Gestion des épidémies

Un ami médecin, fidèle lecteur de Profession-Gendarme, nous transmet un très long document de 84 pages que nous n’allons pas vous “imposer” ici.

Néanmoins ce document semble très intéressant aussi nous le mettons à la disposition de celui  qui veut vraiment s’informer.

N’oublions pas que :

“c’est un devoir en tant que citoyen du monde de nous tenir informer” 

“En ne respectant pas notre droit de savoir les médias assassinent la liberté d’informer.”

blue-sky

K-background21 oct. 2020   –   # pages : 84

1. Résumé
 1.1. Version courte (3 points)
 1.2. Version longue (15 points)
2. Introduction
 2.1. Auteur
 2.2. Objectif
 2.3. Conseils de lecture
3. Modèles mathématiques
 3.1. Principes
 3.2. Limites des modèles mathématiques
 3.2.1. Stochasticité
 3.2.2. Sensibilité
 3.2.3. Irréductibilité
 3.2.4. Réalité
 3.3. Modèles et idéologies
 3.3.1. Interprétations abusives
 3.3.2. Neil Ferguson
4. Modèle SIR
 4.1. Système d’équations
 4.2. Hypothèses
 4.3. Taux de reproduction
 4.4. Immunité collective
 4.5. Stratégies
 4.6. Hospitalisations
 4.7. Décès
 4.8. Valeur scientifique du “R zéro”
 4.8.1. Le fumigène R0
 4.8.2. Calcul du R0
 4.8.3. Utilisations du R0
5. SIR et la grippe
6. SIR et covid-19
 6.9. Paramétrage en début de confinement
 6.10. Paramétrage en fin de confinement
 6.11. Rebond de l’enfermement cognitif
 6.12. Typologie des facteurs d’inefficacité
7. Stratégies anti-épidémiques
 7.1. Principes de gestion anti-épidémique
 7.2. Immunité
 7.2.1. Immunité individuelle
 7.2.2. Immunité collective
 7.3. Stratégie non pharmaceutique (SNP)
 7.3.1. Principes
 7.3.2. Efficacité de la SNP
 7.3.3. Effets pervers de la SNP
 7.3.4. Conclusion
 7.4. Stratégie pharmaceutique (SP)
 7.4.1. Traitements
 7.4.2. Tests
 7.5. Principe de précaution
 7.6. Quelle stratégie appliquer ?
8. Indicateurs et suivi épidémique
 8.1. Ressources
 8.2. Définitions
 8.3. Mesure
 8.3.1. Infections
 8.3.2. Hospitalisations
 8.3.3. Dècès
 8.3.4. Comparaisons internationales
 8.3.5. Évolution temporelle
 8.3.6. Conclusion
9. Covid-19 : analyse statistique
 9.1. Charge hospitalière
 9.2. Mortalité toutes causes
 9.3. Différences entre pays
10. Covidisme
 10.1. Principes
 10.2. Forces politiques
 10.2.1. Presse
 10.2.2. Scientifiques
 10.2.3. OMS
 10.2.4. Gouvernements
 10.3. Forces économiques
 10.3.1. Pharma et Data business
 10.3.2. Atlantisme anti-chinois
 10.4. Forces idéologiques
 10.4.1. Sanitarisme
 10.4.2. Écologisme
11. Neutraliser le covidisme
 11.1. L’action individuelle
 11.2. L’action collective
 11.2.1. Actions pour réaliser l’objectif à court terme
 11.2.2. Méthodologie des com-K
 11.2.3. Objectif à long terme

 

Résumé

https://konfedera.org/gestion-epidemies#resume

Version courte (3 points)

  • Les modèles épidémiologiques prévisionnels sont bancals et surestiment dans des proportions gigantesques le risque épidémique et infectiologique.
  • Les effets de l’imposition de la stratégie non pharmaceutique (SNP : confinement, distanciation, masque, lavages) à l’ensemble de la population sont illusoires : il n’a jamais pu être démontré qu’une telle politique draconienne aurait effectivement pour effet de reculer et abaisser le sommet de la courbe épidémique.
  • Les effets pervers de la SNP ajoutent une surmortalité à la mortalité saisonnière habituelle.

Version longue (15 points)

  1. Officielle. La thèse officielle concernant l’épidémie de covid-19 est la suivante :
    covid-19 est un virus nouveau. Il en résulte que (i) il n’existe ni médicament spécifique ni vaccin ; (ii) personne n’est immunisé (absence d’anticorps) ⇒ il n’existe pas de barrière physiologique à sa propagation, qui est alors rapide. Par conséquent, pour éviter le risque de surcharge du système hospitalier, il faut imposer le port du masque voire le confinement des populations, ce qui aura pour effet de retarder et d’abaisser le sommet de la courbe épidémique. On gagnerait ainsi du temps pour augmenter la capacité hospitalière et développer des médicaments/vaccins spécifiques avant le pic épidémique.
  2. Réfutation. La thèse officielle peut à priori sembler imparable, et pourtant un simple fait démontre qu’elle est totalement erronée : en 2020 cela faisait plus d’un siècle qu’on avait imposé la SNP aux populations lors des régulière pandémies de virus “nouveaux”. Et cela pour des raisons évidentes :
    • on sait aujourd’hui qu’une partie de la population est immunisée de naissance et/ou par immunité croisée, de sorte que l’immunité collective serait nettement plus élevé que celle mesurée par les tests sérologiques spécifiques à SARS-CoV-2 ⇒ le seuil d’immunité collective serait donc atteint beaucoup plus rapidement que supposent les prévisions catastrophistes ;
    • certains médicaments non spécifiques sont efficaces ;
    • il est n’est pas possible de développer les capacités hospitalières de façon substantielle et des médicaments/vaccins spécifiques réellement efficaces en moins de dix ans.
    • pour freiner substantiellement la propagation d’un virus le coût des mesures à appliquer (confinement, distanciation, masques, lavages) est tellement élevé que même en milieu hospitalier – pourtant équipé de tout le matériel nécessaire et où les règles sanitaires sont strictement appliquées par des professionnels avec un haut niveau de formation – on n’arrive pas à neutraliser les infections nosocomiales ; de nombreuses mesures sanitaires en milieu hospitalier sont en réalité appliquées pour des raisons juridiques et d’image de marque (la concurrence joue aussi dans le secteur hospitalier).
  3. Extinction. Les épidémies ont une évolution dont la courbe a la forme d’une cloche, ce qui signifie qu’au début elles montrent en général une croissance exponentielle. Or toutes les épidémies s’éteignent naturellement (plus exactement disparaissent des “radars statistiques”) avant d’avoir contaminé 100% de la population. Et la plupart avant même d’avoir atteint le taux théorique d’immunité collective, pour des raisons encore inconnues mais très probablement liées au virus lui-même et/ou aux écosystèmes dans lesquels il évolue.
  4. Modèles. Le recours à des modèles mathématiques à des fins de suivi épidémique et de prévision est irrationnel car :
    • dans le cas des virus “nouveaux”, leur paramètres sont inconnus et ne peuvent être correctement évalués en temps réel (c-à-d en cours d’épidémie) en raison de biais de mesure ne pouvant être corrigés qu’au moins douze mois après le début de l’épidémie;
    • quant aux virus en général, c-à-d connus ou non, leurs caractéristiques (les valeurs attribuées aux paramètres des modèles) ne sont pas stables dans le temps (voire même non plus dans l’espace), en raison de la nature écosystémique et complexe des phénomènes infectiologiques.

    On constate d’ailleurs une très forte propension de ces modèles à produire des “prévisions” qui s’avèrent in fine de gigantesques surestimations du taux de mortalité des épidémies.

  5. Rebonds. En raison de biais statistiques et de mesure, induisant généralement une forte surestimation de la gravité épidémique, le nombre de cas positifs est un très mauvais indicateur épidémique. Notamment il suffit que le nombre de tests augmente (par exemple suite à la surmédiatisation de “prévisions” catastrophiques) pour qu’augmente le nombre de « cas positifs ». D’autre part, en raison de la très grande difficulté de distinguer entre décès par le virus et décès avec le virus, le meilleur indicateur, aussi bien pour mesurer l’évolution que la létalité d’une épidémie, c’est la mortalité toutes causes (en fonction de la population totale). Or celle-ci révèle une situation qui ne diffère pas substantiellement des années précédentes. En outre sa forme sinusoïdale montre que les rebonds annuels sont habituels et s’expliquent par l’influence du facteur saisonnier (notamment la température et l’humidité) sur la répartition annuelle des décès.
  6. Surmortalité. En Europe, région du monde la plus touchée par covid-19, la mortalité toutes causes sur l’ensemble de l’année 2020 aurait probablement été la plus basse des quatre dernières années s’il n’y avait eu les décès attribués à covid-19, mais principalement causés par les effets pervers de la stratégie non pharmaceutique (SNP : confinement, distanciation, masques, lavages).
  7. Causes. Les pouvoirs médiatique, académique et politique ne s’en sont jamais cachés : pour qu’un maximum de gens appliquent les mesures de la SNP il faut apeurer à la population (sic). La SNP implique donc la terreur, or celle-ci provoque de graves effets délétères :
    • la panique, qui inhibe les capacités cognitives :
      • des décideurs politiques : ainsi pour libérer des lits d’hôpitaux en prévision d’une prétendue “possible explosion” (sic) du nombre de malades sévères de la covid-19 il a été décidé d’isoler un maximum de vieillards dans les maisons de repos … qui ne disposent ni du matériel ni de personnel pour soigner les cas graves;
      • des médecins hospitaliers : ainsi plus de 50% de la mortalité hospitalière attribuée à covid-19 serait causée par les intubations abusives.
    • le stress psychique, qui inhibe le système immunitaire (NB : ces effets sont démultipliés par l’isolement qu’implique le confinement général);
    • la peur de la contamination, qui inhibe la demande et l’offre de services médicaux.

    D’autre part des effet d’entraves ont encore accru la mortalité attribuée à covid-19 :

    • dans certains pays une réglementation médicale décourageant voire interdisant l’utilisation de médicaments “non spécifiques” ;
    • le confinement général entrave la production & distribution de biens et services indispensables à la lutte contre l’épidémie (médicaments, respirateurs, …) ;
    • il y a une corrélation forte entre PIB et mortalité : la baisse du développement économique provoque systématiquement une hausse de la mortalité.
  8. Précaution. L’invocation du principe de précaution par les conseillers scientifiques de nombreux gouvernements pour “justifier” l’imposition de la stratégie préventive dite “non pharmaceutique” (SNP : confinement, distanciation, masques, lavages) est fallacieuse. En effet le principe de précaution ne consiste pas à appliquer une mesure incertaine sous prétexte qu’elle pourrait peut-être fonctionner, mais au contraire à ne pas appliquer une mesure sans être certain que ses effets pervers ne l’emportent pas sur ses supposés effets positifs.
  9. Dépistage. Le dépistage est utile mais très coûteux :
    • en termes financiers ⇒ il doit être limité aux groupes à risque;
    • en termes démocratiques ⇒ information sans coercition (donc pas de traçage).
  10. Médias. Au cours des dernières décennies, comme de tout temps, des virus considérés comme “nouveaux” se sont répandus sur la quasi totalité de la planète (pandémie). Dans la plupart des cas on a également assisté à une hystérie collective, mais jamais avec une intensité telle que pour covid-19. La perte d’audience des médias “d’information”, suite à la concurrence d’Internet, pousse ces entreprises à toujours plus de catastrophisme afin de booster l’audimat. Pour ce faire elles n’ont aucune peine à trouver des scientifiques prêts à cautionner le catastrophisme afin de briller sous les spotlights des plateaux TV, ou encore des médecins hospitaliers pour qui le catastrophisme est l’occasion de revendiquer plus de financement public.
  11. Big pharma. Des articles scientifiques sérieux qui réfutent la vision catastrophiste de la situation sont censurés tandis que des articles d’une médiocrité manifeste sont publiés par les revues scientifiques les plus reconnues. Ces articles propagent des affirmations mensongères : prévisions catastrophistes, prétendue absence de traitement, prétendue efficacité de la SNP. Cela n’est pas étranger au fait que de nombreux chercheurs sont intoxiqués par des sources d’informations “scientifiques” produites par l’industrie pharmaceutique, et souvent ont carrément des conflits d’intérêt avec celle-ci.
  12. Surfeurs. D’autres forces économiques ou politiques ont pu “surfer” sur la vague médiatique, et ainsi l’amplifier, en considérant de façon délirante que le coût économique de la SNP est inférieur aux gains récurrents d’un changement de paradigme économique permis par le choc émotionnel :
    • la croyance écologiste dans la nécessité d’imposer une décroissance économique a facilité l’avènement du covidisme ;
    • le potentiel financier et politique du “Big data” est tel (il concerne la quasi totalité des secteurs économiques) que de très fortes pressions ont pu être exercées sur les décideurs politiques afin que ceux-ci exploitent la vague médiatique catastrophiste pour amener les populations à accepter le traçage de leur vie privée ;
    • alors que jusqu’au début des années 2000 le libre-échange international était la pierre angulaire de l’idéologie atlantiste, on assiste à un rétro-pédalage intégral de la part des pays atlantistes depuis que cette logique se retourne contre eux (concurrence de la Chine) ⇒ la théorie du “nouveau risque épidémique” est l’occasion de “justifier” ce revirement idéologique.
  13. Démocratie. Étant donné que l’on découvre régulièrement de “nouveaux” virus en raison du développement des techniques de détection, il en résulte logiquement que si les populations ne se révoltent pas contre la SNP et le traçage de nos relations, ces pratiques irrationnelles deviendront la norme. Prenons garde que ne s’installe un peu partout sur la planète des régimes qui, au nom de la protection d’autrui ou de l’environnement, justifieraient notamment le traçage des individus, les vaccins obligatoires et la répression de la contestation.
  14. Responsabilités. Dans le délire collectif autour de covid-19 il y a une immense responsabilité des entreprises “d’information” ainsi que des scientifiques qu’elles médiatisent. D’autre part de nombreux scientifiques conscients de la supercherie ont fait preuve de suivisme en se taisant (ce qui n’est pas sans rappeler la coupable passivité de l’élite allemande lors de la montée en puissance du nazisme durant les années 1930).
  15. Réaction. Des psychoses telles que celle de 2020 se reproduiront s’il n’y a pas de prise de conscience :
    • au niveau individuel : de la nuisibilité de l’info-dépendance;
    • au niveau collectif : de la nécessité d’une prise de contrôle démocratique des moyens de production de l’information et du savoir.

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Étude sur l’exploitation médiatique, commerciale ou politique de la peur, et sur l’avènement d’un totalitarisme “sanitaire”.

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Pour lire la suite : Konfedera.org – gestion-epidemies

 

 

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