@sartre_dr@DIVIZIO1 1/ En 2020, 958 décès de la Covid de - de 50 ans. Seuls les vieux et très fragiles meurent.
Le vaccin tue les jeunes en bonne santé qui ne seraient jamais morts du rhume 19.
@sartre_dr@DIVIZIO1 2/ La balance bénéfice risque ça se donne par âge ou classe d'âges, la vax n'est pas du tout favorable aux moins de 50 ans et surtout sans intérêt vu les 958 décès de 2020. francesoir.fr/opinions-tribu…
Mar 22, 2021 • 11 tweets • 4 min read
1/ Faux positifs : Une épidémie de tests !
Testons une population 1 000 000 de personnes avec une incidence de 0.1% (100 personnes infectées pour 100 000) et des tests PCR de sensibilité 99% et spécificité 99% (bons tests).
Deux situations donnent un résultat + :
2/
99%* 0.1%* 1000 000 soit 990
1%*(1 000 000-1000)=9990
9990+990=10 980 personnes auront une résultat +, mais il n'y a que 990 personnes testées + réellement infectées par le SARSCOV2.
Feb 12, 2021 • 7 tweets • 3 min read
1/ The RTPCR tests scam :
Assuming we test 1,000,000 people with PCR tests having a 99% specificity and sensibility, and there is a 0.1% prevalence for SARSCOV2.
There are two situations for the tests to turn +:
2/
99% of 1,000 i.e. 990
1% of 1,000,000 i.e. 10,000 (people often miss this one due to a cognitive bias called base rate fallacy)
The true + rate is 990/10,990 i.e. about 9%, and there are 91% false + !
We can get the same result from Bayes theory !
Feb 10, 2021 • 4 tweets • 4 min read
@Lilas68S@Enjolras_Hugo 1/ Pas de surmortalité entre 0 et 50 ans par rapport à 2019 négligeable entre 50 et 64 ans et forte après 74 ans.
La grippe de 2013 à normalisation de la pyramide des âges sur celle de 2020 aurait fait plus de morts que la COVID olivierdemeulenaere.wordpress.com/2021/01/16/sur…
@LCI@PaeoniaG@gkierzek@MAMELIYI 1/ Une épidémie de tests faux + Preuve :
Testons une population 1 000 000 de personnes avec une incidence de 0.1% et des tests PCR de sensibilité 99% et spécificité 99%.
Deux situations donnent un résultat + :
99%* 0.1%* 1000 000 soit 990 pers
@LCI@PaeoniaG@gkierzek@MAMELIYI 2/
1%*1 000 000=10 000 pers
10 990 pers auront une résultat +, mais il n'y a réellement que 990 personnes infectées par le SARSCOV2.
990/10 990=9%. Seulement 9% de vrais + et 91 % de faux +( + mais pas infectés). C'est le biais cognitif de l'oubli de la fréquence de base !
