Le vaccin est parfois plus dangereux que le covid

Dans une vaste étude sur le vaccin Pfizer Biontech, en Israël, des chercheurs tentent de “prouver” que oui le vaccin a des effets secondaires, mais moins que le covid et qu’il faut donc se faire vacciner.

L’étude est parue dans le très sérieux NEJM. Elle porte sur la période 20/12/2020 ==> 24/05/2021.

Il y a de nombreux problèmes méthodologiques :

  • L’échantillon est obtenu par croisement des fichiers de vaccination avec les fichiers d’interventions pour les assurés de CHS (Clalit Health Services) qui assure 52% de la population Israélienne. Même si avec un échantillon aussi élevé on se doute que c’est représentatif, il peut y avoir un “effet politique”, par exemple que les israéliens arabes, ou les ultra orthodoxes, ou les malades, ou les jeunes, .. n’aimeraient pas cette assurance. Mais admettons que non
  • Toutes les personnes qui ont déjà eu une maladie X sont exclus des statistiques de survenue de la maladie X. Même si cela peut sembler un détail, ça ne l’est pas. Imaginons que le vaccin “réveille” des pathologies anciennes et soignées, des cancers ou des maladies immunitaires “boostées” par le vaccin ? Et bien nous n’en saurons rien par construction ! S’ils avaient peur que ces données altèrent la qualité de l’étude et ne permettent pas de faire la part des choses entre “effet du vaccin” et “hasard qui fait que la personne rechute”, pourquoi n’ont ils pas publié les chiffres à part ? Quand on sait comment sont faites les études, c’est à dire par des triturations Excel jusqu’à obtenir le chiffre voulu, on peut même suspecter que cette règle a été rajoutée à posteriori afin d’améliorer les statistiques du vaccin et de cacher un possible effet de rechute. En effet, il aurait suffi de créer des cohortes de “vaccinés ayant déjà eu le cancer” vs “non-vaccinés ayant déjà eu le cancer”
  • Une partie des données d’adresse, de poids.. sont manquantes. Ces personnes sont exclues.
  • Les échantillons ont été faits comme pour des sondages par appariement, entre vaccinés et non-vaccinés. Les critères sont les suivants : 2 groupes d’âge, H/F, ville, 7 catégories socio-économiques, secteur (arabe/juif/ultra), facteurs du passé clinique global, antécédents chroniques pouvant affecter le risque de covid, nombre de maladies l’an dernier, enceinte; cette méthode, si elle permet en théorie d’exclure l’influence de ces facteurs externes, truque la vision globale. En effet si par exemple, les personnes vaccinées sont les plus fragiles, l’effet positif c’est que l’étude va les comparer aux plus fragiles des nonvax : cela donne des ratios plus justes. Mais par contre, comme les résultats de l’étude sont donnés au global, ils auront tendance à minimiser les effets secondaires, en comparant une version “idéalisée” des vaccinés avec les nonvax.
  • L’étude est uniquement à court terme et concerne les périodes de 21 jours après les 1ère et 2ème doses. Les potentiels effets à plus long terme sont ignorés. Or, autant on sait que les effets du covid sont concentrés sur les 4 premières semaines, autant aucune d’étude d’impact des vaccins à long terme n’a été faite. Puisque de nombreuses variables sur l’état antérieur du patient sont inclus, pourquoi ne pas donner aussi les chiffres à long terme, sur des millions de personnes le “hasard” devrait s’équilibrer et donc, du moins, on devrait constater qu’au bout d’un an les vax et les nonvax ont des taux de maladies très proches partout ? Si c’est le cas, pourquoi ne pas donner les chiffres ? On peut aussi imaginer que le chiffre de 21 jours a été choisi à posteriori pour “optimiser” les stats du vaccin
  • dans le groupe “Témoin” des personnes atteintes par le covid, les personnes ayant eu un évènement de santé dans les 7j avant le test positif ne sont pas exclues. L’étude sous-entend que c’est logique car les covidés ont pu consulter pour une douleur avant de faire le test. Certes, mais cela fausse la comparaison avec le vaccin ! Car dans le groupe du vaccin, 26.8% avaient eu un évènement de santé dans les 7j précédents, c’est une proportion énorme exclue !

Mais bref, admettons que les données soient justes.

Peu de maladies sortent de l’intervalle de confiance. Le vaccin :

  • augmenterait les lymphadénopathies (facteur 2.43), les appendicites (1.40), les herpes zoster (1.43), les myocardites (3.24)
  • Diminuerait les hémorragies intracrâniennes (0.48), les anémies (0.79) et les lésions rénales aiguës (0.44).

On constate qu’il y a un effet évident sur le sang : les maladies cardiaques et immunitaires augmentent, celles qui sont dues à une mauvaise circulation du sang diminuent.

On notera que la lymphadénopathie était un effet secondaire annoncé par Moderna dans ses tests, à hauteur de 11.6% des patients; or ici nous sommes à 0.08%; cela prouve bien que la prise en compte uniquement des cas graves (qui ont nécessité une consultation) vs une déclaration d’effets secondaires, donne des résultats très différents.

France-Infaux, toujours pas avare de mensonge, se permet de comparer ces chiffres et de dire que lors d’un covid, la myocardite a un facteur de 18, ou bien 16 dans une étude américaine, par rapport à un bien-portant. Et que donc, il vaut mieux se faire vacciner.

Effectivement, les résultats de l’étude donnent, après un covid, les effets suivants :

  • Myocardite 18,28 (fois plus qu’un non covidé)
  • maladie rénale aiguë 14,83
  • embolie pulmonaire 12,14
  • etc.

Mais il y a une chose qui frappe tout scientifique aguerri : alors que les chiffres exacts de cas sont donnés pour la comparaison vax vs nonvax, ce n’est pas le cas pour les chiffres covid vs noncovid. Pourquoi ? la raison est très simple. Les magouilles différentes sur l’échantillon, et notamment le fait que les gens ayant consulté avant covid ne soient pas exclus, devraient faire que le “taux de base” (celui des non-covidés) devrait être plus élevé que celui des nonvax.

Or que trouve t-on par exemple pour la myocardite ?

  • 0,64 cas pour 100 000 habitants parmi les noncovid
  • 11,64 pour les covid
  • 0,64 pour les nonvax
  • 2,24 pour les vax

Il n’y a que 200 000 personnes environ dans l’étude covid. Cela signifie que ici, le chiffre pour l’étude covid était indisponible et qu’ils l’ont remplacé par le 0.64 de l’étude vax ! (sinon on serait tombé sur des multiples de 1 / 173 106 ce qui fait 0,58). A moins qu’il y ait eu 1.1 cas de myocardite dans le groupe témoin des noncovid ? (lol la blague). Ce serait honnête de dire que ce remplacement a été fait, même si on peut estimer que les taux seraient similaires.

Autre exemple : maladie rénale

On peut calculer 134,5 cas chez les covid contre 9.1 chez les noncovid.

Problème ! dans l’étude vax, on a que 4.9 cas pour 100 000 dans le groupe témoin.

Tout montre que les cas ont été “gonflés” par la sélection statistique dans l’étude covid/noncovid. L’exclusion des 26% de “qui ont déjà eu la maladie” dans l’étude vax a fait diminuer d’environ 40% le taux de maladie du groupe témoin. Or, qui nous dit que l’inclusion de ces “anciens malades” n’aurait pas fait exploser les chiffres pour les vax ?

En dehors de ces problèmes d’échantillons, notons que le discours est vicieux pour une raison très simple : tout le monde n’attrape pas le covid chaque année, de par l’immunité naturelle. L’ordre de grandeur semble avoir été de l’ordre 20% dans beaucoup de pays. Et encore, il y a eu plusieurs variants, il est probable que lorsque la variabilité du virus diminuera, les variants N-1 / N-2 protégeront de la maladie (comme pour la grippe) et que donc ce taux de 20% diminuera à un chiffre de 5% comme pour la grippe.

Faisons un calcul rapide :

  • Soit A le taux d’incidence d’une maladie parmi le groupe témoin
  • B l’incidence chez les covidés
  • C l’incidence chez les vaccinés

Alors, en prenant en compte SEULEMENT 21 jours (il est évident que les effets secondaires du vaccins durent plus de 21 jours), SEULEMENT ceux qui n’ont pas consulté dans la semaine avant le vaccin (mais on a vu que ces 26% exclus ont tendance à être plus sensibles) :

  • Le vaccin a un bénéfice risque défavorable, NON PAS si C < B, mais si (0.8A + 0.2B) > C

Si on reprend l’exemple des myocardites (avec valeur 1 = groupe témoin) :

  • Personne lambda non vaccinée en année de covid à 20% : 4,46
  • Personne lambda non vaccinée en année de covid à 10% : 2,73
  • Vacciné (deux doses donc il faut faire x2) :
    • Si les effets négatifs ne durent que exactement 2x 21jours : 1,26
    • Si les effets négatifs durent en fait toute l’année : 3,24

On voit donc que même avec ces chiffres truqués, on est loin du “il vaut mieux avoir le vaccin que le covid, le rapport est 18 contre 3”. Au “mieux” pour le vaccin, il a une efficacité pour éviter les myocardites dues au covid, mais d’un rapport 3x environ et au pire (si les effets négatifs des vaccins en cumulé durent plus de 9 mois), l’effet est négatif, c’est à dire que le vaccin est pire que le risque d’effets secondaires de myocardites dues au covid

De plus, ce calcul va “compter deux fois la même chose” : car on va dire “le vaccin évite les morts/formes graves du covid” ET “le vaccin n’a pas d’effets secondaires ou/et protège d’autres maladies dues au covid”. Mais en réalité, les personnes qui meurent ou qui font des formes graves, sont les mêmes que celles qui font des maladies post-covid.

Sur la période 5 mois, il y a eu environ 3600 morts du covid en Israël. Le nombre de cas est de l’ordre de 600 000 à 700 000. La mortalité covid pour 100 000 habitants est donc de l’ordre de 40, soit, si on réduit aux périodes de 42jours : 40*42/154 = 11. Donc pour toute maladie où l’occurrence est bien inférieure à 11, rien que les maladies déclarées par les morts avant de mourir, 2 ou 3 cas pour 100 000, vont fausser les stats.

Autre point : l’étude ne dit pas comment elle a traité les vaccinés vs les non vaccinés dans son étude sur les effets du covid. Si ça trouve, se sont les vaccinés covidés qui ont eu des effets secondaires !

Enfin, le biais le plus grand est antérieur à l’étude : il s’agit de la catégorisation des maladies, qui est influencée par le statut vaccinal ou le statut du test.

Et surtout, on peut comparer des dizaines de maladies, mais ce qui compte c’est le risque de morts : il faudrait pondérer chaque maladie par son risque de mort. Il est très étrange que le vaccin ait des effets “positifs” sur une majorité des maladies.

Cela vient de deux biais :

  • Le premier, c’est que la période d’étude est très courte. Il n’est pas dit que cela ne s’affadit pas, voire s’inverse, après quelques mois. Or, les autres études “officielles” montrent un “affaiblissement” de l’efficacité des vaccins très rapide après seulement quelque mois. Notre hypothèse est donc vérifiée, reste à voir dans quelles proportions
  • Le deuxième, c’est qu’on ressent bien que les erreurs méthodologiques remontées ci-dessus ont conduit à ce que des “maladies de référence” aient un taux d’attaque réduit après vaccin, alors que cela aurait dû être égal. On peut déduire que l’ENSEMBLE des maladies sont sous-évaluées pour les vax, ce qui rend l’étude incertaine

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