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Nouvelle version de l'étude qui inclut les essais RCT en plus des études 
observationnelles.

Résumé

Il est reconnu que de nombreuses études d'observation et essais 
contrôlés randomisés faisant état d'une grande efficacité des vaccins 
Covid-19 souffrent de divers biais. Une analyse systématique a permis 
d'identifier trente-six 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 
allégation d'efficacité du vaccin Covid-19 fondée sur ces études est 
susceptible d'être une illusion statistique ou d'être exagérée.

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.03.09.24304015v5

a) Erreur de catégorie de base: pendant la période définie 
arbitrairement, les vaccinés sont catégorisés comme non vaccinés, 
vacciné deux fois classé comme unique vaccin boosté catégorisé comme 
deux fois vacciné (par exemple: Buchan et al, 2022; Stock et al, 2022).
  (b) non vérifié: les participants dont le statut de vaccination sont 
inconnus ou non vérifiés sont classés comme non vacciné (par exemple: 
Rosenberg et al, 2021; Lyngse et al, 2022b).
  c) Incontrôlé: les participants sont autorisés à auto-administrer ou à 
auto-évaluer leur vaccination ou Le statut d'infection, est devenu 
divulgué (non aveugle) ou recherché en dehors de l'étude (par exemple: 
Angel et Al, 2021).
  d) Exclu: ​​les participants qui sont vaccinés mais qui sont infectés 
ou décédés pendant la période définie arbitrairement ne sont classés ni 
comme non vaccinés ni comme vaccinés, mais sont simplement supprimés de 
l'analyse (par exemple: Tabarsi et al, 2023; Heath et al, 2023). Note
  qu'il existe deux formes d'exclusion appliquées, symétriques où les 
participants sont exclus sur toutes les bras de l'étude, y compris le 
bras de contrôle, et asymétrique (a) où ils sont exclus uniquement dans 
le bras de traitement.
  (e) Indéfini: les auteurs de l'étude ne fournissent pas de définition 
pour l'un ou l'autre des statuts vaccinaux (par exemple: Bermingham et 
al, 2023b; Nordstrom et al, 2022).