Pandémie Coronavirus COVID-19 : cartes, statistiques, analyses et informations au jour le jour

[pedrodelavega]

[janic]

encore dans ses fantasmes habituels improuvables le pedro el Zerro en balançant des chiffres à l'emporte pièce sans comparatif cohérent!

[robob]

Après constat en vie réelle de l'efficacité du vaccin pour multiplier les contaminations partout dans le monde où l'on a vacciné en masse, voici une étude, enfin un modèle mathématique "scientifique" présenté partoujours les mêmes qui nous démontre le contraire.

Je vous fais un copié collé de la traduction google, vous allez voir c'est très simple :

"Définition de l'efficacité de l'intervention
Nous définissons l'efficacité de l'intervention (EA ) comme
$$
\begin{aligné} \mathbb {E}_A = 1-\frac{P(Y_{A=1}=1)}{P(Y_{A=0}=1)} \end{aligné}
$ $ (1)
où YA=1 désigne le taux de positivité du test contrefactuel si tout le monde avait reçu l'intervention et YA=0 désigne le taux de positivité du test contrefactuel si personne n'avait reçu l'intervention. De manière équivalente, nous définissons l'efficacité d'une intervention comme un moins le rapport de risque causal 21 , 24 , 25 . Idéalement, nous mesurerions les vraies infections plutôt que celles dont le test est positif, mais cela est inobservable. Nous estimons l'Eq. ( 1 ) à partir des données observées en présence de confusion par marginalisation sur les covariables ( W ).
EUN= 1 -EO[ P( Oui| A=1,W) ]EO[ P( Oui| A=0,W) ] (2)
Nous ne bornons pas la valeur attendue de l'efficacité de l'intervention entre 0 et 1, mais nous autorisons plutôt des valeurs négatives, ce qui indiquerait que l'intervention est associée à une augmentation de la probabilité d'un test positif. Pour établir comme une quantité causale, nous ne devons supposer aucune confusion non mesurée après conditionnement sur les covariables observées ainsi que la cohérence contrefactuelle. [Nous vérifions que chaque combinaison de covariables a au moins un individu qui a été testé positif et au moins un qui a été testé négatif.]EUN
Comme nous nous intéressons particulièrement à l'efficacité dans le temps due au déclin immunitaire et aux variantes émergentes, nous définissons également l'efficacité de l'intervention conditionnelle, conditionnelle à la domination d'une variante particulière ( V ) pendant une période donnée.
EUn | V= 1 -EO[ P( Oui| A=1,V, W) ]EO[ P( Oui| A=0,V, W) ] (3)
Estimation de l'efficacité de l'intervention à l'aide des données de recherche des contacts. Nous commençons par formuler un modèle de régression logistique paramétrique pour la probabilité d'une interaction positive au test entre un cas index et un contact. On note comme indicateur d'un contact positif du j-ème cas index avec le i-ème contact.Ouije , j Oui je , j∼l o gje ( _µje , j) =+b0 , j∼Bernouilli (µje , j)β0+β1⋅contacter masquéje , j+β2⋅cas masquéje , jβ3⋅contact vaccinéje , j+β4⋅cas vaccinéje , j+β5⋅contacter masquéje , j⋅I ( Delta ) _je , j+β6⋅cas masquéje , j⋅I ( Delta ) _je , j+β7⋅contact vaccinéje , j⋅I ( Delta ) _je , j+β8⋅cas vaccinéje , j⋅I ( Delta ) _je , j+β9⋅contacter masquéje , j⋅Je ( O micron )je , j+βdix⋅cas masquéje , j⋅Je ( O micron )je , j+β11⋅contact vaccinéje , j⋅Je ( O micron )je , j+β12⋅cas vaccinéje , j⋅Je ( O micron )je , j+β13⋅duréeje , j+β14⋅intérieurje , j+β15⋅contact physiqueje , j+β16⋅relationje , j+b0 , jN( 0 ,σ2) (4)
Dans l'éq. ( 4 ), la durée est un indicateur binaire de la durée du contact (supérieure ou inférieure à 60 minutes), l'intérieur est un indicateur binaire indiquant si l'interaction s'est produite à l'intérieur ou à l'extérieur, le contact physique est un indicateur d'un contact physique direct, et relation désigne une variable catégorique de la relation (colocataire, camarade de classe ou ligne de base, qui comprenait des types de relations communs tels que les amis, les partenaires, les collègues, la famille). Nous incluons un terme d'interaction de l'effet de la vaccination et du port du masque (pour les cas et les contacts) avec un indicateur du variant circulant au cours de trois vagues distinctes, Alpha, Delta et Omicron. Lorsque les cas index ont plusieurs contacts, les risques associés à ces événements peuvent être corrélés. Pour tenir compte de cette corrélation, nous incluons une interception aléatoire (b0 , j spécifique au cas index j qui capture le risque de transmission supplémentaire au-delà des covariables explicites. Nous lions ce modèle à l'[estimand] défini dans l'Eq. ( 3 ) par une formulation paramétrique bayésienne de la formule de g-calcul. [La formule de calcul g est une méthode établie pour marginaliser les variables de confusion lors de l'estimation d'un effet de traitement marginal, dans ce cas, un moins le rapport de risque marginal] 26 , 27 . Par exemple, pour récupérer l'efficacité du vaccin à partir de l'Eq. ( 2 ) au cours de l'onde Omicron, nous ciblons la fonctionnelle suivante des données observées.
EUn | Omicron= 1−EO[ P(Ouije , j| contact vacciné=1,Je ( O micron )je , j= 1 , W) ]EO[ P(Ouije , j| contact vacciné=0,Je ( O micron )je , j= 1 , W) ] (5)
Sous un modèle de régression de résultat logistique paramétrique, nous pouvons brancher l'expression de la probabilité attendue dans le numérateur et le dénominateur de l'équation. ( 5 ) et marginaliser sur la distribution empirique des facteurs de confusion.
EUn | Omicron= 1−1nje , j∑je , js'inscrire _ _ _ _− 1(β0+β3+β7+β1⋅contacter masquéje , j+ . . . . )1nje , j∑je , js'inscrire _ _ _ _− 1(β0+β1⋅contacter masquéje , j+ ⋯ ) (6)
L'équation ( 6 ) peut être considérée comme la valeur attendue dans la distribution empirique des données si nous devions "définir" le statut de vaccination des contacts et "définir" la variante en circulation sur Omicron. Comme chaque est une variable aléatoire dans un contexte bayésien, nous obtenons des estimations d'incertitude de notre estimation cible dans l'Eq. ( 6 ) par échantillonnage MCMC standard de la partie postérieure. Voir l'annexe 1 pour plus de détails.βk"

Donc c'est scientifiquement prouvé et c'est incontestable ! Le vaccin à réduit la transmission de 31% durant la vague Omicron !

Et si en comparant les 160 000 cas de mars à juin 2020 en France aux 18 000 000 de cas de janvier à avril 2022, vous trouvez un facteur de plus de 100, c'est parce que omicron est plus contagieux bande de connards de complotistes d'extrême drouauche.

[izentrop]

Laisse robob, t'y comprends rien

[Christophe]

Quelle escroquerie !

[izentrop]

Va falloir ressortir les masques à l'hosto si c'est pas déjà fait...

[janic]

quelle bande de rigolos! il y a une différence majeure entre le futur et le conditionnel. Le vaccin Pfitzer devrait, lui aussi, empêcher les contaminations et le présent a démontré l'inverse.

[robob]

Perso, je trouve que le Figaro progresse en titrant "devraient" : il y a 2 ans ils titraient "Covid-19 : "les vaccins efficaces à 90% contre les formes graves, selon une étude française" ! https://www.lefigaro.fr/sciences/covid- ... e-20211011

Cocorico ! on a vu le résultat début hiver 2021/2022.

Allez je vous mets un graphe avec la source : https://drees.solidarites-sante.gouv.fr ... 19_BAT.pdf

hospi fr par variant.jpg (105.54 Kio) Consulté 937 fois

On constate qu'avec un vaccin "efficace" à 80/90% contre les formes graves, on a :
- Plus d'hospi à l'hiver 2021/2022 qu'en 4em vague (09/2021) pour le même variant delta, donc même transmission, couverture vax optimale en 09/2021 (+ de 60 ans vax à 90%).
- Avec les cas omicrons c'est 2 à 3 fois plus de cas.

Cette étude de la DREES (mai 2022) compare 3eme et 4eme vague (donc variants différents) mais pas de comparaison à la 5eme vague : c'est bien embêtant, on avait le même variant sur la plus grosse partie et plus d'hospitalisation. On évitait aussi de comparer une période partiellement vaccinée à une période complétement vaccinée (pour les populations les plus à risque d'hospi). On évitait le biais de temps immortel sur la période de 15 jours ou les vaccinés sont encore considéré comme novax.

Pourquoi la DREES ne l'a t'elle pas fait ?

[izentrop]

Ces courbes portent à confusion ...
La réalité de la situation hospitalière est représentée ici https://covidtracker.fr/france/#reanimations
et là https://covidtracker.fr/france/#deces

[janic]

La réalité de la situation hospitalière est représentée ici https://covidtracker.fr/france/#reanimations
et là https://covidtracker.fr/france/#deces

et l'izmenteur continue à ne pas comprendre les textes en question.
Pendant la crise covid les morts étaient qualifiés décédés DU covid et maintenant apparaît la nuance AVEC covid c'est à dire déclaré simplement positifs au virus. Les personnes les plus agées étant les plus susceptibles d'être hospitalisées pour des tas de comorbidités et que ces graphs n'indiquent pas évidemment.
Ces graphs pouvant être justes sur le plan quantitatif et erronés sur le plan interprétatif par défaut d'informations précises.