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Je suis désarroi un peu. On m'a envoyé des études (des preprint pour l'instant, ce sont des papiers récents, décembre 21 et janvier 22) semblant démontrer que la vaccination augmente significativement le taux de mortalité de la population de causes autres que le covid.

J'ai passé toute ma journée dessus mais j'ai pas le bagage pour débunker ou au contraire approuver. Je ne parviens pas à trouver la faille et ça me fait un peu flipper du coup.

Du coup s'il y en a qui ont la capacité et l'envie de s'y coller ?

Je préférerais entendre que je suis un gros naze analphabète qui se fait avoir comme un bleu, que de savoir que leurs calculs sont justes.

covid 

@caml Tu peux m'envoyer mais je promet rien j'ai pas tellement de temps.
Mais c'est pas spécialement étonnant. Une part, probablement marginale mais significative de gens qui meurent du covid serait mort d'autres choses sans ça

re: covid 

@caml Researchgate, c'est peer reviewed ?

@derle

re: covid 

@im @caml Là c'est des pré print donc c'est rien du tout reviewed.
Le premier article le type a juste la lethalité par catégorie d'age et la vaccination par catégorie d'age. (début de l'introduction) Je serais très prudent sur ses conclusions. Ça ressemble à du bs si vous m'excuser l'expression. Il publie sur une information sur laquel il n'a aucun accés. 100% des morts de la semaine peuvent être non vacciné et son modèle ne lui dirait pas

re: covid 

@derle J'ai vu que c'était un preprint. Mais je savais pas researchgate c'était une revue avec comité de relecture sérieux. J'ai tendance à penser que ce qui est sur researchgate et qui n'est pas déjà ailleurs, ben c'est que ça arrive pas à se faire publier.

@caml

re: covid 

@im Researchgate c'est genre Likedin pour les chercheurs. C'est pas une revue, c'est un réseau social pro. Il est possible de déposer ses articles dessus si la revue le permet pour les rendre accessibles @caml

re: covid 

@derle Justement. Mais là, tu as vu que c'était en cours de relecture/publication dans une revue ? Je pense que non, donc c'est un machin sauvage.

Perso, ça me suffit.

Surtout que le monsieur publie pour de vrai des fois, et pas seul justement.

scholar.google.be/citations?hl

Bref, même sans lire, je trouve foireux.

Si@caml@toot.moi.lc

re: covid 

@im @derle Oui sur la forme j'ai bien conscience que c'est limite mais je me suis dit qu'ils le mettaient sur leur profil researchgate en attendant d'être publiés, vu que ce sont des papiers très récents.

Après sur le fond le premier papier me perd dans ses considérations statistiques, son jargon méthodologique. Quand au second, il est bien plus lisible mais j'ai l'impression qu'il y a une faille dans le raisonnement que je ne parviens pas à mettre en lumière

re: covid 

@caml J'ai de la peine à imaginer que les signalements ne soient pas faits, pas relevés, chiffres bidouillés. Qu'il y ait des problèmes de méthodes, ok, mais quand je regarde la proportion d'effets indésirables, je veux bien multiplier par 2 les chiffres officiels, mais ça reste quand même très bas.

Plus, ça se verrait, non ?

swissmedic.ch/swissmedic/fr/ho

@derle

re: covid 

@im C'est un bon argument. Autant il est possible que l'administration publique UK fasse des erreurs et que leur résultats soient non conclusifs, autant la Suisse ça fait plus sérieux tout de suite @caml

re: covid 

@derle Ah ? J'ai donné les chiffres suisses parce que je sais où les trouver facilement, mais dans ma grande naïveté, je ne suspecterais pas plus les chiffre UK que CH, ou FR ou que sais-je encore. Je devrais ?

@caml

re: covid 

@im Il y a eu pas mal de couac au RU sur les données du covid (genre dépasser le nombre de ligne active du fichier excell ou autre truc du genre), quelques uns en France avant que le système soit rodé (des résultats de tests perdu parce que le système était dépassé). Il y a eu ça en Suisse ? @caml

re: covid 

@im Rien qui a une influence significative sur les stats mais suffisamment pour porter atteinte à la confiance @caml

re: covid 

@derle Aucune idée pour la Suisse, en dehors du fait que la structure fédérale n'aide pas à avoir des données cohérentes et en temps réel.

@caml

re: covid 

@im @derle Je suis assez de ton avis que plusse ça se verrait, vu la forte proportion de vaccinés.

Il y a un truc par rapport aux données d'excess mortality utilisées par le premier et sur lesquelles il base tout son truc euromomo.eu/graphs-and-maps#ex c'est qu'en effet si on prend les tranches d'âge 0-14 et 15-44 on constate une surprenante augmentation à partir du moment où elles ont eu accès à la vaccination. Le twist c'est que les courbes sont assez impressionnantes mais en valeurs absolues ça me parait pas énorme (?) Vu que c'est pour toute l'Europe.

Puis y a peut-être une explication tte simple c'est que les gens se sentant protégés ignorent + les gestes barrières, entraînant de fait une surmortalité, légère puisque le vaccin n'est pas efficace à 100%, mais visible.

re: covid 

@caml @im Quand on regarde en weekly les 15-44 sont dans l'intervale +/- 5% de la mortalité moyenne. Donc c'est pas tellement significatif à ce stade. Les confinements ont pu jouer un peu, ainsi que le retard de soin lié à la surcharge du système medical. 0-14 aussi (le graphe juste au dessus sur la page)

re: covid 

@caml @im Le premier utilise beaucoup de charabia mais ce qu'il fait en vrai c'est utilisé la méthode bayésienne pour extrapolé sur des données qu'il a pas. C'est à dire qu'il met un biais pour remplacer les données qu'il ne possède pas. Ce qui est pas du tout l'usage correct de cette méthode et la raison pour laquelle elle a si mauvaise presse Ses calculs retrouvent le biais qu'il a inséré et il conclus dessus

re: covid 

@caml En y réfléchissant c'est peut être involontaire. Il utilise des outils tellement complexes qu'il n'a peut être pas conscience d'avoir mis un biais et aucune idée d'où il peut être. Faire intervenir du machine learning sur son cas ça veut dire laisser un logiciel boite noir placé aléatoirement un biais @im

re: covid 

@derle @im Pas évident de savoir si le gars est biaisé mais je suis allé voir les études qu'il cite et j'en ai trouvé au moins 2 qui sont douteuses. L'une en fait c'est un article de blog d'un gars (Crawford Mathew) qui est obsédé par le sujet (mais peut-être qu'il a raison je suis incapable de juger de ses méthodes statistiques non plus), et l'autre est un antivaccin doublé d'un patent-troll notoire (Classen J B)

re: covid 

@caml @im Ah désolé, c'est du jargon. Je parlais de biais statistique fr.wikipedia.org/wiki/Biais_(s
Pas le biais du langage courant

re: covid 

@derle @im J'avais compris mais j'ai rebondi maladroitement sur le terme :)

re: covid 

@caml Non c'est ma faute. Il faut jamais utilisé un terme scientifique qui existe dans le langage courant sans l'expliquer. Encore en stat ça va. En socio il y a un concept nommé reproduction :bloblewd: @im

re: covid 

@im @caml Le second c'est encore plus Yolo, l'introduction dit que les données publiques montrent une grande efficacité du vaccin mais que il y a des erreurs (forcement) du coup le vaccin est pas efficace (d'après le rasoir d'Ockam apparemment)

re: covid 

@im Merci @derle En fait aucun des deux ne remet en cause l'efficacité du vaccin contre le covid, par contre ils postulent que les vaccinés ont une mortalité accrue d'autres causes, donc potentiellement decoulant d'effets secondaires non pris en compte par les essais cliniques et/ou des données officielles bidouillees

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