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Un ancien pharmacien et spécialiste de la désinformation affilié à l’université de Sydney, en Australie, a résumé quatre études suggérant que la promesse de vaccins COVID-19 “sûrs et efficaces” était “exagérée dans les essais cliniques et les études d’observation”.
Raphael Lataster, Ph.D., a exposé ses arguments sur Substack, fondant ses conclusions sur quatre documents :
- Un article de mars 2023 de l’auteur principal Peter Doshi, Ph.D., décrivant le biais de la “fenêtre de comptage des cas” et son effet possible sur les rapports d’efficacité des vaccins COVID-19.
- Réponse de Lataster de juillet 2023 à l’article de Doshi, concluant que le même type de biais affecte les rapports de sécurité.
- Réponse de Doshi de juillet 2023 expliquant comment les biais de la fenêtre de comptage des cas ont été utilisés pour fausser les essais cliniques des vaccins Pfizer et Moderna.
- L’article de Lataster de janvier 2024, qui discute des biais endémiques dans les essais à la lumière de données plus récentes sur la myocardite, un effet secondaire désormais reconnu des vaccins.
Doshi : trois types de préjugés ont conduit à des affirmations exagérées
L’étude au cœur de l’analyse de M. Lataster portait sur trois types de biais susceptibles d’avoir contribué à l’excellente évaluation initiale des vaccins : le biais lié au taux d’infection de fond, le biais lié à l’âge et le biais lié à la fenêtre de comptage des cas.
Le “biais du taux d’infection de fond” survient lorsque les groupes d’étude ont des niveaux d’exposition intrinsèquement différents.
Un exemple extrême serait une étude sur les infections à Covid-19 comparant des personnes strictement isolées chez elles au début de la pandémie à des médecins qui ont vu plusieurs patients atteints de COVID-19 par jour pendant cette période.
Le biais du taux d’infection peut faire apparaître comme très efficace même un vaccin sans valeur. Lataster a estimé, sur la base de la manière dont la plupart des études calculent l’efficacité des vaccins, que même un vaccin factice pouvait être considéré comme efficace à 67 %.
Dans cette étude, Doshi a également mentionné les biais liés à l’âge et les difficultés à les éliminer.
“L’âge est peut-être le facteur de risque le plus influent en médecine, car il affecte presque tous les résultats en matière de santé”, écrit-il. Les enquêteurs tentent d’éliminer les biais liés à l’âge chaque fois qu’ils le peuvent, mais la tâche est plus facile en théorie qu’en pratique.
Au cours de l’hiver et du printemps 2021, alors que le taux de vaccination était élevé mais limité aux personnes âgées, les personnes vaccinées étaient, en tant que groupe, beaucoup plus âgées que les personnes non vaccinées et ne connaissaient que la moitié du taux d’infection de la jeune génération. Cela tendrait à faire apparaître les vaccins comme plus efficaces pour prévenir l’infection qu’ils ne le sont.
Là encore, sur cette seule base, Doshi a calculé l’efficacité présumée d’une injection factice à 51 % et a suggéré d’appliquer ce pourcentage comme facteur de correction pour les futures allégations relatives à l’efficacité des vaccins.
Cependant, la source d’erreur la plus importante était le “biais de la fenêtre de comptage des cas”.
Les essais pivots du vaccin Covid-19 ont utilisé l’infection symptomatique Covid-19 confirmée en laboratoire comme critère d’évaluation principal. Cependant, les essais n’ont commencé à compter les cas que 7 ou 14 jours après la dernière injection de la série, date à laquelle les sujets ont été considérés comme “complètement vaccinés”.
Selon Doshi, aucun des fabricants de vaccins n’a justifié l’exclusion des cas survenus avant cette date, ce qui a principalement affecté la notification des effets indésirables (c’est-à-dire la sécurité).
Pfizer était la seule exception. À la page 15 de son rapport sur les effets indésirables, la société justifie ce retard en déclarant que “le vaccin n’a pas eu suffisamment de temps pour stimuler le système immunitaire”.
Lataster a qualifié cette explication de “bizarre”, étant donné qu’il s’est écoulé beaucoup de temps entre la première injection et les 7, 14 ou 21 jours suivant la dernière injection de la série, au cours desquels de nombreux effets secondaires ont pu se produire. La plupart des effets secondaires surviennent dans les premiers jours suivant la vaccination.
“Pour ne rien arranger, écrit Lataster, les personnes non vaccinées ne bénéficient pas d’un tel “délai de grâce”. En d’autres termes, pendant que les fabricants de vaccins comptaient les cas, les hospitalisations et les décès chez les personnes non vaccinées, ces mêmes événements étaient ignorés chez les personnes vaccinées.
Selon Doshi, ce biais explique 48 % de l’efficacité revendiquée de ces produits, un chiffre supérieur à l’efficacité admise des piqûres après quelques mois seulement.
Ces trois biais auraient pu être minimisés grâce à des essais randomisés contrôlés par placebo. Cependant, comme tous les fabricants ont autorisé le groupe placebo à prendre le vaccin, “les études d’observation sont tout ce dont nous disposons”.
Mais il y a pire : il y a eu un quatrième biais
Dans son article de juillet 2023, Lataster a suggéré une quatrième source de biais – le biais de définition – qui a échappé à Doshi.
Le biais de définition consiste à classer les personnes comme “non vaccinées” si elles ont reçu leur dernière injection moins d’un certain nombre de jours arbitrairement choisi.
Si l’on peut considérer ces sujets comme “non vaccinés” pour déterminer l’efficacité des vaccins, cela n’a pas de sens pour le contrôle de la sécurité, selon Lataster:
“Bien qu’il puisse être approprié, dans certaines circonstances, de surveiller l’efficacité des vaccins ARNm à partir du moment où ils sont les plus efficaces, il n’y a pas de raison valable pour que cela s’applique aux analyses d’innocuité.
Le plus grand danger lié au biais de définition n’est pas que des événements indésirables ne soient pas comptabilisés, mais que les signaux de danger parmi les personnes vaccinées qui se produisent avant l’ouverture de la fenêtre de comptage soient mis dans le même sac que ceux qui n’ont pas reçu de vaccin.
Les articles initiaux de Doshi et de Lataster faisaient référence à des biais dans les études d’observation, mais comme Doshi l’a noté dans son deuxième article, les mêmes biais liés à la fenêtre de comptage des cas étaient également importants dans les essais initiaux des vaccins, contrôlés par placebo, dans le cadre de l’étude Covid-19.
Par exemple, les cas et les effets indésirables survenus après la vaccination mais avant l’ouverture de la “fenêtre” n’ont pas été comptabilisés ou ont été attribués au groupe non vacciné, ce qui a fait apparaître le vaccin comme plus sûr et plus efficace qu’il ne l’était.
Lataster a répondu par un autre document soulignant d’autres problèmes.
L’une d’entre elles est le grand nombre de patients “perdus de vue” dans une étude de Pfizer – des sujets qui, pour des raisons de santé, une réaction grave au vaccin ou une autre raison, n’ont pas participé à l’étude assez longtemps pour que leurs résultats soient pris en compte.
Les sujets perdus de vue étaient suffisamment nombreux pour que les résultats soient fortement influencés dans un sens ou dans l’autre.
Plus de 3 000 cas de Covid-19 suspectés mais non confirmés ont également été recensés dans l’ensemble de la population de l’étude, répartis de manière presque égale entre le groupe traité et le groupe placebo. Ces cas, écrit Lataster, “auraient considérablement réduit les estimations de l’efficacité du traitement“.
Par exemple, sur la base de cinq cas de Covid-19 parmi les personnes vaccinées et de 95 cas parmi les personnes non vaccinées, on peut affirmer que le vaccin a été très efficace. Toutefois, si l’on ajoute 1 000 cas de Covid-19 aux deux groupes (1 005 cas contre 1 095), le résultat est beaucoup moins impressionnant, selon M. Lataster.
“De cette manière”, écrit Lataster, “un produit dont l’efficacité est inférieure à 10 % peut être présenté comme efficace à plus de 90 %. On peut prétendre n’importe quoi avec des données manipulées”.
Le second article de Lataster a également soulevé d’autres problèmes de sécurité et d’efficacité que Doshi n’avait pas relevés dans son premier article.
Le signal de sécurité est la myocardite, un sujet bien connu des lecteurs du Defender. La myocardite, c’est-à-dire l’inflammation et les lésions du muscle cardiaque, est un sujet d’actualité en raison de reportages sur de jeunes personnes vaccinées apparemment en bonne santé qui sont soudainement décédées.
La question de l’efficacité concerne l’efficacité négative, c’est-à-dire le processus par lequel un vaccin devient de moins en moins efficace, au point que les personnes vaccinées courent un plus grand risque d’infection.
Lataster a cité une autre étude publiée dans l’American Journal of Epidemiology, selon laquelle “les avantages des vaccins Covid-19 à ARNm en matière de protection contre la variante omicron l’emportent sur les risques, indépendamment de l’âge, du sexe et de la comorbidité”.
Selon Lataster, ce document démontre que tout bénéfice potentiel de la vaccination est minime et qu’il pourraitn’y avoir “aucun bénéfice net, et peut-être même des déficits nets”, à la vaccination contre le Covid-19.