L’auteur de l’étude utilisée pour dénigrer les personnes non vaccinées avait des liens avec Pfizer – Une nouvelle recherche évaluée par des pairs montre pourquoi l’étude était erronée

Une nouvelle étude, évaluée par des pairs, réalisée par les chercheurs Joseph Hickey et Denis Rancourt, a réexaminé les modèles mathématiques utilisés pour justifier les politiques interdisant l'accès aux lieux publics aux personnes non vaccinées. Ils ont constaté que les modèles étaient basés sur l'application de modèles mathématiques de risque erronés.

Pendant la pandémie de Covid-19, des politiciens, des scientifiques et des médias ont vilipendé les personnes non vaccinées, les accusant d’avoir prolongé la pandémie et ont préconisé des politiques qui interdisaient aux “non-vaccinés” l’accès aux lieux publics, aux entreprises et à leur propre lieu de travail.

Mais une étude révisée par des pairs et publiée la semaine dernière dans Cureus montre qu’une étude clé réalisée en avril 2022 par Fisman et al, utilisée pour justifier des politiques draconiennes de ségrégation des personnes non vaccinées, était basée sur l’application de modèles mathématiques de risque erronés qui n’offrent aucun soutien scientifique à de telles politiques.

Le Dr David Fisman, épidémiologiste à l’université de Toronto, est l’auteur principal de l’étude d’avril 2022, publiée dans le Journal de l’Association médicale canadienne (CMAJ), qui, selon les auteurs, montre que les personnes non vaccinées présentent un risque disproportionné par rapport aux personnes vaccinées.

M. Fisman a travaillé comme conseiller pour les fabricants de vaccins Pfizer, Seqirus, AstraZeneca et Sanofi-Pasteur. Il a également conseillé le gouvernement canadien sur ses politiques en matière de Covid-19 et a récemment été désigné pour diriger le nouvel Institut des pandémies de l’Université de Toronto.

M. Fisman a déclaré aux journalistes que le message clé de l’étude était que le choix de se faire vacciner n’est pas simplement personnel, car si vous choisissez de ne pas être vacciné, vous “créez un risque pour ceux qui vous entourent”.

La presse s’en est emparée.

Des titres comme “Merely hanging out with unvaccinated puts the vaccinated at higher risk : study” de Salon, “Study Shows Unvaccinated People Are At Increased Risk Of Infecting The Vaccinated” de Forbes ou “My Choice ? Unvaccinated Pose Outsize Risk to Vaccinated” ont proliféré dans plus de 100 médias.

Le Parlement canadien a utilisé ce document pour promouvoir des restrictions à l’encontre des personnes non vaccinées.

Cependant, dans la nouvelle étude publiée la semaine dernière, Joseph Hickey, docteur en médecine, et Denis Rancourt, docteur en physique, montrent que le modèle “sensible-infectieux-récupéré (SIR)” de Fisman, utilisé pour tirer ses conclusions, présentait une faille flagrante dans l’un de ses paramètres clés : la fréquence des contacts.

Lorsqu’ils ont ajusté ce paramètre pour tenir compte des données réelles, le modèle a produit toute une série de résultats contradictoires, dont l’un montre que la ségrégation des personnes non vaccinées peut accroître la gravité de l’épidémie chez les personnes vaccinées, ce qui est exactement le contraire de ce que Fisman et al. prétendaient montrer.

Hickey et Rancourt, chercheurs au sein de l’organisation canadienne Correlation : Research in the Public Interest, ont conclu qu’en l’absence de données empiriques fiables sur lesquelles s’appuyer, les modèles SIR sont “intrinsèquement limités” et ne devraient pas servir de base à l’élaboration d’une politique.

Les chercheurs canadiens ont tenté de publier leur article dans le CMAJ, où Fisman avait publié son étude originale, mais le rédacteur en chef – un collaborateur de Fisman – a refusé même de l’examiner.

La version en libre accès du CMAJ a également refusé de publier l’article, même s’il a fait l’objet d’une évaluation favorable par les pairs.

Dans une lettre envoyée, documents à l’appui, au CMAJ et à l’Association médicale canadienne, Hickey et Rancourt ont raconté la “fastidieuse saga” au cours de laquelle les rédacteurs de la revue ont “concocté une multitude d’objections accessoires et inutiles, apparemment destinées à constituer des obstacles insurmontables” à la publication de leur étude.

Ils ont ensuite publié leur étude dans la revue à comité de lecture Cureus.

M. Rancourt a tweeté un lien vers les résultats de l’étude, accompagné d’un montage de clips médiatiques datant de l’époque de la pandémie et désignant les personnes non vaccinées comme boucs émissaires. 

The latest rigorous peer-reviewed science has now proven that these (video clip) despicable global-parasite pronouncements were wrong (=disinformation), and were therefore evil given the widespread harm caused...
MEDIA NOTICE ABOUT THE ACTUAL SCIENCE: https://t.co/FrXJGWaCsF
h/t… pic.twitter.com/xyV8ksCtiH

— Denis Rancourt (@denisrancourt) December 18, 2023

Une politique qui ne repose sur rien

Les modèles SIR ont été couramment utilisés comme base des politiques de lutte contre les pandémies, souvent avec des lacunes fatales que la recherche a révélées depuis.

Fisman et al. ont conçu leur étude pour mesurer l’impact de la ségrégation de deux groupes – les personnes vaccinées et les personnes non vaccinées – en appliquant un modèle SIR pour prédire si les personnes non vaccinées représentent un risque excessif pour les personnes vaccinées lors d’une épidémie de virus respiratoire aigu sévère, sur la base de degrés variables de mélange entre les groupes.

Cependant, le modèle, écrivent Hickey et Rancourt, n’a pas pris en compte l’impact de cette ségrégation sur les “fréquences de contact“, un paramètre clé pour prédire les résultats de l’épidémie.

Au lieu de cela, elle a supposé que les fréquences de contact entre le groupe majoritaire (vacciné) et le groupe socialement exclu (non vacciné) seraient égales et constantes, ce qui “n’est pas réaliste”, a déclaré M. Hickey au Défenseur.

En d’autres termes, le modèle supposait que les deux groupes seraient séparés, tout en menant la même existence parallèle – en socialisant, en travaillant, en faisant des achats et en entrant en contact avec d’autres personnes exactement de la même manière.

Mais dans le monde réel, la ségrégation signifiait que les personnes non vaccinées n’avaient pas accès à de nombreux lieux publics, de sorte que la fréquence de leurs contacts était fortement réduite.

Hickey et Rancourt ont à nouveau mis en œuvre le modèle SIR, en testant un degré de ségrégation allant de zéro à une ségrégation totale et en permettant aux fréquences de contact entre les individus des deux groupes de varier en fonction du degré de ségrégation.

Lorsqu’ils ont exécuté le modèle en utilisant l’estimation plus réaliste de la manière dont les différentes politiques de ségrégation pourraient générer des fréquences de contact différentes entre les deux groupes, “nous avons constaté que les résultats étaient très disparates”, a déclaré M. Hickey.

En séparant les personnes non vaccinées de la majorité des personnes vaccinées, a-t-il déclaré, “on peut obtenir une augmentation du taux d’attaque chez les personnes vaccinées ou une diminution”.

“Des conséquences épidémiologiques négatives peuvent survenir pour l’un ou l’autre des groupes ségrégués, indépendamment des effets délétères sur la santé des politiques elles-mêmes”, écrivent-ils.

M. Hickey a déclaré que les résultats variables étaient très sensibles aux valeurs des paramètres du modèle, à savoir la fréquence des contacts infectieux.

Mais il a ajouté que, dans le monde réel, il n’existe pas de mesures fiables de la fréquence des contacts et que, sans mesures fiables des données d’entrée du modèle, ce dernier est essentiellement dénué de sens.

Ils ont conclu que le degré d’incertitude est si élevé dans ces modèles SIR qu’ils ne peuvent pas informer raisonnablement les décisions politiques.

“C’est une politique qui ne repose sur rien”, a déclaré M. Hickey.

“Dans l’état actuel des connaissances, nous ne pouvons pas recommander l’utilisation de la modélisation du SIR pour motiver ou justifier des politiques de ségrégation concernant les maladies respiratoires virales”, conclut l’étude.

La fraude de Fisman

La modélisation a eu un impact majeur sur la réponse à la pandémie au Canada et dans le monde, a déclaré au Defender la statisticienne Regina Watteel, qui a décrit l’impact de l’article de Fisman dans son livre “Fisman’s Fraud: the Rise of Canadian Hate Science” (La fraude de Fisman: la montée de la haine scientifique au Canada).

En tant que figure clé de la modélisation de la pandémie au Canada, M. Fisman “a été impliqué dans la réponse à la pandémie du Canada à tous les niveaux”, a-t-elle déclaré.

Il a également exercé une grande influence en tant que personnalité publique, faisant très tôt de nombreux commentaires désobligeants sur les “anti-vaxxers” et préconisant des politiques telles que les passeports vaccinaux et les fermetures d’écoles, bien avant de recevoir une importante subvention des Instituts de recherche en santé du Canada pour son étude de modélisation du SIR.

Lors d’interviews, M. Fisman a ouvertement indiqué que l’objectif de l’étude 2022 était de “saper l’idée que le choix du vaccin était laissé à l’individu”, a déclaré Mme Watteel.

L’article sur la modélisation 2022 ne se contente pas de présenter des résultats mathématiques, les auteurs font également des déclarations politiques.

Le document indique que

“Le choix de certains individus de refuser la vaccination est susceptible d’affecter la santé et la sécurité des personnes vaccinées d’une manière disproportionnée par rapport à la fraction de personnes non vaccinées dans la population.

“Les risques encourus par les personnes non vaccinées ne peuvent être considérés comme relevant de l’autodiscipline, et les considérations relatives à l’équité et à la justice pour les personnes qui choisissent d’être vaccinées, ainsi que pour celles qui choisissent de ne pas l’être, doivent être prises en compte dans l’élaboration de la politique de vaccination”.

Malgré les graves préoccupations soulevées par de nombreux chercheurs dans la section des réponses de l’article du CMAJ, la presse internationale grand public a largement fait la promotion de l’article comme preuve que les personnes non vaccinées représentaient un danger pour les personnes vaccinées.

M. Fisman a publiquement plaidé en faveur de l’obligation vaccinale et des passeports et a déclaré aux journalistes que l’étude de modélisation n’était pas motivée par une question scientifique concernant les effets de la ségrégation sur les taux d’infection, mais par la question politique suivante : “Quels sont les droits des personnes vaccinées à être protégées contre les personnes non vaccinées ?

Quelques jours après la publication de l’étude, le secrétaire parlementaire du ministère de la santé de l’Ontario s’en est servi pour défendre les restrictions de voyage proposées, comme le montre Mme Watteel dans son livre.

En conséquence, elle a écrit qu’il “a généré une énorme quantité d’informations erronées”.

Mme Watteel a confirmé que l’étude de Fisman et al. était basée sur une mauvaise modélisation. Elle a ajouté qu’en omettant des données actuelles accessibles au public qui contredisaient les données présentées dans l’article, l’étude était en fait “frauduleuse”.

Fisman et al. ont publié l’article au cours de ce que l’on appelle la vague Omicron, qui a été dominée par des infections chez les personnes entièrement vaccinées. Au printemps 2022, les personnes ayant reçu un rappel (booster) avaient contracté un nombre disproportionné d’infections, selon les données publiées sur le site web Covid-19 du gouvernement de l’Ontario et reproduites dans le livre de Mme Watteel.

Cependant, aucune de ces données publiques n’a été incluse dans l’étude.

Au lieu de cela, Mme Watteel a-t-elle écrit:

“Fisman et al. ont concocté un modèle pour générer les résultats qu’ils souhaitaient, en omettant complètement toute référence à des données réelles facilement disponibles qui contredisent leurs résultats (falsification). Ils ont ensuite présenté les résultats inventés comme des faits (fabrication de données) et ont ensuite élaboré des politiques publiques sur la base de ces résultats.

“Les chercheurs ont continué à diffuser ce faux récit bien après que de nombreux scientifiques aient réfuté les résultats et fourni des preuves de leur fausseté. Cela indique une déformation et une mauvaise interprétation délibérées des résultats de la recherche”.

Le rédacteur en chef du CAMJ, un collègue de Fisman, bloque la révision de l’article sur la corrélation

M. Hickey a déclaré à The Defender que lorsqu’ils ont soumis leur article critiquant les modèles SIR comme celui de Fisman au CAMJ en août 2022, l’éditeur Matthew Stanbrook, M.D., Ph.D. – qui travaille également à l’Université de Toronto et qui a collaboré avec Fisman sur des articles académiques, des subventions et des cours,a rejeté l’article sans même l’avoir soumis à un examen par des pairs.

MM Hickey et Rancourt ont fait appel de la décision et ont demandé à M. Stanbrook de se récuser. La revue leur a suggéré de soumettre à nouveau leur étude à la version en libre accès du CAMJ, ce qu’ils ont fait. Elle a été rejetée sans avoir été soumise à un examen par les pairs.

Ils ont fait appel de cette décision et le document a été renvoyé pour réexamen. Quelques mois plus tard, ils ont reçu deux évaluations positives avec les corrections demandées. Ils ont répondu aux critiques et apporté des corrections à l’article, dans l’attente de sa publication.

La revue les a ensuite informés qu’il y avait eu une “erreur technique” et que la revue – qui est censée avoir un processus d’évaluation par les pairs totalement transparent – n’avait pas transmis les préoccupations d’éditeurs internes anonymes et d’un statisticien anonyme.

M. Hickey a déclaré au Defender :

“Leur politique veut que les noms des examinateurs soient rendus publics et que les rapports d’examen et de révision, comme les réponses de l’auteur, soient également rendus publics. Telle est la politique. Il n’y a pas moyen d’y échapper.

“Et pourtant, que font-ils ? Ils utilisent des personnes internes anonymes pour ériger des barrières et trouver des prétextes pour ne pas publier, même si les critiques sont positives”.

Ces commentaires anonymes suggéraient notamment d’utiliser l’analyse mathématique erronée de M. Fisman, a déclaré M. Hickey. Les auteurs ont répondu à ces commentaires dans un article qu’ils ont également publié sur leur site web.

Des mois plus tard, ils ont demandé une mise à jour des projets de la revue concernant l’article et ont été informés que la revue avait décidé que l’article ne conviendrait pas à son public et leur avait suggéré de le publier plutôt dans une revue de modélisation.

Toutes les critiques qu’ils ont formulées à l’encontre de l’article de Fisman datant de 2022 sont également rassemblées sur le site web de Correlation.