Bref Résumé
Cette vidéo analyse une étude du groupement Épiphare sur les vaccins ARNm contre le Covid-19. L'étude prétend que les vaccins réduisent la mortalité, mais l'analyse révèle des biais méthodologiques majeurs. Les principaux points soulevés sont :
- La composition de la population étudiée n'est pas représentative de la population française.
- Les données utilisées sont potentiellement biaisées en raison des doublons et des erreurs dans les bases de données de l'assurance maladie.
- L'étude pourrait induire en erreur en raison de la prise en compte du statut vaccinal et des tests COVID.
Introduction : L'étude d'Épiphare et ses conclusions surprenantes
En décembre 2025, le groupement Épiphare publie une étude affirmant les bienfaits de la vaccination ARNm, mettant fin aux critiques des sceptiques. Épiphare, créé en 2018, se présente comme un expert indépendant en épidémiologie des produits de santé, bien que dirigé par la NSM et la CNAM, ce qui soulève des questions sur son indépendance vis-à-vis du gouvernement et des intérêts financiers liés aux vaccins. Le communiqué de presse met en avant que les vaccins n'augmentent pas le risque de mortalité, mais l'étude révèle une réduction de 25 % de la mortalité chez les vaccinés, un résultat étonnamment peu mis en avant.
Les résultats miraculeux de la vaccination ARNm selon Épiphare
L'étude d'Épiphare suggère que la vaccination est bénéfique à tous les niveaux, diminuant les décès de toutes causes, y compris une réduction de 15 % des décès par cancer, 10 % de baisse de suicide, 45 % de morts en moins pour les maladies du sang et les maladies congénitales, et même une diminution de 22 % des morts par accident de la route et 30 % de moins de noyade. Ces résultats extraordinaires soulèvent des interrogations sur la raison pour laquelle Épiphare ne communique pas davantage sur ces miracles scientifiques, suggérant une possible conscience des incohérences de l'étude.
Les données initiales biaisées : La composition de la population étudiée
La raison des résultats aberrants d'Épiphare réside dans les données initiales. L'étude porte sur les individus de 18 à 59 ans ayant bénéficié d'un remboursement de soins de santé en 2020, excluant ceux qui n'ont pas consulté de médecin cette année-là. Cette sélection est problématique car 2020 a été marquée par des confinements et une réduction des activités médicales, rendant cette année non représentative. De plus, la base de données de l'assurance maladie contient des doublons et des erreurs, ce qui n'a pas été pris en compte par Épiphare.
Incohérences dans les chiffres : Mortalité et population étudiée
Épiphare indique avoir suivi 28,6 millions de personnes et comptabilisé 131 000 décès, soit un taux de mortalité de 0,12 % par an. Cependant, les chiffres de mortalité en France pour la même tranche d'âge sont presque le double, soit 0,2 % par an. Cette différence suggère que les données d'Épiphare ne correspondent pas à la réalité française, possiblement en raison d'une sous-population avec une mortalité anormalement basse, de décès manquants, de faux comptes, ou d'une fenêtre temporelle mal définie.
Le biais de sélection : Consommants réguliers vs. non-consommants
L'étude est biaisée car elle compare les "consommants" réguliers de soins médicaux aux non-consommants qui n'ont été inclus dans l'étude que s'ils étaient malades en 2020. Cela crée un biais de sélection massif, car les non-consommants inclus dans l'étude apparaissent comme étant plus malades que les consommants réguliers. De plus, les consommants ont été plus enclins à se faire vacciner en raison de la pression médicale, tandis que les non-consommants vaccinés sont sous-représentés, faussant ainsi les résultats sur la protection vaccinale contre diverses causes de mortalité.
Biais liés au COVID-19 : Tests et statut vaccinal
Concernant la protection contre les décès dus au Covid-19, un double biais est présent. Le pass sanitaire a obligé les non-vaccinés à se tester régulièrement, augmentant ainsi le nombre de tests positifs chez cette population. De plus, les vaccinés décédés peuvent ne pas avoir été testés positifs au Covid-19 peu avant leur décès, ce qui biaise les statistiques.
Conclusion : Nécessité d'une étude indépendante et transparente
Pour obtenir des conclusions fiables, il est nécessaire de réaliser une étude sans biais, en étudiant en profondeur la base de données et en extrayant une sous-population homogène. L'auteur remercie Épiphare d'avoir prouvé que ces données existent et sont accessibles, malgré les refus antérieurs des autorités de santé. Il appelle à la libération des données pour permettre une vérification indépendante et transparente des résultats.
