Comment un seul graphique a prouvé que le SARS-CoV-2 n'a jamais été le virus mortel qu'on nous avait décrit
https://covidmythbuster.substack.com/p/how-one-graph-proved-sars-cov-2-was?
La courbe de convergence que les Cassandre ont tenté d'enterrer en 2020.
J'ai eu 60 ans il y a quelques jours, et j'ai entamé il y a six ans le difficile combat contre la folie du COVID.
En ce jour anniversaire, je souhaitais revenir sur l'analyse qui a révélé la vérité et qui a tout déclenché.
Au printemps 2020, les premiers signes alarmistes concernant la désinformation sur la COVID ont commencé à me réveiller la nuit. Quelque chose clochait ; il y avait quelque chose d’incohérent. Le discours officiel, la désinformation médiatique et les statistiques présentées semblaient totalement déconnectés de la réalité.
Ma famille et moi avons contracté le SARS-CoV-2 en janvier 2020. Ma fille avait alors trois ans, a eu une brève fièvre et a guéri en moins de 24 heures. J'ai eu de la fièvre pendant 48 heures et j'ai repris le travail le lundi matin. Ma femme, Mascha, a malheureusement pris du paracétamol et a eu de la fièvre pendant six jours, a perdu le goût, mais a guéri lorsqu'elle a arrêté le paracétamol.
En fin de compte, pour une famille moyenne, c'était comparable à une grippe saisonnière.
Il y avait un décalage flagrant entre le discours officiel et la réalité vécue.
Quelques
semaines après le début du printemps 2020, j'étais assis à mon bureau,
face à deux données contradictoires. D'un côté, les médias annonçaient
un taux de létalité de 5 %, ramené ensuite à 2 %. De l'autre, des
rapports en provenance de Chine et du navire de croisière Diamond
Princess indiquaient que la grande majorité des infections étaient
asymptomatiques ou bénignes. Les chiffres ne collaient tout simplement
pas.
Je me suis souvenu d'un livre de mathématiques que j'avais lu des années auparavant : on peut déduire une quantité étonnante d'informations à partir d'une simple photo de feuilles mortes ; leur orientation, leur densité et leur dérive révèlent le vent invisible qui les a déplacées. Cette image m'est restée en mémoire. Si une photographie statique pouvait révéler des dynamiques cachées, les données fragmentaires des débuts de la COVID-19 – les décès (relativement bien comptabilisés) par rapport aux cas déclarés (largement sous-estimés) – pouvaient certainement révéler le véritable taux de létalité. J'ai donc décidé de vérifier cette hypothèse.
J'ai extrait les données de Worldometer pour chaque pays ayant communiqué à la fois le nombre de décès et de tests. J'ai calculé un ratio simple : le nombre de tests par décès (que j'ai appelé « taux de dépistage ») en abscisse, et le pourcentage de mortalité déclarée (décès / infections déclarées) en ordonnée. Le graphique obtenu est celui présenté ci-dessus.
À mesure que l'intensité des tests augmentait, la létalité apparente chutait. Les pays ayant très peu testé (France, Royaume-Uni, Italie) affichaient des taux de mortalité extrêmement élevés, supérieurs à 15 %. Les pays ayant massivement testé (Hong Kong, Singapour, Émirats arabes unis, Qatar) se situaient aux alentours de 0,1 %.
La courbe de tendance a magnifiquement convergé vers un IFR d'environ 0,1 %, comparable à celui de la grippe saisonnière.
La loi des grands nombres opérait discrètement : plus on détecte de personnes infectées, plus le dénominateur devient précis et plus on se rapproche de la vérité.
Imaginez que vous tentiez d'estimer la létalité d'une nouvelle grippe, mais que vous ne testiez que les personnes se présentant à l'hôpital en détresse respiratoire. Votre « taux de létalité » serait effrayant, peut-être 5 %. Imaginez maintenant que vous commenciez à tester toute la population, y compris les centaines de milliers de personnes qui se sentent bien ou qui ont une légère toux. Soudain, le même nombre de décès est divisé par un nombre d'infections beaucoup plus important. Le taux s'effondre. C'est précisément ce que montre la courbe de convergence : les premiers taux de létalité n'étaient pas erronés ; ils étaient biaisés car seuls les plus malades étaient testés. Plus nous avons élargi le dépistage, plus la situation est devenue claire.
Le
même faible taux de létalité a été observé indépendamment des données
recueillies sur le Diamond Princess (0,13 % au total, quasi nul chez les
moins de 70 ans), sur les porte-avions Charles-de-Gaulle et Roosevelt,
ainsi que dans les études de séroprévalence publiées ultérieurement.
Même le Premier ministre suédois Anders Tegnell s'est tenu quasiment
seul face à la panique mondiale, refusant le confinement et maintenant
les écoles ouvertes. La surmortalité de son pays est restée comparable à
celle des saisons grippales bénignes des années précédentes, justifiant
ainsi la prudence fondée sur les données qu'il avait défendue malgré de
vives critiques internationales.
Il n'y a aucune excuse.
Si
un simple citoyen, sans aucune formation en épidémiologie, armé
seulement d'Excel, de Worldometer et d'une intuition statistique
élémentaire, a pu le constater début mai 2020, alors chaque responsable
de la santé publique, chaque modélisateur de l'Imperial College, chaque
journaliste reprenant à son compte des taux de mortalité de 3 à 5 %, et
chaque homme politique ayant imposé le confinement à des pays entiers
disposait des mêmes données. Ils ont choisi de détourner le regard, ou
ont choisi d'ignorer ce qu'ils voyaient.
Le coût de cet échec intellectuel et moral est exorbitant. Rien qu'en France, on estime que les confinements inutiles ont coûté 700 milliards d'euros. À l'échelle mondiale, la campagne de vaccination, fondée sur le postulat erroné d'une épidémie mortelle, a fait au moins 17 millions de morts et causé des dommages à près de 700 millions d'autres personnes. Tout cela aurait pu être évité dès les premières semaines.
Je tire trois conclusions évidentes de tout cela :
Le SARS-CoV-2 n'a jamais été un pathogène capable d'anéantir la civilisation. Son taux de létalité réel était inférieur à 0,1 %. La « pandémie » était un artefact des tests, amplifié par la peur et des politiques corrompues. Compte tenu de la puissance de l'immunité humaine, je ne crois pas qu'une pandémie mondiale mortelle soit même possible.
Les méthodes statistiques simples et transparentes surpassent toujours les modèles complexes. La simple mise en relation des données brutes avec leurs propres biais (ici, l'intensité des tests) suffit à révéler la vérité. Nul besoin de simulations opaques ni de code secret. Aujourd'hui, les citoyens n'ont pas besoin de pseudo-experts, mais simplement d'un accès à des données transparentes et fiables.
Le véritable échec n'était pas le virus, mais la mainmise des institutions. Lorsque des gouvernements entiers, des agences de santé et des médias refusent de se baser sur les données qu'ils publient eux-mêmes, la gouvernance est elle-même défaillante. La responsabilité n'est pas une option ; elle est vitale. Il est temps que les décideurs et les influenceurs rendent des comptes, sinon pénalement et financièrement, du moins en termes de réputation et de déontologie.
Ce premier exercice de rigueur dans l'analyse des données a constitué la première étape d'un long parcours qui m'a finalement conduit à la théorie du bolus et aux mécanismes cachés des effets néfastes des vaccins. La leçon demeure cependant la même : lorsque les chiffres semblent incohérents, fiez-vous à la convergence, fiez-vous aux lois de la physique, et ne déléguez jamais votre esprit critique à des bureaucrates et des journalistes qui ont tout intérêt à entretenir la panique.
Les
feuilles ne tombaient jamais au hasard. Le vent était toujours visible,
si seulement nous avions pris la peine de le regarder.
Je
me disais que beaucoup d'entre vous avaient peut-être manqué cette
première analyse cruciale qui a révélé le grand mensonge du COVID.
J'espère que cet article vous a plu. N'hésitez pas à le partager et à le
commenter.
New York était-elle réellement infectée à 83 % en mai 2020 ?
Cet article date de mai 2020. C'est mon premier article. Je voulais le partager avec vous. J'ai essuyé de nombreuses critiques pour avoir affirmé que le taux d'IFR initial était de 0,1 %. Je maintiens ce que j'ai écrit à l'époque. Basé sur des données solides, l'article a bien vieilli. Je souhaitais apaiser les craintes que je constatais autour de moi. Près de deux ans plus tard, je continue à y travailler activement… J'espère qu'il vous plaira.
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