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15 décembre 2012 6 15 /12 /décembre /2012 22:15

Silence-coqueluche-berceau.jpg

L'ONE et la majorité du corps médical ont l'habitude de répéter que "C'est parce que la balance entre les risques et les bénéfices des vaccins penche nettement en faveur des bénéfices que la protection vaccinale est recommandée à tous."

 

Pour prendre le cas concret de la coqueluche, non seulement l'ONE recommande cette vaccination mais en plus la rend OBLIGATOIRE pour la fréquentation des milieux d'accueil (crèches et gardiennes ONE).

 

On pourrait donc croire naïvement que cette vaccination apporte beaucoup plus de bénéfices que d'inconvénients et d'effets secondaires aux enfants forcés de la subir....

 

Mais quels étaient les chiffres EXACTS non pas de l'incidence de la maladie mais des complications graves de cette maladie au moment où la vaccination a été introduite?

 

Par erreur, nous avions indiqué les chiffres de l'incidence des infections invasives à Hib avant l'introduction du vaccin (au lieu des chiffres de l'incidence des complications de la coqueluche, chiffres effectivement non fournis par l'ONE dans son Guide de Médecine Préventive) qui étaient de 44/100 000. C'est la raison pour laquelle le titre de cet article a été modifié, bien que cela n'enlève toutefois rien au caractère problématique des effets secondaires GRAVES des vaccins anti-coquelucheux et surtout de la fréquence inacceptable de celle-ci, cf plus bas.

 

Grâce à l'opacité qui règne sur le taux de complications graves de la coqueluche chez les enfants avant l'introduction du vaccin, les pseudo experts peuvent tout se permettre, y compris affirmer SANS PREUVES CONTRÔLABLES que les complicatives GRAVES du vaccin sont moins fréquentes que les complications GRAVES de la maladie naturelle. Mais bien sûr, il faudrait aussi tenir compte de la sous-notification notoire des effets graves des vaccins, seuls 1 à 10% de ceux-ci étant effectivement comptabilisés.

 

Ainsi, si on tient compte des chiffres ci-dessous et de cette sous-notification, nous continuons de dire, jusqu'à preuve du contraire, que le vaccin reste nettement plus risqué que les complications graves de la maladie (les fanatiques de vaccins ont l'habitude de comparer le risque de la maladie aux risques du vaccin mais ce qu'il faut surtout comparer ce sont les COMPLICATIONS graves et chroniques des maladies, nettement moins fréquente que l'incidence totale des cas, aux complications GRAVES des vaccins, car c'est cela qui compte concrètement pour la santé et la qualité de vie des gens!)

 

Une étude suédoise de 1996 (1), ayant porté sur 9829 enfants et publiée dans le New England Journal of Medicine, a démontré dans les 4 sous-groupes un total de  48 effets secondaires graves soit près de 1 cas grave sur 200 enfants dans les 60 jours qui ont suivi la vaccination! Il est vrai, comme une lectrice tenait à ce que cela soit précisé, que les 4 sous-groupes ne concernaient pas tous un vaccin anti-coquelucheux (3 groupes ayant reçu un vaccin DTC dont deux avec une valence acellulaire et un ayant reçu un DTC avec une valence à germes entiers; le 4° groupe ayant reçu un vaccin bivalent tétanos-diphtérie) mais il est important de se souvenir aussi que dans les cocktails vaccinaux imposés aux enfants, le vaccin anticoquelucheux n'est jamais isolé mais toujours, dans les faits, associé à des valences anti-diphtérique, anti-tétanique ainsi qu'à d'autres valences (hépatite B, Hib, polio). Par conséquent, il est difficile de dire quelle est, dans tel ou tel cas, la ou les valences les plus en cause dans la survenue de tel ou tel effet secondaire, une astuce utilisée avec brio par les officiels pour affirmer SYSTEMATIQUEMENT que "l'effet n'est pas lié au vaccin". Comme c'est commode...

 

En outre, chez 163 enfants dans cette étude du NEJM, la poursuite de la vaccination a été contre-indiquée, ce qui laisse évidemment supposer qu'ils ont eux aussi fait des réactions graves aux précédentes doses. On relèvera tout de même que dans cette étude de 1996, les auteurs considèrent plusieurs réactions, dont des épisodes d'hypotonie-hyporéactivité, comme des motifs de contre-indication à la poursuite d'une vaccination comportant la valence anti-coquelucheuse ALORS QUE les imprudents de l'ONE estiment, eux, que c'est là une "fausse contre-indication" (cf page 44 ici, regardez à la première fausse contre-indication qui constitue en fait le cas de l'hypotonie-hyporéactivité formulé en d'autres mots!)

 

L'année d'avant déjà, une étude américaine parue dans la prestigieuse revue Pediatrics (2) avait, elle aussi, consisté à évaluer plusieurs vaccins anti-coquelucheux acelullaires (suivant le nombre d'antigènes qu'ils contenaient). L'étude a porté sur un total de 2200 enfants.

 

Parmi ces enfants ayant reçu le vaccin anti-coquelucheux acelullaire, il y a eu 1 cas de mort subite, un autre décès assez similaire à la mort subite mais aussi 2 attaques dont une seulement 3 heures après la première injection. En tout, ce sont 17 attaques qui ont été recensées chez les receveurs de ces vaccins, soit un taux de 1 cas pour 130 vaccinations, un chiffre absolument accablant, qui corrobore donc en tout point les données suédoises et qui atteste aussi du discours faussement rassurant de l'ONE, décidément prête à tout pour fourguer ses vaccins!

 

Pouvons-nous accepter plus longtemps qu'une instance comme l'ONE continue de rendre obligatoire une vaccination au taux de complications GRAVES possiblement plus fréquentes que les complications naturellement attendues de la maladie??

 

Références:

 

(1) Gustafsson L. & al.,”A controlled trial of a two-component of acellular, a five-component acellular, and a whole-cell pertussis vaccine.”, (The New England Journal of Medicine, t. 334 [6], p349-355; 1996).

 

(2) Decker. M.D & al., "Comparison of 13 acellular pertussis vaccines: adverse reactions.", (Pediatrics, t.96 [3] [suppl.], p 557-566, 1995)

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Published by Initiative Citoyenne - dans Effets secondaires-risques
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commentaires

Julie 05/01/2013 10:08

c'est surtout l'effet de ces coupures involontaires...
ne pas utiliser les symboles "plus petit" ou "plus grand" ...

Bernard Guennebaud 05/01/2013 10:06

Je suppose que vous avez fait une erreur involontaire en écrivant que 123 était à 4 écarts-type de 103 ? Pour une loi de Poisson l'écart-type étant la racine carré de la moyenne, donc ici de 103 si
vous voulez, 20 correspond à peu près à 2 écarts-type.

Julie 05/01/2013 10:03

Je retente avec un ou deux caractères spéciaux en moins ;-)


« Comme ils modélisent le nombre de cas apparus par une loi de Poisson et que ces lois de probabilités sont définies par un seul paramètre qui est leur moyenne, ils ont donc choisi de modéliser par
la loi de Poisson de moyenne 102,7. »

La loi de poisson était utilisée pour calculer un écart-type à multiplier par 2 pour définir le nombre critique à P plus petit que 0.05 : 103+2 sqrt(103)=123 (Jusque là on doit être d’accord).
Donc ce serait la faute à Poisson ? Pas si sur… Une modélisation est une approximation de quelque chose (ici l’approximation est H1, à appliquer à la « chose » H0), mais on ne n’est pas pour autant
autorisé à adapter les choses en fonction de la modélisation, ce serait du raisonnement ad hoc. D’ailleurs, plusieurs « choses » différents donnent la même approximation/modélisation.

Récapitulons les différentes hypothèses de base:
-H0=2 mois après une injection quelconque (choix des auteurs);
-H0G= 4 mois après une injection si c'est la première ou si elle est isolée, 0 mois si c'est une seconde ou troisième injection (G pour Guennebaud) ;
-ou encore, je vais en inventer une, H0J: 2 mois après une injection si c'est la troisième, 1 mois si il s'agit d'une autre sorte d'injection (au point où en en est, si je raisonnais de la même
façon que vous, j'irais jusqu'à dire qu'il s'agit là manifestement du choix des auteurs, qu’ils ne l’ont pas écrit, mais qu’ils auraient du, etc…).

Maintenant, je vais appliquer H1 pour obtenir une durée, parce que tout comme vous et tout comme les auteurs, je ne sais pas qui a eu 3 injections ou pas, mais je peux supposer que c'est une grande
majorité. En appliquant H1, les trois H0 donnent 4 mois... et non seulement ils donnent le même nombre de cas attendus (103), mais aussi le même écart-type (sqrt(103)). D'ailleurs, c'est amusant de
noter comment votre H0G et mon H0J ont été choisis de façon Ad Hoc pour mener, avec l'utilisation de H1, au même nombre de cas attendus que ce que les auteurs obtiennent en faisant H0+H1, mais en
perdant la simplicité du H0 qui n’attribuait pas de valeur spéciale aux différents types d’injection.

Notons aussi que si on prend mon H0J et H1, rien ne pourrait m’empêcher de prétendre que les auteurs ont modélisés avec trois lois de poisson ayant chacune leur paramètre, et dont ils ont ensuite
cumulé les résultats. Donc, on calcule les cas attendus et leur écart-type poissonneux en découpant en trois tranches (le premier mois, le deuxième mois, et enfin les deux derniers mois), on aura,
avec x=103 et pm= plus ou moins,
-tranche 1:x/4 pm sqrt(x/4)
-tranche 2:x/4 pm sqrt(x/4)
-tranche 3:x/2 pm sqrt(x/2),
et si on veut par la suite reconstituer le gâteau à partir des tranches, on trouve
x/4+x/4+x/2 pm sqrt[(sqrt(x/4))^2+(sqrt(x/4))^2+(sqrt(x/2))^2]
=x pm sqrt[x/4+x/4+x/2]
=x pm sqrt(x)
qui est le même résultat que si on prenait le gâteau entier (4 mois) directement.
Le nombre critique qui était défini à 2 sigma sera aussi le même, peut importe le H0 considéré ou la façon dont on découpe la gâteau. En fait le nombre moyen et le nombre critique vont dépendre de
H1, du moment que H0 est choisis de façon Ad Hoc (c'est à dire dans le but de donner une durée totale de 4 mois).

Je pourrais aussi vous inventer une autre H0 ad hoc tant que j'y suis:
H0Jb= 2mois après une troisième injection, 0 après une deuxième et 2 mois pour les autres sortes d'injection (et il est manifeste qu'il s'agit bien du choix des auteurs et bla et bla... pas
frapper, c'était pour rire)
Elle est absurde cette H0J2? Et a l'air choisie n'importe comment pour coller à quelque chose? Et bien oui, et elle donne bien x et sqrt(x) comme nombre moyen et comme écart-type. Donc j’aurais
bien envie de prétendre que les auteurs ont utilisés deux lois de poisson de même paramètre.
Encore une ? H0Jc : 4 mois après une première injection, si elle est suivie des deux autres selon le schéma à trois temps, et 0 mois pour toutes les autres sortes d’injections. Sous H1, c’est tout
à fait à Ad hoc.
Bref, on peut vraiment faire dire tout et n’importe quoi aux auteurs, tant qu’on se ramène à 4 mois. Mais ce n’est pas sans conséquences sur la suite.

Là où ca devient intéressant (et c’est ce que vous esquivez), c'est qu'en fonction du H0 considéré, l’erreur (hors écart-type s’entend) sur le nombre de cas attendus, due à l'application de H1,
sera différente. Disons qu’en réalité 20 % des injections étaient des injections isolées, et que les 80 % autres injections suivaient le schéma à 3 temps, et regardons le nombre moyen de cas
attendus et son écart-type pour chaque H0 considérée :
-en partant de H0: 113 pm sqrt(113)
-en partant de H0G: 144 pm sqrt(144)
-en partant de H0J:98 pm sqrt(98)
-en partant de H0Jb:113 pm sqrt(113)
-en partant de H0Jc:82 pm sqrt(82)
En réalité, les nombres cas notifiés espérés, en l'absence d’association entre le vaccin et les ADC, et en l'absence de sous-notification, sera égal à un des quatre résultats ci-dessus, selon le H0
retenu pour faire le tri dans les rapports de cas réels. Et puisqu'en principe le 20% n'est pas connu et qu'on continue à utiliser H1 pour estimer les cas attendus, tout ce qui serait en dehors de
l’intervalle à 2 écart-types [83-123] conduirait à une interprétation erronée, soit en terme d’association dangereuse (si plus grand que 123) ou d’association protectrice (si plus petit que
83).
-selon H0 : 113 appartient à [83-123]: pas d’interprétation.
-selon H0G : 144 plus grand que 123 : on est à 4 écart-types de 103, donc on conclurait erronément à une association dangereuse. Ca reviendrait à vouloir faire croire que la baraka, ca existe.
-selon H0J : 98 appartient à [83-123]: pas d’interprétation.
-selon H0Jb : 113 appartient à [83-123]: pas d’interprétation
-selon H0Jc : 82 plus petit que 83 : On pourrait presque conclure erronément à une association protectrice.

Les auteurs ont donc choisis une voie raisonnable, ils n’attribuent pas de statut différent aux différentes injections, ce qui dans l’hypothèse nulle (pas d’association entre vaccin et ADC) n’a
rien de choquant.
Par contre votre hypothèse n’est pas raisonnable, elle attribue un statut différent aux injections (pourquoi ? comment ? mystère…), elle est ad hoc dans le sens où elle vous permet de garder la
même modélisation, et elle peut mener à des erreurs d’interprétation des résultats (mais c’est votre but non ?)
Les miennes non plus ne sont pas raisonnables, elles sont ad hoc. Si vous argumentez sur la pertinence de H0B, il n’y a d’ailleurs rien qui m’empêcherait d’argumenter sur la pertinence de H0Jc…
Mais ce n’est pas mon trip.
Et si les auteurs avaient choisis H0Jc et ainsi minimisé artificiellement le risque, vous seriez le premier à vous en offusquer, à raison, alors que ca repose sur le même argument que les vôtres…
(cad adapter la façon de faire le tri des cas réels à la modélisation).

Pour votre lecture du conditionnel, le « could » n’est pas là pour « si on le faisait », mais pour « puisqu’il est possible que tout le monde n’a pas eu trois doses, cela pourrait… » ou plus
simplement « puisqu’on le fait, cela pourrait… » le conditionnel pourrait d’ailleurs être remplacé par un simple present « puisqu’on le fait, cela entraine… » , sans trop altérer le sens.
D’ailleurs dans la phrase suivante, ils sont bien repassés au simple present. Le conditionnel étant là pour traduire qu’ils ne savent pas jusqu’à quel point ca peut altérer les choses, une forme
d’atténuation de l’affirmation…

Et de toute façon, ils parlent bien de la modélisation des cas attendus et pas du tri des cas notifiés (pour cà, retourner voir la fin de la première colonne et le début de la seconde). En fait,
vous avez encore tronqué l’extrait en oubliant cà :
“Background incidence rates used are consistent with epidemiological data on MS in other European countries [3].”
A ce moment là dans le texte et jusqu’à la fin du paragraphe, on parle bien de l’estimation des cas attendus, j’y peux rien.

« Dans la phrase suivante ils tentent une évaluation de cette sous-notification, gratuitement en quelque sorte (sans incidence sur l'étude) juste pour envisager la situation, ce qui ne peut être
utilisé pour "démontrer" qu'ils auraient fait le contraire de ce qu'ils ont écrit. »

Dans la phrase suivante, ils ne parlent pas de la sous-notification, mais la sous-estimation du nombre de cas attendus qui résulterait des « 20% » si ceux-ci étaient vrais. On appelle çà « discuter
des implications des hypothèses sur les résultats pour évaluer la pertinence des éventuelles conclusions », et ce n’est pas gratuit, c’est ce qui permet d’estimer la qualité des résultats. S’ils
avaient pris votre H0B, ils auraient été bien en peine au moment d’en arriver à la discussion… parce qu’avec un facteur de 1.4 au lieu de 1.1, leur résultats n’auraient plus signifiés
grand-chose.

En espérant que cà passe,
Julie

Julie 05/01/2013 09:55

Amusant, dans un premier temps, le message passe, et 5 minutes après, il est coupé n'importe comment...

bref, c'est pas la peine de lire ce qui précède ^^

Julie 05/01/2013 09:45

Mon dernier message a aussi été coupé… Enfin, il ne restait que quelque lignes dont je vais vous faire grâce ;-)

« Comme ils modélisent le nombre de cas apparus par une loi de Poisson et que ces lois de probabilités sont définies par un seul paramètre qui est leur moyenne, ils ont donc choisi de modéliser par
la loi de Poisson de moyenne 102,7. »

La loi de poisson était utilisée pour calculer un écart-type à multiplier par 2 pour définir le nombre critique à P123) ou d’association protectrice (si 123 : on est à 4 écart-types de 103, donc on
conclurait erronément à une association dangereuse. Ca reviendrait à vouloir faire croire que la baraka, ca existe.
-selon H0J : 98 appartient à [83-123]: pas d’interprétation.
-selon H0Jb : 113 appartient à [83-123]: pas d’interprétation
-selon H0Jc : 82

                    

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