Êtes vous prêts à vous soumettre à une petite expérience de pensée ?🔬
Vous êtes dans la peau d'un volontaire qui participe à une étude épidémiologique sur un nouveau virus 🦠 qui frappe la planète entière.
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Vous recevez un kit pour déposer quelques gouttes de sang 🩸🩸sur papier buvard, que vous envoyez à un laboratoire.
Celui-ci va réaliser un test "sérologique" ELISA qui recherche la présence d'anticorps contre ce nouveau virus🦠,pour savoir si vous l’avez déjà rencontré.
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On vous informe sur la fiabilité du test : c’est certain si c’est négatif, mais il peut se tromper lorsque c’est positif.
Dans ce cas, un second test – décrit comme "fiable à 100%" – dit de "séroneutralisation" est utilisé pour savoir si vous avez bien été infecté ou non.
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Le résultat de votre test arrive ; c’est positif➕!
Vous n'aviez pourtant pas souvenir d'avoir été malade, et vous n’avez pas de symptôme prolongé particulier…
Mais vous devez attendre le second test pour être fixé. Enfin, le verdict tombe : le second test est négatif ➖ !
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Plus tard, vous devez renseigner vos symptômes prolongés : fatigue, perte d'odorat, douleur thoracique.
Pour vous juste de la fatigue liée au télétravail.
Puis : "Pensez-vous avoir été infecté par le virus🦠?"
Avec votre test négatif, “fiable à 100%”, vous répondez : NON.
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Presque un an plus tard, une étude sort.
L’article conclut que les symptômes prolongés du #CovidLong sont simplement liés à la “croyance" d'avoir été infecté, et pas à l'infection par le virus🦠.
Ça vous semble être assez incroyable !
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Vous décidez de lire plus en détail.
D'emblée certains points vous étonnent :
- les résultats “faux positifs” au test ELISA, sur lesquels on vous a alerté, ne sont pas abordés,
- Le 2ème test de "séroneutralisation", qui vous a été présenté comme le + fiable, n'est pas évoqué.
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Avec votre 1er test positif, l'étude vous considère réellement infectée🦠!
Mais vous avez déclaré ne pas l'avoir été. Pour l'étude vous "croyez"🙄ne pas avoir eu la covid.
L'étude constate que ceux dans votre cas n'ont pas de symptômes prolongés, malgré votre "infection"🦠
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Plus de 9 participants/10 avaient en fait reçu un 2nd test🧪négatif"100% fiable".
Étaient-ils infectés ou faux positifs?
Sans en discuter, l'étude conclut que les symptômes prolongés sont donc liés à la "croyance", et n'ont pas de lien avec le virus 🦠
@anaisbard D'ailleurs quand des scientifiques renommés critiquent cette étude avec des arguments étayés (pointant justement ces "faux positifs"), ils qualifient ces arguments de "grossière erreur".
Enfin savez-vous que les auteurs de l'étude exemplaire sont présents et pèsent dans toutes les instances nationales qui suivent le Covid Long en 🇫🇷 ?
- Dr Olivier Robineau coordinateur à l’ANRS sur le Covid Long lequotidiendumedecin.fr/actus-medicale…
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@anaisbard On comprends mieux leurs positions dogmatiques, quand on découvre qu'ils ont construit ce discours sur une autre maladie #Lyme, qu'ils veulent réappliquer au #CovidLong.
Et son danger principal : en niant l'existence de bases physiopathologiques aux maladies, la perte de chance pour les patients de traiter la cause de leurs maux...
@hervenirom@lemondefr La présentation des éléments dans cet article est pour le moins surprenante !
Les auteurs bénéficient d'un grande mansuétude, louant leur "prudence", alors même qu'ils se sont précipités dans les média et chaines info dès la publication de l'étude.
@hervenirom@lemondefr Lorsque l'analyse critique du professeur Wilson, expert en méthodologie scientifique à Yale, est qualifiée de "grossière erreur".
Pourquoi n'y a-t-il pas de contradiction ?
@hervenirom@lemondefr Pourquoi l'argument utilisé pour dire que les critiques ne sont pas valables est présenté ici, alors qu'il a déjà été publiquement montré que ce point ne répondait aucunement aux problèmes pointés par les scientifiques ?
Là encore aucune contradiction
L'étude du @JAMAInternalMed qui a fait les titres des journaux et chaines d'info ces derniers jours en démontrant que le #CovidLong n'est pas lié au Covid19 est un scandale scientifique !
@JAMAInternalMed Présentée comme robuste avec une cohorte de 27 000 personnes, elle n'étudie en fait que 1 000 malades du covid, ce qui en limite la portée statistique.
Mais pire encore, l'analyse de donnée présentée est incontestablement FAUSSE, et c'est même évident...
En effet les faux positifs des tests sérologique on simplement été ignorés... alors qu'ils représentent 60% des tests positifs !
(2,5% de faux positifs sur un total de 4% de tests positifs)
--> Les analyses sur cette population n'ont aucune valeur statistique.