Titre : Le Confinement ne sert à Rien !
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Le Confinement ne sert à Rien !
Les Pays qui ont pratiqué le Confinement Strict (Belgique) n'ont pas de meilleurs résultats que les Pays sans Confinement (Suède) !
Résumé d’une étude scientifique très fouillée et argumentée sur la Covid-19 réalisée par trois auteurs Gilles PECH de LACLAUSE, Arnaud DELENDA, Lana AUGUSTINCIC, qui démontre de manière claire et indiscutable que le confinement est contre-productif. Le lien vers l’étude complète est donnée dans ce résumé.
Son titre ? "Confinement strict, surcharge hospitalière et surmortalité : Analyse statistique et étude mathématique de l’épidémie de Covid 19"
Le premier des trois auteurs étant un jeune camarade, ancien Saint Cyrien, j’ai lu cette étude qu’il m’avait proposée et je n’ai pas été déçu. Vous ne le serez pas non plus. Le raisonnement et les données sont justes, les conclusions sont "décoiffantes"……
Résumé : Cette étude observe les résultats de la propagation épidémique et de la mortalité dans trois pays comparables touchés assez largement : Belgique, Pays-Bas, Suède. Ces trois pays ont réalisé des "interventions non pharmaceutiques" à trois niveaux différents, de l’isolement social total (Belgique) à la simple distanciation sans port de masques (Suède). Ces trois pays ont trois niveaux de système hospitaliers différents, du plus équipé (Belgique) au moins équipé (Suède).
L’étude démontre que le "confinement" strict (Belgique) ou souple (Pays-Bas) n’a pas "retardé" le pic, ni "aplani" la courbe. Au contraire, ces deux pays ont connu une accélération plus forte et un pic plus haut, avant la Suède.
Cette étude utilise ensuite un modèle SEIR simple pour démontrer que les scénarios prédictifs ne sont pas pertinents dans l’utilisation qui en a été faite.
L’étude démontre ensuite par les mathématiques que l’hypothèse que les NPI "Non Pharmaceutical Interventions" au sens de l’OMS aurait un impact direct sur l’indicateur R (nombre reproducteur de base) de propagation épidémique, est erronée.
Elle formule enfin l’hypothèse mathématique d’un effet pervers indésirable dans le cas des NPI les plus strictes (1er confinement à la française) qui créent à l’asymptote une baisse du taux de guérison, entraînant une surcharge de la capacité hospitalière et une surmortalité.
Cette étude nous livre trois informations majeures :
1 – Elle met en évidence les erreurs de méthode et de raisonnement qui ont conduit quelques scientifiques à faire des prévisions apocalyptiques sur l’évolution de l’épidémie.Ce sont ces prévisions qui ont conduit certains gouvernements paniqués à prendre des mesures de confinement général dans de nombreux pays.
2 – L’étude démontre aussi que l’utilisation de ces modèles prédictifs, sous la pression du temps de crise, s’est éloigné à grande vitesse de la rigueur scientifique….
3 – Des vies sauvées par le confinement ?
– Dans le cas de la Belgique, le bilan du confinement ne tient pas l’objectif. Il y a presque 3 fois plus de décès que ce qui était espéré par le niveau de confinement appliqué.
– Dans le cas de la Suède, a contrario, il y avait, en mai, 20 fois moins de décès que ce qui était attendu avec le niveau des mesures prises.
Avant de vous livrer la courte conclusion de cette étude dans son intégralité, je tiens à remercier les trois auteurs, Gilles PECH de LACLAUSE, Arnaud DELENDA, Lana AUGUSTINCIC, de nous l’avoir fait connaître.
Conclusion de l’étude :
- Le confinement ne "décale" ni le pic de nouveaux cas, ni le pic de mortalité, au contraire, il "l’anticipe".
- Le confinement "n’aplatit" pas la courbe de nouveaux cas, ni la courbe de mortalité, au contraire, il la "gonfle" !
- Le confinement réalise un effet pervers indésirable de surcharge hospitalière et d’augmentation des décès. Le contraire de l’effet imaginé.
- Le raisonnement selon lequel le confinement général strict et indifférencié influe directement sur le "R0" de propagation épidémique est faux. Une mesure de confinement général strict et indifférencié n’impacte pas directement le R0 mais l’un de ses paramètres : le taux de contact.
- Les modélisations mathématiques et statistiques ont été basées sur des "hypothèses" non scientifiques et un dévoiement des modèles :
– Utilisation de R(0) comme un paramètre alors qu’il est un indicateur,
– Appréciation à l’estime d’un niveau de « discipline » de la population,
– Choix arbitraire de l’impact sur R(t),
– Un modèle « tordu » dans lequel on modifie R(t) à un instant t par une « Non Pharmaceutical Intervention »,
– Une prévision des hospitalisations non démontrée,
– Du back testing mais pas de modélisation prédictive.
La course à une communication scientifique en temps réel, avec des équipes de plus en plus nombreuses, hiérarchisées, outillées et internationalisées devient de plus en plus homogène dans sa production. Focalisées sur les mêmes sujets avec les mêmes approches, les scientifiques modernes peuvent reproduire à l’infini les mêmes biais.
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