Évaluation d'experts sur les effets secondaires de la vaccination Pfizer-COVID-19

Évaluation par des experts des effets indésirables de la vaccination Pfizer-COVID-19

Institut de technologie des microstructures, Institut de technologie de Karlsruhe (KIT) 

Hermann-von-Helmholtz-Platz 1, 76344, Eggenstein-Leopoldshafen, Allemagne ; podarcissicula@gmail.com

Moi, Hervé Seligmann, rédige cette évaluation à la demande de plusieurs personnes dans le monde entier, pour soumission à n'importe quel tribunal dans le monde.

 

Je suis un chercheur biomédical de nationalité israélienne et luxembourgeoise, avec plus de 100 publications internationales évaluées par des pairs. J'ai fait mes preuves en détectant dans des données largement connues et rendues publiques des phénomènes qui avaient échappé aux examens précédents. Il s'agit notamment de la description de deux types de transcriptions d'ARN jusqu'alors inconnus, et de structures insoupçonnées dans le code génétique qui relient les structures des gènes et des protéines. J'ai travaillé 5 ans avec le Professeur Didier Raoult à l'Institut Hospitalo-Universitaire de Marseille, un institut de microbiologie de premier rang dans l'étude des maladies infectieuses. Je suis un chercheur indépendant, sans conflit d'intérêt. 

Cette évaluation résume plusieurs articles écrits avec Haim Yativ et publiés sur le site nakim.org et présentés dans notre pétition à la Cour suprême d'Israël.

Vue d'ensemble

Tout traitement médical doit être évalué selon une analyse coûts-avantages. Aucun traitement n'est sans risque. C'est à cet égard qu'il faut disposer de manière transparente de données stratifiées par groupe de risque sur les effets potentiels de la vaccination, par rapport aux groupes correspondants non vaccinés. Ces données doivent être analysées par des spécialistes libres de tout soupçon de conflit d'intérêts. La publication et la discussion impartiale de leurs résultats doivent être facilitées, et non entravées. Je décris ci-dessous plusieurs effets négatifs potentiels des vaccins, notamment les augmentations documentées, associées à la vaccination, des taux d'infection et de décès, respectivement multipliés par 3 et 20. Ces effets jettent de sérieux doutes sur les résultats positifs de l'analyse coûts-avantages mentionnée ci-dessus, qui semble absente du discours public. D'autres analyses montrent pour les âges de 20 à 90 ans que les augmentations de la mortalité associée à la vaccination sont inversement proportionnelles à l'âge, jusqu'à 60 % pour les 20-24 ans. En extrapolant ces résultats pour les âges inférieurs à 20 ans, on s'attend à des augmentations de la mortalité supérieures à 100 % pour les moins de 5 ans.  

Il est essentiel de tenir compte des effets indésirables des vaccins pendant la période de vaccination. La plupart des publications sur la vaccination par le COVID19 en Israël ne font référence qu'à la période suivant la vaccination complète. Cela est trompeur et équivaut à ne communiquer aux patients atteints de cancer leur taux de survie qu'après qu'ils aient survécu à un traitement réussi. Les estimations standard du succès du traitement incluent les risques pendant le traitement, qui est souvent une période de risques accrus, comme suggéré ci-dessous.  

Nous détaillons ci-dessous une analyse coût-bénéfice axée sur les décès par COVID19 associés au vaccin, mais ne tenant pas compte des décès non associés au COVID19, associés à la vaccination de deux ensembles de données publiés par le ministère israélien de la Santé le 11 février dans Ynet et le 11 mars sur correctiv.org. Ces réanalyses montrent que les décès survenant pendant la période de vaccination de 5 semaines et les premières semaines après la vaccination complète, nécessiteraient une protection vaccinale complète contre le COVID19 sur une période post-vaccination d'environ 674,31 jours (1,85 année ou 22,2 mois) pour les données Ynet et 829,83 jours (2,27 années ou 27,3 mois) pour les données correctiv.org afin de compenser l'excès de décès liés au COVID19 survenant pendant et juste après le processus de vaccination. Cela suppose une protection vaccinale totale, ce qui est irréaliste, et ne tient pas compte des effets indésirables non liés au COVID19. La prise en compte de ces derniers allongerait la période de compensation nécessaire pour atteindre un bilan net coûts-avantages de zéro décès supplémentaire dû à la vaccination.  Par conséquent, on peut estimer que pour que ce vaccin permette réellement de sauver des vies, la protection efficace devrait durer au moins 2,5 (données Ynet du 11 février) ou 3 (données correctiv.org de 11 mars) années. 

Les différences entre les ensembles de données s'expliquent par le fait que la taille des échantillons est beaucoup plus importante et que les données sur les effets du vaccin couvrent une période plus longue après la vaccination complète dans le second ensemble que dans le premier. Par conséquent, l'estimation la plus longue et la moins optimiste est la plus probable. C'est pourquoi les analyses coûts-avantages de la vaccination ne favorisent la vaccination que contre les organismes dont le génome est stable, c'est-à-dire dont le taux de mutation est faible. Les génomes à ARN sont les plus mutables connus. A priori, la vaccination israélienne à base d'ARN présente plusieurs risques potentiels. La vaccination fonctionne comme une prophylaxie. Vacciner des individus alors qu'ils sont exposés à une pandémie a plusieurs conséquences néfastes.
 
1. Les processus de vaccination impliquent généralement un affaiblissement temporaire du système immunitaire, avant que l'immunité induite par le vaccin ne soit acquise. Les personnes vaccinées sont donc fragilisées pendant le processus de vaccination et plus susceptibles de développer des maladies contre lesquelles le système immunitaire défend habituellement l'organisme. Cela inclut toutes les infections virales et bactériennes, ainsi que les cellules cancéreuses individuelles qui échapperaient à l'extermination par le système immunitaire pendant cette période d'affaiblissement induite par la vaccination. Cela pourrait provoquer un cancer à moyen ou long terme.  

2. À long terme, les anticorps induits par le vaccin à ARN provoqueront des réactions auto-immunes aux cellules produisant la protéine virale codée par l'ARN du vaccin, et aux cellules contenant des protéines humaines naturelles ressemblant à la protéine virale codée par l'ARN du vaccin.  

3. La vaccination massive pourrait sélectionner des variants viraux résistants au vaccin, avec des effets catastrophiques probables, en particulier sur les personnes vaccinées.   

4. L'ARN du vaccin va dans certains cas intégrer les chromosomes des vaccinés, avec des conséquences potentiellement néfastes difficiles à évaluer à ce stade. Toute affirmation contraire est trompeuse et mal informée. Les chromosomes humains ont intégré des génomes de rétrovirus qui comprennent des gènes de transcriptase inverse ARN->ADN. Ce sujet a fait l'objet du prix Nobel de physiologie en 1976 et ne pouvait être ignoré par des professionnels compétents. Les réanalyses de deux corpus de données distincts, l'un publié par le ministère israélien de la Santé (tableau 1) et l'autre par l'équipe de Dan Balicer de Clalit (nos réanalyses des données de Dagan et al 2021), indiquent des effets indésirables dus au processus de vaccination de 5 semaines, par rapport aux personnes non vaccinées. Huit des dix auteurs de Dagan et al déclarent recevoir des fonds de Pfizer pour d'autres projets. Pfizer est également un des principaux bailleurs de fonds du ministère israélien de la santé. Il ne s'agit donc pas d'organismes impartiaux, neutres et indépendants, ce qui est nécessaire pour toute étude, et surtout pour des études ayant des conséquences aussi cruciales. 

Évaluation préliminaire du rapport coût-bénéfice de la vaccination par le COVID19

Les tableaux 1 et 2 montrent que les taux de mortalité pour chaque période pendant et après le processus de vaccination sont plus élevés que pour les non-vaccinés, tels que définis par ceux qui n'ont pas encore reçu de dose de vaccin, et en tenant compte des différences dans la taille des échantillons et des durées des différents statuts de vaccination. Cet effet peut être confondu par les différences d'âge entre les différents groupes. La transparence, c'est-à-dire des données supplémentaires concernant l'âge et les classes de risque, est demandée pour répondre à cette question et à d'autres. Le tableau 1 concerne les données du ministère de la Santé publiées dans un article de Ynet paru le 11 février. Le tableau 2 concerne les données publiées le 11 mars.

Nous détaillons ici les analyses de coûts concernant les décès par COVID19 associés à la vaccination selon le tableau 1. Pour les personnes de plus de 60 ans, pendant les 14 premiers jours après l'injection de la 1ère dose, les décès sont 14,6 fois plus fréquents par jour que pour les non vaccinés. Cela signifie que pour compenser ces décès en excès, 14,6x14 jours = 204,4 jours de protection absolue contre le COVID19 sont nécessaires pour avoir un coût-bénéfice net de 0 pour cette première période après la 1ère injection de dose. Un calcul similaire montre que pour la 3e semaine après la 1re injection, la compensation de l'augmentation des décès par rapport aux personnes non vaccinées nécessiterait 24,23x7 jours = 169,61 jours supplémentaires de protection vaccinale absolue contre le COVID19. La première semaine après la 2ème injection nécessite 26,85x7 jours = 187,95 jours de protection vaccinale complète contre le COVID19 pour compenser l'excès de décès dus au COVID19 survenant pendant cette période. La deuxième semaine après l'injection de la 2ème dose nécessite 18,38x7 jours = 128,66 jours de protection vaccinale complète. Au total, la compensation pour atteindre un coût-bénéfice nul nécessite 690,62 jours de protection vaccinale complète contre le COVID19 pour les personnes âgées. Il convient de noter que cela n'inclut pas les décès induits par le vaccin qui ne sont pas liés au COVID19, et que la protection vaccinale n'est pas absolue.

Tableau 1. Etat du COVID-19 selon le statut vaccinal et selon deux classes d'âge, au 11 février. 

Nos ajouts sont mis en évidence. Les taux de décès par jour pour les non-vaccinés sont estimés pour les 303 jours du 1er mars au 20 décembre, avant la vaccination (données du worldometer : 374760 cas totaux, 3099 décès). 

Les pourcentages de cas et de décès pour les deux classes d'âge (moins et plus de 60 ans) sont calculés à partir des données stratifiées par âge publiées par la compagnie d'assurance maladie Clalit depuis le début de la pandémie jusqu'au 22 mars 2021 (tableaux supplémentaires 1 et 2), https://www.clalit.co.il/he/your_health/family/Pages/corona_in_israel.aspx (les plus de 60 ans représentent 11,049% de tous les cas de COVID19 et 91,62% de tous les décès de COVID19).

Les mêmes calculs pour les personnes de moins de 60 ans donnent une période compensatoire minimale de 94x7 jours = 658 jours de protection vaccinale complète contre le COVID19. En regroupant les deux classes d'âge, en moyenne, pour ne pas perdre plus de vies que l'on n'en gagne grâce à la vaccination, il faudrait que les effets protecteurs du vaccin, sans les coûts associés à 3d et plus de piqûres, soient absolus et sans aucun autre décès lié au vaccin mais non lié au COVID19 pendant une période d'au moins 658 jours. On ne commencerait à retirer des avantages de la vaccination qu'après une période irréaliste d'au moins 658 jours pendant laquelle le virus à ARN serait suffisamment stable pour que la protection vaccinale ne diminue pas. Toutes ces conditions irréalistes impliquent que la vaccination Pfizer ne profitera pas à la population vaccinée.

Nous détaillons ici l'analyse coût-bénéfice basée sur les données du tableau 2. Cette analyse suit la même méthode que celle appliquée pour le tableau 1. Pendant la période de 21 jours entre les 2 injections, les taux de mortalité quotidiens des vaccinés contre le COVID19 sont 11,65 fois plus élevés que ceux des non vaccinés, ce qui nécessite 11,65x21 = 244,65 jours de protection postvaccinale complète contre le COVID19 pour compenser l'excès de décès survenant en association avec la 1ère dose. Appliquée aux 7 premiers jours après la 2ème injection, la compensation nécessite 14,82x7 jours = 195,44 jours. Appliqué à la période plus longue de 26 jours après la première semaine après la 2ème injection, ce raisonnement montre que la compensation nécessite 14,99x26 jours = 389,74 jours. 

Tableau 2. Tableau provenant de https://correctiv.org/faktencheck/2021/03/11/covid-19-in-israel-nein-die-impfung-erzeugt-keine-40-mal-hoehere-sterblichkeit/?fbclid=IwAR1AMeRgb5W0SVdljcsAzJu_hNnktEdgDGurM8175mEhpJRBygTmTzGj42A. 

Les données du Ministère de la Santé montrent les cas de COVID-19 pour la période du 20 décembre au 10 mars. Traduit de l'hébreu en anglais. Nos ajouts sont mis en évidence. Les augmentations du taux de mortalité sont toutes statistiquement significatives à P < 0,0001. Par conséquent, pour compenser les décès excessifs associés au vaccin survenus pendant la période couverte par le tableau 2, il faudrait 829,83 jours de protection vaccinale absolue contre le COVID19, sans tenir compte des décès supplémentaires associés au vaccin qui ne sont pas liés au COVID19, et sans tenir compte du fait que la protection vaccinale n'est pas absolue. Cela signifie que pour bénéficier des avantages de la vaccination par Pfizer, il faut plus de 27,28 mois de protection vaccinale stable et parfaite contre le coronavirus à ARN mutable. C'est irréaliste et cela signifie que ce projet de vaccination massive n'entraînera que des coûts, et aucun bénéfice pour la population vaccinée. 

Extrapolation des risques accrus associés à la vaccination pour les groupes d'âge plus jeunes non encore vaccinés

Aucune donnée n'est disponible à ce stade pour les enfants de moins de 15 ans. Cependant, on peut s'attendre à ce qu'ils réagissent globalement aux vaccins de la manière suivante. Plus le système immunitaire est fort, moins la personne est susceptible de développer des symptômes induits par le COVID19. Par conséquent, les personnes âgées sont plus touchées que les jeunes adultes, les hommes plus que les femmes, et les personnes souffrant d'affections préexistantes, y compris les obèses, plus que les personnes en bonne forme physique. Les effets indésirables des vaccins ont tendance à se comporter de manière inverse. Ils sont proportionnels à la force du système immunitaire, car de nombreux effets indésirables associés aux vaccins sont des réactions excessives du système immunitaire. Ils sont plus fréquents chez les jeunes adultes et chez les femmes, soit le tableau démographique opposé à celui du COVID19. Ce point peut également s'appliquer aux très jeunes, comme le montre une analyse détaillée des décès en fonction de l'âge après regroupement des données VAERS de tous les vaccins pour les années 1990 à 2020, figure 1A. La mortalité due aux effets indésirables des vaccins est plus importante chez les très jeunes que chez les personnes âgées, même pour les vaccins traditionnels. Un examen détaillé des mortalités de 1 à 75 ans le confirme, en gardant à l'esprit que les mortalités induites par les vaccins augmentent davantage vers les âges inférieurs à 1 an. La figure 1B montre que les mortalités induites par la vaccination sont les plus faibles chez les personnes âgées de 33 ans et qu'elles augmentent plus ou moins progressivement à partir de cet âge vers des âges plus ou moins avancés. Le profil des mortalités induites par le vaccin en fonction de l'âge est à peu près parallèle pour les vaccins COVID19 et pour les autres vaccins pour les âges supérieurs à 30 ans, avec des mortalités systématiquement plus élevées pour tout âge pour les vaccins COVID19 que pour les autres vaccins, figure 1C. Il n'y a pas de raison, a priori, que ce parallèle ne se maintienne pas pour le plus jeune âge, et que les mortalités liées aux vaccins COVID19 augmentent vers les âges plus jeunes par rapport aux trentenaires, et ce probablement à une pâte plus importante que pour les autres vaccins. 

Ces observations sont conformes à l'hypothèse selon laquelle les effets indésirables des vaccins augmentent avec la force du système immunitaire, y compris chez les jeunes et les très jeunes. Ceci est également attendu pour les vaccins COVID19 pour les groupes d'âge plus jeunes. Les mortalités induites par les vaccins COVID19 sont au moins dix fois supérieures à celles des autres vaccins pour tous les âges au-dessus de 20 ans, Figure 1C. Des rapports similaires sont attendus pour les âges plus jeunes, prédisant des taux de mortalité encore moins tolérables. Les données autodéclarées du VAERS sont biaisées. Cependant, des données indépendantes non biaisées confirment l'augmentation suspectée de la mortalité induite par le vaccin COVID19 chez les jeunes.  

Tableau 3. Décès en Israël par classes d'âge supérieures à 20 ans pour la période du 4 février à mars 2020 (très peu de décès dus au COVID19 et pas de vaccination) et la même période en 2021 (COVID19 avec vaccination, le Covid19 a été ouvert à tous les plus de 16 ans le 4 février 2021). 

Dans les deux années, cette période de deux mois comprenait un confinement. (source : Bureau central israélien des statistiques) L'augmentation relative du nombre de décès en 2021 par rapport à 2020 est la plus élevée chez les jeunes (figure 2). En extrapolant aux âges <20 ans (Figure 2), on prévoit une augmentation des décès pour les âges <20 ans qui confirme la mortalité élevée associée aux vaccins pour les jeunes observée dans les données VAERS de la Figure 1. Notez qu'il s'agit de valeurs minimales car ces données sont fréquemment mises à jour jusqu'à 1 an après le décès. 

Figure 2. Augmentation en pourcentage des décès en Israël par groupes d'âge sur 5 ans pour les âges supérieurs à 20 ans en février-mars 2021 par rapport à février-mars 2020, données du tableau 3. 

On peut se demander si l'augmentation relative des décès en février-mars 2021 par rapport à cette période en 2020 est due à COVID19 ou à la synergie entre COVID19 et la vaccination. Nous utilisons les données des tableaux supplémentaires S1 et S2 pour les incidences et les décès liés au COVID19 par âge, provenant de la compagnie d'assurance maladie Clalit, pour prédire les décès liés au COVID19 par âge. Les données des tableaux S1 et S2 couvrent principalement la période de la pandémie avant la vaccination. Comme ces données sont collectées sur 13 mois, afin de les comparer aux augmentations en février-mars 2021 par rapport aux mêmes mois en 2020, les nombres de décès COVID19 spécifiques à l'âge de 2020 ont été ajustés pour correspondre à la période de 2 mois de vaccination pour tous en 2021 dans le tableau 5.  Nous vérifions si ces décès COVID19 par âge permettent de prédire l'augmentation des décès en février-mars 2021 par rapport à 2020. L'hypothèse est que l'augmentation des décès est due au COVID19, ou à une synergie entre le COVID19 et la vaccination. La figure 3 représente les différences observées par âge entre les décès de février-mars 2020 soustraits de ceux de 2021 en fonction des valeurs prédites en appliquant les données des tableaux supplémentaires S1 et S2, qui concernent principalement les décès dus au COVID19 en 2020. Ces valeurs observées et attendues sont proportionnelles, 93,79% de la variation des nombres de décès observés étant expliquée par les valeurs attendues. Cela signifie que l'on peut utiliser l'équation de régression des moindres carrés de la figure 3 pour prédire l'excès de décès pour les classes d'âge inférieures à 20 ans en 2021 par rapport à 2020.  

Figure 3. Excès de décès par âge en février-mars 2021 par rapport à 2020 en fonction des décès COVID19 par âge prévus pendant 2 mois selon les données de l'ensemble de la pandémie. 

Les décès COVID19 prévus pour février-mars 2021 en utilisant l'équation de la figure 3 sont de 18,28 pour les âges 0-9 et 18,15 pour les âges 10-19. Ces chiffres sont 23,8 et 29,5 fois plus élevés que les nombres de décès par COVID19 par âge provenant des données Clalit pour ces âges. La figure 4 représente les ratios entre les données en fonction de l'âge. 

Les résultats montrent à nouveau que le ratio diminue avec l'âge. Cela signifie que les âges les plus jeunes ont des taux de mortalité plus élevés en février-mars 2021 qu'en 2020 en considérant les taux de mortalité COVID19 spécifiques à l'âge. Nous interprétons que ces ratios élevés sont dus à la synergie COVID19-vaccination. Ainsi, la vaccination multiplierait les décès par un facteur d'au moins 20 en raison du COVID19. Les principales augmentations relatives des décès associés à la vaccination se produiront, selon nos calculs, pour les âges inférieurs à 40 ans. Nous nous abstenons de tirer des conclusions pour les personnes de plus de 50 ans en février-mars 2021, car la plupart des personnes de ces groupes d'âge ont été vaccinées en décembre 2020-janvier 2021, et pour lesquelles la mortalité a augmenté au cours de cette période antérieure. 

Figure 4. Ratio entre les décès observés et attendus pour février-mars 2021 vs 2020. Le ratio diminue avec l'âge.

Les cercles pleins sont les ratios attendus pour les âges 1 et 10, les cercles creux sont pour les données observées. Il convient de noter que ces résultats supposent que les dénombrements de décès pour février-mars 2021 sont complets, ce qui n'est pas le cas, puisque ces valeurs sont actualisées jusqu'à un an plus tard. Par conséquent, les ratios sont probablement plus extrêmes que ceux indiqués. Il s'agit de prédictions qui doivent être considérées comme minimales, surtout pour les plus jeunes, et qui sous-estiment probablement fortement les effets réels du vaccin. L'augmentation des taux de décès chez les moins de 3 ans dans la figure 1 est si élevée que l'on peut s'attendre à ce que le ratio réel dans la figure 4 pour ce groupe d'âge soit bien supérieur à notre prédiction de 23,8. 

Augmentation des taux d'infection par COVID19 entre la 1ère et la 2ème injection 

Nous avons réanalysé les données présentées dans le tableau S7 publié par l'équipe de Dan Balicer (Dagan et al 2021) dans le New England Journal of Medicine. La figure 3 montre une multiplication par 3 du taux de détection quotidien de COVID-19 au cours des 7 premiers jours après l'injection de la première dose. Le taux diminue jusqu'à sa ligne de base initiale et se stabilise à ce taux entre les jours 20 et 28 après l'injection de la première dose. Il diminue ensuite en dessous de ce taux, indiquant une protection vaccinale à partir du 35ème jour après l'injection de la première dose, soit 14 jours après la seconde dose. La détection de COVID-19 est le seul événement indésirable rapporté par Dagan et al. Cela suggère un affaiblissement général du système immunitaire dans les 3 semaines entre les doses. La figure 3 suggère que si l'on décide de se faire vacciner, une quarantaine stricte de 5 semaines est essentielle pour éviter toute exposition à la contamination pendant les 3 semaines de fragilisation du système immunitaire induite par le vaccin, ainsi que 2 semaines avant l'injection de la 1ère dose, pour éviter de vacciner ceux qui sont déjà infectés, et pour éviter toute contamination supplémentaire des autres pendant cette période.

Pour évaluer de manière équilibrée les bénéfices à court et à long terme du vaccin, il faut cumuler tous les types d'événements indésirables pendant et après le processus de vaccination, par rapport à la situation avant le début de ce processus.  

Figure 5. Incidences quotidiennes de COVID-19 vaccinés en fonction du nombre de jours depuis la 1ère dose. Ligne de base : incidence du COVID-19 au jour 1. * : P < 0,05 par rapport à la ligne de base. Données de Dagan et al N Eng J Med 2021 ; 10.1056/NEJMoa2101765 

La vaccination contre le COVID19 entraîne la propagation du COVID19 

L'augmentation des infections au COVID19 au cours des trois premières semaines après la première injection Pfizer (Figure 5) prédit au niveau de la population des associations positives entre les taux de vaccination et les incidences de nouveaux cas de COVID19 au cours de cette période de trois semaines.

Nous testons l'association positive prédite entre les cas quotidiens et les taux de vaccination quotidiens en examinant le nombre de cas quotidiens depuis le début du projet de vaccination le 20 décembre 2020, données provenant de worldometer, Israel COVID : 837,492 Cases and 6,346 Deaths - Worldometer (worldometers.info), et les pourcentages cumulatifs quotidiens d'Israéliens ayant reçu au moins une injection, Coronavirus (COVID-19) Vaccinations - Statistics and Research - Our World in Data, tous deux consultés le 22 avril 2021. 

Les coefficients de corrélation de Pearson r ont été calculés entre les cas quotidiens de COVID19, du 9 au 21 avril (188, 137, 122, 225, 176, 170, 202, indéterminé, 142, 165, 171, 139 et 135) et une fenêtre de 13 jours consécutifs d'augmentation quotidienne des pourcentages de vaccinés (tableau 4, colonne 2). 

Tableau 4. Coefficient de corrélation de Pearson r entre les nouveaux cas quotidiens de COVID en Israël (9-21 avril) et les augmentations quotidiennes des pourcentages de vaccination sur une fenêtre de 13 jours consécutifs, à partir du 21 avril (colonne 2), et pour les données du Portugal (11-23 avril, colonne 3). * : P < 0.05 ; ** : P < 0,05 ajusté pour la multiplicité des tests (Benjamini et Hochberg 1995), tests bilatéraux.  

La corrélation la plus élevée entre les cas quotidiens et les pourcentages de vaccination est observée pour un décalage de 8 jours entre la vaccination et les nouveaux cas ultérieurs de COVID19 (figure 6). Des associations négatives entre la vaccination et les cas apparaissent après un décalage de 17 et 20 jours après la vaccination, ce qui est compatible avec le début de la protection vaccinale avant la deuxième injection.

Il existe également des associations positives aux décalages temporels 22 et 29, ce qui pourrait être dû à la deuxième injection. Parmi les pays avec plus de 20% de vaccinés, nous avons trouvé pour le Portugal une période où le nombre de cas quotidiens en avril est approximativement stable par rapport au temps (23 avril-7 mars). Afin de simplifier les comparaisons avec les résultats d'Israël, nous avons utilisé les nouveaux cas quotidiens de COVID19 pour les 13 derniers jours (11-23 avril, 566, 271, 408, 684, 501, 553, 649, 441, 220, 424, 610, 636, 506) et calculé les corrélations avec les vaccinations quotidiennes, en reculant la fenêtre des vaccinations sur 29 jours (Tableau 4, colonne 3). Les pourcentages de vaccination présentent une corrélation positive avec le nombre de cas sept et huit jours plus tard (r = 0,64, P = 0,009 ; et r = 0,531, P = 0,031, tests unilatéraux), conformément aux résultats obtenus en Israël.  

Le nombre quotidien de nouveaux cas de COVID19 varie en fonction des jours de la semaine, les chiffres étant faibles le dimanche et le lundi et augmentant pendant le reste de la semaine dans la plupart des pays. Cela entraînerait des corrélations positives à des retards qui sont des multiples de 7, ce qui n'est pas le cas pour les données du tableau 4.  

Figure 6. Nouveaux cas quotidiens de COVID19 (9-21 avril) en fonction de l'augmentation quotidienne du pourcentage de vaccination (1-13 avril). Les valeurs près des points de données indiquent le nombre de nouveaux cas à la date indiquée sous la valeur, suivie de la date du pourcentage de vaccination sur l'axe des abscisses. 

Les données d'avril 2021 en provenance d'Israël et du Portugal confirment au niveau de la population une augmentation induite par le vaccin des taux d'infection par le COVID19 sept à huit jours après l'injection, et sept à huit jours après la seconde injection en Israël. En Israël, seul le vaccin Pfizer est utilisé, alors que le Portugal utilise plusieurs autres vaccins en plus de celui de Pfizer. 

La cohérence entre les analyses des figures 5 et 6 et du tableau 4 confirme les augmentations de cas de COVID19 induites par la vaccination à court terme au niveau de la dynamique de population. Cela renforce également les soupçons selon lesquels cette augmentation reflète un affaiblissement généralisé du système immunitaire induit par la vaccination, qui a probablement des effets négatifs non liés au COVID19. Des augmentations des cas de COVID19 ont été observées dans divers pays peu après le lancement de projets de vaccination. Les observations rapportées ici suggèrent que ce n'est pas une simple coïncidence et soulignent que la vaccination massive contre le COVID19 devrait être réexaminée. Nous avons répété ces analyses État par État pour l'Inde (35 États) et les États-Unis (les données compatibles avec ce type d'analyse n'étaient disponibles que pour 40 États). En Inde, une majorité d'états présente des corrélations positives entre la vaccination et le nombre de cas de COVID19 ultérieurs avec P < 0,05 aux décalages temporels 14 à 17. Pour les États-Unis, la plupart des États présentent des corrélations positives avec P < 0,05 3 à 5 jours après la vaccination (figure 7, Wisconsin, décalage temporel de 4 jours). 

Ces différences entre les régions et les pays concernant les délais entre la vaccination et l'augmentation de l'incidence du COVID19 pourraient résulter de l'utilisation de vaccins différents. Plus probablement, cela pourrait refléter des différences génétiques, des habitudes de vie différentes, des activités physiques, une alimentation différente et, surtout, la robustesse du système immunitaire. Cette dernière raison pourrait expliquer pourquoi, en Inde, il faut deux semaines pour que les cas de COVID19 augmentent après la vaccination. 

Figure 7. Nouveaux cas quotidiens de COVID19 (12-24 avril) en fonction des vaccinations quotidiennes de la 1ère dose (8-20 avril). Pour chaque point de données, les dates des nouveaux cas sur l'axe des y, suivies des dates de vaccination sur l'axe des x, sont indiquées. 

Conclusions générales 

Les deux ensembles de données (tableaux 1 et 2 du ministère de la Santé et les données de Dagan et al dans la figure 2) ont été initialement présentés comme des preuves en faveur de la vaccination. Cependant, des analyses simples de ces données mettent en évidence des effets indésirables. Elles confirment les soupçons selon lesquels la vaccination fragilise le système immunitaire des vaccinés, non seulement pendant le processus de vaccination, mais aussi après la vaccination complète (dans le tableau 1, les vaccinés complets meurent 15 fois plus que les non-vaccinés). Les données brutes sur lesquelles se base la publication de Dagan et al de Clalit ne sont pas disponibles. Ces données sont nécessaires pour une évaluation indépendante et transparente des conclusions d'une publication ayant de telles conséquences. Les circonstances actuelles ne répondent pas, même de loin, à cette exigence de base.  

Avant de poursuivre le projet de vaccination massive, ces effets indésirables doivent être examinés et soigneusement évalués par rapport aux effets positifs. Les résultats concernant l'augmentation des taux d'infection induits par la vaccination (multipliés par 3) et des taux de mortalité (environ 20 fois le taux de mortalité lié au COVID chez les personnes non vaccinées) présentés ci-dessus sont des raisons sérieuses de penser qu'un rapport coût-bénéfice équilibré ne serait pas en faveur de la vaccination pour tout groupe à risque.  

Si l'on ne considère que les risques accrus associés au COVID19 pendant la période de vaccination de 5 semaines, la protection induite par le vaccin devrait être absolue, ce qui n'est pas le cas, et durer bien plus longtemps que les 12 mois prévus jusqu'à ce que la prochaine injection de vaccin soit nécessaire. L'inclusion dans les calculs de données précises non disponibles sur les risques accrus induits par le vaccin et non liés à COVID19 augmentera nécessairement la période de protection vaccinale nécessaire pour compenser tous les décès associés au vaccin, probablement au-delà de 2,5 ans. Nos calculs pour les groupes d'âge plus jeunes prédisent une situation encore plus extrême et désastreuse. On sait depuis longtemps que la vaccination n'est pas rentable contre les organismes ou les virus dont le génome est hautement mutable. Les virus à ARN, y compris les coronavirus et le VIH, ont les génomes connus les plus mutables. Il convient de noter que les risques associés à la vaccination augmentent proportionnellement à la force du système immunitaire, ce qui permet de prévoir que la vaccination augmentera considérablement les risques très faibles liés au COVID19 que connaît la population plus jeune. Les extrapolations de deux ensembles de données indépendants disponibles confirment cette prédiction. 

Le principe de précaution est la première priorité des responsables de la santé publique et son application urgente est requise à ce stade, en particulier lorsque toute la population d'un pays, y compris ses jeunes -- et ses jeunes vaccinés -- est en jeu. La réévaluation du projet nécessite des données sur l'âge des personnes, y compris celles qui sont mortes et celles qui ne sont pas mortes. Une telle analyse des données spécifiques à l'ensemble de la population pourrait éviter des conséquences catastrophiques, surtout si l'on considère que les données ont été collectées et publiées par des équipes qui ne sont pas absolument indépendantes de la société qui produit et vend le vaccin. Plus grands en dessous de 20 ans, les risques de mortalité associés au vaccin, par rapport aux risques très faibles du COVID19, sont des risques associés à la réaction du système immunitaire de l'homme.

8 mai 2021

Hervé Seligmann

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