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Un épidémiologiste de Stanford avertit que les mesures de lutte contre le coronavirus sont basées sur de mauvaises données (College Fix)

par Greg Pipper 16 Avril 2020, 17:00 Confinement Coronavirus Ioannidis Epidémiologie Allégations Taux de mortalité USA Articles de Sam La Touch

Un épidémiologiste de Stanford avertit que les mesures de lutte contre le coronavirus sont basées sur de mauvaises données
Article originel : Stanford epidemiologist warns that coronavirus crackdown is based on bad data
Par Greg Pipper
The College Fix, 19.03.20

 

"Comme un éléphant attaqué par un chat domestique".

Si nous n'avions pas été informés de l'existence d'un nouveau virus et si nous n'avions pas contrôlé les individus à l'aide de tests PCR [virus], le nombre total de décès dus à une "maladie de type grippal" ne semblerait pas inhabituel cette année. Tout au plus aurions-nous pu constater, de manière fortuite, que la grippe cette saison semble être un peu plus grave que la moyenne".

Ceci n'a pas été écrit par un maniaque de droite prétendant que le coronavirus est une conspiration visant à refuser au président Trump un second mandat, ou une excuse pour faire tomber le capitalisme.

Il est tiré d'un essai sobre et éclairant de John Ioannidis, épidémiologiste de l'université de Stanford et codirecteur du Meta-Research Innovation Center, publié sur le site d'information sur les sciences de la vie STAT.

La répression de la vie publique par les dirigeants politiques de l'État et des collectivités locales, motivée par les coronavirus, se fait dans un vide de données, avertit Ioannidis, et les mesures gouvernementales extrêmes visant à prévenir les infections pourraient en fait entraîner davantage de décès.

"La maladie actuelle à coronavirus, Covid-19, a été qualifiée de pandémie unique en son genre", dit-il. "Mais il peut aussi s'agir d'un fiasco de preuves unique en son genre", les décideurs politiques s'appuyant sur des statistiques "insignifiantes" basées sur des échantillons peu fiables :

    Trois mois après l'apparition de l'épidémie, la plupart des pays, dont les États-Unis, n'ont pas la possibilité de tester un grand nombre de personnes et aucun pays ne dispose de données fiables sur la prévalence du virus dans un échantillon aléatoire représentatif de la population générale. …

    Les patients qui ont été testés pour le SRAS-CoV-2 [COVID-19] sont de manière disproportionnée ceux qui présentent des symptômes graves et de mauvais résultats. Comme la plupart des systèmes de santé ont une capacité de dépistage limitée, le biais de sélection pourrait même s'aggraver dans un avenir proche.

    Le seul cas où une population entière et fermée a été testée est celui du navire de croisière Diamond Princess et de ses passagers de quarantaine. Le taux de létalité y était de 1,0 %, mais il s'agissait d'une population en grande partie âgée, dans laquelle le taux de mortalité dû au Covid-19 est beaucoup plus élevé.


L'ignorance générale des journalistes lorsqu'il s'agit de rendre compte de la recherche scientifique aggrave la situation.

Considérez les facteurs de complication lorsque vous essayez de projeter le taux de mortalité de ce bateau de croisière "sur la structure d'âge de la population étatsunienne" : Il est basé sur sept décès, dans une population (les touristes) qui "peut avoir des fréquences de maladies chroniques différentes" de celles de la population générale.


Les "estimations raisonnables" pour la population générale vont de 0,05 % à 1 % (le taux de mortalité des personnes âgées sur les bateaux de croisière), écrit Ioannidis :

    Un taux de létalité de 0,05 % pour l'ensemble de la population est inférieur à celui de la grippe saisonnière. Si c'est le vrai taux, confiner le monde avec des conséquences sociales et financières potentiellement énormes peut être totalement irrationnel. C'est comme si un éléphant était attaqué par un chat domestique. Frustré et essayant d'éviter le chat, l'éléphant saute accidentellement d'une falaise et meurt.

 

Le scientifique de Stanford note que les coronavirus "légers" (pas le -19) ont des taux de mortalité beaucoup plus élevés lorsqu'ils infectent des "personnes âgées en maison de retraite" (le principal groupe de cas dans la région de Seattle), et représentent jusqu'à un dixième des hospitalisations pour troubles respiratoires.

Ioannidis note en outre la difficulté de déterminer ce qui a pu tuer une personne souffrant d'infections multiples, citant une série d'autopsies de victimes âgées de virus respiratoires : "Un test positif pour un coronavirus ne signifie pas nécessairement que ce virus est toujours le principal responsable de la mort d'un patient".

Sa propre "estimation moyenne" du taux de mortalité COVID-19 - 0,3 % de la population générale - produirait 10 000 décès, mais cela n'enregistrerait même pas un écart "dans le bruit" des décès estimés dus à une "maladie de type grippal".

Sans de meilleures données (et oui, l'administration Trump a irrémédiablement bâclé les tests), les décideurs politiques utilisent un "raisonnement de préparation au pire" pour imposer "des mesures extrêmes d'éloignement et de verrouillage social" :

    Malheureusement, nous ne savons pas si ces mesures fonctionnent. Les fermetures d'écoles, par exemple, peuvent réduire les taux de transmission. Mais elles peuvent aussi se retourner contre les enfants si ceux-ci se socialisent de toute façon, si la fermeture des écoles les amène à passer plus de temps avec des membres âgés de leur famille, si les enfants à la maison perturbent la capacité de leurs parents à travailler, etc. Les fermetures d'écoles peuvent également diminuer les chances de développer une immunité collective dans une tranche d'âge épargnée par une maladie grave.

 

La sagesse conventionnelle qui consiste à "aplatir la courbe", c'est-à-dire à gérer la charge du système de santé par la distanciation sociale, pourrait même se retourner contre nous, écrit Ioannidis :

    Pourtant, si le système de santé est débordé, la majorité des décès supplémentaires pourraient ne pas être dus à des coronavirus mais à d'autres maladies et affections courantes telles que les crises cardiaques, les accidents vasculaires cérébraux, les traumatismes, les hémorragies et autres qui ne sont pas traitées de manière adéquate. Si le niveau de l'épidémie submerge le système de santé et que les mesures extrêmes n'ont qu'une efficacité modeste, l'aplatissement de la courbe peut aggraver la situation : au lieu d'être submergé pendant une courte phase aiguë, le système de santé restera submergé pendant une période plus longue. C'est une autre raison pour laquelle nous avons besoin de données sur le niveau exact de l'activité épidémique.


Il avertit les décideurs politiques de prendre en compte les conséquences de "l'enfermement dans des mois, voire des années, [où] la vie s'arrête en grande partie".

Si nous risquons la "crise financière, les troubles, les troubles civils, la guerre et l'effondrement du tissu social" causés par des mesures aussi extrêmes, "nous avons besoin de données impartiales sur la prévalence et l'incidence de l'évolution de la charge infectieuse pour guider la prise de décision".

De nombreux messages ont été déversés pour se moquer de l'administration Trump pour son indifférence à la science rigoureuse, certaines critiques étant plus justes que d'autres.

Mais l'analyse de Ioannidis devrait être prise le plus au sérieux par les dirigeants de l'État et des collectivités locales, qui ont en fait le pouvoir de détruire leur économie et leur vie civique, et par les médias scientifiquement ignorants qui les nourrissent d'une couverture apocalyptique.

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