Vous l’avez vu cet argument et vous avez du mal à l’analyser, est-il totalement, partiellement vrai ou complètement faux ?

On va regarder l’évolution de l’épidémie du temps T0, à T1, T2 et T3 dans 3 scénarios. Vous allez voir que ce n’est pas si compliqué.

Postulats :

1. R0=6 dans une grande population => une personne contaminée en contamine 6 autres. 

2. Une personne exposée non vaccinée devient contaminée et contagieuse. 

Scénario 1: Personne n’est immunisé. Exposition = contamination.

On expose 10 personnes à T0, qui sont donc contaminées. Elles en contaminent 6, donc 10*6 = 60 à T1. 

Ces 60 contaminent 6 personnes à leur tour = 360 à T2, puis ces 360 vont contaminer 2160 personnes à T3. 

Au final, à T3 on a 10+60+360+2160= 2590 personnes contaminées.

Scénario 2: 70 % des gens sont immunisés parfaitement, cad pas de risques de se faire contaminer, ni de transmettre.  

On expose 10 personnes à T0, réparties uniformément. Parmi elles, 3 personnes sont contaminées (les non vaccinées) à T0. 

Ces 3 personnes exposent chacune 6 autres personnes donc 6*3=18. 

Parmi ces 18 personnes, les 70% vaccinées (13) ne sont pas contaminées mais les 30% non vaccinées (5) le sont. 

A T1 on a donc 5 nouvelles personnes contaminées, qui vont exposer 5*6= 30 personnes parmi lesquelles les 30 % non vaccinées sont contaminées donc 9 personnes à T2. 

Ces 9 personnes vont entraîner 16 contaminations supplémentaires à T3 (même calcul).

Au final, à T3 on a 3+5+9+16= 33 personnes infectées. 

Rt passe à 1,8 (R0=6,0).

Là, vous vous vous dites “Oui mais il s’agit d’un scénario parfait et on sait que la vraie vie ne fonctionne pas comme ça”. Vous avez raison. 

On va donc faire un scénario plus pessimiste.

Scénario 3: 70 % des gens sont immunisés imparfaitement : réduction du risque de se faire contaminer de 80% pour un vacciné, cad 2 vaccinés sur 10 ne sont pas protégés. Une fois contaminée, une personne vaccinée a la même contagiosité qu’une non vaccinée. 

En résumé, on a une couverture immunitaire insuffisante vu le R0, un vaccin pas super protecteur et une contagiosité inchangée quel que soit le statut vaccinal.

On expose 10 personnes à T0, réparties uniformément. Les 3 personnes non vaccinées sont contaminées + 20% des personnes vaccinées, donc 7*0,2=1 ce qui fait 4 personnes contaminées. Ces 4 personnes vont exposer à leur tour 6 pers chacune, donc 4*6 = 24. 

Parmi ces 24, 30% ne sont pas vaccinées (24*0,3=7) et 20% des 17 personnes vaccinées sont contaminées, cad 0.2*17= 3, soit un total de 10 à T1. On multiplie par 6 pour le nombre de contacts et on recommence. 

Ces 60 personnes exposées comptent 18 non vaccinés et 8 vaccinés contaminés (60*0,7*0,2) donc 26 personnes contaminées à T2. 

Puis on recommence 26*6= 156, ce qui donne 47 non vaccinées plus 22 vaccinées, donc 69 personnes.

Au total, à T3, on a 4+10+26+69= 109 personnes contaminées. 

Rt passe à 2,6 (R0=6,0)

Passons aux conclusions:

1. Même à contagiosité identique entre vaccinés et non vaccinés, on observe une réelle diminution de l’évolution de l’épidémie, tout simplement parce que les vaccinés sont moins contaminés !

En effet, regardez : environ 20 fois moins de contaminés dans le scénario 3 (couverture immunitaire basse, vaccin peu protecteur et contagiosité inchangée) vs. le scénario 1 (pas de vaccin).

Or, le paramètre “contagiosité inchangée” est faux : des résultats récents semblent indiquer une contamination moindre (ref1).

2. Il ne faut pas oublier une seconde conclusion importante: parmi les 109 personnes contaminées du scénario 3 de vaccin imparfait, 75 ne sont pas vaccinées. Elles sont 25 fois plus à risque d’être hospitalisées ou de décéder par rapport aux vaccinées (ref2).

Bien entendu, cette analyse est pleine de biais, parmi lesquels:

• Une personne contaminée expose exactement 6 autres personnes (R0) au même moment, 
• Ces scénarios présentent un pays aux frontières fermées qui laisse passer 10 cas par inadvertance, 
• Etc. 

Je suis sûre que certain.es d’entre vous auront remarqué des arrondis dans les calculs intermédiaires, ce qui fait que les nombres finaux ne sont pas forcément exacts au sens strict. Le but ici est de décortiquer la démarche d’un point de vue pédagogique, pas d’avoir les chiffres exacts.

L’idée de cet article est de démontrer par des calculs simples et accessibles que l’argument “les vaccinés sont contagieux = le vaccin ne sert à rien” est faux, même en considérant une contagiosité similaire vacciné/non vacciné. Or il est de plus en plus avéré que la contagiosité est diminuée chez une personne vaccinée par rapport à une non vaccinée.

En espérant que cet article vous a été utile.

Sources:

1. https://www.nationalgeographic.com/science/article/yes-vaccines-block-most-transmission-of-covid-19
2. https://context-cdn.washingtonpost.com/notes/prod/default/documents/8a726408-07bd-46bd-a945-3af0ae2f3c37/note/57c98604-3b54-44f0-8b44-b148d8f75165.#page=1?utm_source=mahoning%20matters&utm_campaign=mahoning%20matters&utm_medium=referral

Tableau des contaminations finales intégral

« Il n’y a que les vieux qui meurent. Je suis jeune, pas besoin de masque ni de vaccin. »
Qu’est-ce que le biais de la victime identifiable ?
Comment expliquer que l’on puisse utiliser ce type d’argument ?

On peut trouver des explications dans le fait que les événements qui nous sont liés plus directement nous touchent ou nous intéressent davantage. On le sait : on sera plus ému d’un attentat à Paris qu’une attaque meurtrière à Kaboul ou Bagdad… Nathan Uyttendaele, de la chaîne Chat Sceptique nous l’explique dans une vidéo : on a une tendance naturelle à diriger notre sympathie vers ceux qui nous sont proches. C’est ce qu’on appelle le biais de la victime identifiable. Exemples : Trump et son « America First », « Nos gens d’abord » au nord de la Belgique, « la France aux Français »… Une société du « moi » (ou à la limite du « nous ») d’abord.

On dirige davantage notre empathie vers les personnes de notre groupe « âge ».
Avoir conscience que nous pouvons être victime de ce biais de raisonnement nous permet de mieux réfléchir d’un point de vue éthique et sociétal. Du point de vue médical il faut rappeler que la Covid ne fait pas uniquement des victimes chez les personnes âgées, loin de là. Et rappeler les séquelles de cette maladie soit-disant bénigne.

Bonus: avec un bon gif de boomer pour tous les gens de ma génération

1,5 million d’associations en France

La croissance est en moyenne de 2,4 % par an entre 2011 et 2017, soit en moyenne 70 400 nouvelles associations par an… mais dans le même temps
36 400 sont supprimées.

70 % des associations françaises relèvent du sport, de la culture, spectacles et loisirs.

Citizen4Science traite du domaine de la science et de la santé et défend des causes y ayant trait.

12 % des associations emploient des salariés

Les associations emploient 1,8 million de salariés, pour 70 % des femmes.
Quant il y en a, c’est en moyenne 11 salariés par établissement associatif employeur, mais 54 % des associations n’ont que 1 ou 2 salariés.

La part des emplois salariés a diminué au fil des ans, elle était de 16 % en 2005.
Il faut dire que tout comme dans le privé, le salariat a un coût élevé, il faut compter pour l’employeur en gros un coût double au montant du salaire lui-même, sachant que le salaire annuel moyen brut est de 21 300 euros cela donne une idée du niveau de ressources financières nécessaires.

Présidence des associations

Un tiers des présidents d’association sont chefs d’entreprise, cadres ou professions libérales, un quart sont des employés.

Les présidents sont plutôt séniors avec 63 % de 56 ans et plus.

La féminisation des présidences augmente, mais à rythme lent, avec aujourd’hui seulement 36 % de femmes présidentes (en 2017).

Ancienneté des dirigeants : la moitié d’entre eux sont à la direction de l’association depuis au moins 5 ans.

Bénévolat

Le nombre de bénévoles est difficiles à évaluer, il est estimé à 22 millions en 2017 dont 20,5 millions au sein des associations, de même que le niveau d’implication de ces bénévoles.

On estime qu’un quart des citoyens ont effectué au moins une action bénévole (en 2016).

En 2017, l e CNRS a calculé que le volume de travail fourni par les bénévoles représente 1,4 millions d’emplois en équivalent temps plein, dont la moitié est issu à parts égales des associations des domaines « sport » et « humanitaire, social, santé ».

Adhérents

Il y a 21 millions d’adhérents de plus de 16 ans en France soit 4 personnes sur 10 membres d’au moins une association.
Un tiers des adhérents le sont dans au moins 2 associations.

Il y a plus de femmes que d’hommes qui adhèrent à des associations (42 % contre 39 %)
Cela ne se reflète pas chez Citizen4Science où il y a deux fois plus d’adhérents que d’adhérentes

57 % des adhésions concernent les associations employeuses (en 2013).

70 % des adhérents disent participer régulièrement aux activités de l’association.

Budget

Volume de 113 milliards d’euros, avec des financements en forte croissance et désormais majoritaire.

La participation des usagers ne représente que 42 % des ressources des associations.

Dons

14 % des foyers fiscaux déclarent des dons aux associations, cela représente 2,5 milliards d’euros en 2017 pour une moyenne de 472 euros par foyer fiscal, en augmentation au fil des ans depuis 2013.

Beaucoup de gens s’appuient sur l’exposé suivante de Laurent Ruquier pour minimiser la gravité du Covid-19. Mais trop c’est trop !
Cette déclaration est trompeuse et ces chiffres ne sont absolument pas exacts :

Tout d’abord, le taux de survie des patients atteints de Covid19 ne doit pas être calculé sur la base de l’ensemble de la population mais sur la base des cas réels de cas de Covid-19, et on obtient alors des chiffres TRÈS différents.

En France, 89 301 décès sont liés au Covid sur 3, 93 millions de cas, soit un taux de mortalité de 2,3 % malgré les mesures mises en œuvre pour ralentir la propagation ( masque obligatoire, fermeture des bars, des restaurants, des cinémas, confinements et couvre-feu successifs,…) ce qui est un taux très élevé (grippe = environ 0,1 % en l’absence de restrictions).

N’oublions pas non plus que survivre au Covid ne peut être assimilé au fait de développer une forme bénigne. Une part importante des survivants du Covid sont atteint de Covid long et/ou souffrent de complications à long terme (respiratoires, neurologiques, etc.), et ce quel que soit leur âge ou leur état de santé.

En outre, le problème est bien plus profond que le Covid en lui-même.
La propagation incontrôlée du virus présente un impact sur l’ensemble du système de santé.
Par exemple, on a connu des retards de diagnostic de cancer ou de maladies chroniques, des retards de mise en œuvre de chimiothérapies, d’interventions chirurgicales, etc.

La surveillance des traitements a malheureusement aussi été affectée. Un autre problème, trop souvent négligé, est la façon dont la crise a encouragé le recours à l’automédication inappropriée, exposant les personnes au risque d’interactions médicamenteuses et d’effets secondaires graves.

Il existe bien sûr un impact très négatif sur la santé physique et mentale des soignants livrés à eux-mêmes et plus généralement sur la santé mentale en général.

Et non, la sensibilisation à la santé mentale ne signifie pas qu’il faut faire comme si le virus n’existait pas.

Cela signifie qu’il est urgent de réduire le nombre de cas.

Tous ces facteurs se reflètent dans les chiffres tragiques de 2020 :

• la mortalité a augmenté de 9 % par comparaison aux années précédentes
• l’espérance de vie a diminué de 10 % par rapport aux années précédentes

Nous voyons enfin la lumière au bout du tunnel avec des vaccins très efficaces.

Vaccinons le plus rapidement possible pour sortir enfin de cette crise !

Cela veut dire que le gouvernement français doit mettre en œuvre des mesures qui accéléreront le déploiement des vaccins ET réduiront l’incidence virale.

Un billet de @MerylSwanLake, membre de Citizen4Science _ publié sur Twitter le 10 mars 2021

Didier Raoult nous donne son avis sur les vaccins Covid… et une fois de plus ses comparaisons sont erronées et nous allons voir pourquoi.

Le postulat de Raoult est le suivant : le vaccin contre la grippe on doit le changer tous les ans et ne sert pas à faire disparaître la grippe… coucou les #antivax

1/ certes la grippe n’a pas disparue (mais la variole oui)
2/ le vaccin limite les morts et c’est le but
3/ ….

3/… dire qu’il faut changer le vaccin tous les ans ce n’est pas parce que l’immunité conférée est mauvaise (contrairement au sous entendu) mais c’est que la grippe est un virus très malléable. Beaucoup plus que le Covid et voici pourquoi…. jouons au jeu des différences.

Le premier truc qui saute aux yeux c’est la structure de l’information génétique. La grippe est en 8 morceaux alors que le Sars-CoV2 (virus de la Covid19) est en un seul morceau… tout le monde a en tête maintenant que les virus mutent. C’est un peu comme si on changeait une perle dans un collier

Cela entraîne des variations petit à petit. Le Sars-CoV2 évolue comme tous les virus mais seulement par petites touches.
Le virus de la grippe par contre a ces mutations et en plus peut mélanger ses morceaux avec d’autres virus de la grippe qu’elle croise ce qui fait pour le coup de grosses modifications.

Admettons que quelqu’un soit infecté par 2 souches de grippe en même temps. Les petits fragments se retrouvent au même endroit en même temps, sont multipliés et sont ré-emballés au hasard. Donc pour le coup, cela fait de gros changements.

Cette façon de se modifier très vite et de façon massive, on l’a observé lors des grandes pandémies où des grippes humaines et animales se sont mélangées. En outre, le virus de la grippe comprend 2 protéines importantes en surface, la protéine H et la protéine N qui ont des numéros selon leur séquence H1N1, H1N2.

Pour que le vaccin contre la grippe fonctionne bien, il faut des anticorps anti-H ET des anticorps anti-N; sachant que les protéines H et N peuvent s’associer de façon aléatoire et changer par des mutations.
Il faut donc tous les ans ajuster le tir en fonction des nouvelles combinaisons… ce qui n’est pas le cas pour la Covid19 !

Ainsi, Didier Raoult livre un message trompeur en comparant deux situations très différentes, faisant croire que le vaccin contre la grippe ne fonctionne pas, sans parler des variations qui n’ont pas de lien avec l’immunité induite; de plus il nie l’intérêt de limiter la maladie…

Business as usual.

Sources :

https://www.futura-sciences.com/sante/dossiers/medecine-grippe-aviaire-virus-influenza-647/page/5/
https://vaccinclic.com/index.php/102-maladie-efficacite-et-composition/71-la-grippe

Science infuse est le média d’information en ligne de Citizen4Science, association à but non lucratif d’information et de médiation scientifique doté d’une Rédaction avec journalistes professionnels. Nous défendons farouchement notre indépendance. Nous existons grâce à vous, lecteurs. Pour nous soutenir, faites un don ponctuel ou mensuel.

Un an après la découverte des premiers cas de COVID-19 en Chine, les programmes de vaccination de masse offrent désormais une chance de mettre fin à la pandémie. Dans le même temps, de nouvelles souches, dont certaines semblent plus infectieuses que la première, menacent de faire dérailler les progrès réalisés dans la lutte contre la maladie.

Une façon de comprendre l’efficacité de nos efforts pour combattre le virus est de considérer le concept d' »immunité collective ». Pendant une épidémie, les personnes sont infectées et celles qui survivent sont généralement immunisés. La résistance à la maladie peut également être obtenue par la vaccination, qui complète les niveaux d’immunité naturelle. Les personnes infectées entrent de plus en plus souvent en contact avec des personnes immunisées plutôt qu’avec des personnes encore sensibles. Comme un feu de forêt qui s’épuise en bois sec, au moment où l’immunité collective est atteinte, l’épidémie cesse de croître et commence à décliner.

Les modèles mathématiques nous aident à établir un lien entre les niveaux d’immunité collective et la vitesse à laquelle la maladie se propage. Le pourcentage de personnes immunisées nécessaire pour créer une immunité collective dépend du taux de reproduction, R, qui est une mesure du nombre de personnes que chaque personne infectée infectera en moyenne. Nous pouvons atteindre l’immunité collective soit en attendant suffisamment longtemps pour qu’une grande partie de la société soit infectée, soit en réduisant le valeur du R grâce à une distanciation sociale permanente, soit en vaccinant suffisamment de personnes.

Laisser l’épidémie se propager sans contrôle risque de surcharger le système de santé et d’entraîner de nombreux décès. À l’inverse, le confinement entraîne des problèmes économiques, sociaux et de santé mentale. On espère donc que les vaccins permettront de stopper l’épidémie plus efficacement.

Mais combien de personnes devront être vaccinées pour arrêter la propagation de la maladie ? Cela dépend du degré d’infectiosité de la souche virale, de l’efficacité du vaccin et de notre volonté de poursuivre les mesures de confinement. Les prédictions du modèle pour le succès des programmes de vaccination dépendent de la capacité du vaccin à limiter la transmission du virus – et pas seulement à empêcher les gens de tomber malade. Mais nous ne savons toujours pas si le lot actuel de vaccins contre la COVID approuvés arrête la transmission.

Nous pourrions poursuivre indéfiniment une distanciation sociale très stricte, en ramenant le R en dessous de 1 afin que le nombre de nouvelles infections diminue. Dans ce cas, nous n’aurions besoin d’aucune vaccination (point marqué A sur le graphique). Mais dès que les mesures de contrôle seraient assouplies, R remonterait au-dessus de 1 et l’épidémie recommencerait à se propager.

Alternativement on pourrait combiner un certain degré de confinement avec le lancement de vaccins. Dans ce scénario (point B sur le graphique), on verrait une diminution des cas une fois que 40 % de la population serait immunisée contre le virus. Toutefois, cette stratégie repose sur le maintien de R juste au-dessus de 1. La maladie réapparaîtrait probablement dès qu’un nouveau relâchement se produirait.

Comme nous voulons retrouver nos activités et nos libertés sans distanciation sociale, les niveaux de vaccination doivent être beaucoup plus élevés, compte tenu de la vitesse à laquelle le virus peut se propager sans contrôle supplémentaire.

Une estimation fiable de la vitesse de propagation du premier variant du SRAS-CoV-2 pendant les premières phases de l’épidémie, est de R = 3. En d’autres termes, chaque personne infectée par le coronavirus le transmet à trois autres personnes en moyenne. Le niveau d’immunité collective correspondant à cette valeur de R est de 67 %; ainsi en supposant une efficacité vaccinale de 90%, nous devons vacciner 74% de la population (point marqué C) pour empêcher le virus de progresser davantage.

Comment l’émergence des nouveaux variants modifie-t-elle cette valeur ? Nous ne savons pas avec certitude à quelle vitesse les nouvelles souches se seraient répandues si on les avait laissées faire sans mesures d’atténuation. Les données suggèrent que la souche britannique est de 30 à 50 %, et peut-être même 70 %, plus infectieuse que la souche originale. En choisissant la valeur de 50 %, les niveaux de vaccination nécessaires sont portés à 86 % (point D).

Une proportion encore plus importante devra être immunisée si nous voulons pousser le virus vers son éradication ou nous prémunir contre une éventuelle sous-estimation de la vitesse de propagation.

Est-il possible d’atteindre un niveau de protection aussi élevé ? Si un vaccin n’est efficace qu’à 50 – 70 %, comme les vaccins d’Oxford et Sinovac semblent l’être, c’est le niveau d’immunité collective le plus élevé qui peut être atteint si tout le monde se fait vacciner. Même avec l’efficacité supérieure des vaccins Pfizer et Moderna, il sera très difficile de vacciner près de 90 % de la population, car tout le monde ne peut ou ne veut pas être traité.

Du côté des points positifs, une infection COVID antérieure offre toujours une bonne protection contre les réinfections et nous pouvons donc probablement compter sur le fait que près de 20 % de la population possède une immunité naturelle.

Les niveaux d’immunité collective dépendent des valeurs R et nous pouvons, dans une certaine mesure, les manipuler en les verrouillant. Si les pays peuvent maintenir la valeur R juste au-dessus de 1, l’éradication peut être obtenue même avec des niveaux de vaccination plus faibles. Mais ce dont nous avons réellement besoin, c’est d’un plan cohérent à long terme : un plan qui prévoit à la fois un déploiement rapide de la vaccination et une distanciation sociale et des tests permanents.

Cet article a été traduit par un scientifique traducteur médical professionnel membre de #Citizen4Science

Lien vers l’article original dans The Conversation.

Science infuse est le webzine de Citizen4Science, association à but non lucratif d’information et de médiation scientifique doté d’une Rédaction avec journalistes professionnels. Nous défendons farouchement notre indépendance. Nous existons grâce à vous, lecteurs. Pour nous soutenir, faites un don ponctuel ou mensuel.