les impacts des interventions médicales à grande échelle. La position du Dr Malhotra, selon laquelle les vaccins contre la Covid-19 pourraient avoir eu un impact négatif net, se justifie au vu des données disponibles et des importantes incertitudes qui persistent. Face à ces préoccupations, l' Accord de l'Espoir a été créé. Cette pétition, dont le Dr Malhotra et les auteurs de cet article sont co-signataires fondateurs, demande la suspension des vaccins contre la Covid-19 et un retour aux principes éthiques fondamentaux qui ont été mis de côté pendant la pandémie.

Des dizaines de milliers de personnes ont déjà signé l'Accord, témoignant des inquiétudes croissantes quant à l'utilisation continue de ces vaccins sans données complètes sur leur innocuité. Nous invitons toutes les personnes qui partagent nos préoccupations à se joindre à nous pour signer l'Accord de l'espoir et soutenir une réévaluation approfondie des politiques de vaccination contre la COVID-19.

Pour conclure, la question médicale complexe de l’impact du vaccin contre la Covid-19 sur la mortalité toutes causes confondues dans la société reste une question profondément incertaine. Dans ce contexte, le verdict sans équivoque de Full Fact démontre un niveau préoccupant d’orgueil dans l’interprétation scientifique. Contacté au sujet de son verdict scientifiquement invalide, Full Fact a maintenu sa confiance dans sa position, citant les mêmes études de modélisation synthétique et les mêmes données d’observation peu fiables de son article original. Ce cas illustre une préoccupation plus large : les organisations de vérification des faits simplifient souvent à outrance des questions médicales complexes et présentent des certitudes là où il n’y en a pas. Le public mérite une évaluation plus rigoureuse et plus honnête de questions scientifiques aussi complexes.