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De mars à décembre 2021, quelque 1400 personnes ont été hospitalisées avec un diagnostic d’effets indésirables de vaccins contre le Covid-19 en Suisse. La cause principale chez les moins de 50 ans était liée à l’appareil circulatoire.
Arriver aux urgences avec une jambe cassée et être testé positif à l’hôpital: voilà un scénario courant à l’Hôpital universitaire de Genève selon la chaîne de télévision Léman Bleu. Cela concernerait même 45,95% des cas de Covid-19. C’est-à-dire que près de la moitié des patients atteints de la maladie n’ont pas été hospitalisés à cause du virus, mais pour une autre raison en premier lieu. Une minorité de ce chiffre est composée par des personnes qui ne présentent pas de symptômes graves, mais qui sont simplement trop âgées ou fragiles pour guérir du virus par leurs propres moyens.
Même tableau à l’hôpital universitaire de Zurich (USZ). Interrogée par Blick, l’institution répond: «50% des personnes testées positives au SARS-CoV-2 à l’USZ sont hospitalisées à cause du Covid-19. Les 50% restant sont traités pour une autre maladie et ont comme diagnostic secondaire une infection au coronavirus.» Chez les patients des unités de soins intensifs, le nombre de personnes testées positives et hospitalisées à cause du Covid est plus élevé – il représente 78% des admissions.
P[A|B] ≠ P[B|A]
Si vous avez suivi cette série, vous m’avez entendu répéter l’expression suivante : la vraisemblance des données n’est pas la crédence de la théorie. Ou dit autrement, la probabilité P[D|T] de données D sachant une théorie T n’est en générale pas égale à la probabilité inverse P[T|D] de la théorie T sachant les données D.
De façon plus générale, pour toutes variables A et B, la probabilité P[A|B] de A sachant B n’est pas égale à la probabilité inverse P[B|A] de B sachant A. Et dans le cas des vaccinés hospitalisés, cette distinction est absolument critique à avoir en tête.
En effet, notamment dans un pays où le taux de vaccination est très élevé, comme c’est désormais le cas en France, il faut en fait s’attendre à ce que la probabilité P[V|H] d’être vacciné sachant qu’on est hospitalisé soit élevée, alors que la probabilité inverse P[H|V] d’être hospitalisé sachant qu’on est vacciné est faible.
Ou dit autrement, ce qu’il va probablement finir par arriver, c’est que la plupart des vaccinés ne seront jamais hospitalisés, quand bien même la plupart des hospitalisés seront vaccinés.
https://covidtracker.fr/vaccintracker/
Et le jour où ça va arriver… aïe, aïe, aïe, aïe, aïe… ça va être la cacophonie avec des arguments moisis de partout, le tout appuyé sur des statistiques parfaitement factuelles, mais trompeuses… Surtout avec les élections présidentielles, et des candidats qui vont constamment chercher à plaire à leur électorat…
Mais là où tout cela devient piégeux, c’est si la vaccination augmente. Imaginons que désormais 90% des français sont doublement vaccinés, contre 10% de non-vaccinés. Désormais, a priori, avant de savoir si un individu est hospitalisé, le curseur de Turing penche de 3,2 bits en faveur de la vaccination. Mais alors, a posteriori, après le déplacement de 3,2 bits dû à la donnée “l’individu est hospitalisé”, on se retrouve à 0. Autrement dit, si 90% des français sont doublement vaccinés et si le vaccin est efficace à 90%, alors, parmi les hospitalisés, il y aura autant de vaccinés que de non-vaccinés.
