Étude

Équipe Le Point Critique | 21 août 2024

L’espérance de vie des personnes vaccinées contre le COVID amputée de 37 %

Des chercheurs italiens ont évalué l’impact de la vaccination contre le COVID dans une province italienne entre 2021 et 2023. L’espérance de vie des personnes vaccinées ayant reçu deux injections était diminuée de 37 %.

Mortalité excédentaire de 47 pays du monde occidental, 2020-2022 (source Mostert et al., BMJ, doi:10.1136/bmjph-2023-000282).
© Mostert/BMJ

Une étude de cohorte conduite sur la population globale de la province de Pescara, en Italie (Flacco et al.)[1], a conclu en 2022 que la vaccination contre le COVID-19 n’avait pas entraîné de hausse de la mortalité chez les personnes vaccinées au cours des dix-huit mois qui ont suivi le déploiement des injections. Ces résultats ont été réévaluées en 2024 par des chercheurs (Alessandria et al.)[2] qui parviennent à des conclusions diamétralement opposées.

Biais de l’étude Pescara de 2022

La méthodogie de l’étude Pescara avait été critiquée en 2023 par le Comité scientifique de la fondation Allineare Sanità e Salute (Berrino et al.)[3], qui relevaient la présence de deux biais majeurs – le « biais de temps immortel » et l’effet vacciné sain[4] – conduisant à une surestimation de la mortalité chez les personnes non vaccinées et à une sous-évaluation des décès potentiellement povoqués par le vaccin dans la seconde cohorte.

L’estimation de la mortalité vaccinale dans l’étude Pescara contredit notamment les données publiques de santé anglaises, publiées mensuellement, qui démontrent que la mortalité n’a cessé d’augmenter chez les personnes vaccinées depuis 2021, le risque de décès étant proportionnel aux nombres de doses injectées (voir graphes ci-dessous commentés dans un précédent article) :

Les données mensuelles publiées dans le bulletin de l’ONS britannique montrent une augmentation progressive dans le temps du risque relatif de mortalité totale dans les groupes vaccinés par rapport aux groupes non vaccinés. Une telle augmentation pourrait également s’être produite à Pescara. Flacco et al. n’ayant pas pris en compte l’évolution des risques dans le temps, il est possible qu’ils ne l’aient pas remarquée. Le calcul des taux de mortalité moyens sur l’ensemble de la période de suivi peut en effet avoir masqué une telle tendance. Il serait souhaitable que les données d’entrée soient disponibles pour permettre une telle analyse.

Berrino F, Donzelli A, Bellavite P, Malatesta G. COVID-19 vaccination and all-cause and non-COVID-19 mortality. A revaluation of a study carried out in an Italian Province. Epidemiol. Prev. 2023 Nov-Dec;47(6):374-8. https://doi.org/10.19191/ep23.6.a643.075.
Comparaison des taux de vaccination et de décès toutes causes entre non-vaccinés et vaccinés 1 dose ou plus, âge 18-39, Royaume-Uni (ONS)
Comparaison des taux de vaccination et de décès toutes causes entre non-vaccinés et vaccinés 2 doses ou plus, âge 18-39, Royaume-Uni (ONS)
Comparaison des taux de vaccination et de décès toutes causes entre non-vaccinés et vaccinés 3 doses ou plus, âge 18-39, Royaume-Uni (ONS)

Enfin, l’étude hollandaise de juin 2024[5] qui établit la persistance d’une surmortalité dans les pays occidentaux depuis la fin de la pandémie de COVID-19 contredit également l’optimisme de l’étude Pescara mais ne permet pas d’incriminer les vaccins en raison de sa méthodologie :

Un article récent a souligné la persistance d’excès importants de décès toutes causes confondues dans les années 2021 et 2022, à la suite du début de la pandémie, malgré les mesures de confinement et les programmes de vaccination. Cependant, sans distinguer les décès sur la base du statut de vaccination, il est impossible d’établir s’il existe un lien entre ces décès excessifs et les vaccinations massives contre le COVID-19.

Alessandria M, Malatesta GM, Berrino F, Donzelli A. A critical analysis of all-cause deaths during COVID-19 vaccination in an Italian province. Microorganisms. 2024 Jun 30;12(7):1343. https://doi.org/10.3390/microorganisms12071343.

L’objectif de cette nouvelle étude était donc de réévaluer l’impact réel de la campagne de vaccination en termes de mortalité parmi la population de la province de Pescara (Italie), mais en éliminant le biais de temps immortel présent dans l’étude de 2022, qui utilise des périodes de suivi différentes entre personnes vaccinées et non vaccinées.

Réévaluation des données par la nouvelle étude italienne

Les auteurs ont repris les données de l’étude Pescara, actualisées en 2023 (Rosso et al.)[6].

La cohorte a été divisée en 4 groupes : non vaccinés, vaccinés une dose, deux doses ou trois/quatre doses. La période de vaccination couvrait le début de la campagne jusqu’au 31 décembre 2022. Le suivi de la mortalité a porté sur la période allant du 1er janvier 2021 et le 15 février 2023.

La période d’observation a duré 775 jours en fonction des dates de début et de fin spécifiques à chaque cohorte :

  • non vacciné : 258 jours ;
  • vacciné 1 dose : 61 jours ;
  • vacciné 2 doses : 247 jours ;
  • vacciné 3/4 doses : 400 jours.

Les auteurs ont suivi l’évolution de la mortalité pour chacun des quatre groupes. Pour chaque dose, ils ont comparé le risque de décès toutes causes entre personnes vaccinées vs non vaccinées, ainsi que le risque de décès spécifique aux personnes présentant une ou plusieurs comorbidités en fonction de leur statut vaccinal. Les comorbidités étudiées étaient l’hypertension, le diabète, le cancer, la BPCO, une maladie rénale, une infection COVID.

  • Les personnes vaccinées avaient un risque de décès global accru par rapport aux personnes non vaccinées quel que soit le nombre de doses, hormis pour les doses de rappel. Ce risque était beaucoup plus élevé que celui retrouvé dans l’étude Pescara : + 140 % vs 40 % après la dose 1, + 98 % vs + 36 % après la dose 2, – 1 % vs – 78 % après 3 doses ou plus.
  • Les personnes vaccinées présentant au moins une comobordité avaient un risque de décès accru par rapport aux personnes sans comorbidités avec le même schéma vaccinal, ce qui suggère que le vaccin n’est pas efficace 100 % contre les formes à graves, voire qu’il exacerbe les comorbidités chez les personnes à risque.

Impact de la vaccination sur l’espérance de vie

Les auteurs ont également évalué l’impact de la vaccination sur l’espérance de vie en fonction du nombre de doses reçues, au moyen de deux indicateurs :

  • la durée de survie moyenne restreinte (RMST, restricted mean survival time), qui correspond au délai écoulé entre l’injection ou le début de la période de suivi et le décès ;
  • la durée de survie moyenne restreinte perdue (RMTL, restricted mean time loss), qui représente les jours de vie perdus par rapport à la durée de la période de suivi.

La différence entre le RMTL des personnes vaccinées vs non vaccinées correspond au nombre de jours de vie perdus dans la population vaccinée. Le ratio entre ces deux RMTL correspond à l’espérance de vie perdue.

Résultat

Pour les personnes vaccinées à deux doses, la durée de survie était de 728,9 jours vs 731,6 jours pour les personnes non vaccinées sur la période de suivi de 739 jours, ce qui représente une différence d’espérance de vie (RMST) de 2,71 jours. La perte d’espérance de vie (RMTL) était de 739 – 728,9 = 10,1 jours pour les personnes vaccinées et de 739 – 731,6 = 7,4 jours pour les personnes non vaccinées, ce qui représente une perte égale à 1,37 fois celle des non-vaccinés.

Pour les personnes vaccinées à trois doses ou plus, le RMST était de 574,4 jours vs 573,7 jours sur la période de suivi de 579 jours, ce qui représente une perte d’espérance de vie de 0,764 jour pour les personnes vaccinées, équivalant à 1,17 fois celle des non-vaccinées.

Interprétation

Concernant le RMTL, cela signifie que les sujets vaccinés avec trois doses ou plus ont perdu 17 % d’espérance de vie par rapport à la population non vaccinée au cours de la période de suivi. Pour les personnes vaccinées à deux doses, la perte d’espérance de vie par rapport à une personne non vaccinée atteint 37 %.

Concernant le RMST, la différence entre l’espérance de vie des personnes vaccinées vs non-vaccinées n’est que de 2,71 jours à deux doses et 0,764 jour à trois doses ou plus, mais pour des périodes de suivi de 739 jours et 579 jours. Ces chiffres semblent anecdotiques, mais lorsqu’on les extrapole à l’espérance de vie de la population d’étude (82,6 ans), cela représente en réalité une différence d’espérance de vie d’environ 3,6 mois et 1,31 mois, voire de 4 mois si on se réfère à l’espérance de vie de 83,6 ans qui prévalait en 2019, avant la pandémie de COVID.

Conclusion des auteurs

Nous avons constaté que les risques de décès toutes causes confondues étaient encore plus élevés chez les personnes vaccinées avec une et deux doses par rapport aux personnes non vaccinées et que les doses de rappel étaient inefficaces. Nous avons également constaté une perte légère mais statistiquement significative de l’espérance de vie des personnes vaccinées avec 2 doses ou avec 3 ou 4 doses.

Sous-estimation des effets secondaires de la vaccination

Selon les auteurs, plusieurs biais subsistent qui pourraient conduire à une sous-estimation des effets indésirables des injections et de la létalité des doses de rappel.

L’effet de moisson (harvesting effect)

La vaccination a eu un impact significatif sur les décès toutes causes des personnes vaccinées avec 1 ou 2 doses mais pas sur celles ayant reçu 3 doses ou plus. En supposant que la vaccination a réduit les décès liés au COVID-19 – ce qui semble le cas puisque le taux de décès COVID est le plus élevé dans la population non vaccinée –, cette réduction a donc été contrebalancée par une augmentation des décès dus à d’autres causes, qui incluent les effets secondaires des injections.

Le biais de calendrier

Les rappels ont commencé en juillet 2021, lorsque la vague pandémique était terminée. A contrario, le suivi des personnes non vaccinées et des vaccinées à une dose a commencé en janvier 2021, lorsque le risque de décès COVID-19 et de décès toutes causes était significativement plus élevé, ce qui conduit à sous-estimer les décès toutes causes des personnes vaccinées avec trois doses ou plus.

Le biais de fenêtre de comptage de cas

Ce biais consiste à classer comme « non vaccinées » les personnes vaccinées durant les 14 jours suivant une injection. Il a été exploité dans tous les pays pour simuler une pandémie de non vaccinés, dont les fuites du RKI allemand ont démontré qu’elle n’avait jamais existé, et réduire artificiellement la part des décès touchant les personnes vaccinées pour susciter l’idée que le vaccin réduit la mortalité. Or une étude réalisée avec les données de l’essai clinique du vaccin Pfizer (Fung et al.)[7] a montré qu’un vaccin inefficace pouvait sembler efficace à 48 %, en raison de ce changement de 14 jours dans la prise en compte du statut vaccinal. Cette règle a été notamment utilisée par les CDC, l’Office national des statistiques anglais et l’Institut supérieur de la santé italien.

Le biais du vacciné sain

En 2021, en Italie, le public prioritaire de la vaccination a inclus des personnes réputées en bonne santé (professionnels de santé, policiers, militaires, enseignants…). Selon les auteurs, ce biais aujourd’hui largement documenté est extrêmement puissant, comme l’a démontré l’analyse[8],[9] d’une étude nationale sur la mortalité en fonction du statut vaccinal contre le COVID en République tchèque. Il a donc très probablement influencé les comportements vaccinaux dans cette cohorte, y compris celui des personnes fragiles à un stade avancé de leur maladie, pour qui la vaccination n’est souvent même pas envisagée (biais d’exclusion de la fragilité).

Conclusion

Cette étude confirme la tendance observée dans l’ensemble des pays où les gouvernements ont massivement injecté leur population avec des vaccins ARNm dont ils savaient qu’ils étaient susceptibles d’engendre un nombre inacceptable d’effets indésirables. Pour une raison qui reste à déterminer, ils ont choisi d’endosser ce risque juridique à la place des laboratoires en leur assurant une immunité totale en cas de blessures.

Cette étude en revanche la première, à notre connaissance, qui évalue l’impact de la vaccination en termes de perte d’espérance de vie. Selon les auteurs, il s’agit d’une simple extrapolation « faite dans le seul but de donner au lecteur une idée de l’ordre de grandeur du nombre de jours de vie perdus » qui ne prétend pas être une « prédiction réaliste, car elle présupposerait que les conditions de santé soient invariantes dans le temps, une hypothèse très difficile à réaliser ». Le poids de cette perte d’espérance de vie n’est en revanche pas quantifiable pour les parents qui ont perdu un enfant qui n’aurait jamais dû se faire vacciner contre le COVID-19.

Enfin, elle redonne de la visibilité à l’étude hollandaise publiée en juin dernier dans laquelle les auteurs s’étonnent que la surmortalité observée pendant la pandémie se soit aggravée depuis la campagne de vaccination et qu’elle ne se soit toujours pas résorbée à ce jour. L’étude a été rétractée en toute discrétion 11 jours après sa mise en ligne après avoir provoqué un véritable séisme dans la presse internationale. Est-on autorisé à se demander « pourquoi ? » et à s’interroger sur les raisons du silence indécent des médias français ?


Références

[1] Flacco ME, Acuti Martellucci C, Soldato G, Di Martino G, Carota R, De Benedictis M, et al. COVID-19 vaccination did not increase the risk of potentially related serious adverse events: 18-month cohort study in an Italian province. Vaccines. 2022 Dec 23;11(1):31. https://doi.org/10.3390/vaccines11010031.

[2] Alessandria M, Malatesta GM, Berrino F, Donzelli A. A critical analysis of all-cause deaths during COVID-19 vaccination in an Italian province. Microorganisms. 2024 Jun 30;12(7):1343. https://doi.org/10.3390/microorganisms12071343.

[3] Berrino F, Donzelli A, Bellavite P, Malatesta G. COVID-19 vaccination and all-cause and non-COVID-19 mortality. A revaluation of a study carried out in an Italian Province. Epidemiol. Prev. 2023 Nov-Dec;47(6):374-8. https://doi.org/10.19191/ep23.6.a643.075.

[4] Un biais de temps immortel se produit lorsque les participants à un essai clinique ne sont pas évalués sur la même période selon qu’ils appartiennent au groupe placebo qui reçoit un traitement ou au groupe placebo, en raison d’un décalage entre les dates de recrutements ou de durées de suivi différentes, en cas de décès par exemple. Ce biais est fréquent dans les études de cohorte.

Le biais dit « du patient en bonne santé » ou du « vacciné sain » décrit le fait que dans une étude observationnelle en évaluation, d’une vaccination par exemple, ces médicaments seront prioritairement administrés aux enfants en pleine santé. Les personnes fragiles ou malades seront alors reléguées dans le groupe contrôle etet la fréquence des effets secondaires sera artificiellement diminuée dans le groupe vacciné (voir le site de l’Amsib pour une explication plus détaillée).

[5] Mostert S, Hoogland M, Huibers M, Kaspers G. Excess mortality across countries in the Western World since the COVID-19 pandemic: ‘Our World in Data’ estimates of January 2020 to December 2022. BMJ Public Health 2024;2:e000282. https://doi.org/10.1136/bmjph-2023-000282.

[6] Rosso A, Flacco ME, Soldato G, Di Martino G, Acuti Martellucci C, Carota R, et al. COVID-19 vaccination effectiveness in the general population of an Italian province: two years of follow-up. Vaccines (Basel). 2023 Aug 4;11(8):1325. https://doi.org/10.3390/vaccines11081325.

[7] Fung K, Jones M, Doshi P. Sources of bias in observational studies of covid-19 vaccine effectiveness. J Eval Clin Pract. 2024 Feb;30(1):30-36. https://doi.org/10.1111/jep.1383910.1111/jep.13839.

[8] Furst T, Straka R, Janosek J. Healthy vaccinee effect: A bias not to be forgotten in observational studies on COVID-19 vaccine effectiveness. Pol Arch Intern Med. 2024 Feb 28;134(2):16634. https://doi.org/10.20452/pamw.16634.

[9] Fürst T, Bazalová A, Fryčák T, Janošek J. Does the healthy vaccinee bias rule them all? Association of COVID-19 vaccination status and all-cause mortality from an analysis of data from 2.2 million individual health records. Int J Infect Dis. 2024 May;142:106976. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2024.02.019.

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