Conférence de presse du Sénat sur la censure des origines du COVID-19

L’affaire des #FauciEmails fait toujours scandale outre-Atlantique. Les républicains du Sénat ont poursuivi leur attaque contre les grandes entreprises technologiques jeudi 10 juin, accusant cette fois les sociétés de médias sociaux de censurer les origines du COVID-19.

Un groupe de législateurs républicains reproche aux plates-formes technologiques de limiter les discussions sur la théorie, de plus en plus répandue, selon laquelle le virus aurait fui accidentellement d’un laboratoire chinois.

“Ils ont dépassé les limites sur ce point”, a déclaré le sénateur Marsha Blackburn, R-TN.

“Il s’agit d’une menace sérieuse et grave pour la liberté et l’échange ouvert d’idées en vertu de notre Constitution”, a déclaré le sénateur Roger Wicker, R-MS. “Twitter a décidé de censurer toute couverture du coronavirus qui, selon lui, pourrait provoquer une panique générale. Comment une plateforme Internet riche et puissante peut-elle prendre cette décision ? Je pourrais continuer encore et encore”.

Wicker a présenté un projet de loi visant à empêcher les entreprises de contrôler le discours en ligne.

“Ces grandes plateformes technologiques Internet ne peuvent pas faire de discrimination sur la base de leurs propres opinions et sur la base de ce qu’elles pensent que le public devrait ou ne devrait pas être autorisé à entendre”, a-t-il déclaré.

L’Union européenne vient de se joindre à l’appel des États-Unis en faveur d’une nouvelle enquête de l’Organisation mondiale de la santé sur les origines de la pandémie, tandis que le président Joe Biden continue de rencontrer les dirigeants du monde entier.

“Nous voulons tous faire la lumière sur ce qui s’est passé ici”, a déclaré Jen Psaki, porte-parole de la Maison Blanche, lors d’un briefing sur le sujet la semaine dernière.

Conférence de presse du @SenateGOP sur la censure des grandes entreprises technologiques sur les origines du COVID-19. @RogerMarshallMD @SenatorBraun @SenRonJohnson @SenatorWicker

disponible également sur Fox News

Transcription en Fr

Merci à tous d’être parmi nous aujourd’hui, vous savez qu’il y a eu beaucoup de vagues à propos de la censure des géants de la technologie, de ce qui s’est passé autour des origines du virus du covid 19, et d’où cela vient, comment il s’est transformé en pandémie, et il y a aussi des questions sur la nature des informations qui ont été révélés ou non aux américains et sur comment elles ont évolué en fonction de l’avancée de la pandémie.

Nous savons que facebook a récemment inversé ses décisions, de retirer tout type d’information disant que le virus vient du laboratoire de Wuhan, que Pékin devrait rendre des comptes, youtube avait précédemment annoncé qu’il allait censurer tout contenu qui contredirait l’organisation mondiale de la santé dirigée par Pékin et financée par la Chine, youtube a même retiré une vidéo de certains médecins qui remettaient en cause la valeur de ces confinements, et remettaient en question ce qu’il fait à la population et surtout ce que cela fait à nos enfants.

Twitter, ils ont fermé le compte d’un virologue, un virologue chinois, qui disait “c’est ce qu’ils font, de la recherche sur le gain de fonction, c’est ce qu’ils font à l’institut de virologie de Wuhan”, il demandait des comptes au parti communiste chinois.

Je vais vous dire que ces géants de la technologie ont vraiment franchi le pas, ils ont franchi la ligne rouge sur cette affaire.

Nous avons tous des suggestions sur la façon dont nous, en tant que Sénat, devrions gérer cela, et les choses que nous devrions faire pour nous assurer cela n’arrive jamais plus au peuple américain.

Sénateur Braun.

Merci.

Je vais vous dire par où nous devons commencer. Une chose unique est arrivée, je pense la semaine dernière, où par consentement unanime, qui n’arrive presque jamais sur une question critique à moins que vous soyez peut-être en train de renommer un bureau de poste ou quelque chose du genre, nous avons obtenu par le sénat de demander à nos propres agences de renseignement, de divulguer les informations que nous hébergeons, car cela a occasionné bien des ravages, non seulement pour notre propre pays, mais à travers le monde.

Pourquoi nous ne commencerions pas par là avec le président Biden, qui a parlé au secrétaire Blinken, demandez-lui, il a dit “Aviez-vous une bonne raison pour laquelle vous ne divulguez pas les informations ?”

Nous devons commencer par là pour aller au fond des choses, et quand vous parlez des géants de la technologie, qui ont contrôlé le sujet, en gros, quand tous les sénateurs américains veulent au moins commencer par là, nous avons des responsabilités.

Et je pense que c’est à eux de progresser, et de mener la charge.

Ils représentent l’endroit que les gens regardent, écoutent, et nous devons commencer par là, tenons nos propres agences de renseignement responsables afin qu’elles déclassifient cette information.

Sénateur Marshall.

Sénatrice Blackburn merci beaucoup de nous avoir donné une chance de nous tenir ici et de parler de la fuite du laboratoire de Wuhan, ainsi que sa dissimulation.

Nous nous y référons par le terme de “cas chauve-souris”.

Vous savez, cela m’est venu à l’esprit alors que j’étais en train de lire les e-mails du Dr. Fauci récemment, disant tout ce que j’ai appris en sciences de 10e année, tout ce que j’ai appris en tant que médecin sur la méthode scientifique, sur les hypothèses et les théories en développement, nous venons de tout jeter par la fenêtre.

Vous savez, j’ai été choqué en passant en revue certaines des lettres qui ont été écrites, mais vraiment ce qui a suscité mes soupçons, est un événement de janvier 2020.

Et les chinois disaient qu’il n’y avait pas de transmission de personne à personne, l’OMC a acquiescé, et le CDC ne s’est pas opposé à elle.

Et cela m’a amené à avoir un appel téléphonique avec le CDC, et tous les journalistes nationaux ont rapportés que les scientifiques des États-Unis enquêtaient sur ce nouveau virus. Et quand j’ai parlé au CDC, ils ont dit “Eh bien, nous avons des scientifiques à Pékin, mais ils sont à des milliers de miles de Wuhan donc nous n’avons vraiment rien à vous dire”

La prochaine chose que j’ai remarqué était une lettre, signée par un groupe de scientifiques qui ont ignoré la possibilité même que ce virus ait pu provenir du laboratoire, ils l’ont totalement ignoré, ils ont rejeté cette hypothèse scientifique disant que cela était même réalisable.

Et nous en sommes par la suite venus à découvrir que la plupart de ces scientifiques, sinon tous, recevaient un certain type de financement dans la passé comme dans le présent du NIH, et notre CDC n’a fait que hocher la tête pour approuver.

Et puis, les journalistes nationaux, les grandes entreprises technologiques, ils ont travaillé ensemble pour supprimer cette histoire, ils ont travaillé ensemble pour censurer ceux d’entre nous qui pensaient que ce virus peut être originaire de là.

Et non seulement ils ont réprimé, ils ont fait honte aux gens qui pensaient que cela pourrait provenir d’un laboratoire.

Finalement, nous voyons dans les e-mails du Dr Fauci, une collusion entre le Dr. Fauci et les géants de la techonologie travaillant ensemble, pour supprimer cette histoire. Vous savez, nous voilà ici, 17 mois plus tard, nous ne savons toujours rien de plus sur ce virus, je pense que nous devons tenir le parti communiste chinois responsable, et si les États-Unis sont en aucune façon responsables, s’ils ont aidé à financer le laboratoire qui a conduit au développement de ce virus, alors nous devons également être tenus pour responsables, et nous devons approfondir le sujet des règles de recherche sur le gain de fonction également.

Nous n’arriverons jamais au fond de cette affaire, à moins que nous arrêtions cette dissimulation de la fuite du laboratoire de Wuhan, jusqu’à ce que nous arrêtions le “cas chauve-souris”.

Merci Marsha.

Sénateur Johnson.

Je tiens à souligner que les preuves d’un potentielle théorie de fuite du laboratoire se cache à la vue de tous depuis des mois.

Le fait que nos agences fédérales, sous la direction d’Anthony Fauci, ont financé ce type de recherche pendant des années, était à la fois exposé et caché pendant des mois.

Honte aux médias, honte aux médias sociaux, de ne pas y avoir prêté attention, de l’avoir ignoré complètement.

Le résultat de ce décalage de 18 mois, d’exploration de la véritable origine du virus du covid, signifie probablement que nous n’aurons jamais le fin mot de cette histoire. La Chine a eu 18 mois, pour détruire ces preuves.

Mais n’en doutez pas, la Chine est responsable, ils sont coupables.

Ils savaient qu’ils avaient un coronavirus, ils savaient qu’ils avaient un virus mortel qui pouvait provoquer une pandémie à Wuhan.

Ils n’ont pas autorisé les vols au départ de Wuhan dans le reste de la Chine, mais ils ont laissé ce virus infecter le monde entier.

Donc nous savons déjà que la Chine est coupable, nous savons déjà qu’ils devaient être tenus reponsables.

Je pense que nous devons également tenir pour réponsables les médias et les médias sociaux, ce n’est pas le seul sujet censuré. Je pourrais dresser une longue liste, de faux récits, de fausses histoires, que les médias et les médias sociaux promeuvent, et ne corrigent jamais vraiment.

Mais quand il s’agit du covid, j’ai l’expérience personnelle, de la censure et de la suppression et cela a coûté la vie à des dizaines de milliers d’Américains.

Les directives du NIH, en ce qui concerne le traitement du covid restent, restent des directives impitoyables, qui disent en gros de ne rien faire, de rentrer à la maison s’isoler, d’avoir peur, et s’il vous arrive de tomber assez malade vous devez vous faire tester à l’hôpital, testez-vous à l’hôpital et peut-être que nous allons pouvoir sauver votre vie !

J’ai tenu deux audiences sur le traitement précoce, le Dr. Peter McCulloch a exposé les quatre piliers de la réponse à la pandémie.

Le premier est d’essayer d’arrêter la propagation et la Chine ne l’a pas fait. Le deuxième pilier est le traitement précoce, en gros la façon dont nous appliquons la médecine à toutes les autres maladie, détection précoce, traitement précoce, puis hospitalisation et enfin vaccin.

Pourquoi nos agences de santé, pourquoi Anthony Fauci, pourquoi les médias grands publics répriment et censurent, les médecins qui ont eu le courage et la compassion de traiter les patients tôt avec des génériques bon marché, des médicaments repositionnés, pourquoi cela s’est-il produit ?

Il y a de plus en plus de preuves, qui se sont pas rapportées par les médias. Le Méxique connaît un grand succès avec l’ivermectine, certaines provinces de l’Inde connaissent un grand succès avec l’ivermectine, où sont les rapports à ce sujet ?

* L’étude est là: https://osf.io/preprints/socarxiv/r93g4/

Nous avons vu des études où 50 à 85% des vies pourraient avoir été sauvées, cela pouvait empêcher tellement de morts. Appliquez ce pourcentage aux 600 000 américains qui ont perdu la vie. C’est pourquoi je pense que les médias n’admettront jamais leur complicité, et pourquoi ils n’admettront jamais qu’ils ont eu tort.

Mais il n’est pas trop tard, des vies peuvent être sauvées, nous aurons encore besoin des traitements précoces, quelle que soit l’efficacité du vaccin, quelle que soit l’immunité après avoir été infecté est, d’autres personnes seront infectées, d’autres personnes vont avoir besoin d’un traitement précoce.

Alors je supplie les médias, prêtez attention au Dr. Korry, au Dr. Peter McCullough, les autres médecins qui ont le courage et la compassion de traiter les patients, il n’est pas trop tard, nous devons commencer et explorer les traitements précoces dès maintenant.

Et enfin le sénateur Wicker qui se joint à moi pour tenir les géants de la technologie responsables, et afin de traiter avec la censure.

Merci à la sénatrice Blackburn et aux autres.

Le dernier quart de siècle a vu une croissance énorme dans le domaine d’internet. Cela a en grande partie été positif, comme nous le savons tous.

Mais le résultat de ce quart de siècle, a été qu’il a permis à une poignée, de grandes plateformes technologiques d’Internet, de devenir extrêmement grandes, extrêmement riches et extrêmement puissantes, au point, qu’ils décident quelles sont les nouvelles, ils décident de quelles informations le public va obtenir et quelles informations vont être bloquées.
Il n’y a pas que le virus Wuhan, qui est un scandale, comme mes collègues viennent de décrire, nous pourrions citer des chapitres et des chapitres, maintes et maintes fois, sur ces grandes plates-formes décidant de ce que nous pouvons entendre et ce que nous ne pouvons pas entendre.

Alors laissez-moi juste… laissez-moi juste contribuer en disant que le sénateur Johnson a raison, et je vais citer quelques exemples :

Google a menacé de couper plusieurs sites Web conservateurs, y compris les fédéralistes, comment ont-ils le pouvoir de le faire ? Comment peuvent-ils justifier de faire cela ? Les entreprises restreignent ou résilient les utilisateurs, les comptes et les contenus conservateurs sur les réseaux sociaux.

Facebook a annoncé la suspension, du compte d’un ancien président des États-Unis, c’est trop de pouvoir, ils peuvent décider qui peut et qui ne peut pas faire l’actualité et être cité.

Twitter a censuré toute information sur le coronavirus, qu’ils pensaient, à leur avis pouvoir provoquer une panique généralisée.

Comment se fait-il qu’une plate-forme Internet richissime et puissante prenne cette décision ?

Et je pourrais continuer encore et encore, c’est pourquoi je me suis joins avec des sénateurs comme la sénatrice Blackburn, en essayant de corriger les deux tiers des lacunes de la section 230. Mais je suis également là pour faire l’introduction, d’un projet de loi pour préciser, que ces grandes plates-formes technologiques Internet ne peuvent pas discriminer sur la base de leurs propres opinions et sur la base de ce qu’ils pensent que le public devrait et ne devrait pas être autorisé à entendre.

Il s’agit d’une menace sérieuse et grave, pour la liberté, et l’échange ouvert d’idées en vertu de notre constitution, et je suis heureux d’oeuvrer pour ça avec d’autres membres du Sénat.

Merci à tous. Comme vous pouvez le voir, c’est quelque chose qui va s’étendre sur plusieurs comités ici au sénat américain. C’est notre travail d’aller au fond de ce qu’il s’est passé, puis d’apporter des solutions, comme le sénateur Wicker vient d’exposer.

Vous avez une question ?

Merci, donc l’UE et le G7 ont appelé à une enquête visant à déterminer s’il s’agissait ou non d’une fuite de laboratoire. Je me demande si vous pensez qu’une approche internationale est la meilleure façon d’enquêter sur cette question à l’avenir ?

Je pense que les comités permanents du Sénat devraient prendre l’initiative, nous sommes heureux que nos alliés se joignent également à nous, en disant que cela doit être étudié, il est évident que quelque chose n’était pas juste. Nous sommes préocupés par la décision de l’OMS de laisser la parti communiste chinois, leur dire quand et comment ils pourraient approcher de ce laboratoire, et que nous avons dû attendre des mois.

Egalement, j’ai vu votre discours hier à propos de virer le Dr. Fauci, pouvez-vous juste parler un peu de ce sujet ?

Bien sûr, je pense qu’il est approprié que les responsabilités du Dr. Fauci à la NIAID lui soit retirées, et qu’il se rende disponible au congrès, pour savoir exactement comment était-il de mèche avec Mark Zuckerberg et les géants de la technologie, ce qui s’est réellement passé.

Le peuple américain a-t-il entendu une partie de la vérité ? Mais pas toute la vérité ou rien que la vérité ? Pourquoi n’y a-t-il pas eu un respect des délais dans la reconnaissance des inquiétudes autour du laboratoire ? Pourquoi n’y a-t-il pas eu plus d’inquiétude autour de Wuhan disant “vous ne pouvez aller nulle part ailleurs en Chine” ou le parti communiste chinois disant “vous ne pouvez aller nulle part ailleurs en Chine, si vous venez de la province d’Hubei, ou si vous venez de Wuhan, mais vous pouvez parcourir le globe, partout sauf en Chine”.

Ce sont des choses qui semblent… Ecoutez, nous avons 3 millions et demi de personnes qui ont perdu la vie, 3 millions et demi de personnes.

Nous avons des centaines de milliers de familles américaines, qui ont ont eu des pertes dans leur famille, leurs proches, leurs amis.

Nous avons subi la perte des moyens de subsistance pour des centaines de millions de gens. Nous avons des enfants, précieux enfants qui viennent de vivre une perte d’apprentissage pendant un an, une perte de socialisation, qui témoignent de problèmes émotionnels.

Et le Dr. Fauci, est financé par le contribuable américain, et le contribuable dit “qu’avez-vous fait de nos dollars ?” Merci beaucoup à tous.

vidéo en français


Origine du virus dans la Presse :

‘Damning’ science shows COVID-19 likely engineered in lab: experts https://nypost.com/2021/06/06/damning-science-shows-covid-19-likely-engineered-in-lab/

Le sénateur Cruz affirme que Facebook censurait le contenu COVID-19 «au nom du gouvernement» https://www.foxnews.com/politics/sen-cruz-facebook-censoring-covid-19-content-government

Top House Republican Kevin McCarthy calls on Dr. Anthony Fauci to resign or be fired. ‘The American people don’t have trust in Dr. Fauci,‘ McCarthy said. https://www.foxnews.com/politics/kevin-mccarthy-anthony-fauci-resign-fired

Critics Call to Fire Dr. Fauci After Emails Show Him Saying Masks Don’t Work Against COVID https://www.newsweek.com/critics-call-fire-dr-fauci-after-emails-show-him-saying-masks-dont-work-against-covid-1597034

New York Post : Chinese virologist says Fauci’s emails ‘verify’ her Wuhan lab leak claims https://nypost.com/2021/06/04/chinese-virologist-says-fauci-emails-verify-her-lab-leak-claims/

Pentagon funneled $39 MILLION to the EcoHealth Alliance, the “charity” that funded coronavirus research at the Wuhan bio lab accused of being the source of the outbreak (Daily Mail). The majority of the DoD funding to #EcoHealth came from the DTRA, a US military branch with a mission to “counter and deter weapons of mass destruction and improvised threat networks”. https://www.dailymail.co.uk/news/article-9652287/The-Pentagon-funneled-39million-charity-funded-Wuhan-lab.html

DailyMail : British doctor and his secret campaign to gag the Covid lab leak theory: He worked in Wuhan and manipulated coronaviruses — yet orchestrated a campaign to clear it of blame and tried to hide his tracks. Now we publish the evidence, writes SIAN BOYLE https://www.dailymail.co.uk/news/article-9653613/British-doctor-Peter-Daszak-worked-Wuhan-scientists-secret-plan-stop-lab-leak-theory.html
– Mail reveals Dr Peter Daszak, 55, has links with Chinese scientists in Wuhan lab
– The British expert on zoonotic ‘spillovers’ (viruses jumping from animals to humans) was among those who signed Lancet letter condemning lab leak theory
– He also worked in so-called pandemic prevention and the manipulation of coronaviruses, admitting they can be manipulated ‘pretty easily’ in 2019 podcast
– Dr Daszak was appointed to World Health Organisation’s Wuhan 2021 delegation while The Lancet has its own close relationship with Chinese science community
– Leaked emails and intelligence reports continue to challenge pandemic origins

DailyMail EXCLUSIVE: COVID-19 ‘has NO credible natural ancestor’ and WAS created by Chinese scientists who then tried to cover their tracks with ‘retro-engineering’ to make it seem like it naturally arose from bats, explosive new study claims : https://www.dailymail.co.uk/news/article-9629563/Chinese-scientists-created-COVID-19-lab-tried-cover-tracks-new-study-claims.html
– An explosive new study claims researchers found ‘unique fingerprints’ in COVID-19 samples that they say could only have arisen from manipulation in a laboratory
– DailyMail.com exclusively obtained the new 22-page paper authored by British Professor Angus Dalgleish and Norwegian scientist Dr. Birger Sørensen as submitted for publication in the Quarterly Review of Biophysics Discovery
– The study showed there’s evidence to suggest Chinese scientists created the virus while working on a Gain of Function project in a Wuhan lab
– Gain of Function research, which was temporarily outlawed in the US, involves altering naturally-occurring viruses to make them more infectious in order to study their potential effects on humans
– According to the paper, Chinese scientists took a natural coronavirus ‘backbone’ found in Chinese cave bats and spliced onto it a new ‘spike’, turning it into the deadly and highly transmissible COVID-19
– The researchers, who concluded that COVID-19 ‘has no credible natural ancestor’, also believe scientists reverse-engineered versions of the virus to cover up their tracks
– ‘We think that there have been retro-engineered viruses created,’ Dalgleish told DailyMail.com. ‘They’ve changed the virus, then tried to make out it was in a sequence years ago.’
– The study also points to ‘deliberate destruction, concealment or contamination of data’ in Chinese labs and notes that ‘scientists who wished to share their findings haven’t been able to do so or have disappeared’
– Until recently, most experts had staunchly denied the origins of the virus were anything other than a natural infection leaping from animals to humans
– Earlier this week, Dr. Anthony Fauci defended US funding of the Wuhan Institute of Virology, saying the $600,000 grant was not approved for Gain of Function research

DailyMail : Chinese virologist who was among first to tout Wuhan lab theory says Fauci’s emails back up what she’s been saying all along – the coronavirus is ‘an unrestricted bioweapon’ – and blasts Fauci and medical experts for cover-up https://www.dailymail.co.uk/news/article-9648687/Chinese-virologist-says-Fauci-emails-claim-coronavirus-unrestricted-bioweapon.html
– Dr. Li-Meng Yan – who was among the first people to tout the Wuhan lab theory – said in her latest report COVID-19 is ‘an unrestricted bioweapon’
– She said the Chinese government and ‘certain overseas scientists and organizations’ covered it up
– In an interview on Newsmax Wednesday night, Yan referenced a February 1, 2020 exchange from Fauci’s email dump with one of his direct reports
– Dr. Hugh Auchincloss wrote in email to Fauci that the ‘experiments were performed before the gain of function pause but have since been reviewed and approved by NIH (National Institutes of Health)’
– Yan’s work has been heavily scrutinized, criticized and said to be ‘deeply flawed’ by other leading scientists
Fauci said multiple times in interviews over the last two days he still believes the coronavirus origin jumped species; not from a lab leak

Remdésivir / Hydroxychloroquine Le plus grand scandale sanitaire ?

La vérité commence à sortir !

Science revient sur ce qui a conduit à l’achat massif par les autorités publiques d’un médicament inefficace et toxique : le remdésivir. Tous les médecins de plateaux TV anti-Raoult et VRP du remdésivir vont devoir rendre des comptes. Cet article compile la défaite du remdésivir tant vanté par “les sachants” qui entourent Macron mais aussi les surprenantes positions de L’Europe et de la FDA sur le sujet ! Corruption à tous les étages ! « Un porte-parole de la Commission européenne confirme à Science qu’elle n’a été informée de l’échec du médicament dans l’essai Solidarity que le lendemain de la signature du nouveau contrat, le 8 octobre. »

L’Europe a donc dépensé un milliard dans un traitement inefficace. L’Europe préfère écouter big pharma qu’un professeur comme Didier Raoult. Aux États-Unis, où la FDA a donné son feu vert au remdésivir commercialisé sous le nom de Veklury, le remdésivir a déjà rapporté près de 900 millions de dollars à Gilead au troisième trimestre 2020, qui est du même coup redevenu rentable à hauteur de 360 millions de dollars selon l’AFP. Corruption complète.

→ Énorme revers pour Gilead : L’OMS recommande de ne pas utiliser le remdesivir chez les patients atteints de COVID-19. Deux poids deux mesures
Covid-19 : l’OMS recommande de ne pas utiliser le remdesivir pour traiter les malades

Depuis le début de la crise sanitaire, les débats autour de l’hydroxychloroquine, une molécule utilisée dans le protocole de soins du professeur Didier Raoult, ont fleuri partout, au point de transformer une question scientifique en hystérie générale. Il y a une semaine, l’ANSM, l’agence nationale de sécurité du médicament, a refusé une RTU, une recommandation temporaire d’utilisation pour l’hydroxychloroquine à l’infectiologue marseillais. Un refus infondé selon Didier Raoult qui rappelle que la molécule est utilisée depuis des décennies.

Mais sa colère ne s’arrête pas là, au contraire. En effet, face au refus de tester dans des conditions sérieuses l’hydroxychloroquine, les autorités de santé ont consenti il y a plusieurs mois à délivrer une ATU, autorisation temporaire d’utilisation, au médicament du laboratoire américain Gilead, le remdésivir. Un médicament reconnu comme dangereux par la HAS, la Haute Autorité de Santé.

Face à ce « deux poids deux mesures », Didier Raoult a donc décidé de saisir la justice en déposant une plainte pour mise en danger de la vie d’autrui contre l’ANSM. Son avocat, maître Fabrice Di Vizio, nous explique cette affaire complexe.

« On parle de patients qui ont le droit de savoir si oui ou non, on les a privés d’un traitement à l’efficacité démontré ». Car oui, l’analyse de 121 études montre que l’hydroxychloroquine est efficace pour la COVID-19 lorsqu’elle est utilisée tôt !

« On est dans un scandale sanitaire. Il est inacceptable qu’on promeuve un médicament hors de prix et dont les effets secondaires sont terribles, tout en refusant de permettre l’utilisation d’un traitement éprouvé, qui ne coûte rien et sans effets secondaires notables. Aucune justification scientifique n’explique ces choix. À défaut de réponse claire de l’ANSM et de prise de position par le monde politique, nous nous tournons donc aujourd’hui vers la justice pour enquêter si des liens d’intérêts entre l’ANSM et Gilead — le laboratoire qui produit le remdésivir — existent, si les études produites n’ont pas été influencées et pourquoi, finalement, la chloroquine est volontairement évincée à son profit »explique Me Fabrice Di Vizio.

Un autre scandale : après relecture méthodique de l’étude Fiolet et Al., l’hydroxychloroquine est efficace !

Après le LancetGate, un autre scandale, la méta analyse Fiolet diffusé à grand renfort médiatique qui concluait à la dangerosité de l’hydroxychloroquine en recommandant d’interrompre toutes les études sur le sujet, avec une certitude violente et déconcertante ! Une lettre a été publiée par la CMI (Clinical microbiology and infection) remettant en cause l’étude Fiolet et leurs conclusions sont sans appel. Les principaux résultats rapportés par Fiolet se fondent sur quatre fausses déclarations, et de biaiser les analyses, en les orientant contre l’HCQ.

Les résultats modifiés sont en faveur de l’hydroxychloroquine et montre que l’hydroxychloroquine est efficace. L’HCQ réduit significativement la mortalité, l’association HCQ+AZT n’est pas associée à une surmortalité. Le CMI demande la modification des conclusions erronées aux conséquences graves ou le retrait de la méta analyse Fiolet. L’étude Fiolet peut s’apparenter à de la fraude scientifique : action destinée à tromper constituant une violation de la déontologie de la recherche et de l’éthique professionnelle en vigueur à l’intérieur de la communauté scientifique. C’est gravissime !

Les journaux qui continuent de clamer haut et fort que les données disponibles ne permettent pas de présager d’un bénéfice de l’hydroxychloroquine, seule ou en association, pour le traitement ou la prévention de la maladie Covid-19 sont des menteurs et n’ont pas lu toutes les études. Le mensonge par omission n’a plus sa place. Les non dits, les manipulations, la terreur n’ont plus leur place.

⇒ Le meilleur moyen de soulager l’hôpital c’est d’utiliser l’HCQ Hydroxycloroquine tôt !
Les études mondiales sur #HCQ #hydroxycloroquine

Quant aux décès attribués au covid-19, le CDC affirme que seulement 6% des décès attribués au covid sont vraiment causés par la covid-19. Une bombe !

https://twitter.com/iatranshumanism/status/1320416754766614530

Sur les tests PCR, la BBC affirme que les tests utilisés pour le coronavirus sont si sensibles qu’ils pourraient détecter des fragments de virus morts provenant d’anciennes infections. Les chercheurs affirment que cela conduit à une surestimation de l’ampleur actuelle de la pandémie.

La Libre.be prouve qu’on peut être testé positif au coronavirus et ne plus être contagieux.

Selon le New York Times, les tests standards diagnostiquent comme positif un grand nombre de personnes qui pourraient porter des quantités insignifiantes de virus. La plupart des tests fixent le Ct à 40, certains à 37. Des tests avec des seuils aussi élevés peuvent ne pas détecter uniquement du virus vivant mais aussi des fragments génétiques, restes de l’infection qui ne posent pas de risque particulier. Jusqu’à 90 % des personnes testées positives ne portaient presque pas de virus. 794 tests positifs avec un Ct de 40. « Avec un seuil à 35, environ la moitié de ces tests ne seraient plus considérés comme positifs, indique le NYT. Et environ 70 % ne le seraient plus avec un Ct de 30. Dans le Massachusetts, entre 85 % et 90 % des personnes testées positives en juillet avec un Ct de 40 auraient été considérées comme négatives avec un Ct de 30.

Tout ce que l’on ne nous dit pas sur les tests PCR. “Épidémie de tests”.

Au vu des données acquises de la science à ce jour, cette crise sanitaire peut être gérée rapidement. Un traitement existe. Le meilleur moyen de soulager l’hôpital c’est d’utiliser l’HCQ Hydroxycloroquine tôt ! L’interdire augmente le nombre de malades. Stop aux patients déprogrammés, stop au Rivotril dans les Ehpad, stop au confinement national qui va ruiner le pays et les Français. La majorité des pays européens n’a pas reconfiné toute sa population ! Arrêtons d’être médiocre !

L’anthropologue et expert en santé publique Jean-Dominique Michel s’adresse au Président de la République Française. « L’heure est grave. Nous devons revenir aux fondamentaux de l’état de droit et aux bonne pratiques sanitaires au plus vite. Ce qui implique de sortir de l’engrenage de mesures absurdes et destructrices. […] Nous avions les mêmes informations que l’Allemagne … il y a eu une somme de manipulation autour de l’hydroxychloroquine qui fera frémir les historiens … On s’approche d’une forme d’heure de vérité même si celle-ci risque d’être longue ».

Docteur Thierry Medynski : 5 Propositions pour la crise sanitaire

→ Haute Autorité de Santé : Guide des déclarations d’intérêts et de gestion des conflits d’intérêts
→ Haute Autorité de Santé : Patient et professionnels de santé : décider ensemble
→ Communiqué de l’Académie nationale de Médecine : Vitamine D et Covid-19
→ Avis du 25septembre 2020 de la Société Française de Microbiologie (SFM) relatif à l’interprétation de la valeur de Ct (estimation de la charge virale) obtenue en cas de RT-PCR SARS-CoV-2 positive sur les prélèvements cliniques réalisés à des fins diagnostiques ou de dépistage, Version 1 _ 25/09/2020
→ Hydroxychloroquine : le plus grand scandale sanitaire du siècle ? Dr Gérard Maudrux

https://twitter.com/iatranshumanism/status/1321782193547579395

Transcription complète de l’intervention du médecin légiste Dr Bacco à la Chambre des députés italienne.

Extrait :

« Nous avons complètement éliminé les médicaments qui permettent aujourd’hui une guérison immédiate, comme l’héparine, les anti-inflammatoires, l’hydroxychloroquine qui a été diabolisée par une revue médicale dont la réputation a également été perdue : Lancet.

Nous l’avons traité à l’inverse, nous leur avons donné cette ventilation profonde, je ne sais pas si vous savez et comprenez exactement ce qu’est une ventilation profonde. Nous avons brûlé leurs poumons parce que l’oxygène que nous avons introduit dans le système respiratoire à cause de la thromboembolie pulmonaire qu’ils avaient, ne pouvait même pas être utilisé, donc nous leur avons donné de l’oxygène pur, le mot correct est FEU. On avait tiré dans les poumons, on les avait oxydés, on les avait brûlés. Nous avons tué des gens, c’est le verbe correct et dans tout cela les médecins, mes collègues, sont devenus un instrument de mort, si vous pouviez voir les photos d’autopsie, le pire film d’horreur. Nous avons condamné des gens, n’oublions pas, parce que nous ne devons pas l’oublier, que dans les maisons de retraite, nous avons institué la peine de mort en Italie.

Et cela se voit avec les autopsies, car si nous avions fait les autopsies plus tôt, nous n’aurions jamais mis un sujet positif sous respirateur, c’est-à-dire les personnes âgées et les malades, nous les avons condamnés à mort, tous condamnés à mort. »

« La deuxième vague… ça suffit… il faut arrêter cette blague, ça suffit. Nous devons comprendre que nous sommes très proches de l’immunité collective, le professeur Tarro peut aujourd’hui confirmer calmement que ¾ de la population est immunisée. »

« Il est certain que le virus a été en circulation. Nous n’avons jamais dit le contraire. Mais le fait est que TOUTE MALADIE, SI ELLE EST MAL TRAITÉE OU PAS DU TOUT, PEUT ENTRAÎNER DES COMPLICATIONS. »

« Le corps médical s’est comporté de manière très embarrassante, car il n’a rien dit sur les autopsies, il n’a rien dit sur les protocoles, il a envoyé des médecins avec des sacs poubelles en contact avec les sujets positifs, et il n’a rien dit sur les masques, il est inutile de vous dire à quel point les masques sont nocifs : JETEZ-LES ! »

> L’hydroxychloroquine protège le cœur, elle n’est pas nocive

⇓Audition du Sénat sur le traitement ambulatoire COVID-19

Des professionnels de la santé ont témoigné sur le traitement ambulatoire COVID-19 lors d’une audition de la commission sénatoriale de la sécurité intérieure. Le sénateur Ron Johnson (R-WI), qui préside la commission, a déclaré dans son discours d’ouverture que le traitement précoce et l’utilisation de l’hydroxychloroquine, étaient devenus un sujet de polémique et que la pandémie était politisée. Plusieurs des témoins ont défendu l’utilisation de l’hydroxychloroquine comme méthode de traitement précoce des patients atteints de coronavirus.

https://twitter.com/momotchiii/status/1329445769498267660

https://twitter.com/momotchiii/status/1329449412268056579

https://twitter.com/momotchiii/status/1329457550539038720

https://twitter.com/momotchiii/status/1329465321200230401

Senate Hearing on COVID-19 Outpatient Treatment | C-SPAN.org

Analyse d’Alexandra Henrion-Caude Covid-19 Gestion sanitaire Confinement Tests PCR

Que sait-on du covid-19 ? Quel est l’état de la situation en France ? Pourquoi les tests PCR ne sont-ils pas fiables ? Pourquoi ne peut-on affirmer que nous sommes dans une “deuxième vague” ? Quels sont les dangers des vaccins ARN ?

Autant de questions majeures auxquelles Alexandra Henrion-Caude répond pour Nexus. Généticienne, spécialiste de l’ARN et ancienne directrice de recherche à l’Inserm, elle nous apporte un éclairage édifiant sur la gestion de la crise sanitaire et une compréhension plus large de ce que l’on sait de ce coronavirus. Interview du 13 octobre 2020.

⇒ Le meilleur moyen de soulager l’hôpital c’est d’utiliser l’HCQ Hydroxycloroquine tôt !
Les études mondiales sur #HCQ #hydroxycloroquine

Les tests RT-PCR du Covid-19 se révèlent être de très mauvais tests de contagiosité
Your Coronavirus Test Is Positive. Maybe It Shouldn’t Be.

Les tests standards diagnostiquent comme positif un grand nombre de personnes qui pourraient porter des quantités insignifiantes de virus. La plupart des tests fixent le Ct à 40, certains à 37. Des tests avec des seuils aussi élevés peuvent ne pas détecter uniquement du virus vivant mais aussi des fragments génétiques, restes de l’infection qui ne posent pas de risque particulier. Jusqu’à 90 % des personnes testées positives ne portaient presque pas de virus. 794 tests positifs avec un Ct de 40. « Avec un seuil à 35, environ la moitié de ces tests ne seraient plus considérés comme positifs, indique le NYT. Et environ 70 % ne le seraient plus avec un Ct de 30. Dans le Massachusetts, entre 85 % et 90 % des personnes testées positives en juillet avec un Ct de 40 auraient été considérées comme négatives avec un Ct de 30.

Coronavirus: Tests ‘could be picking up dead virus’
C’est prouvé, on peut être testé positif au coronavirus et ne plus être contagieux

Les études mondiales sur #HCQ #hydroxycloroquine

206 études (140 evaluées par les pairs)

Vu l’ampleur des études mondiales à ce jour sur l’HCQ (hydroxycloroquine) nous avons décidez de republier, et faire une mise à jour global qui fait état de fait : l’HCQ est efficace pour la COVID-19 lorsqu’elle est utilisée tôt ! Analyse de 172 études (version du 18 décembre 2020). Il a été également constaté une tendance à la publication, par la plupart des revues et des journaux, uniquement d’études négatives sur l’hydroxychloroquine; les scientifiques faisant état de difficultés à publier les résultats d’études positives sur l’hydroxychloroquine.

La PrEP, la PEP et les études de traitement précoce montrent une efficacité élevée, tandis que le traitement tardif montre des résultats mitigés.

PDF des études : Global HCQ studies. PrEP, PEP, and early treatment studies show efficacy, while late treatment shows mixed results.

Note: In Vitro, Ex Vivo, Meta, Theory, Safety, Review, News, and Retracted items are not included in the percentages and study count. There is a total of 292 items. For search methods, inclusion criteria, effect extraction criteria (more serious outcomes have priority), PRISMA answers, and statistical methods see hcqmeta.com.

Le traitement précoce de la COVID-19 par la HCQ montre une très grande efficacité. Traitement précoce : 100 % des études de traitement précoce sont positives. 65% est l’amélioration médiane. Traitement tardif : 78% des études de traitement tardif sont positives.
Le nombre estimé de vies humaines perdues parce que l’on ne croit pas que la HCQ est efficace. Based on a meta-analysis of all 24 early treatment studies and excluding areas already using HCQ. 100% of early treatment studies report a positive effect, with a 65% improvement in a random-effects meta-analysis, relative risk 0.35 [0.27-0.46]. https://hcqlost.com/

Figure 1. A.
Figure 1. B
Figure 1. A. Scatter plot showing the distribution of effects reported in early treatment studies and in all studies (the vertical lines and shaded boxes show the median and interquartile range). Early treatment is more effective. B and C. Study results ordered by date, with the line showing the probability that the observed frequency of positive results occurred due to random chance from an ineffective treatment.

Use of HCQ/CQ for COVID-19 around the world. Note that usage has changed over time and this map is for current use. HCQ-like prophylaxis refers to countries where virtually all arriving travelers take HCQ-like medication for malaria prophylaxis. The references below include references to both historical and current usage. https://c19study.com/countries.html

Les Etats-Unis et le Brésil sont des États Fédéraux. Par conséquent, il y a des états où l’hydroxychloroquine est autorisée et d’autres pas. Le Brésil regroupe 26 États fédérés plus le district fédéral de Brasilia. Les États-Unis regroupe 50 États plus le district fédéral de Washington, D.C.

⇒ La Maison Blanche a contourné la FDA pour distribuer l’hydroxychloroquine aux pharmacies (White House sidestepped FDA to distribute hydroxychloroquine to pharmacies, documents show. Trump touted the pills to treat covid-19, The Washington Post, October 31, 2020)

États-Unis : Disponibilité de la HCQ sur la base des réglementations gouvernementales. 03/09/2020

Figure 1. Adjusted deaths per million for countries using widespread early HCQ versus those that do not, with aprediction for the following 90 days. As of November 14, 2020, countries using early HCQ are predicted to have a 69.9% lower death rate after adjustments

https://twitter.com/CovidAnalysis/status/1320721842143805440

«The Economic Standard est fier de présenter son premier LIVRE BLANC : Hydroxychloroquine et le poids de la preuve. Nous démontrons pourquoi #HCQ devrait être plus largement recommandé, prescrit et promu pour traiter la #COVID19 dès maintenant»

“1) L’hydroxychloroquine (HCQ) est un médicament sûr et polyvalent qui a traité des centaines de millions de personnes pour de nombreuses maladies pendant sept décennies.

2) De nombreuses études observationnelles contrôlées et méta-analyses ont démontré que HCQ peut aider les personnes atteintes de COVID-19.

3) Des centaines de médicaments ont été approuvés par la FDA américaine sur la base d’études observationnelles similaires, en particulier lorsqu’ils sont menés en grand nombre et soumis à une méta-analyse.

4) Du point de vue de la pratique médicale et notamment en cas d’urgence pandémique, il n’est pas vrai que seuls des essais contrôlés randomisés peuvent justifier l’adoption d’un traitement.

5) HCQ devrait être plus largement recommandé, prescrit et promu pour traiter la COVID-19 dès maintenant.

Notre objectif est de faire avancer le débat sur les politiques publiques. Cet article a été produit sans soutien financier ni conflit éthique d’aucune sorte, en étroite collaboration avec des médecins en exercice et des spécialistes des maladies infectieuses des États-Unis et du monde entier. Nous sommes extrêmement reconnaissants de leur aide pour garantir l’exactitude de notre analyse.”

TÉLÉCHARGER LE RAPPORT

⇒ Il est peut-être trop tôt pour exclure l’hydroxychloroquine, Reuters 2 oct. 2020
Der Spiegel : Des médecins allemands ont prescrit des antipaludiques en masse #hydroxychloroquine les médecins ont également prescrit le médicament antipaludique en grande quantité en Allemagne.
⇒Un groupe de médecins de diverses spécialités a applaudi les autorités panaméennes pour avoir reconnu le rôle que l’HCQ a joué dans la lutte contre le Covid-19 à un stade précoce. L’hydroxychloroquine reçoit l’approbation des médecins du pays. Nouvelles du Panama et du monde – Metro Libre.


Coquille : la rétine c’est sur le long terme

https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313914089769447424

https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313917548312907777

https://twitter.com/iatranshumanism/status/1302317896685760512

https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313897086354690048

Didier Raoult a porté plainte pour mise en danger de la vie d’autrui contre l’ANSM

Depuis le début de la crise sanitaire, les débats autour de l’hydroxychloroquine, une molécule utilisée dans le protocole de soins du professeur Didier Raoult, ont fleuri partout, au point de transformer une question scientifique en hystérie générale. Il y a une semaine, l’ANSM, l’agence nationale de sécurité du médicament, a refusé une RTU, une recommandation temporaire d’utilisation pour l’hydroxychloroquine à l’infectiologue marseillais. Un refus infondé selon Didier Raoult qui rappelle que la molécule est utilisée depuis des décennies.

Mais sa colère ne s’arrête pas là, au contraire. En effet, face au refus de tester dans des conditions sérieuses l’hydroxychloroquine, les autorités de santé ont consenti il y a plusieurs mois à délivrer une ATU, autorisation temporaire d’utilisation, au médicament du laboratoire américain Gilead, le Remdesivir. Un médicament reconnu comme dangereux par la HAS, la Haute Autorité de Santé.

Face à ce « deux poids deux mesures », Didier Raoult a donc décidé de saisir la justice en déposant une plainte pour mise en danger de la vie d’autrui contre l’ANSM. Son avocat, maître Fabrice di Vizio, nous explique cette affaire complexe.

HCQ est efficace pour la COVID-19 lorsqu’elle est utilisée tôt

Analyse de 172 études (version du 18 décembre 2020)

⇒La HCQ est efficace pour la COVID-19. La probabilité qu’un traitement inefficace génère des résultats aussi positifs que les 172 études réalisées à ce jour est estimée à 1 sur 4 quadrillions (p = 0.00000000000000023).

⇒Le traitement précoce est le plus efficace, 100% des études faisant état d’un effet positif et une réduction estimée à 65% de l’effet mesuré (décès, hospitalisation, etc.) en utilisant une méta-analyse des essais randomisés, RR 0.35 [0.27-0.46].

⇒91% des essais contrôlés randomisés (ECR) pour le traitement précoce, la PrEP ou la PEP font état d’effets positifs, la probabilité que cela se produise pour un traitement inefficace est de 0.0059.

⇒Il existe des preuves de biais en faveur de la publication de résultats négatifs. 88% of prospective studies report positive effects, and only 78% of retrospective studies do.

⇒Un nombre nettement plus important d’études en Amérique du Nord font état de résultats négatifs par rapport au reste du monde, p = 0.00001.



Figure 1. A.
Figure 1. B
Figure 1. A. Diagramme de dispersion montrant la distribution des effets signalés dans les premières études de traitement et dans toutes les études (les lignes verticales et les cases ombragées indiquent la médiane et l’intervalle interquartile). Un traitement précoce est plus efficace. B et C. Résultats des études classés par date, la ligne indiquant la probabilité que la fréquence observée de résultats positifs soit due au hasard d’un traitement inefficace.

Introduction

Nous analysons toutes les études importantes concernant l’utilisation de la HCQ (ou CQ) pour la COVID-19. Les méthodes de recherche, les critères d’inclusion, les critères d’extraction des effets (les résultats les plus graves sont prioritaires), les réponses PRISMA, les méthodes statistiques et les résultats des études individuelles sont détaillés à l’annexe 1. Nous présentons les résultats de la méta-analyse des effets randomisés pour toutes les études, pour les études au sein de chaque étape de traitement, pour les résultats de mortalité uniquement, après exclusion des études présentant un biais critique, et pour les essais contrôlés randomisés (ECR) uniquement. Les méta-analyses typiques impliquent des critères de sélection subjectifs et une évaluation des biais, ce qui nécessite une compréhension des critères et de la précision des évaluations. Toutefois, le volume des études offre la possibilité d’une analyse supplémentaire simple et transparente permettant de détecter les effets.

Si le traitement n’était pas efficace, les effets observés seraient distribués de manière aléatoire (ou plus probablement négatifs si le traitement est nocif). Nous pouvons calculer la probabilité que le pourcentage observé de résultats positifs (ou plus) puisse être dû au hasard avec un traitement inefficace (the probability of >= k heads in n coin tosses, or the one-sided sign test / binomial test). L’analyse de publication des biais est importante et des ajustements peuvent être nécessaires s’il existe un biais vers la publication de résultats positifs. Pour la HCQ, nous trouvons des preuves d’un biais vers la publication de résultats négatifs.

Figure 2. Étapes du traitement.

La figure 2 montre les étapes d’un traitement possible pour la COVID-19. La prophylaxie pré-exposition (PrEP) consiste à prendre régulièrement des médicaments avant d’être infecté, afin de prévenir ou de minimiser l’infection. Dans la prophylaxie post-exposition (PEP), les médicaments sont pris après l’exposition mais avant l’apparition des symptômes. Le traitement précoce désigne un traitement immédiat ou peu après l’apparition des symptômes, tandis que le traitement tardif désigne un traitement plus tardif.

Résultats

La figure 3, la figure 4 et le tableau 1 présentent les résultats par étape de traitement, et la figure 5 montre une parcelle de forêt pour une méta-analyse des essais randomisés de toutes les études. L’analyse des résultats relatifs à la mortalité uniquement se trouve à l’annexe 2, et l’analyse excluant les études présentant des problèmes majeurs se trouve à l’annexe 3.

Traitement précoce : 100 % des études de traitement précoce font état d’un effet positif, avec une réduction estimée de 65 % de l’effet mesuré (décès, hospitalisation, etc.) par la méta-analyse des essais randomisés, RR 0.35 [0.27-0.46].

Traitement tardif : Les études sur le traitement tardif sont mitigées, 77 % d’entre elles montrant des effets positifs, et une réduction estimée à 27 % dans la méta-analyse des essais randomisés. Les études négatives se classent principalement dans les catégories suivantes : elles montrent des signes de facteurs de confusion importants non corrigés, y compris des facteurs de confusion par indication, l’utilisation est extrêmement tardive ou le dosage est excessivement élevé.

Prophylaxie pré-exposition : 79% des études de PrEP sont positives, avec une réduction estimée de 43% dans la méta-analyse des essais randomisés. Les études négatives sont toutes des études portant sur des patients atteints de maladies auto-immunes systémiques qui soit ne tiennent pas du tout compte du risque de base différent de ces patients, soit ne tiennent pas compte du risque très variable chez ces patients.

Prophylaxie post-exposition : 83% des études PEP font état d’effets positifs, avec une réduction estimée à 33% dans la méta-analyse des essais randomisés.

Figure 3. Results by treatment stage.

Figure 4. Results by treatment stage. Study results are ordered by date, with the line showing the probability that the observed frequency of positive results occurred due to random chance from an ineffective treatment.
Figure 5. Forest plot (random effects model). (ES) indicates the early treatment subset of a study (these are not included in the overall results).

Essais contrôlés randomisés (ECR)

Les ECR sont très précieux et minimisent les biais potentiels, mais ils ne sont ni nécessaires ni suffisants. [Concato] constatent que les études d’observation bien conçues ne surestiment pas systématiquement l’ampleur des effets du traitement par rapport aux ECR. [Anglemyer] a résumé les analyses comparant les ECR aux études observationnelles et a trouvé peu de preuves de différences significatives dans les estimations des effets. [Lee] montre que seulement 14% des lignes directrices de l’Infectious Diseases Society of America étaient basées sur des ECR. Les limites d’un ECR peuvent facilement l’emporter sur les avantages, par exemple des dosages excessifs, des délais de traitement trop longs ou un biais d’enquête sur Internet pourraient facilement avoir un effet plus important sur les résultats. Des questions éthiques peuvent empêcher la réalisation d’ECR pour des traitements dont l’efficacité est connue. Pour en savoir plus sur les problèmes liés aux ECR, voir [Deaton, Nichol]. Les résultats limités aux ECR sont présentés à la figure 6, 7 et au tableau 2. Même avec le petit nombre d’ECR à ce jour, il y a une forte indication d’efficacité. Si l’on exclut les traitements tardifs, 91 % des ECR à ce jour font état de résultats positifs.

Figure 6. Randomized Controlled Trials. The distribution of results for RCTs is similar to the distribution for all other studies.

Figure 7. RCTs excluding late treatment.

Discussion

Publication biaisée

La publication est souvent biaisée en faveur des résultats positifs, ce dont il faudrait tenir compte lors de l’analyse du pourcentage de résultats positifs. Les études qui nécessitent moins d’efforts sont considérées comme plus susceptibles de présenter un biais de publication. Les essais prospectifs qui impliquent un effort important sont susceptibles d’être publiés quel que soit le résultat, tandis que les études rétrospectives sont plus susceptibles de présenter un biais. Par exemple, les chercheurs peuvent effectuer une analyse préliminaire avec un minimum d’efforts et les résultats peuvent influencer leur décision de continuer. Les études rétrospectives offrent également plus de possibilités pour les spécificités de l’extraction des données et les ajustements pour influencer les résultats.

Pour la HCQ, 87,8% des études prospectives font état d’effets positifs, contre 77,9% des études rétrospectives, indiquant un biais vers la publication de résultats négatifs. La figure 8 montre un diagramme de dispersion des résultats des études prospectives et rétrospectives.

La figure 9 montre les résultats par région du monde, pour toutes les régions qui ont > à 5 études. Les études réalisées en Amérique du Nord sont 4,0 fois plus susceptibles de donner des résultats négatifs que les études du reste du monde combinées, 44,4 % contre 11,2 %, test z bilatéral -4,51, p = 0,00001. [Berry] a effectué une analyse indépendante qui a également montré un biais vers des résultats négatifs pour les recherches basées aux États-Unis.

Figure 8. Prospective vs. retrospective studies.
Figure 9. Results by region.

L’absence de parti pris en faveur des résultats positifs n’est pas très surprenante. Les résultats tant négatifs que positifs sont très importants étant donné l’utilisation actuelle de la HCQ pour la COVID-19 dans le monde entier, dont on peut trouver des preuves dans les études analysées ici, les protocoles gouvernementaux et les rapports de presse, par exemple [AFP, AfricaFeeds, Africanews, Afrik.com, Al Arabia, Al-bab, Anadolu Agency, Anadolu Agency (B), Archyde, Barron’s, Barron’s (B), BBC, Belayneh, A., CBS News, Challenge, Dr. Goldin, Efecto Cocuyo, Expats.cz, Face 2 Face Africa, France 24, France 24 (B), Franceinfo, Global Times, Government of China, Government of India, GulfInsider, Le Nouvel Afrik, LifeSiteNews, Medical World Nigeria, Medical Xpress, Medical Xpress (B), Middle East Eye, Ministerstva Zdravotnictví, Morocco World News, Mosaique Guinee, Nigeria News World, NPR News, Oneindia, Pan African Medical Journal, Parola, Pilot News, Pleno.News, Q Costa Rica, Rathi, Russian Government, Teller Report, The Africa Report, The Australian, The BL, The East African, The Guardian, The Indian Express, The Moscow Times, The North Africa Post, The Tico Times, Ukraine Ministry of Health Care, Ukrinform, Vanguard, Voice of America].

Nous constatons également une tendance à la publication de résultats négatifs par certaines revues et journaux, les scientifiques faisant état de difficultés à publier des résultats positifs [Boulware, Meneguesso]. Bien que 138 études montrent des résultats positifs, le New York Times, par exemple, n’a écrit que des articles pour des études qui affirment que la HCQ n’est pas efficace [The New York Times, The New York Times (B), The New York Times (C)]. Au 10 septembre 2020, le New York Times affirme toujours qu’il existe des preuves évidentes que la HCQ n’est pas efficace pour la COVID-19 [The New York Times (D)]. Au 9 octobre 2020, le United States National Institutes of Health recommande de ne pas utiliser la HCQ pour les patients hospitalisés et non hospitalisés [United States National Institutes of Health].

Détails du traitement

Nous nous concentrons ici sur la question de savoir si la HCQ est efficace ou non pour la COVID-19. Il existe des différences significatives en fonction du stade de traitement, le traitement précoce étant le plus efficace. 100% des études de traitement précoce font état d’un effet positif, avec une réduction estimée de 65% de l’effet mesuré (décès, hospitalisation, etc.) dans la méta-analyse des effets aléatoires, RR 0.35 [0.27-0.46]. De nombreux facteurs sont susceptibles d’influencer le degré d’efficacité, notamment le schéma posologique, les médicaments concomitants tels que le zinc ou l’azithromycine, le délai précis de traitement, la charge virale initiale des patients et l’état actuel des patients.

Conclusion

La HCQ est un traitement efficace contre la COVID-19. La probabilité qu’un traitement inefficace génère des résultats aussi positifs que les 172 études réalisées à ce jour est estimée à 1 sur 4 quadrillions (p = 0,00000000000000023).

Révisions

Ce document est basé sur des données, tous les graphiques et les chiffres sont générés de manière dynamique. Nous mettrons à jour le document au fur et à mesure de la publication de nouvelles études ou avec des corrections éventuelles. (Veuillez consulter les mises à jour ici).

21/10 : Nous avons ajouté des études [Dubee, Martinez-Lopez, Solh]. Nous avons reçu un rapport que le United States National Institutes of Health recommande de ne pas utiliser la HCQ pour les patients hospitalisés et non hospitalisés à partir du 9 octobre, et nous avons ajouté une référence.

22/10 : Nous avons ajouté [Anglemyer, Ñamendys-Silva]. Nous avons mis à jour la discussion sur [Axfors] pour la deuxième version de cette étude. Nous avons ajouté un tableau résumant les résultats de l’ECR.

23/10 : Nous avons ajouté [Komissarov, Lano] . La deuxième version de la préimpression de [Komissarov] comprend une comparaison avec le groupe de contrôle (non mentionné dans la première version). Nous avons mis à jour [Lyngbakken] pour utiliser le résultat de la mortalité dans la version récente du journal (non indiqué dans la préimpression).

Nous avons ajouté :
10/26: [Coll, Goenka, Synolaki].
10/28: [Arleo, Choi].
10/30: [Berenguer, Faíco-Filho].
10/31: [Fonseca, Frontera, Tehrani].
11/1: [Trullàs].
11/4: [Behera, Cadegiani].
11/8: [Dhibar].
11/9: [Self].
11/10: [Mathai].
11/12: [Simova, Simova (B)].
11/13: [Núñez-Gil, Águila-Gordo].
11/14: [Sheshah].
11/18: [Budhiraja].
11/19: [Falcone].
11/20: [Omrani].
11/23: [Revollo].
11/24: [Boari].
11/25: [Qin], and analysis restricted to mortality results.
11/27: [van Halem].
11/28: [Lambermont].
11/30: [Abdulrahman].
12/1: [Capsoni].
12/2: [Rodriguez-Gonzalez].
12/4: [Modrák, Ozturk, Peng].
12/7: [Maldonado].
12/8: [Barnabas].
12/9: [Agusti, Guglielmetti].
12/11: [Jung].
12/13: [Bielza].
12/14: [Rivera-Izquierdo, Rodriguez-Nava].
12/15: [Kalligeros, López].
12/16: [Alqassieh, Naseem, Orioli, Sosa-García, Tan].
12/17: [Signes-Costa].

Références

1. Abd-Elsalam et al., American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 10.4269/ajtmh.20-0873, Hydroxychloroquine in the Treatment of COVID-19: A Multicenter Randomized Controlled Study, https://www.ajtmh.org/content/journals/10.4269/ajtmh.20-0873.
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3. Abella et al., JAMA Internal Medicine, doi:doi:10.1001/jamainternmed.2020.6319, Efficacy and Safety of Hydroxychloroquine vs Placebo for Pre-exposure SARS-CoV-2 Prophylaxis Among Health Care Workers, https://jamanetwork.com/journals/j..ternalmedicine/fullarticle/2771265.
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6. Africanews, Coronavirus patients on chloroquine heal faster – Senegalese medic, https://www.africanews.com/2020/04..uine-heal-faster-senegalese-medic/.
7. Afrik.com, Edouard Philippe emporté par le Covid, Didier Raoult, l’hydroxychloroquine et le… remdésivir, https://www.afrik.com/edouard-phil..ydroxychloroquine-et-le-remdesivir.
8. Águila-Gordo et al., Revista Española de Geriatría y Gerontología, doi:10.1016/j.regg.2020.09.006, Mortality and associated prognostic factors in elderly and very elderly hospitalized patients with respiratory disease COVID-19, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0211139X20301748.
9. Agusti et al., Enfermedades Infecciosas y Microbiología Clínica, doi:10.1016/j.eimc.2020.10.023, Efficacy and safety of hydroxychloroquine in healthcare professionals with mild SARS-CoV-2 infection: prospective, non-randomized trial, https://www.sciencedirect.com/scie../article/abs/pii/S0213005X20304134.
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11. Al-bab, Covid-19: Algeria and Morocco continue using chloroquine despite concerns, https://al-bab.com/blog/2020/05/co..using-chloroquine-despite-concerns.
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13. Alberici et al., Kidney Int., 98:1, 20-26, July 1, 2020, doi:10.1016/j.kint.2020.04.030 (preprint 5/10), A report from the Brescia Renal COVID Task Force on the clinical characteristics and short-term outcome of hemodialysis patients with SARS-CoV-2 infection, https://www.kidney-international.o..cle/S0085-2538(20)30508-1/fulltext.
14. Almazrou et al., Saudi Pharmaceutical Journal, doi:10.1016/j.jsps.2020.09.019, Comparing the impact of Hydroxychloroquine based regimens and standard treatment on COVID-19 patient outcomes: A retrospective cohort study, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1319016420302334.
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16. Altman, D., BMJ, doi:10.1136/bmj.d2304, How to obtain the P value from a confidence interval, https://www.bmj.com/content/343/bmj.d2304.
17. Altman (B) et al., BMJ, doi:10.1136/bmj.d2090, How to obtain the confidence interval from a P value, https://www.bmj.com/content/343/bmj.d2090.
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Annexe 1. Méthodes et résultats de l’étude

Nous avons effectué des recherches continues sur PubMed, medRxiv, ClinicalTrials.gov, The Cochrane Library, Google Scholar, Collabovid, les listes de référence d’autres études et méta-analyses, et des soumissions sur le site c19study.com, qui reçoit régulièrement des soumissions d’études positives et négatives à la publication. Les termes de recherche étaient hydroxychloroquine ou chloroquine et COVID-19 ou SARS-CoV-2, ou simplement hydroxychloroquine ou chloroquine. Toutes les études concernant l’utilisation de la HCQ ou de la CQ pour la COVID-19 qui font état d’un effet par rapport à un groupe de contrôle sont incluses dans l’analyse principale. Il s’agit d’une analyse vivante qui sera mise à jour régulièrement.

Nous avons extrait les valeurs de l’effet et les données associées de toutes les études. Si les études font état de plusieurs types d’effets, le résultat le plus grave est utilisé dans les calculs pour cette étude. Par exemple, si les effets sur la mortalité et les cas sont tous deux signalés, l’effet sur la mortalité est utilisé, il peut être différent de l’effet sur lequel l’étude s’est concentrée. Si les résultats de la mortalité sont donnés à plusieurs reprises, nous avons utilisé la date la plus récente. La mortalité seule est préférée aux résultats combinés. Les résultats avec des événements nuls dans les deux bras n’ont pas été utilisés. Le résultat clinique est considéré comme plus important que l’état du test PCR. Lorsque les résultats fournissent un ratio de chances, nous avons calculé le risque relatif lorsque cela était possible, ou nous l’avons converti en un risque relatif selon [Zhang] Les intervalles de confiance et les valeurs p ont été utilisés lorsqu’ils étaient disponibles, en utilisant des valeurs ajustées lorsqu’elles étaient fournies. Si nécessaire, la conversion entre les valeurs p et les intervalles de confiance a été effectuée [Altman, Altman (B)], et le test exact de Fisher a été utilisé pour calculer les valeurs p des données sur les événements. Si une étude séparait HCQ et HCQ+AZ, nous avons utilisé les résultats combinés qui étaient possibles, ou les résultats pour le groupe plus large. Les résultats sont tous exprimés avec un RR < 1,0 suggérant l’efficacité. La plupart des résultats représentent le risque relatif de quelque chose de négatif. Quelques études font état de temps relatifs, où les résultats sont exprimés comme le rapport entre le temps pour le groupe HCQ et le temps pour le groupe de contrôle. Une étude rapporte le taux de réduction de la charge virale, où le résultat est basé sur le pourcentage de changement du taux. Les calculs ont été effectués en Python (3.9.0) avec scipy (1.5.4), pythonmeta (1.11), numpy (1.19.4), statsmodels (0.12.1), et plotly (4.14.1). La parcelle de forêt est calculée en utilisant PythonMeta [Deng] avec le modèle à effets aléatoires DerSimonian et Laird (l’hypothèse d’effet fixe n’est pas plausible dans ce cas). Nous n’avons reçu aucun financement, cette recherche est effectuée pendant notre temps libre. Nous n’avons aucune affiliation avec des sociétés pharmaceutiques ou des partis politiques.

Pour un traitement précoce, nous avons utilisé un délai de 5 jours après les symptômes, bien qu’une période plus courte puisse être préférable. Les antiviraux ne sont généralement considérés comme efficaces que lorsqu’ils sont utilisés dans un délai plus court, par exemple 0-36 ou 0-48 heures pour l’oseltamivir, les délais plus longs n’étant pas efficaces [McLean, Treanor].

Vous trouverez ci-dessous un résumé des résultats de l’étude. Il est facile de proposer d’exclure certains articles pour diverses raisons, par exemple [Fried, Kelly, Kuderer, McGrail] font état de résultats négatifs mais ne considèrent pas eux-mêmes les résultats comme comparables – ils notent que les patients traités étaient significativement plus malades et ne font pas de corrections. Pour éviter tout biais potentiel dans l’évaluation, nous incluons actuellement toutes les études. La recherche HCQ présente un biais négatif comme indiqué ci-dessus et le fait de remédier à ce biais augmentera l’efficacité observée. Étant donné l’état des discussions scientifiques sur la HCQ, nous pensons qu’une approche conservatrice est appropriée, d’autant plus que l’efficacité est claire même avec cette approche. À titre de référence, un projet d’analyse excluant les études présentant des problèmes majeurs est présenté à l’annexe 3.

Traitement précoce
Un seul résultat par étude est inclus dans les calculs, conformément aux détails ci-dessus.
[Agusti], risk of disease progression, RR 0.32, p = 0.21, pneumonia.
[Agusti], risk of no virological cure, RR 0.68,.
[Ashraf], risk of death, RR 0.32, p = 0.15.
[Cadegiani], risk of death, RR 0.19, p = 0.21, control group 1.
[Cadegiani], risk of ventilation, RR 0.05, p < 0.001, control group 1.
[Cadegiani], risk of hospitalization, RR 0.02, p < 0.001, control group 1.
[Chen], median time to PCR-, RR 0.28, p = 0.01.
[Derwand], risk of death, RR 0.21, p = 0.12.
[Derwand], risk of hospitalization, RR 0.18, p < 0.001.
[Esper], risk of hospitalization, RR 0.36, p = 0.02.
[Fonseca], HCQ vs. nothing, RR 0.36, p < 0.001.
[Fonseca], HCQ vs. anything else, RR 0.49, p = 0.006.
[Gautret], risk of no virological cure at day 6, RR 0.34, p = 0.001.
[Guisado-Vasco], risk of death, RR 0.12, p = 0.001.
[Guérin], risk of death, RR 0.39, p = 1.00.
[Guérin], risk of no recovery, RR 0.35, p < 0.001.
[Heras], risk of death, RR 0.04, p = 0.004.
[Hong], risk of prolonged viral shedding, RR 0.35, p = 0.001.
[Huang], risk of no virological cure, RR 0.41, p < 0.001.
[Huang (B)], risk of no recovery at day 14, RR 0.08, p = 0.02.
[Huang (B)], risk of no improvement in pneumonia at day 14, RR 0.17, p = 0.22.
[Ip], risk of hospitalization, RR 0.54, p = 0.03.
[Izoulet], risk of death, RR 0.15, p < 0.001.
[Kirenga], median time to recovery, RR 0.74, p = 0.20.
[Lagier], risk of death, RR 0.41, p = 0.05.
[Ly], risk of death, RR 0.44, p = 0.02.
[Mitjà], risk of hospitalization, RR 0.75, p = 0.64.
[Mitjà], risk of no recovery, RR 0.83, p = 0.38.
[Omrani], HCQ+AZ or HCQ vs. control risk of hospitalization, RR 0.88, p = 1.00.
[Omrani], HCQ+AZ or HCQ vs. control risk of symptomatic at day 21, RR 0.74, p = 0.58.
[Omrani], HCQ+AZ or HCQ vs. control risk of Ct<=40 at day 14, RR 1.10, p = 0.13.
[Simova], risk of hospitalization, RR 0.06, p = 0.01.
[Simova], risk of viral+ at day 14, RR 0.04, p = 0.001.
[Skipper], risk of hospitalization, RR 0.48, p = 0.19.
[Skipper], risk of no recovery at day 14, RR 0.80, p = 0.21.
[Sulaiman], risk of death, RR 0.36, p = 0.01.
[Sulaiman], risk of hospitalization, RR 0.61, p = 0.001.

Traitement tardif
Un seul résultat par étude est inclus dans les calculs, conformément aux détails ci-dessus.
[Abd-Elsalam], risk of death, RR 1.20, p = 1.00.
[Abd-Elsalam], risk of no recovery at day 28, RR 0.70, p = 0.009.
[Abdulrahman], risk of death, RR 0.83, p = 1.00, PSM.
[Abdulrahman], risk of combined intubation/death, RR 1.75, p = 0.24, PSM.
[Alamdari], risk of death, RR 0.45, p = 0.03.
[Alberici], risk of death, RR 0.57, p = 0.12.
[Almazrou], risk of ventilation, RR 0.35, p = 0.16.
[Almazrou], risk of ICU admission, RR 0.79, p = 0.78.
[Alqassieh], risk of hospitalization, RR 0.82, p = 0.11.
[An], time to viral clearance, RR 0.97, p = 0.92.
[Annie], risk of death, RR 0.96, p = 0.83.
[Annie], risk of death, RR 1.21, p = 0.46.
[Aparisi], risk of death, RR 0.37, p = 0.008.
[Arshad], risk of death, RR 0.49, p = 0.009.
[Ashinyo], risk of hospitalization, RR 0.67, p = 0.03.
[Ayerbe], risk of death, RR 0.48, p < 0.001.
[Barbosa], risk of death, RR 2.47, p = 0.58.
[Berenguer], risk of death, RR 0.38, p < 0.001.
[Bernaola], risk of death, RR 0.83, p < 0.001.
[Bielza], risk of death, RR 0.78, p = 0.09.
[Boari], risk of death, RR 0.45, p < 0.001.
[Bousquet], risk of death, RR 0.57, p = 0.15.
[Budhiraja], risk of death, RR 0.35, p < 0.001.
[Capsoni], risk of ventilation, RR 0.60, p = 0.30.
[Catteau], risk of death, RR 0.68, p < 0.001.
[Cavalcanti], HCQ+HCQ/AZ risk of death, RR 0.84, p = 0.77.
[Cavalcanti], HCQ+HCQ/AZ risk of hospitalization, RR 1.28, p = 0.30.
[Chen (B)], risk of no virological cure, RR 0.76, p = 0.71.
[Chen (B)], median time to PCR-, RR 0.50, p = 0.40.
[Chen (C)], risk of no virological cure, RR 1.29, p = 0.70.
[Chen (D)], risk of no improvement in pneumonia at day 6, RR 0.43, p = 0.04.
[Chen (E)], risk of radiological progression, RR 0.71, p = 0.57.
[Chen (E)], risk of viral+ at day 7, RR 2.00, p = 1.00.
[Choi], median time to PCR-, RR 1.22, p < 0.001.
[Coll], risk of death, RR 0.54, p < 0.001.
[Cravedi], risk of death, RR 1.53, p = 0.17.
[D’Arminio Monforte], risk of death, RR 0.66, p = 0.12.
[Davido], risk of combined intubation/hospitalization, RR 0.45, p = 0.04.
[Di Castelnuovo], risk of death, RR 0.70, p < 0.001.
[DISCOVERY], 29 day mortality estimated from graph, RR 0.69, p = 0.35.
[DISCOVERY], risk of 7-point scale status, RR 0.83, p = 0.40.
[Dubee], mortality at day 28, RR 0.54, p = 0.21.
[Dubee], combined mortality/intubation at day 28, RR 0.74, p = 0.82.
[Dubee], HCQ+AZ from day 0 subgroup combined mortality/intubation, RR 0.15, p = 0.21.
[Dubernet], risk of ICU admission, RR 0.12, p = 0.008.
[Falcone], risk of death, RR 0.35, p = 0.20, PSM.
[Falcone], risk of death, RR 0.75, p = 0.36, multivariate Cox regression.
[Falcone], risk of death, RR 0.43, p < 0.001, univariate Cox regression.
[Faíco-Filho], Δt7-12 ΔCt improvement, RR 0.19, p = 0.40.
[Faíco-Filho], Δt<7 ΔCt improvement, RR 0.76, p = 0.36. [Faíco-Filho], Δt>12 ΔCt improvement, RR 1.15, p = 0.52.
[Fontana], risk of death, RR 0.50, p = 0.53.
[Fried], risk of death, RR 1.27, p < 0.001.
[Frontera], PSM, RR 0.63, p = 0.01.
[Frontera], regression, RR 0.76, p = 0.02.
[Geleris], risk of combined intubation/death, RR 1.04, p = 0.76.
[Goldman], risk of death, RR 0.78, p = 0.46.
[Gonzalez], risk of death, RR 0.73, p = 0.06.
[Guglielmetti], risk of death, RR 0.65, p = 0.22, multivariable Cox.
[Guisado-Vasco (B)], risk of death, RR 0.80, p = 0.36.
[Gupta], risk of death, RR 1.06, p = 0.41.
[Heberto], risk of death, RR 0.46, p = 0.04.
[Heberto], risk of ventilation, RR 0.34, p = 0.008.
[Huang (C)], risk of no virological cure, RR 0.33, p < 0.001.
[Ip (B)], risk of death, RR 0.99, p = 0.93.
[Kalligeros], risk of death, RR 1.67, p = 0.57.
[Kamran], risk of disease progression, RR 0.95, p = 1.00.
[Kamran], with comorbidities, RR 0.45, p = 0.30.
[Kamran], risk of viral+ at day 14, RR 1.10, p = 0.52.
[Kelly], risk of death, RR 2.43, p = 0.03.
[Kim], risk of hospitalization, RR 0.49, p = 0.01.
[Kim], risk of no virological cure, RR 0.44, p = 0.005.
[Komissarov], risk of viral load, RR 1.25, p = 0.45.
[Kuderer], risk of death, RR 2.34, p < 0.001, HCQ+AZ.
[Lambermont], risk of death, RR 0.68, p = 0.46.
[Lammers], risk of combined death/ICU, RR 0.68, p = 0.02.
[Lano], risk of death, RR 0.67, p = 0.28.
[Lano], risk of combined death/ICU, RR 0.61, p = 0.23.
[Lano], not requiring O2 on diagnosis, RR 0.31, p = 0.11.
[Lauriola], risk of death, RR 0.27, p < 0.001.
[Lecronier], risk of death, RR 0.58, p = 0.24, HCQ vs. control.
[Lecronier], risk of treatment escalation, RR 0.94, p = 0.73, HCQ vs. control.
[Lecronier], risk of viral+ at day 7, RR 0.85, p = 0.61, HCQ vs. control.
[Luo], risk of death, RR 1.02, p = 0.99.
[Lyngbakken], risk of death, RR 0.96, p = 1.00.
[Lyngbakken], improvement in viral load reduction rate, RR 0.29, p = 0.51.
[López], risk of disease progression, RR 0.36, p = 0.02.
[Magagnoli], HCQ+AZ w/dispositions, RR 0.89, p = 0.74.
[Magagnoli], HCQ w/dispositions, RR 0.99, p = 0.98.
[Magagnoli], risk of death, RR 1.31, p = 0.28, HCQ+AZ.
[Magagnoli], risk of death, RR 1.83, p = 0.009, HCQ.
[Mahévas], risk of death, RR 1.20, p = 0.75.
[Maldonado], risk of death, RR 0.09, p = 0.17.
[Martinez-Lopez], risk of death, RR 0.67, p = 0.20.
[McGrail], risk of death, RR 1.70, p = 0.69.
[Membrillo de Novales], risk of death, RR 0.45, p = 0.002.
[Mikami], risk of death, RR 0.53, p < 0.001.
[Modrák], risk of death, RR 0.41, p = 0.04, Cox (single).
[Nachega], risk of death, RR 0.72, p = 0.17.
[Nachega], risk of no improvement, RR 0.74, p = 0.13.
[Naseem], risk of death, RR 0.67, p = 0.34, multivariate Cox.
[Núñez-Gil], risk of death, RR 0.92, p = 0.005.
[Orioli], risk of death, RR 0.87, p = 1.00.
[Ozturk], risk of death, RR 0.56, p = 0.14, CQ/HCQ.
[Paccoud], risk of death, RR 0.89, p = 0.88.
[Peng], risk of disease progression, RR 0.89, p = 0.63, CQ/HCQ risk of AKI.
[Peters], risk of death, RR 1.09, p = 0.57.
[Pinato], risk of death, RR 0.41, p < 0.001.
[Qin], risk of death, RR 0.66, p = 0.61.
[RECOVERY], risk of death, RR 1.09, p = 0.15.
[Rivera], risk of death, RR 1.02, p = 0.90.
[Rivera-Izquierdo], risk of death, RR 0.81, p = 0.75.
[Rodriguez-Gonzalez], risk of death, RR 0.77, p = 0.26.
[Rodriguez-Nava], risk of death, RR 1.06, p = 0.77, unadjusted.
[Roomi], risk of death, RR 1.38, p = 0.54.
[Rosenberg], risk of death, RR 1.35, p = 0.31.
[Saleemi], median time to PCR-, RR 1.21, p < 0.05.
[Sbidian], risk of death, RR 1.05, p = 0.74, whole population HCQ AIPTW adjusted.
[Sbidian], risk of no hospital discharge, RR 0.80, p = 0.002, whole population HCQ AIPTW adjusted.
[Self], risk of death, RR 0.93, p = 0.84.
[Serrano], risk of death, RR 0.57, p = 0.14.
[Shabrawishi], risk of no virological cure at day 5, RR 0.85, p = 0.66.
[Sheshah], risk of death, RR 0.20, p < 0.001.
[Shoaibi], risk of death, RR 0.85, p < 0.001.
[Signes-Costa], risk of death, RR 0.53, p < 0.001.
[Singh], risk of death, RR 0.95, p = 0.72.
[Singh], risk of ventilation, RR 0.81, p = 0.26.
[Solh], risk of death, RR 1.18, p = 0.17.
[SOLIDARITY], risk of death, RR 1.19, p = 0.23.
[Sosa-García], risk of death, RR 1.11, p = 1.00.
[Soto-Becerra], risk of death, RR 0.82, p < 0.001, day 54 (last day available) weighted KM.
[Soto-Becerra], risk of death, RR 1.84, p = 0.02, day 30.
[Synolaki], risk of death, RR 0.76, p = 0.27.
[Sánchez-Álvarez], risk of death, RR 0.54, p = 0.005.
[Tan], risk of hospitalization, RR 0.65, p = 0.04.
[Tang], risk of no virological cure at day 21, RR 0.79, p = 0.51.
[Tehrani], risk of death, RR 0.87, p = 0.63.
[Trullàs], risk of death, RR 0.64, p = 0.12.
[Ulrich], risk of death, RR 1.06, p = 1.00.
[van Halem], risk of death, RR 0.68, p = 0.05.
[Wang], risk of death, RR 0.94, p = 0.63.
[Xia], risk of no virological cure, RR 0.62, p = 0.17.
[Yu], risk of death, RR 0.40, p = 0.002.
[Zhong], risk of no virological cure at day 10, RR 0.20, p < 0.001.
[Águila-Gordo], risk of death, RR 0.33, p = 0.10.
[Ñamendys-Silva], HCQ+AZ vs. neither HCQ or CQ, RR 0.68, p = 0.18.
[Ñamendys-Silva], CQ vs. neither HCQ or CQ, RR 0.63, p = 0.09.
[Ñamendys-Silva], HCQ+AZ or CQ, RR 0.66, p = 0.006.

Prophylaxie pré-exposition
Un seul résultat par étude est inclus dans les calculs, conformément aux détails ci-dessus.
[Abella], risk of COVID-19 case, RR 0.95, p = 1.00.
[Arleo], all patients, RR 0.50, p = 0.67.
[Arleo], inpatients, RR 0.48, p = 0.64.
[Behera], risk of COVID-19 case, RR 0.72, p = 0.29.
[Bhattacharya], risk of COVID-19 case, RR 0.19, p = 0.001.
[Cassione], risk of COVID-19 case, RR 1.50, p = 0.59.
[Chatterjee], full course vs. unused risk of COVID-19 case, RR 0.33, p < 0.001.
[de la Iglesia], risk of hospitalization, RR 1.50, p = 1.00.
[de la Iglesia], suspected COVID-19, RR 1.43, p = 0.15.
[de la Iglesia], confirmed COVID-19, RR 0.92, p = 0.84.
[Ferreira], risk of COVID-19 case, RR 0.53, p < 0.001.
[Ferri], risk of COVID-19 case, RR 0.37, p = 0.01.
[Gendebien], risk of COVID-19 case, RR 0.96, p = 0.93.
[Gendelman], risk of COVID-19 case, RR 0.92, p = 0.88.
[Gentry], risk of death, RR 0.13, p = 0.10.
[Gentry], risk of COVID-19 case, RR 0.79, p = 0.27.
[Gianfrancesco], risk of hospitalization, RR 0.97, p = 0.82.
[Goenka], risk of IgG positive, RR 0.13, p = 0.03.
[Grau-Pujol], risk of COVID-19 case, RR 0.32, p = 0.47.
[Huang (D)], risk of hospitalization, RR 0.20, p < 0.001.
[Huh], risk of COVID-19 case, RR 1.48, p = 0.09.
[Jung], risk of death, RR 0.41, p = 1.00.
[Jung], risk of COVID-19 case, RR 1.13, p = 0.86.
[Khurana], risk of COVID-19 case, RR 0.49, p = 0.02.
[Konig], risk of hospitalization, RR 0.97, p = 0.88.
[Laplana], risk of COVID-19 case, RR 1.56, p = 0.24.
[Macias], risk of hospitalization, RR 0.74, p = 1.00.
[Macias], risk of COVID-19 case, RR 1.49, p = 0.53.
[Mathai], risk of COVID-19 case, RR 0.10, p < 0.001.
[Mathai], risk of COVID-19 case, RR 0.12, p < 0.001, symptomatic.
[Mitchell], risk of death, RR 0.01, p < 0.001.
[Rajasingham], risk of hospitalization, RR 0.50, p = 1.00.
[Rajasingham], risk of COVID-19 case, RR 0.73, p = 0.12.
[Rentsch], risk of death, RR 1.03, p = 0.83.
[Revollo], PSM risk of PCR+, RR 0.77, p = 0.52.
[Revollo], PSM risk of IgG+, RR 1.43, p = 0.42.
[Singer], risk of COVID-19 case, RR 1.09, p = 0.62.
[Zhong (B)], risk of COVID-19 case, RR 0.09, p = 0.04.

Prophylaxie post-exposition
Un seul résultat par étude est inclus dans les calculs, conformément aux détails ci-dessus.
[Barnabas], risk of hospitalization, RR 1.04, p = 1.00.
[Barnabas], day 14 symptomatic mITT PCR+ AIM, RR 1.27, p = 0.33.
[Barnabas], day 14 symptomatic mITT PCR+ IDWeek, RR 1.23, p = 0.41.
[Barnabas], day 14 PCR+ mITT AIM, RR 1.10, p = 0.66.
[Barnabas], day 14 PCR+ mITT IDWeek, RR 0.99, p = 0.97.
[Barnabas], day 14 PCR+ ITT AIM, RR 0.81, p = 0.23.
[Boulware (B)], risk of COVID-19 case, RR 0.83, p = 0.35.
[Boulware (B)], probable COVID-19 case, RR 0.75, p = 0.22.
[Dhibar], risk of COVID-19 case, RR 0.59, p = 0.03.
[Dhibar], risk of COVID-19 case, RR 0.50, p = 0.04, PCR+.
[Dhibar], risk of symptomatic case, RR 0.56, p = 0.21.
[Mitjà (B)], risk of death, RR 0.68, p = 0.58.
[Mitjà (B)], baseline pcr- risk of cases, RR 0.68, p = 0.27.
[Polat], risk of COVID-19 case, RR 0.43, p = 0.03.
[Simova (B)], risk of COVID-19 case, RR 0.07, p = 0.01.

Annexe 2. Analyse des résultats de la mortalité

La figure 10 montre une parcelle de forêt limitée aux seuls résultats de mortalité.

Figure 10. Forest plot (random effects model) for mortality results only. (ES) indicates the early treatment subset of a study (these are not included in the overall results).

Annexe 3. Analyse avec exclusions

De nombreuses méta-analyses ont été rédigées pour la HCQ, dont la plupart sont devenues quelque peu obsolètes en raison du flux continu d’études plus récentes. Parmi les analyses récentes dont les conclusions sont positives, on peut citer [IHU Marseille], qui considère les biais significatifs résultant de la compréhension de chaque essai, et [Garcia-Albeniz, Ladapo, Prodromos], qui se concentrent sur les études d’utilisation précoce ou prophylactique.

Les méta-analyses faisant état de conclusions négatives se concentrent sur les études de traitement tardives, ont tendance à ne pas tenir compte du retard de traitement, ont tendance à suivre des évaluations basées sur des formules qui négligent les principaux problèmes des différentes études, et finissent par avoir une pondération disproportionnée par rapport à une analyse raisonnée de la contribution de chaque étude. Par exemple, [Axfors] attribue 87% de valeur à un seul essai, l’essai RECOVERY [RECOVERY], produisant ainsi le même résultat. Cependant, l’essai RECOVERY est peut-être l’étude la plus biaisée de toutes celles qu’ils ont incluses, en raison du dosage excessif utilisé, proche du niveau montré comme très dangereux dans [Borba] (OR 2.8), et avec des patients en phase terminale extrêmement malades (60% nécessitant de l’oxygène, 17% une ventilation/ECMO, et un taux de mortalité très élevé dans les deux bras). Il y a peu de raisons de penser que les résultats de cet essai sont applicables à des dosages plus typiques ou à un traitement plus précoce (10/22 : la deuxième version de cette étude publiée 10/22 attribue 74% à RECOVERY et 15% à SOLIDARITY [SOLIDARITY] , qui est le seul autre essai utilisant un dosage excessif similaire).

Nous incluons toutes les études dans l’analyse principale, mais plusieurs d’entre elles présentent des problèmes majeurs qui pourraient modifier sensiblement les résultats. Nous présentons ici un projet d’analyse excluant les études présentant des problèmes importants, notamment l’indication de différences significatives entre groupes non ajustées ou la confusion par indication, l’utilisation à un stade extrêmement avancé >14 jours après les symptômes ou >50% sur l’oxygène au départ, la fourniture de très peu de détails, les dosages excessifs qui se sont révélés dangereux, les problèmes importants avec des ajustements qui pourraient raisonnablement faire des différences substantielles, et le recours à la PCR qui peut être inexacte et moins indicative de la gravité que les symptômes. Nous vous invitons à nous faire part de vos commentaires sur les améliorations ou les corrections à apporter à ce sujet. Les études exclues sont les suivantes, et la parcelle de forêt qui en résulte est illustrée à la figure 11.

[Alamdari], substantial unadjusted confounding by indication.
[An], results only for PCR status which may be significantly different to symptoms.
[Annie], confounding by indication is likely and adjustments do not consider COVID-19 severity.
[Barbosa], excessive unadjusted differences between groups.
[Budhiraja], excessive unadjusted differences between groups.
[Cassione], not fully adjusting for the different baseline risk of systemic autoimmune patients.
[Chen], results only for PCR status which may be significantly different to symptoms.
[Chen (B)], results only for PCR status which may be significantly different to symptoms.
[Chen (C)], results only for PCR status which may be significantly different to symptoms.
[Choi], excessive unadjusted differences between groups.
[Cravedi], substantial unadjusted confounding by indication.
[de la Iglesia], not fully adjusting for the different baseline risk of systemic autoimmune patients.
[Fried], excessive unadjusted differences between groups, substantial unadjusted confounding by indication.
[Gautret], excessive unadjusted differences between groups, results only for PCR status which may be significantly different to symptoms.
[Geleris], significant issues found with adjustments.
[Gendebien], not fully adjusting for the baseline risk differences within systemic autoimmune patients.
[Gendelman], not fully adjusting for the different baseline risk of systemic autoimmune patients.
[Gianfrancesco], not fully adjusting for the baseline risk differences within systemic autoimmune patients.
[Gupta], >50% on oxygen/ventilation at baseline.
[Hong], results only for PCR status which may be significantly different to symptoms.
[Huang (D)], significant unadjusted confounding possible.
[Huang], results only for PCR status which may be significantly different to symptoms.
[Huang (C)], results only for PCR status which may be significantly different to symptoms.
[Huh], not fully adjusting for the different baseline risk of systemic autoimmune patients.
[Izoulet], excessive unadjusted differences between groups.
[Kamran], excessive unadjusted differences between groups.
[Kelly], substantial unadjusted confounding by indication.
[Konig], not fully adjusting for the baseline risk differences within systemic autoimmune patients.
[Kuderer], substantial unadjusted confounding by indication.
[Laplana], not fully adjusting for the different baseline risk of systemic autoimmune patients.
[Lecronier], >50% on oxygen/ventilation at baseline.
[Luo], substantial unadjusted confounding by indication.
[Lyngbakken], results only for PCR status which may be significantly different to symptoms.
[Macias], not fully adjusting for the baseline risk differences within systemic autoimmune patients.
[McGrail], excessive unadjusted differences between groups.
[Mitchell], excessive unadjusted differences between groups.
[Peters], excessive unadjusted differences between groups.
[RECOVERY], excessive dosage, results do not apply to typical dosages.
[Rentsch], not fully adjusting for the baseline risk differences within systemic autoimmune patients, medication adherence unknown and may significantly change results.
[Rodriguez-Nava], substantial unadjusted confounding by indication, excessive unadjusted differences between groups.
[Roomi], substantial unadjusted confounding by indication.
[Saleemi], results only for PCR status which may be significantly different to symptoms, substantial unadjusted confounding by indication.
[Sbidian], significant issues found with adjustments.
[Shabrawishi], results only for PCR status which may be significantly different to symptoms.
[Singer], not fully adjusting for the baseline risk differences within systemic autoimmune patients.
[Singh], confounding by indication is likely and adjustments do not consider COVID-19 severity.
[Solh], >50% on oxygen/ventilation at baseline, substantial unadjusted confounding by indication.
[SOLIDARITY], excessive dosage, results do not apply to typical dosages, >50% on oxygen/ventilation at baseline.
[Sosa-García], >50% on oxygen/ventilation at baseline, substantial unadjusted confounding by indication.
[Soto-Becerra], substantial unadjusted confounding by indication, includes PCR+ patients that may be asymptomatic for COVID-19 but in hospital for other reasons.
[Tang], results only for PCR status which may be significantly different to symptoms.
[Tehrani], substantial unadjusted confounding by indication.
[Ulrich], >50% on oxygen/ventilation at baseline.
[Wang], confounding by indication is likely and adjustments do not consider COVID-19 severity.
[Xia], detail too minimal.
[Zhong], results only for PCR status which may be significantly different to symptoms.

Figure 11. Forest plot (random effects model) excluding studies with significant issues. (ES) indicates the early treatment subset of a study (these are not included in the overall results).

Article traduit via HCQ

Maladie française – Pandémie : et pourtant tout avait été préparé !

ISBN-10 : 2809839859

L’ancien ministre de la santé, Philippe Douste-Blazy, et professeur de médecine infectiologue Didier Raoult, qui fut le premier au monde à alerter dans un rapport détaillé sur la survenue prochaine d’une pandémie, dit pourquoi les autorités n’ont pas pris les bonnes décisions pour anticiper puis gérer la crise sanitaire. Il préconise de mettre en œuvre une nouvelle médecine publique.

En 2005, alors ministre de la Santé, Philippe Douste-Blazy fut le premier au monde à alerter sur la survenue prochaine d’une pandémie. Son rapport établissait, étape par étape, les procédures à appliquer pour enrayer la propagation d’un virus. Or, plutôt que de suivre ses principes d’anticipation, le gouvernement a géré le début de l’épidémie dans la plus grande improvisation, avec un temps de retard permanent.

Faits et chiffres à l’appui, l’auteur démontre qu’en ne suivant pas l’exemple de pays tels l’Allemagne ou la Corée du Sud, qui ont pratiqué une politique de dépistage massif, la France a subi un taux de surmortalité parmi les plus importants au monde.

Il dénonce l’hystérie collective suscitée par le traitement à l’hydroxychloroquine, la publication d’une fausse étude par la célèbre revue The Lancet, qui restera à ses yeux l’un des plus grands scandales scientifiques, ainsi que le rôle joué par les lobbies de tous ordres.

Philippe Douste-Blazy plaide aussi pour une culture de la prévention à travers une véritable politique de santé publique, seul moyen d’empêcher les crises sanitaires à venir.

Né en 1953 à Lourdes, Philippe Douste-Blazy a exercé comme cardiologue avant de devenir professeur de médecine en épidémiologie, économie de la santé et prévention à la faculté des sciences de Toulouse en 1988. Ancien maire de Lourdes et de Toulouse, il a été ministre délégué à la santé (1993-95), ministre des solidarités, de la santé et de la famille (2004-05). Il a détenu aussi les portefeuilles de la Culture (1995-97) et des Affaires étrangères (2005-07). Il a enfin été Secrétaire général adjoint des Nations Unies (2008-2017).

Didier Raoult est directeur de l’Institut hospitalo-universitaire – Méditerranée infection IHU. Son laboratoire emploie plus de 200 personnes et publie en moyenne 325 articles par an. Il a reçu 25 prix nationaux et internationaux dont le Grand prix Inserm en 2010 pour l’ensemble de sa carrière. Il est l’un des chercheurs français les plus cités au monde en microbiologie.

Désinformation scientifique : quand la raison est instrumentalisée par des intérêts privés

Les gardiens de la raison – Enquête sur la désinformation scientifique

L’enquête des journalistes Stéphane Foucart et Stéphane Horel analyse les nouvelles stratégies de lobbying pour peser dans le débat scientifique et médiatique.

Les années 2000 ont vu déferler les mensonges des industriels du tabac, des énergies fossiles ou des pesticides et leurs études commanditées dissimulant la dangerosité de leurs produits. Explorant les nouvelles frontières du lobbying, cette enquête dévoile les stratégies de manipulation qu’emploient désormais ces “marchands de doute” pour promouvoir leur “bonne” science et s’emparer du marché de l’information scientifique.

Leur cible privilégiée n’est plus seulement le ministre ou le haut fonctionnaire. Aux aguets sur les réseaux sociaux, des agences spécialisées visent le professeur de biologie de collège, blogueur et passeur de science, le citoyen ordinaire, le youtubeur, le micro-influenceur. Instrumentalisés pour propager des contenus dégriffés, les amateurs de science sont transformés en relais zélés des messages de l’industrie et en viennent à se considérer comme des gardiens de la raison.

Parmi ces fact-checkers, vérificateurs d’informations autoproclamés, peu savent qu’ils amplifient des éléments de langage concoctés par des officines de relations publiques. Une poignée d’intellectuels et de scientifiques, en revanche, participe sciemment à la réactualisation, autour de la science, de tout le crédo conservateur. Un projet politique volontiers financé par l’argent des industriels libertariens, et qui porte la marque de leur idéologie anti-environnementaliste et antiféministe.

L’Instant M par Sonia Devillers (9h40 – 24 Septembre 2020 – Stéphane Fourcart et Stéphane Horel)

Voilà les nouvelles stratégies de lobbying pour peser dans le débat scientifique. Un système de propagande bien huilé où des journalistes, scientifiques et politiques paresseux s’appuient.

A l’heure du Covid, on parle de masques, de tests, de distanciation sociale, de l’isolement déshumanisé des plus fragiles, mais jamais de soigner.

Tout s’explique :

– La propagande anti Raoult, anti HCQ (hydroxychloroquine), avec des propos, des messages et des chiffres contraires à la réalité. De nombreuses études observationnelles contrôlées et méta-analyses ont démontré que l’HCQ peut aider les personnes atteintes de COVID-19. Du point de vue de la pratique médicale et notamment en cas d’urgence pandémique, il n’est pas vrai que seuls des essais contrôlés randomisés peuvent justifier l’adoption d’un traitement.

– Le Lobbying du remdesivir de Gilead, du Vaccin contre la Covid-19 (pour rappel les producteurs de vaccins contre la Covid-19 ont signé des clauses avec les pouvoirs publics pour que les États prennent en charge les indemnisations en cas de survenue d’effets indésirables, Mediapart, Reuters).

– Pour finir, nos vieux piqués au Rivotril dans les EHPAD (refusés dans les hôpitaux, jamais soignés, donc euthanasiés), et le “tri” des patients dans les hôpitaux (Commission d’enquête Covid-19).

https://twitter.com/iatranshumanism/status/1302317896685760512
https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313897086354690048


https://twitter.com/iatranshumanism/status/1314217420400128000


https://twitter.com/iatranshumanism/status/1314150127402090497


https://twitter.com/DrNatureVivante/status/1314127349873606656


https://twitter.com/silvano_trotta/status/1313621134416510977
https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313917548312907777

Trump nahm es gegen Corona: Auch viele deutsche Ärzte verschrieben Malaria-Mittel

https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313915206200852480
https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313914089769447424


https://twitter.com/NicoleDelepine/status/1313279586545926144
https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313807187303686150


https://twitter.com/biobiobiobior/status/1312113930651672578
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La COVID 19, l’escroquerie du siècle ?

Radio Courtoisie, Libre Journal des sciences et techniques du 18 septembre 2020.

Paul Deheuvels reçoit :
– Jean-Bernard Fourtillan, professeur de chimie thérapeutique
– Serge Rader, pharmacien
– Christian Tal Schaller, médecin
– Didier Rochard, journaliste

Première partie :

https://iatranshumanisme.com/wp-content/uploads/2020/09/2020-09-18-Libre-Journal-des-sciences-et-techniques-du-18-septembre-2020-La-COVID-19-lescroquerie-du-siecle-1.mp3?_=1

Seconde partie :

https://iatranshumanisme.com/wp-content/uploads/2020/09/2020-09-18-Libre-Journal-des-sciences-et-techniques-du-18-septembre-2020-La-COVID-19-lescroquerie-du-siecle-2.mp3?_=2

Radio Courtoisie

Covid-19 : La généticienne Alexandra Henrion-Caude tombe le masque de la pandémie

Depuis que le Covid-19 est entré dans nos vies, on ne parle plus que de ça. Pour autant, beaucoup de questions restent aujourd’hui sans réponse. Parfois même, certaines ne peuvent être posées. Ancienne directrice de recherche à l’Inserm, Alexandra Henrion-Caude parle librement. Le virus vient-il d’un animal ou d’une manipulation humaine d’un laboratoire ? Que faut-il penser de la vaccination expérimentée de plus en plus aux quatre coins du globe ? Les conflits d’intérêt ont-ils ôté la liberté de la science ? Avec une humanité qui transparaît à chaque mot, Alexandra Henrion-Caude tranche avec la langue de bois des pseudos spécialistes du comité scientifique et livre sans détour les certitudes et les questionnements qui ressortent de cette crise inédite.