Covid Belgique – Graphiques 94 - Deuxième année – 23 septembre 2022 (semaine 38)

La seconde moitié de septembre est déjà bien entamée, le changement de saison a été brutal, une certaine froidure humide, que nous connaissons bien, s’est installé. Peut-être que, néanmoins, nous aurons droit à un bel été indien. Pas de nouveau sous-variant à l’horizon, le taux de « cas » se maintient en parfaite platitude. Les différents indicateurs sont et restent très bas.

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La semaine dernière, je vous avais parlé de la vaccination chez les enfants de 5-11 mois, parue le 7 septembre dans le New England Journal, avec des résultats médiocre, diminuant au cours du temps, vers une efficacité négative.

A/ ADE. Nous avions déjà parlé abondamment de cette problématique dans les Graphiques 49. Ici une publication récente, 16 septembre, paru dans les scientific reports de « Nature » concernant l’ADE (Antibody-dependent enhancement ou facilitation de l'infection par des anticorps).

B/ Pour continuer à explorer ce qui signerait (au conditionnel) un risque de dérèglement immunitaire, deux publications qui méritent sans doute notre attention : ils concernent cette fois les auto-anticorps antinucléaires.

En effet, une des expressions de cet éventuel dérèglement est l’étude des maladies auto-immunes. L’apparition de ce type de maladie est sous-tendue par l’apparition d’auto-anticorps antinucléaires (des anticorps tournés vers ses propres tissus), qu’on désigne par l’acronyme ANA (Antinuclear Antibodies). Bien sûr, l’apparition de tels auto-anticorps ne signe pas nécessairement l’apparition de maladies auto-immunes, mais à l’inverse la maladie auto-immune s’accompagne nécessairement de l’apparition d’auto-anticorps.

Sur des décades, on observe dans le monde, mais surtout en « occident » une augmentation de personnes porteuses d’auto-anticorps antinucléaire.

Une étude sérieuse était parue en 2020, et réadapté en 2022, dans un bon journal scientifique qui a ce type de problématique dans son champ de compétence (Arthritis Rheumatologie) étudiant cette augmentation d’ANA Cette étude, et elle n’est pas la seule, montre une augmentation régulière de personnes porteuses, de 11 % en 1988, 11,4 % en 1999 et 16,1 % en 2012. L’augmentation est donc significative, les causes sont mal connues, probablement liées à nos modes de vie occidentaux.

Une équipe italienne a étudié le lien entre vaccination-thérapie génique et l’augmentation de l’ANA. Bien sûr, aujourd’hui publier une étude qui montre une augmentation nette de cet ANA dont la cause se trouverait dans une vaccination-thérapie génique expérimentale à l’échelle mondiale, nécessite un parcours pour le moins tortueux ! Un des moyens est l’abstract de la communication à une conférence qui est publiée avec les autres abstracts dans une revue scientifique qui soutient cette conférence. C’est ce qu’a réalisé cette équipe italienne, spécialisée dans le domaine, qui a étudié ce phénomène chez des professionnels de la santé, testés avant et après vaccination. La différence de % de positivité entre avant et après est de 23,15 %, ce qui est énorme. Cette augmentation semble liée au nombre d’injections reçues, ce qui renforce l’observation. Ce n’est d’un part pas la seule publication à montrer cela, et d’autre part ce type d’observation fait l’objet de controverses.

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Semaine 34 : du 22 au 28 août

Semaine 35 : du 29 août au 4 septembre

Semaine 36 : du 5 au 11 septembre

Semaine 37 : du 12 au 18 septembre

Semaine 38 : du 19 au 25 septembre

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1. Taux de « cas »

Je rappelle que le taux représente le nombre de « cas » sur le nombre total de tests réalisés (durant le période considérée).

1.1. Actuellement la courbe semble « atterrir » et présente un réel plateau depuis une bonne semaine. Compte tenu du changement de temps (plus froid), cela me semble assez logique.

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2. Variables hospitalisations

2.1. Au niveau des entrants, c’est réellement très bas et cela continue à lentement diminuer. Par 100 000 habitants, officiellement, environ 3,5 personnes estampillées covid ont été nouvellement hospitalisées pour cette dernière semaine, soit un peu moins de 0,5 par jour (Namur par exemple). C’est donc très stable.

Rappelons que les données en rouge, concerne les patients réellement hospitalisés à cause du covid ("pour"). Les données en vert concernent les patients admis pour une autre cause que le covid chez lesquels, incidemment, un test covid s'est révélé positif ("avec").

(L’estampille « covid » est le cumul des deux groupes.)

2.2.0. Sciensano vient de modifier, la semaine dernière, son rapport hebdomadaire en supprimant ce qui, apparemment la gênait, c’est-à-dire les graphiques selon le statut vaccinal et les fameux tableaux des « « non détectable ».

J’ai retravaillé selon les chiffres proposés par sciensano (il n’y a malheureusement pas d’autres choix et donc les niveaux de contrôle sur ceux-ci sont très faibles). Il y a un premier problème qui apparaît : le nombre nominal de non-vaccinés pour les 65 ans et plus (~150 000) ne correspond pas à la soustraction du nombre de vaccinés complets selon sciensano, du nombre de personnes de 65 ans et plus selon statbel (le solde ~39 000). Or il apparaît que sciensano réaliserait ses calculs sur le nombre de personnes nominales non-vaccinées (ce qui semble correct : on les connaît, ils sont ‘fiché’ dans le « fichier national » !), mais semble ne pas introduire une correction de la différence (3% de la population des 65 ans et plus) sur les autres données concernant les « vaccinés » quelque soit le statut. Je n’ai cependant pas introduit non plus de corrections qui modifieraient, un peu, les données en défaveur de la thèse du « mainstream » (=les vaccins-thérapies géniques sont merveilleux), d’autant plus que je ne sais pas ce qui est réellement utilisé par sciensano pour les personnes vaccinées (le fichier sciensano covid19be-vacc- ou les données nominales contenue dans le « fichier national » : apparemment ce n’est pas tout à fait la même chose).

Pour la quinzaine où sciensano publiait encore ce type de données, bien que mes données (incidences) correspondent assez bien à celles de sciensano pour les non-vaccinés et les boosters (1 et 2 boosters), par contre, j’ai une différence nette pour les vaccinés complets (catégorie B et C d’après sciensano -fichier covid19be-vacc- (cf code-book): je retrouve des chiffres assez comparables si je retranche la catégorie C, c’est-à-dire ceux injectés par le vaccin Johnson&Johnson qui permettait une vaccination complète en 1 dose : je ne peux affirmer que c’est cela la source de la différence. Je n’ai évidemment pas retranché la catégorie C, ce qui me semble « honnête ».

Soyons conscient que les chiffres du numérateur sont petits et donc les fluctuations d’une quinzaine à l’autre peuvent être importantes. C’est la tendance dans le temps qui est la plus importante à observer et c’est ce que je vous propose dans la suite des graphiques ci-après.

Enfin je travaille seul et la qualité des contrôles que je réalise sur mon propre travail, peut en souffrir par rapport à un travail d’équipe bien mené avec des imputs autrement plus riches que ce qu’on peut obtenir via internet et avec des outils plus diversifiés et plus puissants que mon vieil ordinateur.

Voilà pour les remarques méthodo.

Dans ce graphique 2.2.0., c’est bien sûr le chiffre de 65 % d’hospitalisés en plus chez les vaccinés complets par rapport aux non-vaccinés dans la tranche d’âge des 65 ans et plus qui est important. Avec des variations, cette donnée se répète de quinzaine en quinzaine. Elle montre, un certain temps après la vaccination complète (cela varie selon les publications, voir Graphiques 57), un risque accru d’hospitalisation chez les vaccinés complets par rapport à la population de référence que sont les non-vaccinés. C’est parfaitement anormal car au pire, cela devrait être 0 % (absence de protection), pourtant c’est encore « plus pire » que pire. La pratique des boosters améliore l’image, certes, mais pour combien de temps ? En d’autres termes, ceci valide les remarques du début de ce bulletin concernant les enfants, sur l’efficacité négative de ces vaccins-thérapies géniques expérimentaux qui apparaît au terme du processus vaccinal avec ces vaccins particuliers.

2.2.1. Suivi diachronique des Vaccinés - Non-vaccinés : dernière quinzaine du 5 au 18 septembre, hospitalisation et USI.

Pour la quinzaine considérée, la proportion des vaccinés-hospitalisés des 65 ans et plus est de 94,7 % de l’hospitalisation covid. Cette proportion se retrouve chez celles et ceux qui ont reçu un booster. Ces derniers représentent actuellement 81,8 % du groupe des hospitalisés-vaccinés.

À l’USI, dans un contexte similaire, la situation montre des tendances semblables. 93,6 % de vaccinés parmi les patients à l’USI. Et ceux qui ont reçu le booster, représentent 75 % des USI-vaccinés.

La campagne du deuxième booster (4e dose) a débuté (et même dans certains cas, une 5è dose!). Déjà 54 % des 85 ans et plus, 50% des 75-84 ans et 32 % des 65-74 ans l’ont réalisé. Pour les quinzaines considérées, cela ne semble avoir aucun impact sur les courbes des hospitalisés et de l’USI selon le statut vaccinal :

2.3. Décès attribués au covid en hôpital selon le statut vaccinal : du 5 au 18 septembre

Pour la quinzaine considérée, chez les 65 ans et plus, 89,4 % des décédés à l’hôpital estampillés covid avaient été complètement vaccinés. Les personnes boostées représentent 95 % de ceux-ci.

* Pour des explications complémentaires liées aux graphiques de sciensano, je vous reporte aux « Graphiques n°59 ».

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3. Mortalité

Attendu.

Pour le calcul de l’attendu, je vous renvoie aux « Graphiques 52» et aux Graphiques 91.

3.1. Mortalité générale (toutes causes) : Pour cette dernière semaine d’enregistrement, la semaine 36, la mortalité toutes causes se maintient à des niveaux attendus, accompagné d’un bilan hebdomadaire observé qui décroit encore par rapport à la semaine précédente. Apparemment les choses sont rentrées dans l’ordre ?

3.2. Mortalité attribuée au covid jusqu’à aujourd’hui, comparaison entre années 2020 à 2022. Tout apparaît normal. Sa signification est assez absurde. Nous avons creusé cette question lors des Graphiques n°54. Je vous y reporte.

3.3. Ce graphique vous permet de ne pas utiliser d’attendu, mais de directement comparer les années les unes aux autres. Attention, les données n’ont pas été standardisées, il s’agit de données brutes.

Mortalité générale par tranche d'âge jusqu'à la dernière semaine d’enregistrement, la semaine 36. Ce sont probablement les graphiques les plus importants de toute la série. On sort de l'utilisation d'un attendu (méthode indirecte). On compare ici directement les années les unes aux autres (méthode directe, beaucoup mieux). Comme on peut le voir, 4 des 6 séries restent stables et de saison sur les quatre années comparées.

Pour les 75-84 ans, la petite surmortalité que nous avons pointée il y a quinze jours, s’est tari.

Pour les 85 ans et plus, la courbe, par rapport aux trois autres années, apparaissait anormale depuis le mois de mars. Depuis quinze jours, cela semble se normaliser. Car là, il se passait quelque chose pour cette population réellement fragile. Est-ce la 4e dose du vaccin-thérapie génique, est-ce lié à des modifications de comportement causées par des pénuries et des carences telles qu'elles apparaissent aujourd'hui (causées par la forte augmentation du coût de la vie), ou autres. Les causes peuvent et sont, dans le cas des personnes âgées certainement multiples. Mais nous devons rester attentifs, essayer de comprendre et dès lors corriger.

(Pour pouvoir "estimer" une mortalité post-4e dose du vaccin-thérapie génique, la première chose à faire serait assez simple : connaître le nombre de décès dans le 24 jours et dans les 60 jours qui suivent l’injection, idem pour les autres injections : les Anglais l’ont fait, pourquoi pas nous. Et peut-être que ces données sont en possession de sciensano ?)

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Conclusion

La situation sanitaire dans ce pays se trouve dans son cadre habituel et banal, en ce compris covidien, en réalité depuis fin 2020.

La conclusion est dès lors toujours simple, c'est un constat de ‘bonne santé'.

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