Les chercheurs Denis Rancourt et Joseph Hickey ont rédigé une critique scientifique incisive d’un article de modélisation fondamentalement défectueux qui a été publié dans le CMAJ

Les chercheurs de l’OCLA (Ontario Civil Liberties Association) Denis Rancourt et Joseph Hickey ont rédigé une critique scientifique incisive d’un article de modélisation fondamentalement défectueux qui a été publié le 25 avril 2022 dans le Canadian Medical Association Journal (CMAJ). Les modélisateurs ont prétendu montrer que les personnes non vaccinées présentent un risque « excessif » disproportionné pour les personnes vaccinées, qui est accru lorsque les deux groupes interagissent moins souvent. Les affirmations ont été largement couvertes dans les médias canadiens le jour de la publication de l’article, utilisant une inclinaison qui équivaut à un harcèlement injuste de Canadiens qui ont refusé la vaccination contre la COVID-19.

Comme on peut le voir dans la section Lettres à l’éditeur du CMAJ, de nombreux scientifiques ont fait des critiques valables de l’article de Fisman et al., en particulier de l’utilisation irréaliste par les auteurs de certains paramètres d’entrée. Cependant, la critique de l’OCLA est la seule qui met en évidence le défaut mathématique fatal de l’article qui explique pourquoi les affirmations des auteurs ne sont même pas cohérentes avec les résultats de leur propre modèle, quels que soient les choix de paramètres irréalistes. Denis a présenté les critiques d’OCLA dans une présentation Zoom à la Canadian Covid Care Alliance (vidéo disponible ici) et dans une entrevue en podcast avec Trish Wood (anciennement de The Fifth Estate) et l’immunologiste Dr Byram Bridle.

L’OCLA continue d’examiner les erreurs scientifiques dans ;e document de l’étude de Fisman et al. en vue de formuler d’autres critiques publiques.

Déclaration de l’OCLA sur l’article Fisman et al. publié dans le CMAJ réclamant un risque d’infection disproportionné de la population non vaccinée et sur les reportages négligents des médias (une version PDF est disponible ici)

L’article récemment publié par Fisman et al., intitulé « Impact of population mixing between vaccinated and unvaccinated subpopulations on infectious disease dynamics: implications for SARS-CoV-2 transmission » (c’est-à-dire : “Impact du mélange de population entre les sous-populations vaccinées et non vaccinées sur la dynamique des maladies infectieuses : implications pour la transmission du SRAS-CoV-2”, publié dans le CMAJ), a reçu une couverture disproportionnée dans le grand public les médias, ce qui risque de provoquer une diffamation sociétale des personnes qui ont refusé l’intervention médicale promue de manière agressive par les gouvernements et les grandes entreprises.

En tant que scientifiques familiarisés avec la modélisation épidémiologique et l’épidémiologie réelle, nous avons examiné attentivement l’article de Fisman et al. et trouver sa principale conclusion (que le risque d’infection chez les personnes vaccinées peut être attribué de manière disproportionnée aux personnes non vaccinées) ne découle pas du modèle présenté.

Fisman et al. ont concocté un nouveau paramètre, jamais défini auparavant dans la littérature scientifique, qu’ils appellent « contribution des non-vaccinés au risque d’infection, Ψ ». Google Scholar n’a pas d’autre article scientifique qui définit ce paramètre.

Fisman et al. définissent leur paramètre Ψ comme « la fraction de toutes les infections parmi les personnes vaccinées qui découle d’un contact avec des personnes non vaccinées, divisée par la fraction de tous les contacts [impliquant des personnes vaccinées] qui se sont produits avec des personnes non vaccinées ».

Fisman et al. prétendent ensuite à tort que leur paramètre Ψ signifie ce qui suit : « En fait, cela représente un indice normalisé du degré auquel le risque dans un groupe peut être déterminé de manière disproportionnée par le contact avec un autre. »

Cette caractérisation incorrecte de leur propre paramètre Ψ est la seule base de leur conclusion principale. Il est incorrect pour la raison suivante : le modèle ne sait pas si les « contacts » dans le dénominateur normalisant de Ψ sont infectieux ou bénins, quel que soit le statut vaccinal.

En effet, par définition dans le modèle, la plupart des « contacts » du modèle sont bénins (n’impliquant pas une personne infectieuse et une personne sensible), qu’ils soient vaccinés ou non.

Cela signifie que le dénominateur de normalisation de Ψ ne peut pas être supposé représenter les « contacts à l’origine de l’infection », comme l’ont avancé Fisman et al.

Fisman et al. sont soit incompétents soit malhonnêtes.

Il est facile de voir que Ψ est un paramètre non-sens dans les propres résultats de Fisman et al. :

a. Leur figure 2A montre une chute spectaculaire de Ψ avec l'augmentation du nombre de reproductions. Cela signifierait que les personnes non vaccinées menacent proportionnellement moins les personnes vaccinées lorsque l'agent pathogène présumé est plus infectieux. L'Etat ne devrait-il pas se soucier des personnes non vaccinées si la pandémie est suffisamment virulente ?

b. Leur figure 2B montre Ψ s'approchant de grandes valeurs à mesure que le coefficient de mélange η s'approche de 1. Cela signifierait que les personnes non vaccinées sont proportionnellement plus une menace pour les personnes vaccinées car les deux groupes sont de plus en plus isolés l'un de l'autre, jusqu'à un isolement complet. C'est un résultat absurde.

En fait, le paramètre évident que Fisman et al. aurait pu rapporter est le numérateur de Ψ, qui est « la fraction de toutes les infections parmi les personnes vaccinées qui découle d’un contact avec des personnes non vaccinées ».

Nous traçons ce « numérateur de Ψ », pour les paramètres utilisés par Fisman et al., en fonction du coefficient de mélange η, et pour différentes fractions de population de personnes non vaccinées, ici :

Nous voyons qu’il n’y a aucune indication d’infections disproportionnées causées par des personnes non vaccinées, et que « la fraction de toutes les infections parmi les personnes vaccinées qui découle d’un contact avec des personnes non vaccinées » est liée aux populations relatives d’individus susceptibles vaccinés et non vaccinés pour un mélange aléatoire, et tend de plus en plus vite vers une valeur nulle à mesure que l’isolement entre les deux groupes augmente, comme il se doit.

Ce sont des résultats triviaux. La seule façon de faire en sorte que le modèle simple dise autre chose est de concocter et de mal interpréter un paramètre ad hoc.

Nous nous abstenons de dire grand-chose sur la distance réelle entre le modèle et la réalité, sauf pour souligner que Fisman et al. n’ont pas utilisé les travaux les plus pertinents de Singanayagam et al. dont l’étude empirique détaillée de la transmission avec le variant Delta montre la valeur d’inefficacité vaccinale de 0,2 utilisée par Fisman et Al. est incorrecte. Singanayagam et al. trouve « Le taux d’attaque secondaire chez les contacts familiaux exposés à la variante delta était de 25% (IC à 95% 18-33) pour les individus entièrement vaccinés contre 38% (24-53) chez les individus non vaccinés », ce qui correspond à une inefficacité vaccinale de 25 %/38 % = 0,66. Fisman et al. n’a pas cité l’article de Singanayagam et al., qui a fait l’objet d’un examen par les pairs publié le 29 octobre 2021.

Enfin, nous sommes obligés de commenter la frénésie médiatique négligente qui s’en est suivie.

Il n’y a aucun moyen pour un journaliste d’évaluer de manière critique le subterfuge inhérent au paramètre Ψ. Par conséquent, ils auraient dû reconnaître leurs limites et demander des contre-avis d’experts avant de participer à leur harcèlement de personnes non vaccinées, d’autant plus que la déclaration d’intérêts concurrents indique : « David Fisman a siégé à des conseils consultatifs liés aux vaccins contre la grippe et le SRAS-CoV-2 pour Seqirus, Pfizer, AstraZeneca et Sanofi-Pasteur Vaccines… »

De même, il faut se demander comment les relecteurs anonymes compétents du Canadian Medical Association Journal (CMAJ) ont réussi à ne pas remettre en question l’utilisation et la signification du paramètre inhabituel Ψ.

Denis Rancourt, Ph.D.
Joseph Hickey, Ph.D.

Anthologie2020PUB007


« Merci pour tout ce bon travail de recherche, d’analyse et de rédaction. C’est malheureux de voir que les journalistes ne font plus leur travail et que vous êtes l’un des seuls à vous dévouer pour nous. »

Stephane Quesnel

« M. Boulianne, Merci de nous tenir informé et merci pour l’excellent travail que vous faites. »

Paule

« Tu fais un excellent travail, je suis très impressionnée par toutes tes recherches. Ceux qui te critiquent ne font rien d’autres que critiquer. Ils ne valent même pas la peine que l’on parle d’eux. »

Marie Claire Tellier

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