#FTX
En février, je trouvais étonnante la présence de cette bourse de #cryptomonnaie comme financeur de l'essai Together sur l'efficacité des molécules repositionnées HCQ, Ivermectine, fluvoxamine.
Qui ont toutes terminé en queue de 🐟
Pur hasard.
Le monde des 🦈!
Petit historique de ce grandiose essai Together
…et son responsable le fameux Dr Mills.
…et je crois qu'on n'a pas fini d'en apprendre sur FTX🙄

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Nov 15
#DontLookUp
1. Franchement, le risque apparent x200, trouvé en avril en défaveur des pays les plus vaccinés, laissait penser à un concours de circonstances devant rapidement disparaître.
De là à atteindre les x5⃣0⃣0⃣ !
Du coup, je laisse les pronostics aux vrais scientifiques… Image
2. La liste des pays a été recalculée en fonction des taux de vax au 1er octobre et a légèrement bougé.
Mais les chiffres "magiques" 35/42 continuent à donner des populations très équilibrées (<2% de différence).
Toutes données vérifiables sur @OurWorldInData. Image
3. Et la courbe bleue, très aplatie par l'échelle log, montre bien que le risque relatif était descendu jusqu'à 7 en août 21, soit proche des principaux facteurs de risque.
Avec des méthodes de comptabilisation inchangées, comment ce risque a-t-il pu être multiplié par 100 ? Image
Read 10 tweets
Nov 13
Les données israéliennes ont un effet terrible et quasi-instantané sur certains, dont celui-ci, se disant professeur d'anésthésiologie, qui m'expliquait doctement combien il était normal de retrouver la même augmentation de mortalité à chaque variant🙄
Parmi tous ceux qui ont tenté de m'expliquer ce qu'était la science, pas un ne s'est aventuré à me répondre sur cette discussion :
Apparemment, en plus de me bloquer, il est allé jusqu'à supprimer tous ses tweets si didactiques, qu'il avait pris la peine de rédiger à mon intention, à moi, pauvre #TinHat.
Ouf ! J'ai réussi à en sauver quelques uns😮‍💨
Read 4 tweets
Nov 12
1. Spectaculaire efficacité vaccinale chez les 4 dragons asiatiques, notamment pour les boosters.
Avec une mention spéciale pour #Singapour où les décès 'Covid' ont été multipliés par 3️⃣ 0️⃣ depuis que les 85% de vaccination complète y ont été atteints, et le début du booster.
ImageImageImageImage
2. Les plus perspicaces auront noté que j'ai substitué le Japon à Hong-Kong parmi les 4 dragons.
La crise y a été plus brutale mais jugulée "à la chinoise".
Et les vaccins à ARNm y ont été bien moins utilisés.
Image
3. Pour #Taiwan, tout laisse à penser que le phénomène dépasse largement les 12k décès attribués au Covid.
L'un des rares pays à publier des stats récentes de mortalité toutes causes (même s'il faut aller les chercher 1 à 1).
On y trouve une surmortalité d'environ 25k…
Image
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Nov 3
1. Ce qu'on appelle "effet moisson", c'est quand, après un fort épisode d'excès de mortalité, on revient à la tendance de long terme par une période de déficit.
Or, que voit-on pour les pays les plus vaccinés ?
Où est-il passé ?
Commençons la recherche par un retour en 2003…/…
2. En 2003, la première grosse canicule du siècle a provoqué un excès d'environ 15000 décès (et, accessoirement, la ponction d'un jour férié).
Mais si on fait le bilan cumulé sur 2003 & 2004…
Oups, on trouve une nette sous-mortalité !
3. C'est un peu plus équilibré si on se concentre sur la catégorie des plus de 85 ans, de loin la plus touchée.
Read 9 tweets
Nov 2
1. Le Dr P. Alexander signale une surmortalité critique et persistante pour les 🇺🇸 de 15-44 ans.
palexander.substack.com/p/soaring-deat…
Par facilité, j'ai utilisé les chiffres d'#euromomo pour comparer avec la situation européenne.
Et bien, l'Europe arrive à faire pire.
2. Pour les 15-44 ans, on a une courbe calée sur un polynome de second degré, donc avec une accélération de la tendance qui est mauvaise depuis 2020.
3. Et pour les 0-14 ans, la courbe serait plutôt parabolique, ce qui n'est guère plus rassurant, avec toutefois une tendance linéaire depuis le point bas du printemps 2021.
Le seul point positif est qu'il n'y a pas cette accélération de la surmortalité constatée chez les 15-44.
Read 6 tweets
Oct 28
1. Mise à jour de mon graphe à 2,4 milliards d'individus qui déprime tant les adorateurs de #Pfizer #BNTech & #Moderna
Les différentes versions dépassent maintenant le million de vues et toujours aucun #NoFakeMed à l'horizon🔭
Je vais donc encore #debunker à leur place😩 Image
2. Des stats facilement disponibles permettent d'évaluer les populations à risque suivant l'âge et la prévalence de l'obésité et du diabète.
Là, pas d'échelle logarithmique pour bien visualiser la disproportion entre risque relatif constaté et facteurs de risque.
#Dontlookup ! Image
3. Parce qu'on pourrait se dire que les facteurs de risque se cumulent ou s'amplifient.
Mais non, prenons le cas extrême (et absurde) où les différentes populations à risque seraient distinctes pour les Vax+ et confondues pour les Vax-, on trouverait un ratio max… inférieur à 4. Image
Read 15 tweets

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