[Vidéo] Les données de la Covid-19 sont une "parodie". Comment les données britanniques et étatsuniennes sur les décès dus à la Covid sont gonflées (Insight History)

Les données de la Covid-19 sont une "parodie"
Article originel :  The Covid-19 Data is a ‘Travesty’
Insight History
Lu sur Off-Guardian

Comment les données britanniques et étatsuniennes sur les décès dus à la Covid sont gonflées
.

Bien que des personnes soient mortes tragiquement à cause de la Covid-19, la façon dont les données sur les décès liés à la Covid-19 sont enregistrées dans de nombreux pays du monde a produit et continue de produire un nombre de décès gonflé. Ce nombre de décès a été et continue d'être utilisé par des bureaucraties de type fasciste, en conjonction avec des prêtres scientifiques, pour terrifier le grand public et l'inciter à obéir.

La corrélation n'est pas synonyme de causalité.
L'une des lois les plus fondamentales de la statistique est que la corrélation n'est pas égale à la causalité. Bien que cela puisse paraître compliqué, ce n'est pas le cas. Cela signifie simplement que ce n'est pas parce qu'il y a une corrélation entre deux variables, ou pour le dire autrement, une relation étroite entre deux choses dans le monde, qu'une chose provoque l'autre.

Un troisième facteur peut être à l'origine de la corrélation observée. Par exemple, il existe généralement dans de nombreux pays une corrélation entre le temps froid et l'augmentation des achats dans les magasins ou en ligne, mais cette augmentation des achats n'est pas due au temps froid. Elle est plutôt due à la période de Noël, lorsque les gens dépensent plus d'argent, et il se trouve que le temps est généralement froid en décembre dans de nombreuses régions du monde qui célèbrent Noël. Ainsi, même s'il existe une corrélation entre le temps froid et l'augmentation des habitudes d'achat, le temps froid n'entraîne pas une augmentation des habitudes d'achat, mais la période de Noël incite les gens à acheter davantage de biens.

En outre, la corrélation observée entre deux choses dans le monde peut n'être que le fruit du hasard. Cela a conduit les gens à souligner certaines corrélations amusantes, comme le fait qu'il y avait une corrélation entre la consommation de margarine et les taux de divorce dans le Maine entre 2000 et 2009. Il y avait également une corrélation entre la consommation de fromage par habitant et le nombre de personnes qui sont mortes en s'emmêlant dans leurs draps, ou le nombre de personnes qui se sont noyées en tombant dans une piscine et les films dans lesquels Nicholas Cage a joué.

Une fois de plus, la corrélation n'est pas synonyme de causalité..

Données sur les décès

Si nous revenons aux données sur les décès par Covid, ce n'est pas parce qu'une personne a été testée positive pour la Covid-19 et est morte peu après (même si nous mettons de côté une seconde que certains tests sont connus pour donner de faux positifs), cela ne signifie pas que la Covid-19 a causé la mort de cette personne. Pourtant, le principal chiffre que certains pays du monde utilisent pour exprimer les décès par Covid-19 est simplement enregistré, ou codé, comme essentiellement tout décès impliquant un test Covid-19 positif dans les 28 jours précédant la mort.

Comme la corrélation n'est pas égale à la causalité, le simple enregistrement des décès par Covid-19 comme tout décès impliquant un test Covid-19 positif dans une période de temps donnée est une très mauvaise façon de mesurer le nombre de personnes décédées. Par exemple, au Royaume-Uni, le principal chiffre utilisé pour les décès liés à la Covid-19 est codé, comme indiqué sur le site officiel du Coronavirus, comme le ...

    nombre de décès de personnes ayant eu un résultat positif au test COVID-19 et qui sont décédées dans les 28 jours suivant le premier test positif.

Cette situation ignore complètement le problème de la causalité, et produit donc un nombre de décès beaucoup plus important qu'il n'y en a réellement.

Par exemple, si une personne souffre d'une maladie cardiaque sous-jacente depuis 10 ans, qu'elle a une complication cardiaque et qu'elle meurt, son décès est très probablement dû principalement à la maladie cardiaque qui l'a affectée pendant une décennie. Cependant, si cette personne avait été testée positive pour la Covid-19 pour la première fois dans les 28 jours précédant son décès, elle pourrait être incluse dans la catégorie des décès par Covid-19 au Royaume-Uni, si tout ce qui est nécessaire pour être classé comme un décès par Covid-19 est simplement un résultat positif.

Pour ceux qui comprennent que la façon dont vous codez les décès change radicalement le nombre de décès que vous obtenez, les autorités britanniques ont l'amabilité de nous illustrer cela. Il y a un deuxième nombre enregistré par les autorités britanniques qui code les décès comme...

    les personnes dont le certificat de décès mentionnait COVID-19 comme l'une des causes.
 

En codant les décès de cette façon, il y a des milliers de décès de plus de Covid-19 par rapport à ceux qui sont codés comme...

    les personnes ayant eu un résultat positif au test COVID-19 et qui sont décédées dans les 28 jours suivant le premier test positif.

Bien que les autorités britanniques aient deux façons de coder les décès par COVID-19, aucune d'entre elles n'est particulièrement précise à mon avis. Cela est dû au fait que les données du test positif ne traitent pas de la question de la causalité, et que les données du certificat de décès mentionne seulement que la Covid doit être "l'une des causes" du décès, plutôt que "la cause principale", en plus des données du certificat de décès qui n'exige pas explicitement la nécessité d'un résultat positif au test Covid-19.

Données sur les décès aux États-Unis

Si nous nous tournons vers les États-Unis, nous constatons des problèmes similaires avec les données de la Covid-19. L'un des principaux chiffres communiqués par les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) est que le nombre total de décès provisoires dus à la Covid aux États-Unis - qui s'élève à 241 906 décès au moment où j'enregistre cet audio - est présenté comme...

    tous les décès dus à la Covid-19.

Si l'on creuse un peu plus, ce nombre est basé sur "les décès avec COVID-19 confirmé ou présumé, codé selon le code U07.1 de la CIM-10". Si nous continuons à creuser, nous pouvons mieux comprendre comment ce nombre est calculé. Le site web du CDC le précise :

"Le Centre national des statistiques sanitaires (NCHS) utilise les données entrantes des certificats de décès pour produire des décomptes provisoires de décès COVID-19. Ces chiffres incluent les décès survenus dans les 50 États et le district de Columbia... Les décès COVID-19 sont identifiés à l'aide d'un nouveau code CIM-10. Lorsque COVID-19 est déclaré comme une cause de décès - ou lorsqu'il est répertorié comme une cause "probable" ou "présumée" - le décès est codé comme U07.1. Cela peut inclure les cas avec ou sans confirmation de laboratoire".

Il existe de nombreux problèmes potentiels liés au codage des décès par la Covid de cette manière. L'un des problèmes est que la Covid-19 est à nouveau répertorié comme "une cause de décès", par opposition à la cause primaire de décès. Si l'on regarde les notes techniques, le site web du CDC fournit plus de détails :

"Les décès dus aux maladies à coronavirus sont identifiés à l'aide du code U07.1 de la CIM-10. Les décès sont codés sous le code U07.1 lorsque la maladie à coronavirus 2019 ou la COVID-19 sont déclarés comme une cause ayant contribué au décès sur le certificat de décès. Il peut s'agir de cas confirmés en laboratoire, ainsi que de cas sans confirmation en laboratoire. Si le certificateur soupçonne la COVID-19 ou détermine qu'il était probable (par exemple, les circonstances étaient impérieuses avec un degré raisonnable de certitude), il peut déclarer COVID-19 comme "probable" ou "présumé" sur le certificat de décès (5, 6). COVID-19 est mentionné comme cause sous-jacente sur le certificat de décès dans 92 % des décès (voir tableau 1)".

Même si ces 92 % de cas où la COVID était inscrit comme cause sous-jacente du décès sont plus probants, 8 % des 241 906 cas restent relativement importants, soit plus de 19 300 décès. En outre, si nous creusons encore pour comprendre la robustesse de ces données, nous découvrons dans un rapport du NCHS d'avril intitulé : Guidance for Certifying Deaths Due to Coronavirus Disease 2019 (COVID-19), qui est toujours accessible par un lien sur le site web du CDC où il fournit des détails sur ses données, qu'il est acceptable de "déclarer COVID-19 sur un certificat de décès sans" que le patient ait besoin de tester positif pour la Covid-19 :

"Un décompte précis du nombre de décès dus à l'infection par la COVID-19, qui dépend en partie d'une certification correcte des décès, est essentiel pour la surveillance et la réponse de la santé publique en cours. Lorsqu'un décès est dû à la COVID-19, il s'agit probablement de l'UCOD et doit donc être signalé sur la ligne la plus basse utilisée dans la partie I du certificat de décès. Dans l'idéal, des tests pour la COVID-19 devraient être effectués, mais il est acceptable de déclarer COVID-19 sur un certificat de décès sans cette confirmation si les circonstances le justifient avec un degré raisonnable de certitude" (p.2-p.3).

Même si je crois savoir que ce rapport a été publié en avril, il est certain que pour qu'un décès soit enregistré comme étant dû à la COVID-19, le patient doit en fait être testé positif pour la COVID-19. À mon avis, il faut une catégorisation plus solide de ce qui constitue un décès dû à la Covid-19, car les méthodes précédentes et apparemment actuelles d'enregistrement des décès dus à la Covid-19 sont quelque peu vagues et imprécises, produisant sans doute un nombre de décès gonflé.

De mon point de vue, les principaux chiffres que les pays devraient utiliser pour catégoriser les décès par Covid-19 doivent inclure (1) la nécessité pour le patient d'avoir un test positif pour la Covid ; et (2) la nécessité pour un professionnel médical d'examiner le patient et de conclure que la Covid-19 étaient la cause principale, ou sous-jacente, du décès. Ce chiffre devrait être le principal chiffre que les officiels et les médias devraient cité ensuite, parce que la personne lambda qui entend le dernier décompte des décès sur un segment d'information de 2 minutes présume que ce chiffre exprime en fait le nombre de personnes qui sont mortes de la Covid-19 - non pas avec la Covid-19, non pas avec une Covid-19 suspectée - mais en fait de la Covid-19.

Les pays pourraient avoir un nombre secondaire de décès par Covid-19 où la Covid est enregistrée comme l'un des nombreux facteurs de décès, mais le principal bilan doit établir que l'individu avait la Covid-19, et que la Covid-19 était la cause primaire, ou sous-jacente, du décès.

Selon mon interprétation, la façon dont de nombreux pays ont classé et continuent de classer les décès par la Covid-19 produit un nombre de décès gonflé, donnant une impression déformée de l'ampleur de la Covid-19. Nombreux sont ceux qui affirment que les autorités de divers pays du monde sont bien conscientes de ce problème et qu'elles utilisent les statistiques pour susciter la peur.

Les données de la Covid sont une "parodie".

Pour être clair, je ne suis ni statisticien, ni scientifique, ni médecin, bien que j'aie suivi quelques cours de statistiques et de méthodes de recherche dans le cadre de mon diplôme universitaire en politique. Mais ne me croyez pas sur parole : les données de la Covid-19 sont un fiasco à divers égards. Jamie Jenkins, l'ancien responsable de l'analyse de la santé à l'Office for National Statistics, a qualifié les données de la Covid-19, dans le contexte de la Grande-Bretagne, de "parodie" à divers égards.

Covid data 'mistakes' are 'one of the biggest travesties' of the pandemic / Les "erreurs" de données de la Covid constituent "l'une des plus grandes parodies" de la pandémie

En outre, il est important de noter que la manipulation des statistiques a été une caractéristique clé des régimes tyranniques tout au long de l'histoire. En Union soviétique, par exemple, le gouvernement stalinien a constamment supprimé ou retardé la publication de statistiques qui contredisaient leurs programmes, et n'a publié que les données qui soutenaient leurs initiatives.
 

Tests imprécis

Aujourd'hui, l'histoire semble se répéter une fois de plus. Les gouvernements du monde entier utilisent les statistiques de manière sélective, ce qui gonfle l'ampleur de la pandémie de la Covid. Par exemple, au cours des deux derniers mois, l'accent a été clairement mis sur le nombre de cas positifs de la Covid-19 par le gouvernement et les médias. Pourtant, avec ce changement d'accent, les deux parties ont largement échoué à mettre en contexte la raison pour laquelle cela allait toujours être le cas une fois que les tests de masse auraient commencé.

Il ne faut pas être un génie pour comprendre que même si les tests Covid-19 utilisés sont précis à 100 %, plus vous effectuez de tests, plus vous trouverez de cas positifs. Si nous prenons le Royaume-Uni par exemple, le nombre de tests de dépistage de virus effectués augmente de mois en mois depuis le mois de mai de cette année.

Au 1er mai, par exemple, un peu moins d'un million de tests de dépistage de virus avaient été effectués au Royaume-Uni. Le 1er décembre, plus de 40 millions de tests ont été effectués. Pour le seul mois de novembre, environ 9 millions de tests ont été effectués au Royaume-Uni. Il n'est donc pas surprenant qu'il y ait eu plus de cas positifs en novembre qu'en mai. Le nombre de cas positifs ne devient pertinent, même à 1 %, que si un nombre constant de tests a été effectué sur plusieurs mois, car cela donne aux officiels une base de comparaison également.

En outre, quel est le pourcentage de tests produisant des faux positifs ? Quelle est la sensibilité de ces tests ? Quelle est la marge d'erreur dans ces cas, étant donné que certains tests détecteraient des fragments de virus morts provenant d'infections survenues il y a plusieurs mois et qui ne constituent plus un problème potentiel ? La validité du test d'amplification en chaîne par la polymérase (PCR), par exemple, un test très utilisé, suscite des interrogations.

Kary Mullis, l'inventeur du test PCR a déclaré que lorsqu'elle est "quantitative, la PCR est un oxymoron". Comme l'a écrit John Lauritsen, qui a cité Kary Mullis dans un article de 1996 sur l'utilisation des tests PCR pour les patients atteints du VIH :

    La PCR est destinée à identifier des substances de manière qualitative, mais de par sa nature même, elle ne convient pas pour estimer des nombres. Bien qu'il existe une fausse impression courante selon laquelle les tests de charge virale comptent réellement le nombre de virus dans le sang, ces tests ne peuvent pas du tout détecter les virus libres et infectieux ; ils ne peuvent détecter que les protéines que l'on croit, dans certains cas à tort, être propres au VIH. Les tests peuvent détecter des séquences génétiques de virus, mais pas les virus eux-mêmes.

Dans le cadre de l'utilisation de la PCR pour déterminer une infection à Covid-19, un porte-parole de Public Health England a récemment déclaré à Reuters que...

    La détection du matériel viral par PCR n'indique pas que le virus est totalement intact et infectieux, c'est-à-dire capable de provoquer une infection chez d'autres personnes.

Il est donc important de se demander si bon nombre de ces résultats positifs au test Covid proviennent simplement de certains tests détectant des fragments de virus morts qui ne présentent plus de risque d'infection ? En outre, il est important de déterminer quel type de personnes sont testées positives pour la Covid-19 ? Dans la plupart des cas, il n'est absolument pas pertinent qu'une personne jeune, en bonne santé, qui n'est pas obèse et qui ne présente pas de problèmes de santé sous-jacents, soit testée positive pour le Covid-19. En effet, statistiquement, selon ce que je comprends en tant que personne qui n'est pas médecin, il est extrêmement peu probable qu'une personne jeune et en bonne santé ait une mauvaise réaction à la Covid-19, et elle peut même ne pas savoir qu'elle a été infectée.

Pfizer s'offre une immunité juridique pour le vaccin anti-Covid

En outre, j'aimerais attirer votre attention sur une histoire récente que j'ai lue en rapport avec le vaccin anti-Covid-19. Un rapport publié dans le journal Independent indique que le gouvernement britannique a accordé à Pfizer une indemnité légale pour le lancement de son vaccin, ce qui protège le géant pharmaceutique contre les poursuites judiciaires intentées par les personnes qui pourraient avoir des problèmes avec le nouveau vaccin. Le personnel du NHS qui administrera le vaccin est également protégé.

En outre, il a été rapporté que le ministère de la santé et des affaires sociales a confirmé que le gouvernement ajouterait le nouveau vaccin contre les coronavirus à la liste des vaccinations couvertes par la loi sur le paiement des dommages et intérêts pour les vaccins. Comme le note The Independent, cela donne "un paiement unique de 120 000 livres sterling aux personnes qui sont handicapées de façon permanente" ou blessées "à la suite d'une vaccination figurant sur la liste". Il va sans dire que c'est un signe inquiétant - je vais lier l'article complet dans la description.

Si nous revenons à la question des statistiques, il est clair que la manière dont les chiffres des décès et des cas positifs de Covid-19 sont calculés et mesurés pose des problèmes majeurs. Cependant, l'idée que les gouvernements du monde entier qui se comportent de manière fasciste utilisent les statistiques pour contrôler apparemment la population n'est pas du tout surprenante pour ceux qui comprennent l'histoire. Comme l'explique George Orwell dans son livre 1984, où il utilise des vérités historiques et ses propres intuitions pour prédire comment fonctionnera un futur régime dictatorial mondial :
 

"Même les instructions écrites que Winston a reçues, et dont il s'est invariablement débarrassé dès qu'il les a traitées, n'ont jamais déclaré ou laissé entendre qu'un acte de contrefaçon allait être commis : il s'agissait toujours de glissements, d'erreurs, de fautes d'impression ou de citations erronées qu'il fallait rectifier dans l'intérêt de l'exactitude.

Mais en fait, il pensait, en réajustant les chiffres du ministère de l'Industrie, qu'il ne s'agissait même pas d'une contrefaçon. C'était simplement la substitution d'une bêtise par une autre. La plupart des documents que vous avez traités n'avaient aucun lien avec le monde réel, pas même le genre de lien que l'on retrouve dans un mensonge direct. Les statistiques étaient tout aussi fantaisistes dans leur version originale que dans leur version rectifiée. On s'attendait à ce que vous les inventiez très souvent dans votre tête" (Orwell, 2008 : 43).

Curieuse chute dans les décès dus à la grippe

Les données de la Covid-19 posent bien d'autres problèmes, notamment le fait que les décès dus à la grippe dans certaines parties du mois d'octobre auraient diminué en Grande-Bretagne et aux États-Unis par rapport aux moyennes hebdomadaires et mensuelles sur cinq ans, ce qui peut s'expliquer en partie par le fait que ces décès ont été inclus dans les décès de la Covid-19.

Cependant, pour gagner du temps, le principal point à souligner ici est simplement qu'il y a des mensonges, des foutus mensonges, et puis il y a les statistiques.

Sources:

Nathan Green (6 Jan. 2012) Correlation is not causation, The Guardian

James Fletcher (25 May, 2014) Spurious correlations: Margarine linked to divorce? BBC News Spurious correlations: Margarine linked to divorce? – BBC News

Tyler Vigen Spurious Correlations Spurious Correlations (tylervigen.com)

 Rachel Schraer (5 Sep. 2020) Coronavirus: Tests ‘could be picking up dead virus,’ BBC News https://www.bbc.co.uk/news/health-54000629

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Provisional Death Counts for Coronavirus Disease 2019 (COVID-19), Centres for Disease Control and Prevention Provisional Death Counts for Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) (cdc.gov)

Technical Notes, Provisional Death Counts for Coronavirus Disease (COVID-19) Technical Notes: Provisional Death Counts for Coronavirus Disease (COVID-19) (cdc.gov)

National Center for Health Statistics. Guidance for certifying deaths due to COVID–19. Hyattsville, MD. 2020. Vital Statistics Reference Guidance Number 03, April, 2020 (cdc.gov)

Jamie Jenkins (9 Jan. 2017) Understanding ONS statistics on patient deaths, Office of National Statistics [this is cited as confirmation of his position at the ONS] Understanding ONS statistics on patient deaths. | National Statistical

Jamie Jenkins interview with talkradio (6 Nov. 2020) Covid data ‘mistakes’ are ‘one of the biggest travesties’ of the pandemic Covid data ‘mistakes’ are ‘one of the biggest travesties’ of the pandemic – YouTube

BBC News (12 Aug. 2020) Coronavirus: England death count review reduces UK toll by 5,000 Coronavirus: England death count review reduces UK toll by 5,000 – BBC News

Bergson, A. (1953). Reliability and Usability of Soviet Statistics: A Summary Appraisal. The American Statistician, 7(3), 13-16.

Covid-19 Testing in the UK Daily summary | Coronavirus in the UK (data.gov.uk)

Rachel Schraer (5 Sep. 2020) Coronavirus: Tests ‘could be picking up dead virus,’ BBC News Coronavirus: Tests ‘could be picking up dead virus’ – BBC News

John Lauritsen, New York Native 9 Dec. 1996 HAS PROVINCETOWN BECOME PROTEASE TOWN? HIV & AIDS – Has Provincetown Become Protease Town? (virusmyth.org)

Reuters Staff (13 Nov. 2020) Fact check: Inventor of method used to test for COVID-19 didn’t say it can’t be used in virus detection (Reuters) Fact check: Inventor of method used to test for COVID-19 didn’t say it can’t be used in virus detection | Reuters

SOUMYA KARLAMANGLA (11 MARCH, 2020) What’s the risk of COVID-19 for a healthy young person? LA Times What’s the coronavirus risk for a healthy young person? – Los Angeles Times (latimes.com)

Shaun Lintern (02 Dec, 2020) Coronavirus vaccine: Pfizer given protection from legal action by UK government Coronavirus vaccine: Pfizer given protection from legal action by UK government | The Independent

George Orwell (2008) 1984 (London: Penguin) p.43.

Melanie Gray (24 Oct. 2020) Drop in flu deaths may indicate that most at risk died from COVID-19, New York Post Drop in flu deaths may indicate that most at risk died from COVID-19 (nypost.com)

Traduction SLT

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