All-cause mortality patterns according to vaccination timing and dose number among Japanese non-elderly adults: a proxy risk-group analysis
Cette étude portant sur des adultes non âgés de la ville de Matsudo, au Japon, a révélé que si le biais de confusion par indication a influencé les modèles de mortalité précoce, les taux de mortalité toutes causes confondues augmentaient généralement avec le nombre de doses de vaccin contre la COVID-19, même parmi les groupes à haut risque par procuration, ce qui suggère que les tendances observées ne sont pas entièrement expliquées par le seul biais.
Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
Imaginez une expérience de santé publique massive dans une ville japonaise appelée Matsudo, impliquant environ 500 000 personnes qui ne sont pas encore âgées (âgées de 20 à 64 ans). Les chercheurs voulaient comprendre un casse-tête déroutant : Pourquoi les personnes qui ont reçu le plus de doses de vaccin COVID-19 semblaient-elles mourir plus souvent que celles qui en ont reçu moins ?
Habituellement, quand nous voyons ce genre de schéma, nous pensons : « Ah, les personnes les plus malades sont celles qui reçoivent le plus d'injections parce qu'elles en ont le plus besoin. » C'est ce qu'on appelle le « biais de confusion par indication ». C'est comme si l'on voyait un hôpital rempli de personnes ayant des jambes cassées et que l'on concluait que les hôpitaux causent les jambes cassées. La réalité est que les personnes avec des jambes cassées se rendent à l'hôpital.
Cependant, cette étude suggère que l'histoire est un peu plus complexe que le simple fait que « les gens malades reçoivent plus de doses ». Voici comment les chercheurs ont décomposé cela, en utilisant des analogies simples :
La configuration : Les groupes « À haut risque » vs « À faible risque »
Les chercheurs n'ont pas seulement compté combien de doses les gens avaient reçues ; ils ont regardé quand les gens les avaient reçues.
- Le groupe « Volontaire » (Proxy du haut risque) : Il s'agissait de personnes qui ont anticipé. Elles ont pris leur 4e, 5e, 6e ou 7e dose tôt, avant que le gouvernement ne dise officiellement à tout le monde de la prendre. Les chercheurs supposent que ces personnes se sentaient plus vulnérables, et qu'elles se sont donc précipitées pour se faire vacciner. Considérez-les comme les personnes qui achètent des parapluies supplémentaires dès que le ciel devient un tout petit peu gris.
- Le groupe « Attente et observation » (Proxy du faible risque) : Ces personnes ont attendu que le calendrier officiel du gouvernement leur dise de prendre leur prochaine dose. Elles sont comme les personnes qui n'achètent un parapluie que lorsqu'il pleut déjà à torrents.
Les résultats : Le schéma qui ne collait pas
Les chercheurs ont examiné les taux de mortalité dans deux périodes de temps : les 6 mois suivant une injection, et les 6 mois suivants (mais avant l'injection suivante).
1. La théorie « Les plus malades reçoivent plus de doses » (Partiellement vraie)
Comme prévu, les groupes « Attente et observation » (qui ont reçu les doses plus tard) présentaient des taux de mortalité plus faibles que les groupes « Volontaires » (qui ont reçu les doses plus tôt). Cela confirme l'idée que les personnes qui se sont précipitées pour obtenir des doses précoces étaient effectivement plus malades ou plus préoccupées par leur santé au départ.
2. Le rebondissement : Le schéma de l'« Arrêt »
C'est ici que le casse-tête devient intéressant. Les chercheurs ont observé les personnes qui ont arrêté de recevoir leurs doses.
- Si vous êtes une personne très malade, on s'attendrait à ce que vous continuiez à aller chez le médecin (ou à recevoir des injections) aussi longtemps que possible.
- Mais les données ont montré que les personnes qui ont arrêté de recevoir leur dose suivante avaient en fait des taux de mortalité plus élevés dans les mois suivant leur arrêt, par rapport aux personnes qui continuaient et recevaient leur dose suivante.
La métaphore : Imaginez une course où les coureurs qui abandonnent la course meurent plus souvent que les coureurs qui continuent de courir. Si les personnes « malades » étaient celles qui recevaient des doses supplémentaires, les « abandons » devraient être les personnes en bonne santé. Mais l'inverse s'est produit. Cela suggère un « Biais du vaccinier sain » : peut-être que les personnes qui se sentaient trop malades pour recevoir une autre dose étaient celles qui finissaient par mourir, tandis que les personnes qui se sentaient assez bien pour faire la queue pour la dose suivante étaient plus en bonne santé.
3. Le problème du nombre de doses
Même lorsque les chercheurs ont examiné uniquement les groupes « Volontaires » (haut risque), le taux de mortalité augmentait toujours avec le nombre de doses.
- Recevoir une 6e ou 7e dose était associé à des taux de mortalité plus élevés que de recevoir une 4e ou 5e dose, même parmi les personnes qui étaient déjà considérées comme étant à « haut risque ».
- C'est comme si, au sein du groupe de personnes qui étaient déjà assez inquiètes pour prendre des doses précoces, celles qui avaient reçu le plus de doses étaient toujours celles qui présentaient les taux de mortalité les plus élevés.
La conclusion : Un mystère non totalement résolu
Les auteurs concluent que, s'il est vrai que les personnes plus malades ont tendance à recevoir plus de doses (confusion par indication), cela n'explique pas entièrement pourquoi les taux de mortalité continuent de grimper à chaque dose supplémentaire.
Ils disent essentiellement : « Nous observons un schéma où plus de doses = plus de décès. Nous savons qu'une partie de cela est due au fait que les personnes plus malades reçoivent plus de doses. Mais même lorsque nous essayons de prendre cela en compte, le schéma persiste. Il est possible que les personnes qui étaient trop malades pour recevoir la dose suivante soient celles qui sont décédées, créant ainsi une image trompeuse, ou qu'il existe d'autres facteurs que nous n'avons pas mesurés encore. »
Ce qu'ils n'ont PAS dit :
- Ils n'ont pas affirmé que les vaccins ont causé les décès.
- Ils n'ont pas dit que les gens devraient arrêter de se faire vacciner.
- Ils n'ont pas fourni de réponse finale sur le pourquoi de ce phénomène.
Au lieu de cela, ils tendent un miroir aux données et disent : « Les chiffres montrent une relation étrange entre le nombre de doses et les taux de mortalité qui est trop complexe pour être expliquée simplement par le fait que "les personnes malades reçoivent plus de doses". Nous avons besoin de recherches supplémentaires qui examinent les maladies spécifiques, l'argent et les facteurs sociaux pour comprendre l'image complète. »
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