Ces cinq études révèlent une tendance inquiétante : des chercheurs présentent des conclusions qui ne correspondent pas aux données.

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Une nouvelle tendance troublante émerge dans la science publiée. Pourquoi les conclusions ne correspondent-elles pas aux données ? Les auteurs essaient-ils de nous dire quelque chose d’important ?

It was January 2020, the very beginning of COVID, when news articles began appearing that connected the genetics of the virus with gain-of-function research on bat coronaviruses at the Wuhan Institute of Virology.

C’était en janvier 2020, au tout début de COVID, lorsque des articles de presse ont commencé à apparaître qui reliaient la génétique du virus à la recherche sur le gain de fonction sur les coronavirus de chauve-souris à l’Institut de virologie de Wuhan. Ces spéculations ont été dissipées par une déclaration faisant autorité dans la prestigieuse revue Nature Medicine, reprise par un résumé dans Science et un affidavit inhabituel dans le Lancet signé par une liste impressionnante de scientifiques éminents. Le message de l’article de Nature Medicine était déterminant : “Nos analyses montrent clairement que le SRAS-CoV-2 n’est pas une construction de laboratoire ou un virus délibérément manipulé”. Mais où était le support de cette conclusion confiante dans l’article lui-même ? L’article de 2 200 mots dans Nature Medicine (Anderson, et al) contenait beaucoup d’histoire naturelle et de spéculations sociologiques, mais un seul argument tiède contre l’origine du laboratoire : que la protéine de pointe du virus n’était pas parfaitement adaptée au récepteur ACE-2 humain. Les auteurs se sont dits convaincus que tout ingénieur génétique aurait certainement optimisé le virus par ordinateur à cet égard, et comme le virus n’était pas aussi optimisé, il ne pouvait pas provenir d’un laboratoire. C’était tout le contenu de leur argumentation. La plupart des lecteurs, même la plupart des scientifiques, assimilent le résumé d’un article et ne se penchent pas sur les détails techniques. Mais pour les lecteurs attentifs de l’article, il y avait une nette déconnexion entre les Cliff Notes et le roman, entre la conclusion succincte (et spécieuse) de l’article et son contenu scientifique détaillé. Ce fut le début d’une nouvelle pratique dans la rédaction de la recherche médicale. De récentes révélations dans les e-mails Fauci/Collins ont mis en lumière les origines de cette tactique et les motifs qui la sous-tendent. Dans le passé, si une entreprise voulait, par exemple, faire paraître un médicament plus efficace qu’il ne l’était réellement, elle choisissait une technique statistique qui masquait son inconvénient, ou elle trafiquait les données. Ce que les entreprises ne feraient pas, dans le passé, était de décrire les résultats d’une analyse statistique qui prouve que X est faux, puis de le publier avec un résumé qui affirme que X est vrai. Mais cette pratique étrange est devenue plus courante au cours des deux dernières années. Des articles universitaires sont publiés dans lesquels le résumé, la section de discussion et même le titre contredisent catégoriquement le contenu. Pourquoi cela arrive-t-il? Il y a au moins trois possibilités :

  • Les auteurs ne peuvent pas comprendre leurs propres données.
  • Les auteurs sont poussés par la rédaction à arriver à des conclusions qui correspondent au récit ascendant.
  • Les auteurs et les éditeurs réalisent que la seule façon de publier leurs résultats est d’éviter un filet de censure qui est activé par toute déclaration critique de l’efficacité ou de la sécurité de la vaccination.

Avant de tirer des conclusions, examinons de plus près quelques exemples de ce phénomène troublant survenant dans ce qui devrait être le fondement de ce qui est connu : les données scientifiques publiées. Dans cet article, nous présentons cinq différentes études publiées. Chacun à des degrés divers illustre une déconnexion entre les données et les conclusions.

Exemple 1 : « Étude de phase I du L-méthylfolate à haute dose dans les mises à jour de l’association avec le témozolomide et le bevacizumab dans le gliome de haut grade de type sauvage IDH récurrent »

Cet exemple n’est pas lié à la pandémie, mais il caractérise une pratique courante dans le monde de la recherche médicale dominé par l’industrie pharmaceutique. Si un remède est bon marché et non breveté, personne n’est motivé pour étudier son efficacité. Mais la pratique de la recherche est allée bien au-delà de la négligence. En fait, les chercheurs faussent les statistiques pour donner l’impression que des traitements bon marché et efficaces semblent inefficaces s’ils sont en concurrence avec des produits pharmaceutiques coûteux. C’est ridiculement facile à faire – tout ce qu’il faut, c’est de l’incompétence. Utiliser le mauvais test statistique, utiliser un test faible lorsqu’un test plus fort s’applique – ou à peu près n’importe quelle erreur dans l’analyse des données – est beaucoup plus susceptible de faire apparaître des données convaincantes au hasard que l’inverse. Est-ce toujours de l’incompétence ? Ou est-ce plus souvent une tromperie bien pensée qui utilise une analyse apparemment savante pour amener le lecteur non averti à croire la mauvaise conclusion ? Dans le cas de cet article, il a été démontré qu’une simple vitamine B (L-méthylfolate) double l’espérance de vie de 6 des 14 patients atteints d’un cancer du cerveau qui l’ont reçue, tout en ne montrant aucun avantage (et aucun préjudice) pour l’autre moitié de la population. les patients.

Graphique : Délai avant la mort

La ligne violette en dents de scie s’étendant vers la droite représente 40 % des patients qui ont vécu beaucoup plus longtemps lorsqu’ils ont été traités avec du L-méthylfolate (LMF). Le résumé rapporte que « les patients traités par LMF avaient une survie globale médiane de 9,5 mois [intervalle de confiance (IC) à 95 %, 9,1–35,4] comparable au contrôle historique du bévacizumab de 8,6 mois (IC à 95 %, 6,8–10,8) ».  L’augmentation de la durée médiane de survie n’est que de quelques mois et n’est pas statistiquement significative. Mais le temps de survie moyen du groupe traité au folate était plus du double et la différence était statistiquement significative (selon mes calculs, pas dans l’article). Mais la moyenne est ce qui est le plus souvent signalé, et la plupart des lecteurs ne comprennent pas la différence entre la moyenne et la médiane. Le patient ayant survécu le plus longtemps à la vitamine B était encore en vie à la fin de l’étude (3,5 ans) alors que chacun des patients traités uniquement avec la chimio traditionnelle était décédé avant 1,5 ans. Il y avait trois doses différentes dans l’étude (30, 60, 90 mg) et il n’a pas été signalé si les patients les plus anciens recevaient les doses les plus élevées. Il s’agit en fait d’une étude pilote extrêmement prometteuse sur le traitement d’un cancer commun et mortel avec une simple vitamine. S’il s’agissait d’un médicament de chimiothérapie coûteux au lieu d’une vitamine bon marché, vous pouvez être sûr qu’il aurait été salué comme une percée. Mais cette étude ne créera pas beaucoup d’enthousiasme, et peu d’oncologues sauront même prescrire du méthylfolate à leurs patients atteints de gliome.

Exemple 2 : « Résultats préliminaires de l’innocuité du vaccin ARNm Covid-19 chez les femmes enceintes »

Plus tôt cette année, MacLeod et al ont utilisé les données d’une importante étude des Centers for Disease Control and Prevention (CDC) pour calculer que pour les femmes au cours de leur premier trimestre, le taux de fausse couche après l’administration d’un vaccin à ARNm COVID était alarmant de 82%. Le 7 janvier, le CDC a publié un rapport visant à dissiper nos doutes sur la vaccination des femmes enceintes. Ses conclusions étaient sans équivoque : « Ces données confirment la sécurité de la vaccination contre le COVID-19 pendant la grossesse. Le CDC recommande la vaccination contre le COVID-19 pour les femmes enceintes, récemment enceintes, qui essaient de tomber enceintes maintenant ou qui pourraient tomber enceintes à l’avenir. Le Defender a signalé les nombreuses failles de cette étude. La carence la plus flagrante était la pénurie de femmes enceintes dans l’étude qui ont été vaccinées au début de leur grossesse (moins de 2%). Les auteurs admettent que leur étude n’a pas pu quantifier le risque d’exposition au vaccin au premier trimestre : « Les vaccinations du premier trimestre ne sont pas incluses dans les analyses stratifiées par trimestre car peu d’expositions ont eu lieu… » Comment alors peuvent-ils recommander la vaccination COVID pour les femmes « récemment enceintes » si leurs analyses excluent les femmes au cours de leur premier trimestre ? Ce rapport a un but. Les personnes qui le lisent superficiellement trouveront les résultats rapportés rassurants, y compris les médecins de première ligne qui n’ont pas le temps d’évaluer la recherche de manière critique. Le CDC a choisi de couvrir les problèmes de sécurité troublants avec des mots rassurants qui ne sont pas étayés par une science claire.

Exemple 3 : « Public Health Scotland COVID-19 et rapport statistique d’hiver »

Il y a une section de ce rapport comparant les taux de maladie vaccinés et non vaccinés, précédée d’un avertissement au lecteur de ne pas prendre les données au pied de la lettre. “VEUILLEZ LIRE AVANT D’EXAMINER LES TABLEAUX ET FIGURES SUIVANTS Il existe un grand risque de mauvaise interprétation des données présentées dans cette section en raison de la complexité des données de vaccination…” Les données que les auteurs ne veulent pas que nous interprétions mal disent que les personnes qui ont été vaccinées avec un ou trois vaccins sont 50 % plus susceptibles de contracter le COVID-19 que les personnes non vaccinées. Les personnes qui reçoivent deux injections sont plus de deux fois plus susceptibles de contracter le COVID-19. Ceci est conforme à la méthode des auteurs pour calculer les taux de maladie standardisés selon l’âge.

Graphique : Ahe taux de cas standardisés

Les auteurs soulignent qu’il ne s’agit pas de nombre de cas – il s’agit de résultats graves, d’hospitalisations et de décès : « Les preuves suggèrent que les vaccins COVID-19 sont efficaces à 90 % pour prévenir une issue grave du COVID-19. Les hospitalisations et les décès liés au COVID-19 sont fortement liés à l’âge avancé, la plupart des décès survenant chez les personnes de plus de 70 ans et souffrant de plusieurs autres maladies. Mais dans l’ensemble, vous êtes moins susceptible d’être hospitalisé si vous êtes vacciné avec un rappel. De quelles données parlent-ils ? Voici les résultats de leur propre tableau de données :

Graphique : Hospitalisations normalisées selon l'âge

La seule réduction substantielle concerne les personnes qui ont reçu le troisième vaccin, qui n’est disponible que depuis peu en Écosse. Mais pour la cohorte à trois injections uniquement, l’efficacité de la vaccination diminue au cours des quatre semaines. Cela ajoute aux preuves précédentes que la protection contre le vaccin est de courte durée, et chaque injection offre une fenêtre de protection plus courte que la précédente. Notez également que les statistiques d’hospitalisation peuvent avoir été manipulées . Depuis la publication de cet article, l’Angleterre , mais pas l’Écosse , a abandonné les exigences en matière d’identification de vaccination.

Exemple 4 : « Myocardite cliniquement suspectée temporairement liée à la vaccination contre la COVID-19 chez les adolescents et les jeunes adultes »

La myocardite , ou inflammation du cœur, est une maladie grave qui raccourcit la vie . Il est pratiquement inconnu chez les jeunes, mais c’est un effet secondaire reconnu des vaccins COVID, en particulier chez les garçons et les jeunes hommes. Cet article résume l’expérience de 139 jeunes patients (âgés de 12 à 20 ans) hospitalisés pour myocardite après vaccination. 19% d’entre eux ont été pris en charge en réanimation. Deux perfusions nécessaires de vasopresseurs et d’inotropes (médicaments intraveineux puissants utilisés pour élever une tension artérielle extrêmement basse). Chaque patient avait un taux élevé de troponine I. La troponine est une enzyme spécifique des myocytes cardiaques. Des niveaux supérieurs à 0,4 ng/ml sont fortement évocateurs de lésions cardiaques. Ces jeunes patients avaient un niveau médian de troponine I de 8,12 ng/ml – plus de 20 fois supérieur aux niveaux trouvés chez les personnes souffrant de crises cardiaques. « Conclusions : la plupart des cas suspects de myocardite causée par le vaccin COVID-19 survenant chez des personnes de moins de 21 ans ont une évolution clinique bénigne avec une résolution rapide des symptômes. » «Évolution clinique légère» – Nous supposons que cela fait référence aux 81% qui ne sont pas allés à l’USI ou au fait qu’aucun n’est décédé ou n’a eu besoin d’ECMO (Extracorporeal Membrane Oxygenation, un moyen désespéré de garder le corps oxygéné lorsque le cœur ou les poumons d’un patient ont totalement raté). Dans tous les cas, chaque personne de cette étude a été hospitalisée. Quand une « évolution clinique bénigne » nécessite-t-elle une hospitalisation pour une durée médiane de séjour de deux jours ? “Résolution rapide des symptômes” – Comment quelqu’un saurait-il cela ? La myocardite chez les patients âgés double la probabilité de décès à long terme. Nous ne savons pas ce que cela fera aux jeunes garçons à long terme, d’autant plus que chaque patient a subi des lésions cardiaques, comme en témoignent des taux de troponine significativement anormaux. Et nous ne comprenons pas entièrement le mécanisme par lequel les vaccins provoquent la myocardite.

Exemple 5 : « Les augmentations du COVID-19 ne sont pas liées aux niveaux de vaccination dans 68 pays et 2947 comtés aux États-Unis »

C’est le titre d’un article de deux statisticiens de la Harvard School of Public Health, publié le 30 septembre 2021 dans le European Journal of Epidemiology. Le titre fait l’affirmation importante qu’il n’y a aucun avantage de santé publique à la vaccination. Le COVID-19 se propage au même rythme dans différentes populations, indépendamment du fait que la population soit principalement vaccinée ou non vaccinée. C’est un contrepoint puissant à la demande omniprésente que davantage de personnes soient vaccinées pour le bien de leur communauté. Le document sape complètement l’exigence de vaccination pour assister à des réunions, des concerts, du théâtre et d’autres rassemblements publics. Il dit qu’il n’y a aucune légitimité aux mandats rampants du gouvernement en matière de vaccins pour les voyages.

Mais les données de l’article ne montrent pas que la vaccination et la propagation du COVID-19 sont “sans rapport”. En fait, il existe une relation paradoxale, une relation insidieuse : Les pays les plus vaccinés ont eu plus de nouveaux cas de COVID-19 (pendant la semaine où l’enquête a été menée). La corrélation est significative (p=0,04). Pourtant, les auteurs concluent en recommandant explicitement la propagande des non-vaccinés : « En résumé, même si des efforts doivent être faits pour encourager les populations à se faire vacciner, cela doit être fait avec humilité et respect. Il peut parfois être mal de promouvoir une politique de santé défectueuse, mais apparemment, c’est une bonne chose, tant que cela est fait avec humilité et respect. Pourquoi ces chercheurs prendraient-ils la peine de publier des données si accablantes pour le récit du vaccin, puis de donner des coups de poing dans le titre et dans les conclusions ? Devons-nous supposer que ces auteurs qui ont assidûment extrait des données de 68 pays différents et de près de 3 000 comtés américains n’ont pas été en mesure de remarquer que leur diagramme de dispersion méticuleux démontre sans équivoque qu’un taux élevé de vaccination est associé à une prévalence plus élevée (PAS inférieure) de COVID-19 ? Cela semble être un cas différent du premier exemple, où des complices de l’industrie pharmaceutique ont entrepris de créer un récit trompeur. Nous pensons qu’il est probable que dans ce cas, adoucir les implications de ces données flagrantes n’a peut-être pas été le choix des auteurs, mais plutôt une décision des éditeurs de la revue. Nous savons par expérience personnelle à quel point il est difficile d’obtenir un article par le biais d’un examen par les pairs dans la plupart des revues médicales «réputées» lorsque les résultats ne sont pas synchronisés avec le récit COVID. Il se peut bien que ces auteurs se soient battus pour faire publier leur message subversif, et afin de passer l’examen par les pairs, ils ont adouci le langage, en particulier le titre.

Conclusions

L’église était autrefois l’institution la plus fiable d’Europe. Ensuite, les évêques ont commencé à vendre des indulgences – une sorte de laissez-passer gratuit pour les riches pécheurs. Aujourd’hui, l’institution la plus fiable est la science. Sources: GallupGallupGallupPew

Graphique : Confiance dans les institutions publiques

Cela est vrai malgré le fait que les scientifiques sont humains, sujets à l’erreur et à la corruption. Les revues médicales sont devenues financièrement dépendantes de leurs annonceurs, qui sont presque exclusivement des géants pharmaceutiques . Depuis plusieurs décennies, l’« Église des sciences » vend des indulgences. Avec suffisamment d’argent, vous pourriez acheter une étude scientifique qui dit ce que vous voulez qu’elle dise. Le livre de Darell Huff, « Comment mentir avec les statistiques », publié pour la première fois en 1954, reste le best-seller de tous les temps dans son domaine. Récemment, Gerald Posner a documenté la manière dont l’industrie pharmaceutique a utilisé ses bénéfices pour affecter la science à tous les niveaux, des chercheurs médicaux aux éditeurs de revues en passant par les agences de réglementation gouvernementales et les journalistes qui interprètent la science pour le public. Des pressions sont exercées sur les chercheurs indépendants par les éditeurs de revues et les pairs examinateurs, dont beaucoup ont des liens avec Big Pharma. Des études valides, rapportées honnêtement, peuvent être rejetées pour publication si elles envoient un message qui menace les bénéfices des entreprises. À l’ère du COVID, nous voyons trois raisons pour lesquelles les conclusions d’un article peuvent se détacher de ses résultats statistiques :

  1. Les scientifiques ont soudainement abandonné la logique et la raison de base. Il s’agit d’une explication invraisemblable car, comme cela a été démontré ci-dessus, ces exemples démontrent la diligence dans la collecte de données. Il n’y a aucune raison pour qu’ils renoncent à faire preuve de diligence pour arriver à des conclusions raisonnables.
  2. Raccourcis par les sociétés pharmaceutiques et leurs acolytes dans le milieu universitaire. Organiser des essais cliniques à l’ancienne coûte cher et prend du temps. C’est aussi incertain. Parfois, la vérité pointe le bout de son nez même si une étude est conçue pour la dissimuler. Même une étude conçue pour échouer peut réussir lorsque les vérités qui dérangent sont suffisamment tenaces. Comme il est plus facile de rapporter les résultats, puis d’ajouter un résumé et une section de discussion qui disent ce que vous voulez dire, quels que soient les tableaux de données dans le corps de l’article !
  3. Les auteurs scientifiques sont bien conscients de la censure pernicieuse de la publication scientifique qui a émergé ces derniers jours. C’est peut-être la possibilité la plus intrigante. Si les chercheurs à l’origine de l’étude ont un certain prestige et une certaine influence, ils peuvent encore devoir adoucir leur rhétorique pour passer l’examen par les pairs. Cependant, ce à quoi nous assistons aujourd’hui est plus qu’une tendance à être « diplomatique » dans leur choix de mots. Qu’est-ce que cela signifie lorsque leurs conclusions ne correspondent pas aux résultats ? Essaient-ils de nous dire qu’ils sont bâillonnés ? Nous crient-ils silencieusement de regarder les données et non leur interprétation ?

L’ article de Nature Medicine sur les origines du virus SARS-CoV-2 (examiné en premier) semble être un exemple de corruption de chercheurs.

L’article du European Journal of Epidemiology (exemple 5), qui relie les taux de vaccination à la prévalence de la COVID, est plus probablement un exemple de corruption par les rédacteurs en chef et les pairs examinateurs. Dans ce cas, les données et les conclusions sont si disparates qu’elles nous poussent à reconsidérer la position cynique selon laquelle tous les scientifiques ont été corrompus. Y a-t-il un meilleur moyen pour les scientifiques consciencieux de signaler à leur communauté qu’ils sont censurés qu’en compilant des données solides qui racontent une histoire convaincante et en arrivant ensuite à une conclusion absurde ? Nous implorent-ils de lire entre les lignes ? Pour les quatre autres articles examinés ci-dessus, nous laissons à votre jugement — comment pensez-vous que les conclusions en sont venues à être si déconnectées des résultats statistiques de ces mêmes articles ? De toute évidence, cette distorsion flagrante des écrits scientifiques n’est pas une stratégie à long terme, mais le monde évolue rapidement, et les personnes qui comptent sur leur capacité à façonner des conclusions scientifiques en fonction de leurs intérêts financiers réussiront assez longtemps pour faire un grand malice. Quels seront les dommages à la crédibilité de la science lorsque la poussière se dissipera ?


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One thought on “Ces cinq études révèlent une tendance inquiétante : des chercheurs présentent des conclusions qui ne correspondent pas aux données.

  1. NON ETONNANT de la part de ces sois disant chercheurs qui, à force de mentir, disent de plus en plus n’importe comme ce FOU et médecin de la mort VERAN qui se contredit à chaque parole.

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