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Plus de failles dans le modèle de vaccin réclamant 20 millions de vies sauvées 

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A étude intitulé "Impact mondial de la première année de vaccination contre le COVID-19 : une étude de modélisation mathématique» est apparu dans le Lancet Infectious Diseases journal, le 23 juin 2022. Il a conclu que près de 14 à 20 millions de vies ont été sauvées grâce au déploiement des jabs Covid-19. Cette étude a immédiatement fait l'objet d'une large couverture médiatique dans le monde entier : par exemple Le Indien (Inde), Mint (Inde), Le Tuteur (RU) CBS Détroit (USA), etc. Il convient donc de s'intéresser à la validité technique de l'étude.

Hypothèses erronées dans l'étude de modélisation de l'impact direct : L'étude de modélisation intègre nécessairement divers paramètres importants. Un examen attentif révèle que la plupart des paramètres critiques sont basés sur des hypothèses qui sont connu dans la littérature à se tromper. Le tableau ci-dessous résume cela.

AspectHypothèse dans l'étude de modélisationCritique, vérification de la réalité de l'hypothèse
Immunité après infection naturelle"la perte de l'immunité dérivée de l'infection .. suit une distribution d'Erlang avec un durée moyenne d'un an» (voir étude complément ).L'immunité après une infection naturelle est robuste et durable; la protection contre l'infection dure beaucoup plus long que pour le piqûre ; la protection contre les maladies graves est probable toute la vie.
Évasion immunitaire aux nouvelles variantes après exposition à des variantes antérieures"Évasion immunitaire car l'immunité dérivée de l'infection se produit pour 27% de la population précédemment infectée.L'étude cité car ce nombre de 27 % est mal interprété. Dans l'étude de cohorte, 27% des participants ont montré une baisse des anticorps suivie d'une augmentation. Plutôt que de signifier que ces personnes sont redevenues sensibles, cela signifie que ces personnes ont été réexposées et que leur le système immunitaire a fonctionné exactement comme il était censé le faire.
Efficacité du vaccin contre l'infection par la variante Delta
Adénovirus: 67%, ARNm : 88%(voir tableau 1 de complément )
Efficacité décroît dans 6 mois : Adénovirus : 44%, ARNm : 63%Une telle efficacité décroissante n'est pas modélisée.
Efficacité du vaccin contre la mortalitéAdénovirus: 92%, ARNm : 93%(voir tableau 1 de complément )L'efficacité contre la mortalité doit être calculée en tenant compte toute cause mortalité; une préimpression étude montre un plus modeste 73% pour les injections d'adénovirus, et un négatif efficacité de –3% pour les jabs d'ARNm ; les chiffres modélisés sont donc beaucoup trop optimistes et incorrects ; protection contre hospitalisation et la mortalité est également connue pour diminuer et cela n'est pas modélisé.
Efficacité du vaccin contre la transmission"Nous supposons que tous les individus vaccinés ont un 50% de réduction en infectiosité pour les infections percées.L'étude cité car cette réduction de 50% indique clairement que l'efficacité contre la transmission se rapproche de zéro après 12 semaines du jab; autre études ont également montré que l'efficacité contre la transmission ultérieure est proche de zéro ; par conséquent, le numéro modélisé est erroné.

Toutes les hypothèses erronées ci-dessus vont dans le sens d'amplifier l'impact possible des piqûres, tout en diminuant en même temps le rôle de l'immunité après une infection naturelle. Il est donc probable que l'étude de modélisation surestime les vies sauvées par le déploiement du jab Covid-19. Outre les paramètres ci-dessus, il existe encore un autre défaut technique, comme expliqué ci-dessous.

L'échec colossal du modèle de transmission du Covid-19 utilisé : En général, parmi les études scientifiques, la modélisation mathématique a beaucoup moins de poids que les études du monde réel, car la modélisation doit nécessairement faire des hypothèses simplificatrices. 

En particulier, la modélisation du Covid-19 a échoué de manière spectaculaire. Plus précisément, la transmission modèle pour Covid-19 proposé fin mars 2020, de l'Imperial College (Royaume-Uni) a été divisé par un facteur de 10 à 40, comme illustré dans le tableau ci-dessous (source de données : site de NDN Collective, tableur).

PaysPrédictionDonnées du monde réelFacteur d'erreur de calcul par modèle
Suède 80,000 XNUMX décès sans atténuation~ 6,000 XNUMX décès lors de la première vague sans verrouillage13 fois
Inde4.0 millions de décès avec "distanciation sociale de toute la population" 5.9 millions de décès sans atténuation150,000 2020 décès en 3 avec 6 mois de confinement strict, XNUMX mois de différents niveaux de relaxation26-39 fois

Il est important de noter que l'étude actuelle de modélisation de l'impact du jab a utilisé la même modélisation de transmission Covid-19 ci-dessus, qui est connue pour avoir échoué par un facteur énorme. Étant donné que le modèle de transmission antérieur surestimait énormément la propagation et les décès de Covid-19, il va de soi que le modèle d'impact actuel utilisant le modèle de transmission a largement surestimé le nombre de vies sauvées par le déploiement du jab.

Conflits d'intérêts financiers : Indépendamment des défauts techniques ci-dessus, il y a un autre aspect important ici. La Lancette La publication mentionne clairement que les sources de financement de ce travail incluent l'OMS, Gavi, la Fondation Bill & Melinda Gates, qui ont toutes un conflit d'intérêt financier dans les coups de masse. Cependant, la plupart des organes de presse ont omis ces informations essentielles. C'est inapproprié et inacceptable dans le journalisme honnête.

Résumé : En conclusion, il est possible que les coups aient sauvé des vies, mais l'étude de modélisation surestime probablement la même chose. De plus, que (a) les scientifiques doivent recourir à une étude de modélisation avec tant de défauts, et que (b) les médias doivent recourir à une couverture déséquilibrée de la même chose sans mentionner les conflits d'intérêts financiers, ne parle pas trop bien de la possibilité d'un impact énorme sur les vies sauvées. La preuve scientifique pour justifier qu'un jab sauve des vies devrait toujours être un essai contrôlé randomisé rigoureux.



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Auteur

  • Bhaskaran Raman

    Bhaskaran Raman est professeur au Département d'informatique et d'ingénierie de l'IIT Bombay. Les opinions exprimées ici sont son opinion personnelle. Il gère le site : « Comprendre, déboucher, ne pas paniquer, ne pas craindre, déverrouiller (U5) Inde » https://tinyurl.com/u5india. Il est joignable via Twitter, télégramme : @br_cse_iitb . br@cse.iitb.ac.in

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