Les chiffres COVID-19 – Vous les croyez encore?

Question intéressante : quel est le nombre réel de patients hospitalisés pour cause de COVID-19 ?

Ce nombre est d’autant plus important à connaître que son évolution est :

1. non seulement un indicateur du succès ou de l’échec des mesures prises contre la « pandémie »
2. mais aussi la justification de certaines décisions, comme par exemple celles de confiner

La question n’est donc pas anodine. Essayons d’y voir plus clair…

Lorsque l’on vous donne « le nombre de patients hospitalisés avec diagnostic COVID-19 », de quoi parle-t’on au juste ? S’agit-il d’hospitalisations conventionnelles ? en réanimation ? en soins intensifs ? de patients n’ayant plus le COVID-19 mais toujours hospitalisés pour le suivi des séquelles ? ou pour des soins de longue durée ou de réadaptation ? Ou d’un amalgame de tout cela ?

S’agit-il de patients entrés à l’hopital à cause d’un soupçon de COVID-19, ou bien de patients entrés à l’hopital pour un problème différent, cardiaque par exemple, mais qui ont eu un résultat positif au test PCR pratiqué par l’hopital, tout en n’ayant aucun symptôme ? Sans oublier que ces tests PCR positifs sont très souvent de faux positifs, et que même s’ils sont réellement positifs cela ne signifie pas nécessairement que la personne soit contagieuse…

Et sans oublier non plus les fréquentes « erreurs de saisie » des administrations hospitalières. Errare humanum est…

Vous suivez ou vous êtes déjà perdus ?

Le journal Nice Matin s’est récemment intéressé à cette question, et quelle n’a pas été sa surprise de constater de profondes divergences entre les nombres de « patients hospitalisés avec diagnostic COVID-19 » donnés par Santé Publique France, et ceux des hopitaux, pour le département des Alpes Maritimes :

Intéressant n’est-ce pas ?

Interrogée par les journalistes sur ces profondes divergences, Santé Publique France a donné des explications rassurantes ( voir ici un article de 20 Minutes ), quoiqu’un peu confuses, comme quoi le « périmètre » pris en compte par les uns et les autres n’était pas le même, et que donc tout cela était absolument normal.

Admettons….Mais cela n’explique pas pour autant pourquoi :

1. cette divergence d’évolution a commencé subitement au début du 2ème confinement ( fin octobre ) pour s’arrêter à la fin de celui-ci ( mi-décembre ). Santé Publique France changerait-elle en permanence de méthode statistique ? Et pourquoi ?
2. cette divergence soudaine apparue au début du deuxième confinement, a comme par hasard transformée une courbe décroissante ( statistiques hospitalières ) en courbe croissante ( statistiques SPF ), soit une différence capitale…qui tombait à pic pour justifier le dit confinement…

Sans doute suis-je un affreux complotiste d’imaginer de telles manipulations de chiffres. Cependant ceci n’est pas un cas isolé, et cette « évolution » du mode de recueil des données s’est curieusement produite un peu partout.

Par exemple aux USA une étude, parue en Octobre 2020, de l’IPAK ( Institute of Pure and Applied Knowledge ), que l’on peut trouver ici, montre que le CDC américain a subitement modifié en Mars 2020 son mode de collecte des données concernant les causes de décès, sans d’ailleurs au préalable obtenir les autorisations nécessaires, en créant une catégorie de « cas probables », en plus des cas dûment diagnostiqués par des tests de laboratoire.

Comme il n’y a que 6 % des morts pour lesquels le Covid-19 est la seule cause possible de décès, le résultat de cette étrange et soudaine modification a été une multiplication par plus de quinze du nombre de morts dus au covid, ainsi que cela apparaît bien clairement dans le schéma ci-dessous, avec une diminution parallèle des comorbidités comme causes de décès :

Voici comment l’on peut créer l’illusion d’une effrayante pandémie se répandant à grande vitesse, et ainsi répandre la peur et faire accepter les mesures que l’on veut mettre en œuvre.

C’est malin, non ?