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If you want to model SARS-COV-2 epidemics, you have to take into account large heterogeneity of the susceptibility, infectiousness and immunity gained after infection.

So, this is the basic simple formalism you want to solve at the macroscopic level.
1/n onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/sa…Image
Image
To have a realistic model, you've to:
➖measure empirically all the compartment structuring variables. ⚠️They're time dependent (seasonal) !
➖Take into account waning immunity (⚠️if you add a "vaccinated" compartment)
2/n
➖SARS-COV-2 is not static, so you've to take the viral evolution into account. ⚠️Viral evolution is not independent of population immunity and it's not independent of vaccination of population !
3/n
Then, you have to take into account structure network of the population. Find a realistic structure of your population and run the heterogeneous model with time dependent compartemental structuring variables you've measured.
4/n
Then, you've to model the changing behaviour of the population. People generally don't like to die, so they want to protect themselves if there is a danger. Accurate information is much more effective than governmental measure requiring people to obey and stop thinking.
5/n
Conclusion:
If you want to model the covid epidemics, you've to know so much crucial variable that it take it's probable the entire epidemics to gain this knowledge.
6/n
Forget the bullshit mass vaccination to reach 1-1/R0 we've been propagandized, based on the 5-years old kid model where everything is homogeneous, virus is static, and people move randomly like particles of a gas.🤦‍♂️
7/n
➡️During pandemic, we spent way too many $ to fund researchers to use wrong models in order to inform politics who take wrong measures based on these very wrong models.
This ideology has to stop.
8/8

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Aug 12
Je reviens sur un sujet dont j'ai déjà longuement parlé, mais il est crucial pour expliquer comment des "experts" se sont trompés aussi lourdement pendant la crise covid en partant de postulats erronés:
Les modèles épidémiologiques appliqués au covid.
1/n
Les modèles à compartiment homogènes qui nous ont été présentés pendant la crise contiennent de nombreuses hypothèses qui sont toutes erronées:
a) Il n'y a pas d'immunité dans la population au début de l'épidémie.
2/n
b) les êtres humains se comportent grosso modo comme des particules de gaz ayant des mouvements aléatoires.
c) on peut assigner un état spécifique à chaque personne, le nombre total d'états dépend du modèle: 3 état pour le modèle le plus simple: susceptible, infecté, guéri.
3/n
Read 26 tweets
Aug 11
youtube.com/watch?v=yjyj-E…
During this talk about fraudulent practices in research, @lonnibesancon described miss-citation issues, a practice that he ironically used in his own published articles about covid lockdowns, for example here: academic.oup.com/jtm/article/29…
1/n
claiming that studies showed that non-pharmaceutical interventions (NPIs) were effective to reduce transmission while the 3 articles cited nature.com/articles/s4158… nature.com/articles/s4158… science.org/doi/10.1126/sc…
2/n Image
only showed a temporal correlation between the intervention and reduction of the reproduction number as predicted by homogeneous compartmental model.
3/n
Read 7 tweets
Jul 11
Cet article écrit par des mathématiciens anglais détruit le récit pseudoscientifico-politico-médiatique de la crise covid concernant les confinements qui auraient soi-disant "sauvé des millions de vies":

1/nacademic.oup.com/jrsssa/advance…
Pendant la crise, les risques causés par le covid ont été largement surestimés, les risques liés aux mesures largement sous-estimés et l'efficacité des mesures largement surestimée par les décideurs, les médias jouant un rôle déterminant dans la propagation de ces erreurs.
2/n
Des mauvais modèles ont été utilisés à de mauvaises fins. Les auteurs réaffirment ce qu'on savait depuis longtemps et que j'ai déjà largement partagé: l'hypothèse non réaliste d'homogénéité cause une surestimation du risque.
3/n
Read 17 tweets
Jul 6
Alleluia !
Data of HCQ arm from oxford @TrialPrinciple, terminated on May 23 2020 due to #LancetGate, finally published:
1/nnature.com/articles/s4159…
Not surprising, the trial is underpowered for one of the co-primary outcome Hospitalisation/Death, but the other co-primary outcome (Time to Recovery) shows beneficial effect of HCQ.
2/n Image
Authors claim that time to recovery is a secondary outcome, which is false (contradicted by the protocol).

Authors claim it was MHRA policy to stop the trial, but UK recovery trial which results were far worse didn't stop recruiting until june 5 2020.
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Read 5 tweets
Jun 23
Biais cognitifs.
La tendance actuelle chez les académiciens est de prétendre que ceux qui ne croient pas en la science sont victimes de biais cognitif. Ils présentent la science comme un monolithe inébranlable: physique des particules, vaccin, changement climatique, etc...
1/n
il serait selon eux totalement contradictoire de ne pas consommer un produit pharma recommandé par les autorités et croire en l'existence du boson de Higgs, ça refléterait une réticence à accepter des résultats qui nous obligeraient à changer nos modes de vie.
2/n
C'est le discours de nombreux académiciens et du mouvement pro-science (il faut "avoir confiance" en la science, alléluia) comme par exemple @EtienneKlein ici:
3/n
Read 15 tweets
Apr 28
Pendant des années, j'ai enseigné assez peu et fait des concerts payés au lance-pierre (c'était plutôt 200.- de moyenne voir moins).
C'est sans compter tout le boulot derrière (qui n'était souvent pas fait par moi qui n'étais pas leader du groupe):
1/n Image
promotion, léchage de cul pour trouver du fric, faire des dossiers, des demandes de subventions refusées, des dizaines d'heures de boulot pour trouver 3 concerts, etc... évidemment toujours bénévole.
2/n
Puis arrive un virus et tu te fais traiter de criminel par toute la classe politique parce que tu n'as pas consommé un produit pharma qui est conçu pour les personnes diabétiques et obèses de plus de 70 ans,
3/n
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