La baisse « miraculeuse » de la mortalité liée à la vaccination contre la COVID qui s'est évaporée après le recalcul des données d'une étude mettant en évidence des biais méthodologiques (TrialSite News)

La baisse « miraculeuse » de la mortalité liée à la (vaccination contre la) COVID qui s'est évaporée après un recalcul
Article originel : The ‘Miracle’ COVID Mortality Drop That Vanished on Recalculation
TrialSite News, 27.12.25

Dans une lettre à la rédaction publiée dans EXCLI Journal (décembre 2025), Giovanni M. Malatesta, Alberto Donzelli et leurs collègues d'institutions universitaires et de santé publique indépendantes italiennes examinent de manière critique une étude de cohorte de 30 mois menée par Acuti Martellucci et al. qui établissait un lien entre la vaccination contre la COVID-19 et la mortalité toutes causes confondues et les hospitalisations pour cancer dans une province italienne. L'argument central de la lettre est d'ordre méthodologique : la conclusion frappante de l'étude originale, selon laquelle la mortalité toutes causes confondues est nettement plus faible chez les personnes vaccinées (HR ≈ 0,42), est peu plausible et s'explique en grande partie par des biais liés au temps qui n'ont pas été pris en compte, en particulier le biais d'immortalité (ITB), plutôt que par un véritable bénéfice de survie lié au vaccin. Cela a une importance pour l'interprétation clinique et les politiques, car les estimations observationnelles de l'efficacité des vaccins peuvent être erronées sur le plan directionnel lorsque le temps à risque est mal classé.

Résumé du problème par TrialSite

En termes simples, un groupe de chercheurs italiens a écrit à une revue scientifique pour avertir qu'une étude largement citée affirmant que les taux de mortalité étaient beaucoup plus faibles chez les personnes vaccinées contre la COVID-19 contenait probablement une erreur de calcul. L'étude originale faisait état d'un avantage inhabituellement important en termes de survie pour les personnes vaccinées, mais les critiques affirment que ce résultat est principalement dû à un défaut technique appelé « biais de temps immortel », qui se produit lorsque le temps écoulé avant la vaccination est mal comptabilisé, de sorte que la vaccination semble plus protectrice qu'elle ne l'est en réalité. Lorsque les auteurs ont corrigé approximativement cette erreur de timing, l'avantage apparent a disparu et, en termes de taux de mortalité simple, le groupe non vacciné semblait en fait légèrement mieux loti. Il est important de noter que cela ne signifie pas que les vaccins augmentent le risque de décès ou de cancer, mais plutôt que la mauvaise conception d'une étude peut donner lieu à des résultats trompeurs dans la recherche observationnelle. Les auteurs appellent à partager les données brutes et à utiliser de meilleures méthodes d'alignement temporel avant de tirer des conclusions définitives sur les effets des vaccins sur la mortalité ou le risque de cancer.

Examen

Il s'agit d'une critique méthodologique et d'une nouvelle analyse, et non d'une nouvelle étude de cohorte. Les auteurs examinent les publications antérieures du même groupe de recherche, demandent l'accès aux données brutes et, à l'aide des moyennes publiées, reconstituent le temps-personne afin de démontrer l'impact de l'ITB. Ce travail s'appuie sur leurs précédentes réanalyses, évaluées par des pairs, des mêmes ensembles de données provinciales.


Principales conclusions et nouveaux calculs

La lettre reconnaît que la cohorte initiale a rapporté des rapports de risque statistiquement significatifs pour l'hospitalisation pour tous les cancers chez les personnes vaccinées par rapport aux personnes non vaccinées, tout en rapportant simultanément une mortalité toutes causes confondues extrêmement faible dans le groupe vacciné. Les auteurs conviennent qu'il existe un biais lié à la bonne santé des personnes vaccinées, mais affirment qu'il est insuffisant pour expliquer des effets d'une telle ampleur. Ils montrent que le fait de classer les personnes comme « non vaccinées » uniquement si elles n'ont jamais été vaccinées – et de ne pas compter la période précédant la vaccination des personnes vaccinées comme une période non vaccinée – introduit un biais lié au temps immortel.

À l'aide de calculs approximatifs en mois-personnes, la lettre démontre qu'une fois le temps pré-vaccinal correctement réparti, le taux de mortalité des personnes non vaccinées devient inférieur à celui des personnes vaccinées (0,58 contre 0,67 décès pour 1 000 mois-personnes), inversant ainsi la protection apparente. Les analyses corrigées précédentes des mêmes auteurs ont révélé des rapports de risque proches de 1, avec seulement des différences faibles mais statistiquement significatives détectables à l'aide du temps moyen perdu restreint, et non des réductions spectaculaires de la mortalité. Il est important de noter que cette correction ne démontre pas la nocivité du vaccin, mais supprime un avantage de survie fallacieux créé par un calcul erroné du temps à risque.


Signaux d'alerte et limites (cadre ESI 2.0)

Les limites comprenaient le recours à des données agrégées reconstituées plutôt qu'à des enregistrements individuels et l'absence d'ajustement pour tous les facteurs de confusion dans le tableau illustratif. Selon l'indice des conséquences humaines (ICH), la surestimation des avantages en termes de mortalité risque d'induire en erreur le public et les décideurs politiques. Selon l'indice de pluralisme (IP), la critique est renforcée par les demandes de transparence et la prise en compte des conclusions divergentes, bien que la reproduction complète attende la publication des données brutes.

Conclusion et implications

En résumé, cette lettre fournit des preuves modérées, axées sur les méthodes, que le biais de temps immortel, associé au biais des vaccinés en bonne santé, peut créer des avantages invraisemblables en matière de mortalité dans les études observationnelles sur les vaccins contre la COVID-19. Les auteurs appellent au partage des données brutes et à la mise en place de modèles analytiques alignés dans le temps avant de tirer des conclusions causales sur le risque de mortalité ou de cancer à partir de cohortes observationnelles.

Catégorie	Note (0–10)	Remarques
Rigueur méthodologique et risque de biais	6/10	Identification claire de l'ITB ; réanalyse illustrative.
Cohérence et ampleur de l'effet	6/10	Conforme aux études corrigées antérieures.
Validité externe et applicabilité	5/10	Méthodes généralisables ; données provinciales.
Indice des conséquences humaines (ICH)	7/10	La correction des biais empêche toute interprétation erronée par le public.
Indice de pluralisme (IP)	7/10	Appel ouvert à la communication de données ; prise en compte des résultats contradictoires.
Transparence et divulgation	6/10	Divulgation des conflits d'intérêts ; données brutes en attente.
Résumé (avis pondéré)	6/10 (60 %)	Preuves modérées (axées sur les méthodes utilisées).

Citation: Malatesta GM, Alessandria M, Berrino F, Donzelli A. (2025). Comment to “COVID-19 vaccination, all-cause mortality, and hospitalization for cancer: 30-month cohort study in an Italian province”. EXCLI Journal, 24:1797–1799. Impact Factor: ~3.0.

------------------------------------------------------

Note de SLT : Nous subissons des problèmes techniques depuis mars 2025, le support technique n'étant toujours pas en mesure de régler le problème en décembre 2025. Cet article a rencontré une erreur lors de sa publication : "Erreur lors de l'enregistrement de l'article" (voir ci-dessous).

--------------------------------------------------------

Capture d'écran en date du 28.12.25 : "Erreur lors de l'enregistrement de l'article"