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Dans une publication récente étudeDes chercheurs tchèques publient une analyse rare, à l'échelle nationale, des vaccins contre la Covid et de la mortalité toutes causes confondues. Toute personne dotée d'un esprit critique devrait au moins lire cet ouvrage exemplaire. Sommaire par Tomas Fürst sur Brownstone et étudiez attentivement la figure.
Vers la fin de l’article de Brownstone, Fürst écrit :
« Pourtant, dans le miroir d'Erised ci-dessus, vous pouvez voir que le vaccin peut sembler efficace à 80 %, même contre le Covid-sans rapport décès ! Pourtant, nous n'en sommes pas conscients. tout des études sur l'efficacité des vaccins qui ont tenté de corriger cet énorme HVE [effet du vacciné en bonne santé, ES]. Cela signifie que toutes les affirmations sur l’efficacité du vaccin contre la Covid depuis le début de la campagne de vaccination de masse doivent être révisées. L’efficacité réelle du vaccin contre la mortalité due au Covid pourrait être nulle, voire négative ; nous ne le savons tout simplement pas.
Je suis tout à fait d'accord. Des modèles répétés prétentions des millions d'années de vie sauvées ne peuvent être conciliées avec de simples statistiques de mortalité, par exemple un contraste entre Israël avec la Suède à l'hiver 2020-2021 ou au primaire partout dans le monde calculs. N'ayant pas réussi à pénétrer le la censure machines des revues biomédicales, j'ai consacré de nombreux articles à le biais du vacciné sain , l’aspect économique méthode pour le supprimer. Cependant, quelques semaines seulement après la publication de l'étude tchèque, j'ai finalement publié une étude évaluée par des pairs. papier Sur l'efficacité (corrigée) d'un vaccin contre la Covid. Le chemin vers la publication n'a pas été facile. Même medRxiv a refusé de publier une prépublication sous prétexte ridicule : « Il ne s'agit pas d'un article de recherche clinique contenant de nouvelles données. »
À l'aide de données publiées au Qatar, j'ai pu éliminer deux biais clés, l'un étant l'effet du vacciné en bonne santé. L'autre biais, formellement appelé temps immortel, résulte de l'exclusion des événements précoces chez les personnes vaccinées, une pratique courante dans les études d'efficacité des vaccins. Malheureusement, ce biais est trop technique pour être expliqué ici. La suppression de ce biais a considérablement réduit les estimations d'efficacité – parfois de plus de 95 % à moins de 50 % – et a suggéré une efficacité négative précoce.
Comme je l'ai expliqué dans un livre (chapitre 37), le biais du vacciné sain ne peut pas être éliminé par une méthode exacte, nous avons donc deux options : accepter le biais ou essayer de l'éliminer par une méthode imparfaite. papierJ'ai justifié et appliqué trois facteurs de correction aux estimations de l'efficacité du vaccin. C'est ce qu'on appelle l'analyse de sensibilité. Avec chaque correction, l'efficacité contre une forme grave de deux variants précoces était négative le premier mois et proche de zéro, au mieux, lorsque l'immunité complète était atteinte. L'article original faisait état d'une efficacité de 100 %…
Le temps immortel et la bonne santé du vacciné ne sont pas les seuls biais observés dans les études observationnelles sur les vaccins contre la Covid. Il convient d'en mentionner au moins deux autres :
Les personnes vaccinées étaient moins susceptibles d'être testées pour la Covid que leurs homologues non vaccinées et, par conséquent, elles étaient moins susceptibles d'être classées comme cas de Covid grave et de décès liés à la Covid. taxonomie des biais, on parle de biais d'information. Nous avons preuves incontestables que ce biais était à l'œuvre en Israël – « le laboratoire Pfizer » – lors de la première campagne de vaccination. Ce biais a probablement affecté les études menées dans de nombreux pays.
Une autre source de biais était la timing des campagnes de vaccination, qui coïncidaient souvent avec une vague de Covid. Par conséquent, la période à risque chez les personnes non vaccinées était concentrée au moment de la hausse des taux d'infection, tandis que celle chez les personnes vaccinées était concentrée lors de la phase de déclin. On parle alors de confusion temporelle dans les tendances du risque de résultat. Quelques études ont tenté d'éviter ce biais en effectuant un appariement calendaire ; beaucoup ne l'ont pas fait.
À cette époque, une véritable tempête de biais régnait et, comme l’écrit Fürst, « la véritable valeur de l’efficacité du vaccin ne peut être déduite que d’études prospectives randomisées ».
Je me demande si nous les verrons un jour. La FDA continuera-t-elle d'autoriser chaque année de nouveaux vaccins à ARNm contre la Covid, uniquement sur la base de leur capacité à générer des anticorps ? Augmenter le risque d'infection avec davantage de vaccins, en raison de… changement de classe aux anticorps IgG4 ? Ces vaccins devraient-ils continuer à être administrés aux résidents des maisons de retraite, si efficacité négative est au moins possible, et décès liés aux vaccins Est-il éthique de continuer à approuver une nouvelle thérapie génique ? sans un essai unique, bien conçu et randomisé avec un critère d’évaluation de la mortalité ?
La FDA, sous une nouvelle administration, a récemment fait le progrès Les choses vont dans la bonne direction. J'espère qu'ils ne s'arrêteront pas là. L'hiver est trop proche pour un essai cette année, mais le NIH a largement le temps de rédiger un appel à candidatures pour des essais randomisés l'hiver prochain. La population étudiée devrait être composée de résidents d'EHPAD pouvant donner leur consentement, car il s'agit de la population à haut risque. Comparons les formulations de vaccins à ARNm contre la Covid de l'année prochaine à un placebo, avec un critère de mortalité : les décès liés à la Covid. et décès toutes causes confondues. Il faudrait peut-être un troisième volet pour vaccin contre la grippe.
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Le Dr Eyal Shahar est professeur émérite de santé publique en épidémiologie et en biostatistique. Ses recherches portent sur l'épidémiologie et la méthodologie. Au cours des dernières années, le Dr Shahar a également apporté d'importantes contributions à la méthodologie de recherche, en particulier dans le domaine des diagrammes de causalité et des biais.
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