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🇺🇳« Opération 15 millions » pour l'#OMS
1. Vous croyez peut-être qu'il s'agit de sauver 15 millions de vie grâce à des traitements bon marché, un meilleur accès aux soins…
🚷Non ! Il s'agit de démontrer que le COVID a causé, en 2020-2021, non pas 5️⃣ mais 1️⃣ 5️⃣ millions de morts
2. L'OMS consacre au sujet ce qu'ils appellent une "data story", en mobilisant une soixantaine d'experts du monde entier en 5 groupes de travail.
who.int/data/stories/global-excess-deaths-associated-with-covid-19-january-2020-december-2021/
3. Tout cela pour aboutir à une publication sur Arxriv, sans comité de lecture ni revue par les pairs.
Avec comme auteurs :
👉3 statisticiens US (1 prof + 2 postdoc)
👉1 doctorant en économie israélien
👉1 expert de l'OMS, statisticien & démographe
Pour ces 2 derniers…/…
4. L'économiste @ArielKarlinsky est le créateur du #WorldMortalityDataset (qu'il présente avec l'illustration ci-dessous), le seul à réussir l'exploit de proposer des données de mortalités récentes pour la plupart des pays du globe, même ceux qui ne publient aucune donnée🤔
5. Quant à @willmsem, jeune Dr en stats de la Santé mais avec un master de démographie, il a déjà une brillante carrière professionnelle à son actif, juste avant d'entrer à l'OMS à Genève🧐
linkedin.com/in/william-msemburi-3b308293/?originalSubdomain=ch
6. Problème, lorsque vous prétendez que l'#Inde a eu non pas 0,5 mais 3 millions de décès du COVID…
Puisque c'est l'OMS qui le dit ! Ça peut passer…
Mais ça se corse quand vos chiffres concernent des pays qui remontent correctement les données récentes d'état-civil.
7. On peut alors confronter les chiffres OMS à ceux d'@HMDatabase, un organisme universitaire de vrais démographes qui se base uniquement sur ces chiffres fiables, pour presque 40 pays.
Voilà pour les pays à surmortalité moyenne :
8. Avec notamment pour la "petite" Allemagne une évaluation représentant 2 à 3 fois les chiffres d'@HMDatabase 🤏
Pour les pays à faible surmortalité, c'est du grand n'importe quoi :
9. Il n'y a finalement que les pays les plus touchés, pour la plupart de petite taille, pour lesquels on a une estimation à peu près crédible.
10. Pour la moitié des 34 pays de cet échantillon, on a donc un écart d'estimation dépassant les 10% et souvent très largement.
Mais ce quintet d'experts est capable de nous produire un chiffre de 15 millions de décès COVID, estampillé OMS.
11. Et encore ils n'ont pas osé utiliser le "machine-learning model" de @TheEconomist qui monte la barre à 25 millions.
ourworldindata.org/excess-mortality-covid#estimated-excess-mortality-from-the-economist
12. Quel peut bien être la motivation de tels efforts❓
Contrer les ratios de mortalité désastreux entre les pays les plus vaccinés et les moins vaccinés❓
twitter.com/felicittina/status/1529503835864985600
13. Faire oublier le bilan tout aussi terrible de la surmortalité toutes causes dans les pays très vaccinés❓
Le voici recalculé en comparant sur la tendance 2015-2019 suivant la méthode "OMS" (habituellement j'utilise 2010-2019, si possible).
14. Et espérons que l'éco-statisticien @ArielKarlinsky ne détournera pas le regard des chiffres mis en avant par le Bureau des Stats de son propre pays.
twitter.com/felicittina/status/1526937302538326017
Dernier développement :
L'OMS fait marche arrière et reconnaît avoir proposé des chiffres complètement fantaisistes.
Prise en défaut notamment en Allemagne, comme montré plus haut.
lecourrier-du-soir.com/coup-de-theatre-loms-reconnait-officiellement-que-ses-gros-chiffres-sur-la-mortalite-covid-etaient-faux/
Felicittina 🤨⁉️🔎±φ
@felicittina
Libertat, egalitat, fraternitat, dignitat ! J'aime bien brasser l'eau, la terre et les données… Prévenez, si vous me voyez brasser de l'air !😅
