Taux de contamination

L'irréalisme des statistiques pandémiques …

Volet n°1

Sur 10.000 personnes, test ou pas, 10 sont réellement infectées (c'était en gros la situation il y a quelques mois : 1 sur 1000 donc 0.1%).

Si une personne est infectée, le test la détecte avec 100% de certitude (en fait c'est moins, mais passons).

Si une personne n'est pas infectée, il y a 5% de chance pour que cette personne soit déclarée infectée alors qu'elle ne l'est pas (donc dans 95% des cas, le test fonctionnera bien et déclarera la personne non infectée).

Donc, si l'on teste 10.000 personnes, les 10 personnes infectées seront détectées ET 5% des 9.990 personnes non infectées seront déclarées infectées, soit 499,5 personnes.

Le test déclarera donc que sur les 10.000 personnes testées, 504,5 personnes sont infectées alors qu'il n'y en a réellement que 10.

Donc 10 sur 504,5, cela fait une fiabilité de 1,98% (arrondi à 2%).

Sur les 10 personnes réellement infectées (et non 504,5), la majorité ne développera pas la maladie (étant simplement en bonne santé et capables de s'auto-immuniser) et, parmi ceux qui la développeront, bien peu atteindront des stades graves demandant hospitalisations … et encore moins devront entrer en soins intensifs ou réanimation, … et encore beaucoup moins en mourront.

De plus, il faut ajouter le nombre incroyable des décès répertoriés comme "décès dus au covid-19" mais qui, en fait, n'ont rien à voir avec le virus … Car, mourir "du" covid-19 et mourir "avec" le covid-19, ce n'est pas la même chose. Or, beaucoup de médecins, d'hôpitaux et d'Ehpads ont intérêt (financier) à déclarer leurs morts "covid-19" …

Volet n°2

Toute la stratégie sanitaire concernant la pandémie est construite sur la mesure et le suivi du "taux d'incidence", c'est-à-dire du nombre de personnes testées "positives" sur une population de 100.000 habitants.

Or, le taux d'incertitude sur les tests sont tels que sur cent personnes testées positives, il n'y en a que 4 qui sont réellement positives (calcul facile à vérifier si l'on pose que la fiabilité est de 100%, pour une personne réellement positive, et de 95 % sur une personne réellement négative – en réalité les vrais taux de fiabilité sont inférieurs aux chiffres présentés ici, ce qui aggrave encore la conclusion).

Pour avoir une idée de la réalité, il faut donc diviser par au moins 25 les "taux d'incidence" mesurés.

En dessous d'un taux d'incidence de 20 positifs sur 100.000, il ne se passe rien.

Le taux d'incidence "officiel" en Nièvre, ce 28 mars, était de 423 positifs sur 100.000 personnes c'est-à-dire, en fait moins de 17 personnes réellement positives sur 100.000 (c'est-à-dire totalement "vert" et non pas "rouge vif" ; il en va de même pour tous les autres départements français, même les plus infectés de la région parisienne).

Conclusion

L'étrangeté de ces conclusions mathématiques tient simplement au fait que, la proportion de gens réellement infectés étant minime (moins d'un pourcent) et la fiabilité des tests de détection étant assez bonne mais pas de 100%, l'impact du nombre de gens faussement positifs est énorme ; ce qui rend l'indicateur "taux d'incidence" totalement absurde.

Le seul vrai problème est l'encombrement des salles de soin des hôpitaux dont la gestion bureaucratique et fonctionnaire est calamiteuse. Le problème, en France, n'est pas le COVID, mais bien l'administration étatique.

Marc Halévy

Le 01/04/2021

Le livre "Coronavirus. Autopsie d'un délire", Marc Halévy, Editions Massaro, 2021.