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La vérité nous libérera

Ces 5 études révèlent une tendance inquiétante : Les chercheurs présentent des conclusions qui ne correspondent pas aux données.

Une nouvelle tendance troublante se dessine dans les publications scientifiques. Pourquoi les conclusions ne correspondent-elles pas aux données ? Les auteurs essaient-ils de nous dire quelque chose d’important ?

C’était en janvier 2020, au tout début de COVID, lorsque des articles de presse ont commencé à apparaître, établissant un lien entre la génétique du virus et la recherche sur le gain de fonction des coronavirus de chauve-souris à l’Institut de virologie de Wuhan.

Ces spéculations ont été levées par une déclaration faisant autorité dans la prestigieuse revue Nature Medicine, relayée par un résumé dans Science et une déclaration sous serment inhabituelle dans The Lancet, signée par une liste impressionnante d’éminents scientifiques.

Le message de l’article de Nature Medicine était catégorique : « Nos analyses montrent clairement que le SRAS-CoV-2 n’est pas une construction de laboratoire ou un virus manipulé à dessein. »

Mais où était le soutien à cette conclusion confiante dans l’article lui-même ?

L’article de 2 200 mots publié dans Nature Medicine (Anderson et al.) contenait de nombreuses spéculations sur l’histoire naturelle et la sociologie, mais un seul argument tiède contre l’origine de laboratoire : la protéine spike du virus ne correspondait pas parfaitement au récepteur ACE-2 humain.

Les auteurs se sont dits convaincus que tout ingénieur en génétique aurait certainement optimisé le virus par ordinateur à cet égard, et que puisque le virus n’était pas ainsi optimisé, il ne pouvait pas provenir d’un laboratoire. C’était là toute la teneur de leur argumentation.

La plupart des lecteurs, et même la plupart des scientifiques, se contentent du résumé d’un article et ne se plongent pas dans les détails techniques. Mais pour les lecteurs attentifs de l’article, il y avait un décalage flagrant entre les Cliff Notes et le roman, entre la conclusion succincte (et spécieuse) de l’article et son contenu scientifique détaillé.

C’était le début d’une nouvelle pratique dans l’écriture de la recherche médicale. Les récentes révélations des courriels de Fauci/Collins éclairent les origines de cette tactique et les motifs qui la sous-tendent.

Dans le passé, si une entreprise voulait, par exemple, faire croire qu’un médicament était plus efficace qu’il ne l’était réellement, elle choisissait une technique statistique qui masquait ses inconvénients, ou bien elle manipulait les données.

Ce que les entreprises ne faisaient pas, dans le passé, c’était de décrire les résultats d’une analyse statistique qui prouve que X est faux, puis de les publier avec un résumé qui affirme que X est vrai.

Mais cette étrange pratique est devenue plus courante au cours des deux dernières années. Des articles académiques sont publiés dans lesquels le résumé, la section de discussion et même le titre contredisent carrément le contenu.

Pourquoi cela se produit-il ? Il y a au moins trois possibilités :

  • Les auteurs ne comprennent pas leurs propres données.
  • Les auteurs sont poussés par l’équipe éditoriale à arriver à des conclusions qui correspondent au récit dominant.
  • Les auteurs et les rédacteurs se rendent compte que le seul moyen d’obtenir la publication de leurs résultats est d’éviter un filet de censure qui se déclenche à chaque déclaration critiquant l’efficacité ou la sécurité de la vaccination.


Avant de tirer des conclusions, examinons de plus près quelques exemples de ce phénomène troublant qui se produit dans ce qui devrait être le fondement de ce que l’on connaît : les données scientifiques publiées.

Dans cet article, nous présentons cinq études différentes publiées. Chacune d’entre elles illustre, à des degrés divers, une déconnexion entre les données et les conclusions.

Exemple 1 : « Étude de phase I sur le L-méthylfolate à forte dose en association avec le témozolomide et le bevacizumab dans les gliomes de haut grade récurrents de type IDH sauvage ».

Cet exemple n’est pas lié à la pandémie, mais il illustre une pratique courante dans le monde de la recherche médicale dominé par les laboratoires pharmaceutiques. Si un remède est bon marché et hors brevet, 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 que des traitements efficaces et bon marché paraissent inefficaces s’ils sont en concurrence avec des produits pharmaceutiques coûteux.

Cela est ridiculement facile à faire – il suffit d’être incompétent. L’utilisation du mauvais test statistique, l’utilisation d’un test faible alors qu’un test plus fort s’applique – ou toute autre erreur dans l’analyse des données – est bien plus susceptible de faire apparaître des données probantes comme aléatoires que le contraire.

S’agit-il toujours d’incompétence ? Ou s’agit-il plus souvent d’une tromperie bien pensée qui utilise une analyse apparemment érudite pour amener le lecteur non averti à croire à une conclusion erronée ?

Dans le cas de cet article, il a été démontré qu’une simple vitamine B (L-Méthylfolate) doublait l’espérance de vie de 6 des 14 patients atteints de cancer du cerveau qui l’avaient reçue, tout en ne montrant aucun avantage (et aucun préjudice) pour l’autre moitié des patients.

La ligne violette en dents de scie qui s’étend vers la droite représente 40 % des patients qui ont vécu beaucoup plus longtemps lorsqu’ils ont été traités au L-Méthylfolate (LMF).

Le résumé rapporte que « les patients traités au LMF ont eu une survie globale médiane de 9,5 mois [intervalle de confiance (IC) de 95 %, 9,1-35,4] comparable à celle du contrôle historique par le bevacizumab, 8,6 mois (IC de 95 %, 6,8-10,8). »

L’augmentation de la durée de survie médiane n’est que de quelques mois et n’est pas statistiquement significative. Mais la durée de survie moyenne du groupe traité aux folates était plus que doublée, et la différence était statistiquement significative (selon mon calcul, pas dans l’article).

Mais la moyenne est ce qui est le plus souvent rapporté, et la plupart des lecteurs ne comprennent pas la différence entre moyenne et médiane.

Le patient ayant survécu le plus longtemps grâce à la vitamine B était encore en vie à la fin de l’étude (3,5 ans), alors que tous les patients traités uniquement par chimiothérapie traditionnelle étaient morts avant 1,5 an.

L’étude comportait trois dosages différents (30, 60 et 90 mg) et il n’a pas été indiqué si les patients ayant survécu le plus longtemps recevaient les dosages les plus élevés.

Il s’agit, en fait, d’une étude pilote extrêmement prometteuse sur le traitement d’un cancer courant et mortel à l’aide d’une simple vitamine. S’il s’agissait d’un médicament chimiothérapeutique coûteux au lieu d’une vitamine bon marché, vous pouvez être sûr qu’elle aurait été saluée comme une percée.

Mais cette étude ne suscitera pas beaucoup d’enthousiasme, et peu d’oncologues sauront même prescrire du méthylfolate à leurs patients atteints de gliome.

Exemple 2 : « Résultats préliminaires de la sécurité 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 dans leur premier trimestre, le taux de fausses couches après l’administration d’un vaccin COVID à ARNm était alarmant : 82%.

Le 7 janvier, les CDC ont publié un rapport destiné à dissiper nos réticences à l’égard de la vaccination des femmes enceintes. Ses conclusions étaient sans équivoque :

« Ces données confirment la sécurité de la vaccination COVID-19 pendant la grossesse. Les CDC recommandent la vaccination par le COVID-19 aux femmes qui sont enceintes, qui l’ont été récemment, qui essaient d’être enceintes maintenant, ou qui pourraient l’être à l’avenir. »

Le Defender a fait état des nombreuses failles de cette étude. La lacune la plus flagrante est le manque de femmes enceintes dans l’étude qui ont été vaccinées au début de leur grossesse (moins de 2%).

Les auteurs admettent que leur étude ne pouvait pas quantifier le risque d’exposition au vaccin au cours du 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 peuvent-ils alors recommander la vaccination COVID aux femmes « récemment enceintes » si leurs analyses ont exclu les femmes au 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 masquer des problèmes de sécurité troublants par des mots rassurants qui ne sont pas étayés par des données scientifiques claires.

Exemple 3 : « Public Health Scotland COVID-19 & Winter Statistical Report » (rapport statistique d’hiver de Public Health Scotland)

Une section de ce rapport, qui compare les taux de maladie des personnes vaccinées et non vaccinées, est précédée d’un avertissement au lecteur de ne pas prendre les données pour argent comptant.

« VEUILLEZ LIRE AVANT D’EXAMINER LES TABLEAUX ET FIGURES SUIVANTS Il existe un risque important de mauvaise interprétation des données présentées dans cette section en raison de la complexité des données sur la vaccination … »

Les données que les auteurs ne veulent pas que nous interprétions mal disent que les personnes qui ont été vaccinées avec une ou trois injections ont 50% plus de risques de contracter le COVID-19 par rapport aux personnes non vaccinées.

Les personnes ayant reçu deux injections ont plus de deux fois plus de chances de contracter le COVID-19. Ces chiffres sont basés sur la méthode utilisée par les auteurs pour calculer les taux de maladie standardisés pour l’âge.

Les auteurs soulignent qu’il ne s’agit pas du nombre de cas, mais des conséquences graves, des hospitalisations et des décès :

« Les preuves suggèrent que les vaccins contre le COVID-19 sont efficaces à 90% pour prévenir une issue grave du COVID-19. Les hospitalisations et les décès dus au COVID-19 sont fortement liés à l’âge, la plupart des décès survenant chez les personnes âgées de plus de 70 ans et souffrant de plusieurs autres maladies. Mais globalement, le risque d’être hospitalisé est moindre si l’on est vacciné par un rappel. »

De quelles données parlent-ils ? Voici les résultats de leur propre tableau de données :

La seule réduction substantielle provient des personnes ayant reçu la troisième injection, qui n’est disponible que depuis peu en Écosse. Mais pour la cohorte des trois injections uniquement, l’efficacité de la vaccination diminue au cours des quatre semaines.

Cela vient s’ajouter aux preuves précédentes que la protection conférée par le vaccin est de courte durée, et que chaque injection offre une fenêtre de protection plus courte que la précédente. Il faut également noter que les statistiques sur les hospitalisations peuvent avoir été manipulées.

Depuis la publication de cet article, l’Angleterre, mais pas l’Écosse, a supprimé les exigences relatives aux identifiants de vaccination.

Exemple 4 : « Myocardite cliniquement suspectée et temporairement liée à la vaccination par le COVID-19 chez des adolescents et des jeunes adultes ».

La myocardite, ou inflammation du cœur, est une maladie grave qui raccourcit la vie. Elle est pratiquement inconnue 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) qui ont été hospitalisés pour une myocardite après une vaccination.

19 % d’entre eux ont été placés en soins intensifs.

Deux d’entre eux ont dû recevoir des perfusions de presseurs et d’inotropes (médicaments puissants administrés par voie intraveineuse et utilisés pour augmenter une pression artérielle très basse).

Chaque patient présentait un taux de troponine I élevé. La troponine est une enzyme spécifique des myocytes cardiaques. Des taux supérieurs à 0,4 ng/ml sont fortement évocateurs d’une atteinte cardiaque. Ces jeunes patients présentaient un taux médian de troponine I de 8,12 ng/ml, soit plus de 20 fois supérieur aux taux constatés chez les personnes victimes d’une crise cardiaque.

« Conclusions : La plupart des cas de myocardite présumée due au vaccin COVID-19 survenant chez des personnes de moins de 21 ans ont une évolution clinique légère avec une résolution rapide des symptômes. »

« Évolution clinique bénigne » – Nous supposons que cela fait référence aux 81 % de personnes qui ne sont pas allées aux soins intensifs ou au fait qu’aucune d’entre elles n’est décédée ou n’a eu besoin d’une ECMO (oxygénation par membrane extracorporelle, un moyen désespéré de maintenir l’organisme oxygéné lorsque le cœur ou les poumons d’un patient sont complètement défaillants).

Dans tous les cas, toutes les personnes de cette étude ont été hospitalisées. Quand une « évolution clinique légère » nécessite-t-elle une hospitalisation pour une durée médiane de séjour de deux jours ?

« Résolution rapide des symptômes » – Comment peut-on le savoir ? La myocardite chez les patients âgés double la probabilité de décès à long terme.

Nous ne savons pas ce qu’elle fera aux jeunes garçons à long terme, d’autant plus que tous les patients présentaient 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 des États-Unis ».

Tel est le titre d’un article rédigé par deux statisticiens de la Harvard School of Public Health, publié le 30 septembre 2021 dans le European Journal of Epidemiology.

Ce titre contient une affirmation importante : la vaccination ne présente aucun avantage pour la santé publique. Le COVID-19 se propage à la même vitesse dans différentes populations, indépendamment du fait que la population soit majoritairement vaccinée ou majoritairement non vaccinée.

Il s’agit d’un contrepoint puissant à la demande omniprésente selon laquelle davantage de personnes devraient se faire vacciner pour le bien de leur communauté.

L’article remet complètement en cause l’obligation de se faire vacciner pour assister à des réunions, des concerts, des pièces de théâtre et autres rassemblements publics. Il affirme qu’il n’y a aucune légitimité à l’obligation progressive de se faire vacciner par le gouvernement pour voyager.

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 de faire de la propagande auprès des non-vaccinés : « En résumé, même si des efforts doivent être faits pour encourager les populations à se faire vacciner, il faut le faire avec humilité et respect. »

Il peut parfois être mauvais 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 se donneraient-ils la peine de publier des données aussi accablantes pour le récit de la vaccination, puis de ne rien dire 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 capables de remarquer que leur diagramme de dispersion méticuleux démontre sans équivoque qu’un taux de vaccination élevé est associé à une prévalence plus élevée (et non plus faible) de COVID-19 ?

Il semble s’agir d’un cas différent du premier exemple, dans lequel les représentants de l’industrie pharmaceutique ont entrepris de créer un récit trompeur. Nous pensons qu’il est probable que dans ce cas, l’atténuation des implications de ces données flagrantes n’ait pas été le choix des auteurs, mais plutôt une décision des éditeurs de la revue.

Nous savons par expérience combien il est difficile de soumettre un article à l’examen des pairs dans la plupart des revues médicales « réputées » lorsque les résultats ne sont pas en phase avec le discours de COVID.

Il se pourrait bien que ces auteurs se soient battus pour que leur message subversif soit publié et que, pour passer le cap de l’évaluation par les pairs, ils aient adouci le langage, notamment le titre.

Conclusions

L’église était autrefois l’institution la plus fiable d’Europe. Puis les évêques ont commencé à vendre des indulgences – une sorte de laissez-passer pour les riches pécheurs.

Aujourd’hui, l’institution la plus digne de confiance est la science.

Ceci 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 les géants pharmaceutiques.

Depuis plusieurs décennies, l' »Église des sciences » vend des indulgences. Avec suffisamment d’argent, vous pouvez acheter une étude scientifique qui dit ce que vous voulez qu’elle dise.

Le livre de Darell Huff, « How to Lie with Statistics« , publié pour la première fois en 1954, reste le meilleur vendeur de tous les temps dans son domaine.

Récemment, Gerald Posner a décrit la manière dont l’industrie pharmaceutique a utilisé ses profits pour influencer la science à tous les niveaux, des chercheurs médicaux aux rédacteurs en chef de journaux, en passant par les organismes de réglementation gouvernementaux et les journalistes qui interprètent la science pour le public.

Des pressions sont exercées sur les chercheurs indépendants par les rédacteurs de revues et les pairs examinateurs, dont beaucoup ont des liens avec Big Pharma. Des études valables, rapportées honnêtement, peuvent être rejetées pour publication si elles envoient un message qui menace les profits 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 peu plausible car, comme nous l’avons démontré ci-dessus, ces exemples témoignent d’une diligence dans la collecte des données. Il n’y a aucune raison pour qu’ils abandonnent leur diligence pour arriver à des conclusions raisonnables.
  • 2. Les raccourcis des entreprises pharmaceutiques et de leurs représentants dans le monde universitaire. Truquer les essais cliniques à l’ancienne est coûteux et prend du temps. C’est aussi incertain. Parfois, la vérité éclate au grand jour, même si une étude est conçue pour la dissimuler. Même une étude conçue pour échouer peut réussir si les vérités qui dérangent sont suffisamment tenaces. Il est tellement plus facile de rapporter les résultats, puis d’ajouter un résumé et une section de discussion qui disent ce que vous voulez dire, sans tenir compte des tableaux de données dans le corps de l’article !
  • 3. Les auteurs scientifiques sont bien conscients de la censure pernicieuse dans la publication scientifique qui est apparue ces derniers jours. C’est peut-être la possibilité la plus intrigante. Si les chercheurs à l’origine de l’étude jouissent d’un certain prestige et d’une certaine influence, il se peut qu’ils soient obligés d’adoucir leur discours afin de passer l’examen par les pairs. Cependant, ce dont nous sommes témoins aujourd’hui est plus qu’une tendance à être « diplomate » dans le choix de leurs mots. Que signifie le fait que 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 l’interprétation qu’ils en font ?


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

L’article paru dans le European Journal of Epidemiology (exemple 5), qui établit un lien entre les taux de vaccination et la prévalence du COVID, est plus probablement un exemple de corruption des rédacteurs en chef et des pairs examinateurs.

Dans ce cas, les données et les conclusions sont si disparates qu’elles nous incitent à reconsidérer la position cynique selon laquelle tous les scientifiques ont été corrompus. Y a-t-il un meilleur moyen pour des scientifiques consciencieux de signaler à leur communauté qu’ils sont censurés qu’en compilant des données solides qui racontent une histoire fascinante et en arrivant ensuite à une conclusion absurde ? Sont-ils en train de nous implorer de lire entre les lignes ?

Pour les quatre autres articles examinés ci-dessus, nous nous en remettons à votre jugement : comment pensez-vous que les conclusions soient si éloignées des résultats statistiques de ces mêmes articles ?

Il est évident que cette déformation 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 les conclusions scientifiques en fonction de leurs intérêts financiers réussiront suffisamment longtemps pour faire beaucoup de mal.

Quels seront les dommages causés à la crédibilité de la science lorsque la poussière retombera ?

Source : https://thepulse.one/2022/02/08/these-5-studies-reveal-a-disturbing-trend-researchers-presenting-conclusions-that-dont-match-the-data/

Traduction : https://exoconscience.com


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