[Intox] Le danger des vaccinations multiples

Neil Z. Miller est journaliste et directeur de l’organisation « ThinkTwice Global Vaccine Institute ». Dans son emploi du temps bien chargé de journaliste violemment opposé à la vaccination et de directeur de ThinkTwice violemment opposée à la vaccination, Miller a trouvé le temps de rédiger une étude violemment opposée à la vaccination.

L’Organisation Initiative Citoyenne s’écrie: Une nouvelle étude met en garde contre les dangers des VACCINATIONS MULTIPLES

Les majuscules ne trompent jamais, le problème doit être réel et grave, probablement tout aussi réel et grave que la dernière fois.

À la lecture du titre, on constate immédiatement que l’étude de Miller, « Combining Childhood Vaccines at One Visit Is Not Safe« , ne prend pas, pas parti. On constate également que ce n’est pas une étude scientifique.

Ceci n’est pas un titre

À la fin du XIXe siècle, lorsque les aborigènes d’Océanie ont remarqué que des avions apparaissaient après que les étrangers aient fini de parler dans leur boite, certains ont fini par construire des fausses radios pour imiter les opérateurs dans l’espoir d’attirer de nouveaux avions chargés de ravitaillement.

Dans une version moderne du culte du cargo, Miller voit comment se comportent les scientifiques. Sans trop comprendre pourquoi ils travaillent ainsi, il va lui aussi construire une caricature d’étude, espérant attirer les résultats dont il est déjà convaincu.

Pourtant Miller est comme l’aborigène d’Océanie, il ne comprend pas qu’il a inversé cause et conséquence. C’est l’avion qui est déjà en approche qui fait que l’opérateur parle à la radio, et non l’inverse. C’est parce que l’étude aura produit des résultats que les scientifiques auront un avis sur le sujet, et non pas l’inverse.

Miller, donc, singe la méthode scientifique et tente de nous convaincre que ce qu’il fait est rigoureux et sérieux. Pour un aborigène comme vous et moi, cela peut sembler convaincant, mais pas pour un scientifique. Comment savons nous que le travail de Miller n’est ni rigoureux ni sérieux ? Parce que c’est un travail qui est non publié.

« Mais bien sûr que Miller a été publié ! » s’exclamera l’aborigène opposé aux vaccins. C’est écrit en bas de chaque page: « Journal of American Physicians and Surgeons Volume 21 Number 2 Summer 2016 ».

Notons que dans le culte du cargo, les aborigènes n’ont pas fait que construire de fausses radios, certains ont même construit de fausses pistes d’atterrissage dans le but d’attirer des avions. « Journal of American Physicians and Surgeons » (JPandS) est une fausse piste d’atterrissage, construite dans le but d’attirer des études.

En science, la piste d’atterrissage s’appelle une revue à comité de lecture. Quand une étude y est soumise, elle est étudiée par des spécialistes du domaine, qui vont commenter, critiquer et éventuellement proposer des corrections avant publication. N’importe qui peut dégager un bout de terrain et appeler ça « piste d’atterrissage », mais comment sait-on que c’est une vraie piste et qu’il n’est pas extrêmement risqué de vouloir s’y poser ? Les autres pistes à travers le monde le savent. Elles connaissent celles qui répondent à des critères équivalents et maintiennent une liste de toutes les destinations possibles.

En science, la liste de toutes les destinations possible s’appelle l’indexation. Le but premier d’une publication scientifique est de pouvoir être utile à d’autres, c’est pour cela qu’il est important de pouvoir naviguer dans la somme énorme de connaissance déjà existante, pour permettre à chaque chercheur de savoir ou on se situe et dans quelle direction chercher. Il existe donc plusieurs « moteurs de recherche » (Medline, Web of Science) spécialisés dans ce domaine qui n’indexent que les revues qui se reconnaissent entre elles comme scientifiques.

N’importe qui peut faire un site web et lui donner un titre ronflant, cela n’en fera pas pour autant une publication scientifique. « Journal of American Physicians and Surgeons » n’est pas indexé, et ce n’est pas faute d’avoir essayé. En tant qu' »organe de presse d’un groupe de pression de la droite extrême américaine », et parce qu’il est « pourvoyeur de total non-sens », ce journal est décrédibilisé partout et par tous.

The Journal of American Physicians and Surgeons (JPandS) is not listed in academic literature databases such as MEDLINE/PubMed or the Web of Science. The quality and scientific validity of articles published in the Journal have been criticized by medical experts, and some of the political and scientific viewpoints advocated by AAPS are not held by mainstream scientists and other medical groups. The U.S. National Library of Medicine declined repeated requests from AAPS to index the journal, citing unspecified concerns. Quackwatch lists JPandS as an untrustworthy, non-recommended periodical. An editorial in Chemical & Engineering News described JPandS as a « purveyor of utter nonsense. » Investigative journalist Brian Deer wrote that the journal is the « house magazine of a right-wing American fringe group [AAPS] » and « is barely credible as an independent forum. » Writing in The Guardian, science columnist Ben Goldacre described the Journal as the « in-house magazine of a rightwing US pressure group well known for polemics on homosexuality, abortion and vaccines.« 

Parce que ce journal n’est pas indexé, les études qui se retrouvent dans ses pages ont une vie courte et peu glorieuse. Lorsque des auteurs se commettent dans ce genre de publications non scientifiques, c’est en général parce que leur travail n’a pas le niveau d’exigence requis pour être accepté par une publication scientifique indexée.

Bon, ce n’est pas une étude scientifique parce que c’est une étude qui est publiée, mais pas dans une revue scientifique. Est-ce que pour autant il faut l’ignorer d’un revers de la main comme si elle n’avait jamais existé ?

Pour faire court: Oui.

Si vous êtes chercheur et si vous êtes sérieux, vous ne passerez pas plus de 10 secondes sur cette étude, le temps de constater son origine, avant de l’oublier et de passer à plus sérieux.

Si vous êtes aborigène en science, et que vous avez un peu de temps, c’est différent. Intéressons nous donc à cette étude qui, bien qu’elle ne verra jamais un seul scientifique de sa vie d’étude sera lue et brandie fièrement par la majorité des aborigènes opposés aux vaccins.

L’étude

Que nous dit cette étude ? En clair, Miller nous explique que plus les enfants reçoivent de vaccins simultanément et plus on constate d’effets secondaire graves.

Constatons que ce ne serait pas là une conclusion extraordinaire. Les vaccins, comme n’importe quel médicament, ont des effets secondaires qui vont de bénin à mortel dans des proportions qui vont de très courant à extrêmement rares. Si je combine un vaccin A et un vaccin B qui ont tous deux une chance sur 100 000 de causer un effet secondaire rare, alors la probabilité que cet effet secondaire rare se produise est doublée et on passe de une à deux chances sur 100 000 que ça se produise. Mais pour ce coût, je bénéficie maintenant de la protection des deux vaccins.

Pour être tout à fait clair: Si le bénéfice-risque est favorable pour chaque vaccin individuellement, il ne peut qu’être favorable pour la totalité. L’étude de Miller ne pourrait en aucun cas changer ce fait.

Ce que veux démontrer cette étude ne serait donc absolument pas contradictoire avec ce que l’on sait déjà, ni problématique, si l’étude se basait sur des données fiables.

VAERS le néant, et au delà.

Miller n’est pas un scientifique. Il n’a ni le temps, ni les compétences, ni les ressources pour s’adresser aux services de santé, récolter les informations concernant une population donnée, envoyer des questionnaires individuels, ou faire des études épidémiologiques qui apporteront des réponses fiables. Mais ce n’est pas grave. On n’a pas besoin de diplôme quand on a internet, Miller décide donc de s’attaquer à la base de données VAERS.

We started by downloading the complete VAERS database from 1990 through 2010. There were more than 325,000 VAERS

Le Vaccine Adverse Events Reporting System, est un système d’auto-déclaration des effets secondaires relatifs aux vaccins. Son intérêt réside dans la possibilité de faire remonter de nouveaux problèmes qui seront par la suite scientifiquement évalués. Les données ne sont donc pas vérifiées a priori. En clair, ce sont des anecdotes et on peut dire ce que l’on veut. On peut dire qu’un vaccin a causé une épilepsie, comme on peut dire qu’un vaccin a donné des supers pouvoirs.

Ces données ont leur utilité dans un contexte différent mais ne sont absolument pas fiables pour cet usage. C’est un peu comme si vous vouliez faire une estimation des chiffres de la délinquance en vous basant sur le relevé des appels au 112.

Comme on peut s’en rendre compte en téléchargeant ces données, n’importe qui peut déclarer n’importe quoi:

Des simples commentaires, sans aucun effet secondaire:

« I only want to report that the varicella vaccine in 2 of my children was not effective as thought »

Des interprétations scientifiquement absurdes:

« My belief is that his immune system was overburdened to the point of not being able to handle building up the anti-bodies from the vaccinations he was given and to fight off the Flu that he had »

Des interprétations scientifiquement réfutées:

« I cannot give you a form which states 1 vaccine and it’s reaction, due to my belief that my son’s autism was caused be the inclusion of thermisol preservative contained in most of his vaccines »

Des déclarations d’avocats en pleine procédure d’indemnisation:

« The report was received as part of litigation proceedings and has not been verified by a physician or other health care professional. On an unspecified date, the pt received either Engerix-B vaccine (lot number unknown) or Infanrix vaccien (Lot # DTPA958A2 or lot # DTPA524A2). On 12/10/03, the pt’s attorney alleged that « the thimerosal contained in the vaccine administered to the children (child) contributed to and/or caused their deaths. »

Des déclarations cathartiques:

« THIS INCOMPOTENT, DOCTOR. NOT ONLY GAVE MY MOM, INFLUENZA. bUT GAVE HER « PNEUMOCOCCAL », AS WELL ! »

Des affirmations fantaisistes:

« Alien abduction, turning green, super-strength, rage attacks« 

Cette étude se base donc sur des données qui ne sont absolument pas fiables pour démontrer ce qui de toute façon ne serait absolument pas contradictoire avec ce que l’on sait déjà.

Imaginez si malgré cela il fallait quand même bidouiller les résultats.

Taux d’hospitalisation: Cachez cette dose que je ne saurais voir

Miller nous explique:

« Parmi les 38.801 rapports du VAERS que nous avons analysés, il y a d’abord eu 969 nourrissons qui ont reçu deux doses de vaccin avant qu’ils ne fassent des effets indésirables et 107 nourrissons ont dû être hospitalisés : soit un taux d’hospitalisation de 11%.

Parmi les 1959 nourrissons qui ont reçu 3 doses de vaccin, 243 ont dû être hospitalisés, soit 12,4%.

Pour 4 doses de vaccins, 561 des 3.909 nourrissons ont dû être hospitalisés, soit 14,4%. Il est facile de remarquer que sur base des rapports du VAERS, les nourrissons qui ont eu un effet indésirable ont été davantage susceptibles d’être hospitalisés quand ils ont reçu trois doses de vaccin au lieu de deux, ou quatre doses de vaccin au lieu de trois. »

C’est un raisonnement particulièrement convaincant, on peut comprendre que certaines personnes se soient laissé convaincre. Pourtant, un détail devrait mettre la puce à l’oreille des plus sagaces.

Pour le taux d’hospitalisation, l’auteur de l’article a été assez aimable pour fournir le tableau récapitulatif ci-dessus. Ce tableau ne figure pas dans le texte de Miller.

Avez-vous remarqué ce qu’il manque dans ce tableau et qui manque également dans le texte de Miller ? Il manque la première ligne, celle qui rapporte les résultats pour une seule dose. On peut légitimement se demander pour quelle raison ? Comme on le verra plus bas, c’est probablement lié au fait que que le taux d’hospitalisation après une seule dose est de 16%.

• 11, 12, 14, c’est une suite croissante qui impressionnera peut être le lecteur.
• 16, 11, 12, 14, c’est n’importe quoi.

On comprend donc que les premiers 16% aient été « oubliés » dans le texte. Les mathématiques ont mis au point depuis longtemps des méthodes pour savoir si des résultats sont très probablement le fruit du hasard. Miller n’a pas les compétences nécessaires pour s’en assurer. Il dit simplement: « Regarder comme ça monte, si on ignore la première ligne ».

Ce chiffre concernant les cas après une dose unique ne figure nulle part. Pour le connaître, il faut refaire les calculs. On verra plus bas que ce n’est pas si compliqué .

Taux de décès: Lire, Copier, Coller.

Pour le taux de décès, l’auteur de l’article a été assez aimable pour fournir le tableau récapitulatif ci-dessus. Ce tableau ne figure pas dans le texte de Miller. La plupart des chiffres non plus. On peut constater que les lignes pour les doses 4 à 8 sont identiques à celles du tableau précédent. Soit il y a eu 100% de décès parmi les personnes hospitalisées, soit la réalité des chiffres est si peu importante que sur cet article qui circule depuis deux mois, personne n’a remarqué le copier-coller qui confond les chiffres d’hospitalisation avec ceux des décès.

Miller, quant à lui, ne donne pas le détail par année. Il préfère ne donner que deux valeurs, de 1 à 4 doses et de 5 à 8 doses. Pourquoi donner les résultats sous une forme dans un cas et sous une autre dans l’autre ? Pour la même raison qu’il manquait une ligne tout à l’heure:

• 3.6 et 5.4, c’est une augmentation qui impressionnera peut être le lecteur.
• 3.9, 2.1, 2.1, 4.2, 5.2, 5.9, 5.9, 4.5 c’est n’importe quoi.

Ici encore, on constate que cette augmentation n’est pas linéaire, il était donc impératif de brouiller les chiffres.

Le détail des chiffres ne figure nulle part. Pour le connaître, il faut refaire les calculs. Heureusement, ce n’est pas si compliqué .

Millerisation de la science.

Vous voulez être Miller à la place de Miller ? Vous aussi vous voulez bricoler une étude et lui faire dire ce que vous voulez ? Rien de plus facile. Miller n’est pas un scientifique, il n’a aucune compétence dans ce domaine. Vous non plus ? Alors parfait ! Tout ce qu’il fait, vous pouvez le faire aussi. Récupérez les données, insérez les dans Excel et faites des filtres. Miller ne fait rien d’autre.

Si vous savez ce que veut dire « bash » et « sqlite3 », vous pouvez utiliser ce programme d’une centaine de lignes qui fera tout ce que fait Miller dans son étude en deux minutes. Vous pourrez même faire varier les années.

On constate que le taux d’hospitalisation après une seule dose est de 16%, puis passe à 11% pour deux doses. De même, les décès passent de 3.9% à 2.1%. Il y a donc un effet protecteur de la vaccination.

Bien entendu, ce raisonnement est invalide puisque les autres années contredisent cette hypothèse. Pourtant, c’est très exactement le raisonnement de Miller qui a choisi de passer sous silence les résultats trop gênants.

En conclusion:

Cette étude se base sur des données qui ne sont absolument pas fiables pour démontrer ce qui de toute façon ne serait absolument pas contradictoire avec ce que l’on sait et malgré cela il faut encore bidouiller les résultats pour arriver à un résultat conforme aux idées préconçues de l’auteur.

Ce tri sélectif des données n’est pas digne d’une étude scientifique. Il permet de mieux comprendre pour quelle raison ce texte n’a jamais été publié dans la moindre revue scientifique, seulement dans le journal d’un groupe de pression de la droite extrême américaine.