Ce soir, je vous rapporte les propos de 2 scientifiques qui traitent sous des angles différents l'efficacité, voire la sécurité, des vaccins.
Vous trouverez ci-dessous une récente analyse du prof Raoult, très riche en données dans laquelle il explique par a+b l'inefficacité des vaccins face à Omicron. Certains résultats plaideraient même en faveur des non-vaccinés.
De l'autre côté, je vous présente le prof. Meyer, un professionnel de la Statistique qui s'est penché sur les données liées à la vaccination. ses interventions méritent d'être mieux connues dans le cadre de cette crise Covid.
Le prof. Meyer s'est penché sur l'impact des injections et a publié une étude sur l'impact des vaccins Covid-19 sur la mortalité toutes causes confondues dans l'UE en 2021.
Sa démonstration est simple, claire, et surtout inquiétante.
En résumé, nous avons un tandem composé de politiques et d'industriels qui détiennent les données sur la vaccination anti-Covid et qui refusent de remettre les données brutes pour que tout un chacun puisse se faire une idée de la convergence entre les données brutes et les informations relayées par les médias.
Par conséquent, le manque de transparence sur ces données vaccinales empêchent clairement les scientifiques qui n'appartiennent pas à cette sphère politico-industrielle de faire leur travail.
Le prof Meyer insiste sur le fait antidémocratique de vouloir atteindre le 100% de vaccinés. (Vidéo)
Avec 100% de vaccinés, nous serions dans un cas de figure, voulu ou pas, de supprimer à tout jamais les effets délétères dudit vaccin. Il sera alors impossible de démontrer par la suite les éventuels problèmes non pas d'efficacité, mais de sécurité des produits en question.
Voir lecourrierdesstrateges.fr
Par conséquent, un scientifique qui recommande la vaccination, spécialement chez les jeunes, le fait sur la base de l'obéissance à une injonction non évaluée.
Je vous invite à écouter les 2 vidéos du professeur Meyer, et pour ceux qui souhaitent aller plus loin au sujet de l'efficacité des vaccins, vous trouverez en bas d'écran la traduction de son preprint.
LHK
Présentation de l'étude: L'IMPACT DES VACCINS COVID-19 SUR LA MORTALITÉ TOUTES CAUSES CONFONDUES DANS L'UE EN 2021: La perspective de la machine learning. Patrick E Meyer
Résumé. La question de savoir si les vaccins COVID-19 n'ont aucun effect sur la mortalité toutes causes confondues ou s'ils fonctionnent comme prévu, c'est-à-dire principalement en réduisant la surmortalité, a été débattue récemment dans la littérature scientifique. En croisant les données de mortalité toutes causes confondues avec les données sur les vaccins provenant de bases de données publiques européennes, nous comparons l'impact sur la mortalité de deux variables d'intérêt, à savoir un taux de dose de vaccin et un taux de cas de covid. En utilisant des stratégies classiques d'apprentissage automatique et des modèles graphiques, nous sommes en mesure d'évaluer les hypothèses contradictoires concernant l'effet des vaccins sur la mortalité toutes causes confondues, du moins en Europe. Nos conclusions diffèrent pour les différentes catégories d'âge étudiées mais, jusqu'à ce qu'une meilleure variable prédictive soit trouvée, nos résultats suggèrent clairement que la balance bénéfice-risque pour les 0-44 ans n'est pas en faveur de ces vaccins.
- INTRODUCTION
Il peut être parfois difficile de s'orienter dans la littérature scientifique lorsque nous sommes confrontés à des études aboutissant à des conclusions opposées. Cela se produit généralement lorsque les données et les sujets sont nouveaux. La confrontation des hypothèses est un élément crucial de la démarche scientifique.
Récemment, deux études statistiques basées sur des données provenant du Royaume-Uni sont parvenues à la conclusion que les vaccins COVID-19 pourraient n'avoir aucun effet sur la mortalité globale. En d'autres termes, ces vaccins peuvent sauver des personnes du COVID-19 dans la même proportion qu'ils peuvent exacerber d'autres causes de mortalité [Crawford, 2021, Neil et Fenton, 2021].Ces études sont donc en désaccord avec une autre étude portant sur des données américaines et relayée sur le site des CDC [Xu et al., 2021].
Malgré le fait que ces études utilisent des données provenant de pays différents, on pourrait s'attendre à ce que celles-ci aboutissent à des conclusions similaires plutôt qu'opposées. En supposant que les mêmes effets sous-jacents sont en jeu et afin de favoriser l'une de ces hypothèses contradictoires, nous avons tenté une approche d'apprentissage automatique pour étudier l'impact de ces vaccins sur la mortalité toutes causes confondues dans l'UE.
En effet, nous avons téléchargé les données EuroMOMO donnant les z-scores de mortalité de chaque catégorie d'âge dans les différents pays de l'UE [EuroMOMO, 2021]. Nous les avons croisées avec les données de vaccination de l'ECDC qui fournissent également des informations par catégorie d'âge et par pays. Enfin, nous avons extrait le taux de positivité des cas à 14 jours et le taux de mortalité de l'ECDC dans chacun des pays ciblés [ECDC, 2021].
Ensuite, en combinant des modèles graphiques avec des modèles linéaires généralisés et des forêts aléatoires [Whittaker, 1990, Hastie et al., 2001, Breiman, 2001], nous avons évalué l'impact d'une variable de taux de dose vaccinale et d'une variable de taux de cas covidés sur la mortalité ex- cessuelle de l'année en cours. Nos conclusions differ pour les différentes catégories d'âge étudiées mais pour les cohortes jeunes, notre analyse favorise les études ne montrant aucun bénéfice de la vaccination. Nous avons discuté nos résultats dans la dernière section de ce document.
CONCLUSION
Notre objectif dans cette étude a été de favoriser l'une des hypothèses contradictoires énoncées dans l'introduction : soit les vaccins COVID-19 augmentent la mortalité toutes causes confondues dans la même proportion qu'ils protègent, dans chaque catégorie d'âge [Neil et Fenton, 2021,Crawford, 2021] ou qu'il n'augmente pas du tout la mortalité non liée à l'infection à COVID-19 [Xu et al., 2021]. Nous avons fourni un modèle graphique et étudié la pertinence de plusieurs variables clés afin d'atteindre notre objectif.
Il est intéressant de noter que nos résultats, basés sur les données de l'UE, concordent avec ceux de [Neil et Fenton, 2021, Crawford, 2021] pour les 0-44 ans, c'est-à-dire que les vaccins n'ont clairement aucun avantage net sur la surmortalité.
Le fait que les vaccins aient été administrés à une proportion importante de la population signifie que même une petite toxicité pourrait être responsable d'autant de décès que la maladie elle-même. En effet, tout le monde ne contracte pas le virus et, de plus, parmi ceux qui le contractent, très peu meurent dans les catégories les plus jeunes [Semenzato et al., 2021].
()
En conséquence, jusqu'à ce qu'une meilleure variable prédictive soit trouvée, nos résultats suggèrent clairement que la balance bénéfices-risques pour les 0-44 ans n'est pas en faveur de ces vaccins COVID-19. Cela pourrait changer à l'avenir, par exemple avec l'émergence de variantes moins favorables ou, de manière équivalente, avec des vaccins COVID-19 plus favorables.
Remerciements : Je tiens à remercier plusieurs collègues (qui se reconnaîtront) pour leurs commentaires utiles sur ce travail. J'espère que ceux qui ont exprimé leur inquiétude quant à l'utilisation politique possible de nos conclusions comprendront que nous avons affaire ici à des questions de vie ou de mort (littéralement). Dans ce genre de situation, nous devrions tous convenir que les scientifiques doivent rapidement fournir autant d'outils que possible pour analyser une situation périlleuse.