Publié le 2025-11-12 16:51:00. Une étude menée en Émilie-Romagne, en Italie, met en lumière un biais statistique potentiel dans l’évaluation de l’efficacité et de la sécurité des vaccins contre la COVID-19, suggérant une possible surestimation de leurs bénéfices. Les chercheurs appellent à une réévaluation des données existantes pour tenir compte de ces distorsions.
- Une analyse des données de mortalité en Émilie-Romagne révèle un biais lié au délai de classification vaccinale.
- Ce biais pourrait conduire à attribuer à tort des décès survenus peu après la vaccination au groupe des non-vaccinés.
- L’étude souligne la nécessité de corriger ces distorsions pour obtenir une évaluation plus précise de l’impact des vaccins.
Des chercheurs, dont le Dr Panagis Polycrétis, en collaboration avec les Drs Marco Alessandria, Giovanni Trambusti, Giovanni M. Malatesta et Alberto Donzelli, ont publié une étude examinée par des pairs qui soulève des questions importantes sur la manière dont l’efficacité et la sécurité des vaccins contre la COVID-19 ont été évaluées. Publiée dans la revue Autoimmunity, l’étude se concentre sur les données de mortalité de la région italienne d’Émilie-Romagne entre décembre 2020 et décembre 2021.
L’analyse s’appuie sur des données officielles provenant de l’ISTAT (l’Institut national de la statistique italien) ainsi que du Registre national des vaccins et de la région Émilie-Romagne. L’accès à ces dernières données a été obtenu grâce à une demande d’accès aux documents (FOIA) déposée par l’avocat Lorenzo Melacarne, conformément à l’article 5, paragraphe 2, du décret législatif n° 33/2013. Les données, entièrement anonymisées, ont été analysées en tenant compte de l’âge des individus et en distinguant les personnes vaccinées (ayant reçu au moins une dose) des non-vaccinées. Les chercheurs ont également examiné des périodes spécifiques pour évaluer l’évolution de la mortalité en lien avec la campagne de vaccination dans les tranches d’âge 50-59 ans, 60-69 ans et 70-79 ans.
L’étude identifie un biais statistique, appelé « distorsion de la fenêtre de comptage des cas » (case counting window bias), qui pourrait fausser les résultats. Ce biais, théorisé par Fung et ses collègues, se produit parce que les individus sont considérés comme non vaccinés pendant les 14 jours suivant la vaccination – un délai considéré comme nécessaire au développement d’une réponse immunitaire complète. Par conséquent, tout événement indésirable, à l’exception des réactions anaphylactiques immédiates, et les décès survenant pendant cette période sont incorrectement attribués au groupe des non-vaccinés, augmentant artificiellement leur taux de mortalité et sous-estimant celui des personnes vaccinées. L’analyse des données quotidiennes de mortalité toutes causes confondues et des administrations de vaccins en Émilie-Romagne a révélé une coïncidence temporelle notable entre les campagnes de vaccination et une augmentation des décès parmi les personnes classées à tort comme non vaccinées pendant cette fenêtre critique (Figure 1).
Les chercheurs observent que cet effet est plus prononcé dans les 14 jours suivant la vaccination, période durant laquelle les erreurs de classification sont les plus fréquentes. Ils soulignent que ces différences de mortalité ne peuvent pas être entièrement expliquées par les décès liés à la COVID-19, qui représentaient environ 9 % de tous les décès en Italie en 2021. Même en excluant les décès liés à la COVID-19, une disparité significative persiste entre les groupes, suggérant une erreur de classification systématique plutôt qu’un réel avantage vaccinal. La différence observée tend à diminuer avec l’âge, probablement en raison de la prévalence accrue de comorbidités chez les personnes âgées, qui influencent le risque global de mortalité.
L’étude suggère un effet de « récolte », où les individus les plus vulnérables décèdent peu de temps après la vaccination, mais leurs décès sont incorrectement attribués aux non-vaccinés. Cette classification erronée pourrait masquer des événements indésirables graves liés à la vaccination survenant à court terme, tels que des réactions allergiques sévères, des problèmes cardiovasculaires ou des réponses auto-immunes.
Ce biais pourrait être répandu à l’échelle internationale, affectant tous les pays qui ont adopté un délai similaire pour classer les individus comme vaccinés ou non. Par exemple, les pratiques de santé au Royaume-Uni considéraient les personnes comme non vaccinées pendant 14 à 21 jours après la vaccination. Cette distorsion systémique modifie les profils de sécurité des vaccins en excluant les événements indésirables précoces du groupe vacciné.
La distorsion de la fenêtre de comptage des cas est liée à un autre phénomène bien connu en recherche observationnelle, le biais du temps immortel. Les professeurs Norman Fenton et Martin Neil ont été parmi les premiers à identifier comment ces distorsions modifient les estimations de l’efficacité et de la sécurité des vaccins, créant des catégorisations temporelles trompeuses. Le professeur Fenton lui-même a qualifié ces manipulations de « truc pas cher » – une illusion statistique qui augmente artificiellement la perception de l’efficacité vaccinale.
En conclusion, cette étude représente la première publication dans la littérature scientifique évaluée par des pairs qui analyse les données réelles de mortalité par statut vaccinal et met en évidence l’importance de corriger les distorsions statistiques, telles que celle de la fenêtre de comptage des cas et du temps immortel, pour éviter une surestimation des bénéfices et une sous-estimation des effets indésirables liés aux vaccins. Les chercheurs soulignent la nécessité de disposer de données précises et à jour sur le statut vaccinal des individus et recommandent une réévaluation de toutes les études sur l’efficacité des vaccins pour garantir une évaluation transparente et réaliste de leur sécurité et de leur efficacité.
