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From: Paul Aubrin <paul.aubrin@invalid.org>
In-Reply-To: <vr43pu$3ndpb$1@dont-email.me>
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X-Complaints-To: abuse@eweka.nl
NNTP-Posting-Date: Sun, 16 Mar 2025 07:11:17 UTC
Organization: Eweka Internet Services
Date: Sun, 16 Mar 2025 08:11:16 +0100
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Bytes: 2607

Le 15/03/2025 à 15:45, Every.body a écrit :
> Source
> https://www.ons.gov.uk/file?uri=/peoplepopulationandcommunity/ 
> birthsdeathsandmarriages/deaths/datasets/ 
> deathsbyvaccinationstatusengland/ 
> deathsoccurringbetween1january2021and31may2022/ 
> referencetable06072022accessible.xlsx
> 
> Ces stats portent sur 55 millions de personnes dont 641009 décès.

L'étendue et l'impact de la mauvaise catégorisation du statut vaccinal 
sur les études d'efficacité du vaccin covid-19
medRxiv DOI : 10.1101/2024.03.09.24304015
Résumé
Il est reconnu que de nombreuses études faisant état d'une efficacité 
élevée des vaccins Covid-19 souffrent de divers biais de sélection. Une 
analyse systématique a permis d'identifier trente-huit études souffrant 
d'une forme particulière et grave de biais, appelée biais de mauvaise 
catégorisation, par lequel les participants à l'étude qui ont été 
vaccinés sont classés comme non vaccinés jusqu'à un certain délai 
arbitrairement défini après la vaccination. La simulation démontre que 
ce biais de catégorisation augmente artificiellement l'efficacité des 
vaccins et les taux d'infection, même lorsque l'efficacité d'un vaccin 
est nulle ou négative. En outre, la simulation démontre que des rappels 
répétés, administrés tous les quelques mois, sont nécessaires pour 
maintenir cette impression trompeuse d'efficacité. Par conséquent, toute 
affirmation d'efficacité du vaccin Covid-19 basée sur ces études est 
susceptible d'être une illusion statistique.