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La partialité des études sur l'efficacité des vaccins est enfin remarquée (Substack)

par Martin Neil et Norman Fenton 31 Mars 2023, 19:07 Vaccin Biais Coronavirus Efficacité Médias Articles de Sam La Touch

La partialité des études sur l'efficacité des vaccins est enfin remarquée
Article originel : The bias in vaccine effectiveness studies is finally being noticed
Par Martin Neil, Norman Fenton
Substack, 29.03.23

Depuis plus de deux ans (depuis le début de l'introduction du vaccin contre la covid), nous signalons que toutes les études d'observation prétendant démontrer l'efficacité du vaccin présentaient des lacunes systématiques. Le résumé le plus récent se trouve ici :

Où sont les chiffres ? par Norman Fenton et Martin Neil
Comment créer l'illusion que votre vaccin est efficace à 90 % ?
Spoiler : Une étude importante a affirmé que les vaccins contre la covid étaient efficaces à plus de 90 %. Mais lorsqu'on examine les détails de l'étude, on s'aperçoit que 37,2 % de tous les participants vaccinés qui ont été testés dans les 14 jours suivant la première dose ont été confirmés comme étant des cas de covid. Aucun de ces "cas" n'a été pris en compte dans le calcul de l'efficacité. De plus, sur le sous-ensemble de 1...
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il y a 2 mois - 212 likes - 70 comments - Norman Fenton and Martin Neil
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Mais, pour mémoire, et au risque de nous répéter, des exemples de nos articles précédents qui fournissent des détails et des explications peuvent être trouvés ici, ici, ici, ici, ici, ici, et ici.

Bien entendu, bien que nous ayons continuellement soulevé ces questions, toutes les tentatives de publication de nos préoccupations ont toujours été rejetées. En particulier (et cela n'est pas arrivé qu'à nous), les principales revues se sont donné beaucoup de mal pour éviter de publier les réponses à leurs articles contenant des études observationnelles manifestement erronées ; notre expérience avec le Lancet à cet égard est particulièrement révélatrice :

Where are the numbers? by Norman Fenton and Martin Neil

The Lancet heavily redact their response to our subject access request for internal correspondence relating to rejection of our letter about Pfizer study

There has been a remarkable development to the story previously reported here: Following that fiasco, I submitted a subject access information request to Elsevier (who publish The Lancet) asking for all internal correspondence between editors and reviewers relating to the submission (and ultimate rejection) of our letter…

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Où sont les chiffres ? par Norman Fenton et Martin Neil
The Lancet expurge lourdement sa réponse à notre demande d'accès à la correspondance interne relative au rejet de notre lettre sur l'étude Pfizer.
L'histoire précédemment rapportée ici a connu un développement remarquable : Suite à ce fiasco, j'ai soumis une demande d'accès à l'information à Elsevier (qui publie The Lancet) pour obtenir toute la correspondance interne entre les rédacteurs et les réviseurs concernant la soumission (et le rejet final) de notre lettre....
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Nous avons donc été heureux de constater qu'un article a été publié qui aborde la question que nous soulevons depuis plus de deux ans.

La partialité des études sur l'efficacité des vaccins est enfin remarquée (Substack)

Ce qui est plutôt ironique dans cet article, c'est cette déclaration :

Nous n'avons connaissance que d'un seul article qui aborde les problèmes méthodologiques des études non randomisées sur les vaccins contre la covid-19.

(L'"unique article" est celui de John Ioannidis, qui ne tient pas compte du principal éléphant dans la pièce, à savoir que les personnes infectées dans les deux semaines suivant la vaccination sont classées comme non vaccinées, et qui prend également le biais du "test" à l'envers - il suggère que les vaccinés sont plus susceptibles de se faire tester, alors que dans la plus grande étude, les non-vaccinés étaient 6 fois plus susceptibles d'être testés que les vaccinés).

Joel Smalley a également écrit sur cette nouvelle étude :

Dead Man Talking

Sources of bias in observational studies of covid-19 vaccine effectiveness

Discussion of multiple factors that can bias estimates of covid-19 vaccine effectiveness, such as: vaccination status misclassification; testing differences; and disease risk factor confounding. Our article complements these observations by providing examples based on actual data sets that quantify how case-counting window bias, age bias, and background infection rate bias can profoundly complicate the analysis of observational studies, shifting covid-19 vaccine effectiveness estimates by an absolute magnitude as high as 50% to 70…

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2 days ago · 34 likes · 15 comments · Joel Smalley

Dead man talking
Sources de biais dans les études d'observation de l'efficacité du vaccin contre la covid-19
Discussion sur les multiples facteurs qui peuvent fausser les estimations de l'efficacité du vaccin contre le covid-19, tels que la mauvaise classification du statut vaccinal, les différences de test et les facteurs de confusion liés au risque de maladie. Notre article complète ces observations en fournissant des exemples basés sur des ensembles de données réelles qui quantifient comment le biais de la fenêtre de comptage des cas, le biais de l'âge et le biais du taux d'infection de fond peuvent profondément compliquer l'analyse des études d'observation, modifiant les estimations de l'efficacité du vaccin covid-19 d'une magnitude absolue allant de 50 % à 70...
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il y a 2 jours - 34 likes - 15 comments - Joel Smalley

Cela montre qu'en nous censurant de la littérature académique dominante, d'autres peuvent prétendre à l'originalité et à la nouveauté de leurs recherches alors que nous écrivons sur le sujet depuis près de trois ans maintenant. Plus dangereuse encore est la perspective que, si nos travaux ne sont pas publiés dans les principales revues universitaires, ils n'existent pas en tant que preuves valables, ce qui crée un système de rétroaction en boucle fermée.

Traduction SLT