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Le 03/11/2023 à 15:30, PaulAubrin a écrit :
> Eur J Epidemiol. 2021; 36(12): 1237–1240.
> Published online 2021 Sep 30. doi: 10.1007/s10654-021-00808-7

<https://link.springer.com/article/10.1007/s10654-021-00817-6>

Nous lisons avec intérêt le manuscrit de Subramanian et Kumar [1] (les 
auteurs). Nous sommes sérieusement préoccupés par la méthodologie 
employée dans cette étude. Nous les détaillons ci-dessous.

Premièrement, l’étude utilise les cas confirmés de COVID au niveau du 
pays ou du comté comme principale mesure de l’efficacité du vaccin. 
Même si le nombre total de cas reste un indicateur important, il ne rend 
pas compte de l’élément clé d’une stratégie de vaccination 
réussie, à savoir la réduction des cas graves, des hospitalisations et 
des décès. Contrôler les hospitalisations est également crucial pour 
limiter le fardeau qui pèse sur les systèmes de santé. Le critère de 
jugement principal de cette étude est donc inapproprié, ou du moins 
insuffisant, et les hospitalisations, formes graves et décès liés au 
COVID auraient dû être signalés. Si les auteurs évoquent l’omission 
des hospitalisations et des formes graves comme une potentielle limite de 
leur analyse, ils le font pour souligner que « le CDC a fait état 
d’une augmentation de 0,01 à 9 % et de 0 à 15,1 % (entre janvier et 
mai 2021) des taux d’hospitalisations et de décès, respectivement, 
parmi les personnes entièrement vaccinées. Nous trouvons cette 
affirmation trompeuse. En effet, cette période correspond au début de la 
campagne de vaccination, où les vaccins ont été proposés à une petite 
partie de la population à haut risque, principalement les personnes 
âgées et les individus présentant des comorbidités graves. Cela se 
voit dans le fait que la vaccination pour tous les adultes n’a été 
disponible qu’en avril aux États-Unis et en mai dans de nombreux autres 
pays (par exemple en France ou en Allemagne). De plus, l’effet d’un 
taux de vaccination croissant sur les chiffres des hospitalisations et des 
décès a été largement expliqué (par exemple [2]).

Ensuite, le nombre de cas confirmés n'est pas une mesure précise de la 
propagation de la maladie : sa précision dépend de la capacité de 
dépistage, des politiques nationales de dépistage [3]), de la mise en 
œuvre d'Interventions Non Pharmaceutiques (IPN) [ 4], sur les réponses 
comportementales individuelles [5] et sur l'enregistrement précis de 
celles-ci, dont aucune n'a été prise en compte dans l'analyse. Ne pas 
inclure ces facteurs peut conduire à des biais dans l'estimation de 
l'effet de toute intervention (comme expliqué dans [6]). Bien que cela 
soit identifié comme l’une des principales limites de l’étude, 
l’interprétation des résultats a été faite en utilisant un langage 
causal sans prudence, malgré la conscience des auteurs de la question.

Le timing entre les deux mesures pose également problème. Une fenêtre 
temporelle arbitraire de sept jours pour l’incidence des cas de COVID-19 
a été utilisée sans justification, ce qui pourrait conduire à inclure 
des cas non représentatifs ou à comparer des pays sur différentes 
phases épidémiques. Une période aussi courte ne donnerait qu’une vue 
transversale d’un phénomène s’étalant sur plusieurs mois et une 
fenêtre de sept jours ne constitue pas un seuil clinique pertinent. 
Notamment, on est considéré comme complètement vacciné 14 jours après 
la deuxième injection. Quatorze jours serait le minimum pour observer un 
effet au niveau individuel, mais l'évaluation de l'effet indirect de la 
vaccination sur la transmission nécessiterait un suivi prolongé. La 
vaccination est un processus long et continu, qui se déroule 
conjointement avec des « vagues » épidémiques successives. De plus, 
bien que les auteurs mentionnent une « analyse de sensibilité » 
disponible dans les documents supplémentaires, celle-ci n'est pas 
disponible. Ce délai de sept jours apparaît donc injustifié et ne 
permet pas d'estimer l'efficacité de la vaccination. En outre, le statut 
vaccinal d’une population ne reflète pas le statut vaccinal de la 
population, car il exclut les individus précédemment infectés. Dans les 
pays où le taux de vaccination est faible mais où la séroprévalence 
est élevée, le statut vaccinal de la population reste incertain.

Les critères d'inclusion/exclusion ne sont pas bien définis ou n'ont pas 
été rigoureusement suivis. Les auteurs ont précisé qu’ils incluaient 
« 68 pays qui répondaient aux critères suivants : disposaient de 
données sur la deuxième dose de vaccin ; disposait-il de données sur 
les cas de COVID-19 ; disposait de données démographiques ; et la 
dernière mise à jour des données a eu lieu dans les 3 jours précédant 
ou le 3 septembre 2021. » Ceux-ci sont fixés sans aucune justification. 
Par ailleurs, de nombreux pays fournissent l’ensemble de ces 
informations mais ne sont pas inclus dans leur analyse (comme la France, 
le Royaume-Uni, l’Allemagne, la Suisse ou l’Espagne). En outre, de 
nombreux pays inclus sont des pays à revenu faible ou intermédiaire qui 
disposent de moins de capacités de test et pourraient souffrir d’un 
fardeau plus élevé, mais sous-estimé, dû au COVID-19 [7].

De plus, le manque d’ajustement pour tenir compte des principaux 
facteurs de confusion pourrait expliquer l’inefficacité signalée du 
vaccin. En effet, l'analyse statistique implique une régression linéaire 
non ajustée et trois graphiques descriptifs. Cela permet uniquement aux 
lecteurs d'évaluer les associations statistiques brutes (confondues). 
Cependant, l’interprétation de ces résultats dans le manuscrit est 
causale, ce qui véhicule donc un message inexact.

Finalement, sur la base des graphiques uniquement, les auteurs ont conclu 
à l’absence d’association entre la couverture vaccinale et 
l’incidence. La catégorisation de la proportion de personnes vaccinées 
en 15 catégories est arbitraire, et nous ne trouvons pas de justification 
empirique à l’affirmation selon laquelle « les cas pour 100 000 
personnes au cours des sept derniers jours sont largement similaires dans 
les catégories de pourcentage de la population entièrement vaccinée ». 
Pourtant, si nous effectuons un simple test de Kruskal – Wallis non 
paramétrique pour comparer la répartition des cas dans ces 15 groupes 
(χ2 = 399,39, df = 14, p-value < 0,01), suivi d'un test de 
Wilcoxon multiple par paire (Bonferroni corrigé ), il existe des preuves 
solides qu’un taux de vaccination plus élevé est associé à une 
incidence plus faible sur 7 jours. Sur 105 comparaisons par paires, 67 ont 
montré une différence significative, avec une valeur p ajustée 
 < 0,05. Parmi ceux-ci, la catégorie (70-100) a une incidence sur 
sept jours significativement inférieure à celle de toutes les 
catégories  < 50 %. Cela est encore plus clair à partir des données 
brutes, où une tendance ajustée à partir d’un modèle additif 
généralisé montre une incidence décroissante à partir d’une 
couverture vaccinale de 50 %. Bien que cette analyse ne tienne pas non 
plus compte des facteurs de confusion, elle montre que les données 
fournies dans le manuscrit ne corroborent pas les conclusions tirées par 
les auteurs.

Nous tenons donc à souligner que la méthodologie ne permet pas aux 
auteurs de tirer les conclusions écrites dans le manuscrit. Cet article 
n’est pas à la hauteur des normes en épidémiologie et fournit un 
récit plutôt que de tester des hypothèses de manière rigoureuse. Plus 
grave encore, le message véhiculé dans le manuscrit pourrait 
compromettre les efforts déployés pour encourager la vaccination, 
malgré les nombreuses études scientifiques valides prouvant 
l’efficacité du vaccin.