13/06/2021 (2021-06-13)
[Source et auteur : Gérard Maudrux]
Les épidémies virales sont en général caractérisées par des courbes d’évolution en cloche, avec le développement, le pic, puis la décroissance. Est-ce que la forme de la cloche permet de juger de l’efficacité d’un traitement ? La réponse est non, par contre le contenu : oui.
Voici 4 cloches épidémiques :
Si je vous dis que la première concerne un pays où rien n’a été fait, la seconde un pays qui a confiné sans traitement, la troisième un pays qui a traité précocement, la quatrième un pays qui a vacciné, vous vous dites que ce n’est pas possible, qu’il y a anguille sous cloche. Et pourtant ce sont bien des courbes réelles, qui permettent au premier de dire que quoi qu’on fasse, le résultat est le même, au second que le confinement marche, au troisième que le traitement précoce marche, au quatrième que c’est le vaccin qui a marché. Comment se faire une opinion avec ces différents sons de cloches ? Il faut savoir que deux cloches identiques n’ont jamais le même son.
Alors qui a tort, qui a raison ? Pour le savoir, il faut regarder ce qu’il y a dedans, car ce n’est pas la forme, mais ce qu’il y a sous la cloche qui est important. Petite démonstration avec deux gros Etats indiens, l’Uttar Pradesh et le Tamil Nadu.
Il y a 3 semaines, on vous montrait les courbes de ces deux Etats, le premier traitant à l’Ivermectine, le second ne traitant pas. Voici ces courbes, éloquentes. Le premier en avait terminé avec l’épidémie, alors que le second était en pleine crise, n’en voyant pas le bout. CQFD, l’ivermectine est le produit miracle qui a mis fin à cette vague, là où on traitait.
Maintenant, le 10 juin, on va vous dire que c’est faux. “Regardez, le Tamil Nadu est en train de régler le problème, sans un gramme d‘ivermectine, ce n’est donc pas l’ivermectine qui a réglé le problème dans l’Uttar Pradesh, car il s’est passé la même chose dans le Tamil Nadu. Vous n’auriez pas donné d’ivermectine au premier, l’évolution aurait été la même”. La preuve ? Voici les courbes mises à jour :
On a bientôt la même courbe pour les deux. Alors ? Déception pour l’ivermectine ? Non, le résultat reste indiscutable, car il ne faut pas regarder la forme de la courbe, qui effectivement avec le temps sera très souvent plus ou moins la même, mais il faut regarder ce qu’il y a dedans, c’est à dire les chiffres. La courbe peut faire illusion, pas les chiffres. Ces courbes doivent s’interpréter en regardant l’intensité, la durée, et rapporter à la population, et quand on compare les décès, tenir compte de l’âge médian et des conditions sanitaires.
Ces deux Etats sont parfaits pour comparer les résultats de politiques différentes. La population est identique, les conditions sanitaires peu éloignées, les populations sont importantes et significatives, 204,2 M pour l’Uttar Pradesh et 67,8 M pour le Tamil Nadu, et l’un a massivement traité, l’autre pas (sinon confinement). Conditions parfaites pour voir ce qui marche.
Superposons les 2 courbes, à échelle temps identique, et regardons les chiffres en les rapportant à population identique (Il s’agit ici du nombre de cas par jour, moyenne sur 7 jours) :
On constate que l’épidémie a commencé exactement en même temps, autour du premier avril. L’épidémie semble s’être développé plus vite dans l’Uttar Pradesh, mais ce n’est pas le cas : elle ne s’est pas développé plus vite (ascension de la courbe), car 3 fois plus peuplé, il est normal que le nombre de cas grimpe 3 fois plus vite.
Par contre en traitant, le premier a stoppé deux fois plus vite la croissance, les pics étant atteints le 24 avril pour l’Uttar Pradesh, le 21 mai pour le Tamil Nadu. Le premier a également eu 3 fois moins de cas. En effet, les pics sont identiques, autour de 37 000 cas, mais la population du premier étant trois fois plus importante, il aurait dû avoir trois fois plus de cas.
Enfin en ayant démarré tous deux le même jour, l’Uttar Pradesh avait réduit de 95% ses cas journaliers le 30 mai (1 850 cas/jour au lieu de 37 000), alors qu’à la même date, le Tamil Nadu en était à 29 000 cas/ 36 000, soit 12% de réduction. Au 10 juin le premier en est à 98% depuis quelques jours, le second en est à 50%. Au rythme actuel, cela devrait se terminer dernière semaine de juin, soit une évolution naturelle de 3 mois, contre 2 mois, et 3 fois moins de cas avec traitement.
Et si on prend comme échelle nombre de cas/million d’habitants, voici ce que cela donne : même ascension, pic 3 fois inférieur, vague terminée contre 50% encore à parcourir pour le dernier.
Et ce n’est pas tout, après la durée et le nombre de cas, regardons la gravité de l’épidémie, avec les décès :
Moyenne de 330 décès/jour au pic pour l’Uttar Pradesh, contre 480 décès/jour, soit 4,4 fois plus de décès à population égale au Tamil Nadu. Ce chiffre n’est pas anodin, et il était prévisible. Il est en effet très logique et cohérent puisque toutes les méta analyses depuis des mois montrent que l’ivermectine divise par 4 à 5 la mortalité. Ce qui est montré dans les études portant sur près de 20 000 cas, se vérifie sur une population de 272 millions d’habitants, 4 fois la France. Rappelez-vous la conclusion d’Andrew Hill dans son rapport pour l’OMS : mortalité réduite de 83%.
Petit exercice comparatif pour terminer, entre l’Inde, qui a traité (pas partout toutefois), et la France, qui a choisi l’option tout vaccins et confinement. Prenons comme un point de départ identique au 1er janvier, date des premiers vaccins. A cette date il y avait en France 195 nouveaux cas/jour par million d’habitants. A cette date l’Inde n’avait pas d’épidémie, 12 cas/jour par million. Faisons démarrer la comparaison avec une vague au même stade, j’ai positionné l’Inde avec 195 cas/jour avec la France à 195 cas/jour. C’est le point de départ des courbes, épidémie d’importance identique, l’un traite, l’autre pas. Au 20-25 février, l’Inde avait fini, nous nous montions encore (comme le Tamil Nadu).
Vous me direz, oui, mais l’Inde ne déclare pas tout. Je répondrai, d’une part qu’en comparant deux Etats indiens, le problème ne se pose pas, et d’autre part que c’est sans importance pour suivre l’évolution et comparer, si les conditions de recueil des données ne changent pas. Si c’est sous-estimé dans les mêmes proportions au départ, au pic, et à la fin, la courbe est la même. Démonstration : doublons les cas en Inde. On arrive à un pic égal en nombre de cas à la France, mais le résultat du traitement reste le même. En effet, si vous réduisez de 95% les cas avec le traitement, que ce soit sur 1 000, 10 000 ou 100 000 cas, 95% resteront toujours 95%, et la proportion de 4 fois moins de morts restera toujours la même, même s’il y a deux fois plus de morts.
Conclusion : que l’on compare l’Uttar Pradesh (ou un autre Etat qui a traité comme Goa ou Dehli) avec un autre Etat indien qui n’a pas traité, ou avec un autre pays, sous ivermectine + macrolide, l’épidémie cède le pas deux fois plus vite, avec quatre fois moins de morts. Ces chiffres, constatés grandeur nature, sont identiques à ceux des études publiées, les faits démontrant que les critiques de ces études sont mal fondées.
P.S : pour répondre à une demande fréquente, où trouve t-on ces courbes :
Voici mes sources pour les obtenir rapidement et simplement, sans avoir à retenir l’adresse d’un site. Allez sur Google et tapez « chiffres Covid ». Vous avez un onglet pour choisir « cas » ou « décès », et un autre pour faire défiler les pays, même des très petits. En faisant aller le curseur latéralement, vous avez tous les chiffres, jour par jour, avec la moyenne sur 7 jours, ce qui évite les creux de WE. Si vous sélectionnez un grand pays comme l’Inde ou le Brésil, vous avez un onglet pour faire défiler les Etats ou régions.
Pour avoir la superposition de pays, je vais sur ourworldindata :
https://ourworldindata.org/explorers/coronavirus-data-explorer?zoomToSelection=true&time=2021-01-01
(si vous avez des barres au lieu de courbes, cliquez sur la date du jour en bas à droite).
À gauche sélectionnez ou supprimez des pays, en haut choisissez cas, décès, vaccins, etc.
Les sources sont Johns Hopkins University, référence depuis le début de l’épidémie.
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