Source: http://questionvaccins.canalblog.com/
Timestamp: 2015-03-27 15:35:32+00:00
Document Index: 170599912

Matched Legal Cases: ["l'article 227", "l'article 227", "l'article 227", "l'article 227", "l'article 227", "l'article 227", 'arrêt ']

L'obligation vaccinale : un chiffon rouge agité sans modération ! la publication le 20 mars 2015 du verdict du Conseil Constitutionnel dans l'affaire des vaccinations obligatoires à Auxerre a entrainé une déferlante d'affirmations comme par exemple Il n'est pas nécessaire d'être juriste pour savoir que le dit Conseil n'a jamais pu affirmer cela, ce n'est pas son rôle et ce ne serait pas dans ses attributions. Il a seulement affirmé que cette obligation n'était pas contraire à la Constitution, c'est tout et c'était très prévisible. On peut accéder à la totalité du dossier sur l'action du Conseil Constitutionnel dans cette affaire :
www.conseil-constitutionnel.fr/decision/2015/2015458qpc.htm Voir aussi mon article précédent http://questionvaccins.canalblog.com/archives/2014/10/12/30752968.html Ainsi le chiffon rouge de l'obligation va être très fortement agité, ce qui permettra de masquer l'essentiel, à savoir que le Conseil Constitutionnel n'a pas répondu à la question principale qui lui avait été transmise par la Cour de Cassation, à savoir :
Le refus du DTP par les parents peut-il être qualifié de maltraitance à enfant et être passible de 2 ans de prison et 30000€ d'amende ?
2- L'obligation du DTP pourrait-elle être non constitutionnelle ? J'ai reproduit en annexe l'intégralité de la saisine que la Cour de Cassation avait transmise au Conseil Constitutionnel. La maltraitance correspond à l'article 227-17 du code pénal et les obligations vaccinales aux articles L. 3111-1 à L. 3111-3
1- Considérant que l’article 227-17 du code pénal ne réprime pas spécifiquement le manquement à l’obligation de vaccination ; 2- que les griefs des requérants sont uniquement dirigés contre l’obligation de vaccination et non contre la répression pénale de cette obligation ; Les requérants sont les parents représentés par leur avocat. On peut facilement vérifié que cette seconde affirmation du Conseil ne semble pas conforme à la réalité car, en préambule de l'analyse du problème par le Conseil Constitutionnel on lit sur son site :
Cela parait très clair, il ne prend pas en compte la question posée par les requérants sur l'article 227-17 au motif qu'ils ne l'avaient pas posée !!!
Les époux L. sont poursuivis devant le tribunal correctionnel d’Auxerre, sur le fondement des articles 227-17 et 227-29 du code pénal, pour s’être soustraits sans motif légitime à leurs obligations légales au point de compromettre la santé de leur enfant en ne soumettant pas celle-ci aux vaccinations obligatoires. À cette occasion, ils ont soulevé une QPC portant sur les articles L.3111-1 à L.3111-3 et L.3116-2 du CSP et sur l’article 227-17 du code pénal. La question a été transmise par le tribunal correctionnel d’Auxerre à la Cour de cassation.
"Le Conseil constitutionnel a, comme il a fréquemment l’occasion de le faire, restreint le champ des dispositions législatives contestées. Il a relevé que « l’article 227-17 du code pénal ne réprime pas spécifiquement le manquement à l’obligation de vaccination»*et que les griefs soulevés par les requérants étaient «uniquement dirigés contre l’obligation de vaccination et non contre la répression pénale de cette obligation». Par conséquent, le Conseil a considéré que la question prioritaire de constitutionnalité portait uniquement sur les articles L.3111-1 à L.3111-3 du CSP qui, seuls, traitent directement de l’obligation vaccinale."
Sauf que, si le Conseil a mentionné cette loi (l'article 227-17 du code pénal) c'est de façon neutre, sans dire si elle pouvait s'appliquer ou non au refus de vaccination. Or il est évident que chaque lecteur aura pensé le contraire en lisant cela. Si le Conseil a rappelé ce texte qui était au cœur des questions posées, c'était pour pouvoir dire, un peu plus loin, que cet article "ne réprime pas spécifiquement le manquement à l'obligation de vaccination" et non pour dire qu'il pouvait s'appliquer !!!
3.9.2 Fondement du consentement Le principe de la nécessité du consentement est clairement énoncé à l’article 11 du Code civil du Québec :
Sur ce thème du consentement au Québec voir aussi mon article En France nous avons la loi Kouchner de mars 2002. Il suffit d'avoir la volonté de l'appliquer ... Voici la question prioritaire posée par la Cour de Cassation au Conseil Constitutionnel :
« Attendu que la question prioritaire de constitutionnalité est ainsi rédigée : "- Les dispositions de l'article 227-17 du code pénal prévoyant et punissant le non-respect de l'obligation vaccinale sont-ils contraires au préambule de la Constitution de 1946 repris dans le préambule de la Constitution de 1958 relatifs aux droits et à la santé en ce qu'ils imposent aux détenteurs de l'autorité parentale sur leurs enfants mineurs, une obligation vaccinale leur interdisant de s'en exonérer au regard des dangers réels ou supposés des dites vaccinations ? " ; "- Les dispositions des articles L. 3111-1 à L. 3111-3 et L. 3116-2 du code de la santé publique sont-ils contraires au préambule de la Constitution de 1946 repris dans le préambule de la Constitution de 1958 relatif aux droits et à la santé en ce qu'ils imposent aux détenteurs de l'autorité parentale sur leurs enfants mineurs, une obligation vaccinale leur interdisant de s'en exonérer au regard des dangers réels ou supposés des dites vaccinations ? " ; Attendu que les dispositions législatives contestées sont applicables à la procédure et n'ont pas été déjà déclarées conformes à la Constitution dans les motifs et le dispositif d'une décision du Conseil constitutionnel ; Attendu que la question posée présente un caractère sérieux en ce qu'elle implique de déterminer si la protection individuelle et collective de la santé justifie de rendre obligatoires certaines vaccinations de mineurs, sauf contre-indication médicalement reconnue, et de poursuivre les titulaires de l'autorité parentale qui s'opposent à leur réalisation comme étant dangereuse pour leur enfant ; D'où il suit qu'il y a lieu de la renvoyer au Conseil Constitutionnel ; »
Posté par BernardGue à 23:17 - Commentaires [0] - Permalien [#]
L'étude Langer-Gould publiée en octobre 2014 pourrait apporter une très bonne illustration de cette problématique. J'avais déjà commencé à travailler sur cette publication Langer-Gould dans un précédent article [1] qui portait sur les résultats obtenus avec la vaccination hépatite B. Je vais aborder ici la partie de l'étude mentionnée tous vaccins alors que seule la dernière vaccination, quel que soit le vaccin utilisé, a été prise en compte :
Un tel titre pourrait laisser croire qu'on étudie ainsi l'effet de TOUTES les vaccinations en fonction de l'âge alors que de ce point de vue, la seule distinction faite est entre les cas de moins de 50 ans et ceux d'au moins 50 ans. L'étude cumule sans distinction des enfants de moins de 10 ans, des adolescents, des adultes jeunes et des adultes de 40-50 ans … De plus, seule est prise en compte la dernière vaccination pratiquée AVANT la première atteinte démyélinisante centrale que je noterai ADC au lieu de CNS ADS par les auteurs. Ainsi, commentant cette étude, le président du CTV Daniel Floret écrit :
« Cette étude est très rassurante dans la mesure où elle démontre à 3 ans l'absence de lien entre toute vaccination et la révélation d'un ADSN*. » * ADSN : atteinte démyélinisante du système nerveux central
Cette hypothèse est en accord avec le fait démontré que l'apparition des premières manifestations de SEP* fait suite à un processus immunitaire et un processus de démyélinisation débuté depuis plusieurs années auparavant. » *SEP : sclérose en plaques
Un exemple qui pourrait illustrerLa campagne de vaccination dite pandémique avait débuté le 20 octobre 2009 par celle du personnel hospitalier alors que celle destinée au public ne commencera que le 12 novembre. Celle du personnel hospitalier avait débuté en fanfare puisqu'un médecin hospitalier fera une SEP dans les jours qui suivront sa vaccination (4 de mémoire). Il témoignera sur le blog de Dominique Dupagne. Son cas est très intéressant car il avait eu une première atteinte 15 ans auparavant à la suite d'une vaccination hépatite B. ''Une petite vaccination et ça repart !'' avait-il déclaré. Le piquant de l'histoire, si j'ose dire, était qu'il devait organiser la campagne de vaccination dans son hôpital !!! Bien sûr, le premier bilan de pharmacovigilance fera état de ce cas en écartant la responsabilité du vaccin en raison de la première alerte 15 ans auparavant...Cet exemple illustre parfaitement le résultat significatif trouvé par Langer-Gould dans les 14 jours après une vaccination quelconque : accélération (ou relance?) d'un processus démyélinisant initié plusieurs années auparavant. La leçon de l'affaire : il n'y a pas de petites vaccinations car celles-ci cumulent leurs effets. Les données sur 1 an et 3 ans
* Il était prévu 5 témoins par cas ce qui ferait 2940 ; il y a donc eu peu de défections ; il y en a toujours, parfois beaucoup plus comme dans les études Tardieu sur les ADC et SEP chez les enfants. Deux interprétations non exclusives :
On vient d'observer directement sur les cas un signal ultra significatif. Mais que devient ce signal quand on essaie de le traiter avec les témoins ? Il s'effondre totalement ! Voici les résultats des tests avec en noir les nombres publiés par les auteurs et en brun mes propres calculs. Pour chaque test j'ai calculé la probabilité d'obtenir une valeur au moins aussi grande que celle observée pour l'odds ratio OR, c'est à dire la probabilité qui est théoriquement utilisée pour définir le principe même du test et qui est malheureusement négligée au profit de l'intervalle de confiance qui donne une indication beaucoup moins précise et ne permet pas de comparaison entre différents tests. Un test bilatéral est significatif au seuil 5% quand cette probabilité est inférieure à 2,5% (côté ''dangereux'' OR>1) ou supérieure à 97,5% (côté ''protecteur'' OR<1). Ce seuil de 5% correspond aux intervalles de confiance à 95% généralement utilisés en épidémiologie.
ADC Délai
OR=1,21 1,96%
On constate que le test sur le délai entre 1 et 3 ans n'est pas du tout significatif alors qu'il devrait l'être côté ''protecteur'' (OR largement inférieur à 1 avec une probabilité proche de 99%). Pourquoi cet effondrement du signal ?
Si on inverse les nombres de témoins, soit 508 la première année et 854 pour les 2 années suivantes on aura OR=4,40 avec une probabilité associée très inférieure à 1 sur 1 milliard qui donne alors un signal très fort d'une anomalie chez les cas.
témoins vaccinés 29
4,52 (4,98)
Avec ce tableau additif relatif aux cas et témoins qui sont en dehors du délai considéré. Par exemple ceux qui sont en dehors du délai entre 30 et 42 jours, soit 588-6=582 cas, 2927-42=2885 . On constate que le rapport témoins sur cas est pratiquement constant. Tém / Cas
Par contre, sur un délai court comme 14 jours la condition d'indépendance entre l'exposition des cas et des témoins pourra être assurée. De façon imagée, si on ne choisit pas l'année d'une vaccination organisée par le calendrier vaccinal, on peut encore choisir le jour de cette vaccination (pourvu que ça dure !) D'ailleurs pour le délai de 14 jours il y a seulement 2 témoins vaccinés pour un cas alors que la moyenne est supérieure à 4 pour tous les autres délais. C'est ce fait qui assure le caractère significatif du test sur 14 jours. On constate sur le tableau que la moyenne du ratio des témoins vaccinés sur les cas vaccinés est 4,38 sur la première année et 4,52 sur 3 ans. Cette moyenne est très stable selon les délais sauf pour les 14 premiers jours (2,07) et pour la très courte période de 12 jours entre 30 et 42 jours où elle monte à 7 ce qui est peut-être sans signification particulière mais il est possible que ce soit au cours de cette brève période que le déficit des témoins vaccinés sur les 14 premiers jours se comble : pour le vérifier sur les données il suffirait de comparer les dates de vaccination des 14 cas avec celles de leurs témoins respectifs. On serait immédiatement fixé. Même sans cette information, on peut pratiquement considérer qu'au delà de 42 jours il n'y a plus indépendance entre l'exposition des cas et des témoins, le nombre de témoins vaccinés marchant la main dans la main avec le nombre de cas vaccinés.
L'organisation de la campagne H1N1 en France en 2009 n'assurait pas cette indépendance même sur des délais très courts en raison des courriers envoyés par classe d'âge selon un ordre de priorité. Ainsi des personnes de la même région et du même âge ont dû recevoir leurs courriers à quelques jours près et ceux qui sont allé se faire vacciner l'auront aussi été à quelques jours près.
On pourrait penser que le facteur d'exposition est la vaccination. C'est en tout cas ce qu'écrivent les auteurs : Any vaccination was considered to be an exposure.
En réalité, pour que la théorie soit respectée, pour le délai entre 0 et 1 an par exemple les cas et les témoins exposés seront ceux pour lesquels la date index* sera dans l'année qui suit la dernière vaccination reçue. L'exposition n'a donc de sens que pour les vaccinés !
Les non vaccinés ont donc été classés hors de tout délai tout en étant quand même pris en compte ! C'est à dire qu'il font automatiquement partie des non exposés quel que soit le délai considéré. C'est une anomalie théorique conduisant, entre-autres, à une communication catastrophique quand vous pouvez annoncer à vos lecteurs et auditeurs : Les cas et témoins vaccinés en dehors du délai considéré, 3 ans initialement, ont été déclarés … NON VACCINÉS !!!
Ainsi, un cas apparu 3 ans et 1 mois après sa dernière vaccination sera déclaré non vacciné. Cela pourrait être interprété comme de la manipulation.
C'est plus que navrant et c'était tout à fait évitable en se limitant à l'ensemble des cas vaccinés et de leurs témoins vaccinés associés. Parmi eux les exposés seront ceux qui sont dans le délai inférieur à 3 ans ou de même pour tout autre délai comme entre 1 et 3 ans par exemple. Les non exposés seront donc les vaccinés en dehors du délai considéré.
On pourrait faire remarquer que si chaque Américain a reçu au moins 1 vaccin dans sa vie, il n'y aura pas de non vaccinés dans ce type d'étude. Il est aussi possible que le nombre de cas et témoins n'ayant reçu aucune vaccination soit si faible que tenir compte de cela ne changerait pratiquement rien. Mais justement, si ça ne change rien, pourquoi ne pas en tenir compte, évitant ainsi une communication désastreuse.
Cependant ce n'est certainement pas le cas pour la vaccination hépatite B car il y a très peu de vaccinés dans le délai de 3 ans : 31 cas et 127 témoins. Si pour cette vaccination on traite le délai entre 1 et 3 ans en ne prenant que les vaccinés on aura 25 cas parmi 31 cas vaccinés et 71 témoins parmi 127 vaccinés. En test non ajusté on trouve OR=3,29 avec la probabilité 0,74%. En calculant avec la totalité des cas et des témoins, soit 780 cas et 3885 témoins, on obtient OR=1,78 beaucoup plus faible mais avec la même probabilité 0,73%. C'est la probabilité qui compte et on voit qu'il n'y a pas de différence. Mais je n'ai pas travaillé avec l'ensemble des vaccinés que je ne peux connaitre. Confirmation avec la vaccination dite pandémique ?
Cette étude en accès libre [3] a été commentée de façon très détaillée sur le blog du Docteurdu16 [4] par le Dr Claudina Michal-Teteilbaum. Confirmation avec l'étude Tardieu sur la SEP chez les enfants
Interprétation de ce signal Il y avait une barrière à 16 ans, tout cas apparaissant après 16 ans étant exclu de l'étude. Cela peut expliquer le déficit de cas pour les délais longs.
Les auteurs ont publié pas moins de … 18 tests relatifs à ces délais ! Aucun signal n'apparait, ce qui permet aux auteurs de conclure que l'apparition d'une atteinte démyélinisante ayant par la suite évoluer en SEP n'est pas associée au délai entre la vaccination hépatite B et la première atteinte.
Pourtant, il suffit de regarder la répartition des cas selon ces délais pour voir un signal pratiquement à vue !!! De plus il y a un signal analogue pour les témoins vaccinés qui se répartissent de la même façon que les cas dans les différents délais considérés comme on le constate aisément :
[4] http://docteurdu16.blogspot.fr/2012/02/vaccination-anti-grippale-une-etude.html Posté par BernardGue à 11:19 - Commentaires [0] - Permalien [#]
Les associations REVAHB, qui regroupe depuis 1997 les victimes d'effets indésirables survenus dans les suites d'une vaccination contre l'hépatite B, et E3M qui regroupe les personnes atteintes de myofasciite à macrophage, maladie neuromusculaire induite par les sels d’aluminium utilisés comme adjuvants vaccinaux, s’associent pour porter à votre connaissance la publication scientifique (en version française) du Dr Dominique LE HOUEZEC [1], parue le 14 novembre 2014 dans Immunologic Research, revue à comité de lecture [2] :
Cette étude originale reprend, avec un recul de 20 années, les données chiffrées officielles concernant l'évolution de la sclérose en plaque en France. Elle suggère fortement un lien entre l’augmentation de cette affection et la campagne intensive de vaccination contre l'hépatite B menée dans notre pays dans les années 90 (environ 20 millions de personnes vaccinées sur un court laps de 4 années). Cette « expérimentation involontaire réalisée à grande échelle », portant sur le tiers de la population française, éclaire ce qui est parfois qualifié de problème franco-français.Les conclusions du Dr LE HOUEZEC doivent inciter les autorités sanitaires à reconsidérer leur position sur les conséquences de la vaccination contre l’hépatite B :
- Le 22 mai, lors du colloque organisé par l’OPECST [3] à l'Assemblée Nationale, le Pr BELEC (hôpital Européen Georges Pompidou) a confirmé les travaux du LEE (USA) :
« Entre 200 et 400 fragments d’ADN résiduels par ampoule de Gardasil. Ce n’est pas normal. Quelle est la signification ? Je ne sais pas. (…) Il faut absolument continuer les recherches sur ce sujet. Les interactions entre des résidus ADN et l’hydroxyphosphate d’aluminium, ce n’est de toute façon pas normal ».
- Le 3 juin, des chercheurs portugais publiaient leurs travaux sous le titre
« Myofasciite à macrophages et vaccination: Conséquence ou coïncidence? » [4].
Leur conclusion après avoir étudié une cohorte portugaise de 16 cas :
« Sur la base des données accumulées, cette affection à médiation immunitaire peut être déclenchée par l'exposition aux vaccins contenant de l'aluminium chez des patients avec antécédents génétiques spécifiques. »
- La recherche doit bénéficier au plus vite de moyens financiers à la hauteur des enjeux. Ces recherches doivent être menées en toute indépendance et en toute transparence, de façon à ce que soit appréhendé au plus vite le processus de survenue de ces pathologies (scléroses en plaques et scléroses latérales amyotrophiques post-vaccinales, myofasciite à macrophages, encéphalomyélite aigüe disséminée …).
- Dans l’attente du résultat de ces recherches, le principe de précaution doit s’appliquer :
1- des vaccins de base sans aluminium doivent être mis à disposition de la population ;
2- aucune décision de généralisation concernant un vaccin avec aluminium ne doit être prise ;
3- l’injection de tout vaccin comportant un sel d’aluminium doit faire l'objet d'une étude attentive des antécédents familiaux et personnels du patient, et se faire dans des conditions parfaites de traçabilité.
Contacts : REVAHB http://www.revahb.fr/
E3M – www.myofasciite.fr
[2] Version française ci-jointe - La version originale de cette publication est en libre accès, disponible sur le site du journal Immunologic Research (http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs12026-014-8574-4), sous le titre de "Evolution of multiple sclerosis in France since the beginning of hepatitis B vaccination".
Cette étude n'est pas en accès libre, seul le résumé [2] est librement disponible.
Cette hypothèse est en accord avec le fait démontré que l'apparition des premières manifestations de SEP* fait suite à un processus immunitaire et un processus de démyélinisation débuté depuis plusieurs années auparavant. *SEP : sclérose en plaques
[0,19 ; 1,13] [0,72 ; 1,73]
Les auteurs calculent un odds ratio dit "ajusté'' qui demande de connaître le détail des données. Je ne peux donc le faire, aussi j'ai calculé directement OR et la variance par les formules classiques. On voit que le résultat est significatif (0,73% < 2,5%) et devrait donc interpeller.
OR=0,47 94,89%
OR=1,12 30,76%
Calcul Impossible On peut constater un phénomène analogue pour la sclérose en plaques (SEP) après vaccination hépatite B : jusqu'à 1 an les odds ratio relatifs aux différents délais sont largement inférieures à 1 (0,41 ; 0,26 ; 0,69) pour passer à 1,36 à 3 ans.
Pour la période entre 1 et 2 ans il a donc été observé 14 cas exposés contre 4 la première année. Le test avec un odds ratio direct (non ajusté) donne OR=2,01 avec la probabilité associée 1,42% significative.
simulation ! 30 Le nombre de cas observés au cours d'une période fixée, 2 ans par exemple, peut se modéliser par une loi de Poisson caractérisée par un seul paramètre qui est à la fois sa moyenne et sa variance.
Soit X et X' les variables aléatoires donnant le nombre de cas apparus au cours de la première et de la seconde période de 2 ans. X et X' sont supposées suivre des lois de Poisson de moyennes théoriques u et u'. Faisons l'hypothèse que u=u'. La variable aléatoire X'-X aura donc pour moyenne 0, sa variance étant la somme des variances de X et X', soit u+u'. Comme u et u' sont inconnues, on estimera u et u' par leurs valeurs observées 16 et 30. X'-X sera donc une variable aléatoire centrée (moyenne 0) et de variance estimée 46. Selon l'usage, et faute de pouvoir faire mieux, on l'approxime par la loi normale de moyenne 0 et de variance 46. Sur l'observation X'-X prend la valeur 30-16=14. On peut alors calculer la probabilité d'obtenir au moins 14 cas qui vaut 1,95% ce qui la rend significative au seuil habituel.
Pour Daniel Floret "cette étude montre qu'à échéance de trois ans après la vaccination il n'existe pas de lien statistique entre la vaccination contre l'hépatite B (OR 1,05 [0,72- 1,73])".
[2] http://archneur.jamanetwork.com/article.aspx?articleid=1917549
[4] http://www.pourquoidocteur.fr/Vaccination---le-lien-avec-la-sclerose-en-plaques-ecarte-8356.html Pour "observer" la communication sur internet autour de la publication de Langer-Gould :
http://www.charlatans.info/news/Les-vaccins-n-augmentent-pas-le Le résumé de l'étude par InfoVac :
Aucune augmentation du risque jusqu’à 3 ans après la vaccination n’a été retrouvée avec les vaccins contre l’hépatite B (OR : 1.12; IC95% 0.72-1.73), HPV (OR : 1.05, IC 95%, 0.62-1.78) ou tout autre vaccin (OR, 1.03; IC 95% :0.86-1.22). Par contre, dans le mois suivant n’importe quelle vaccination, une légère augmentation de l’incidence est observée, suggérant que les vaccins pourraient accélérer la transition d’une maladie sub-clinique vers une maladie clinique chez les patients atteints de la maladie existante. » http://devsante.org/actualites/vaccination-et-lesions-neurologiques
http://www.wikups.fr/vaccination_hepatite_b_et_sclerose_en_plaques_une_nouvelle_etude_rassurante_mais/e/433824 Posté par BernardGue à 21:33 - L'hépatite B - Commentaires [0] - Permalien [#]
Sclérose en plaques chez les enfants après vaccination hépatite B : Un signal statistique très fort ! Il est généralement admis que les études épidémiologiques qui portaient sur le lien éventuel entre la vaccination hépatite B et la sclérose en plaques (SEP) avaient conduit à affirmer qu'elles avaient montré l'absence de lien, autrement dit l'absence d'un signal statistique suffisamment fort et fiable en faveur d'un tel lien.
L'équipe du professeur Marc Tardieu avait publié 3 études sur la SEP chez les enfants, 2 en décembre 2007 et une autre le 8 octobre 2008*. La première portait sur des enfants qui avaient été vaccinés après avoir eu une première atteinte démyélinisante centrale (ADC simple). Son objet était de voir si la vaccination hépatite B aurait pu favoriser son évolution en SEP. Pour les deux autres, les enfants avaient reçu cette vaccination alors qu'ils étaient indemnes d'une telle atteinte. Deux questions se posent alors :
Le signal statistique très fort dont je me propose de montrer l'existence porte sur la seconde possibilité.
Tableau récapitulatif des données et des tests Vaccinés
0,903/10000
0,923/10000
132/63=2,1
206/143=1,44
1,18/10000
Il existe une troisième façon de présenter ces nombres : le ratio entre les ADC simples et les SEP. Il y a 0,93 ADC simples pour une SEP chez les vaccinés contre 2,1 chez les non vaccinés. Là aussi, l'écart à vue parait très important. Le test correspondant donne 1,18 chances sur 10000 d'observer un écart au moins aussi important par le hasard. La légère différence avec les tests précédents est liée au fait que la variance qui estime la dispersion par rapport à la moyenne, est moins bien estimée par ce procédé. Les 2 premiers tests donnent de ce fait des résultats plus fiables.
L'existence d'un signal paraît indiscutable. Interprétation Ce signal suggère que la vaccination hépatite B aurait favorisé l'évolution en SEP d'ADC qui seraient restées simples ou ne seraient pas apparues en l'absence de cette vaccination.
Estimations moyennes et minimales du nombre de SEP pouvant être associées à la vaccination
1- Le vaccin n'a crée aucune ADC simple. Valeur moyenne :
2,46 0,44 <1
Par contre, le cumul des résultats fait disparaître les aspects significatifs (31,42% par le test binomial ; OR=1,12 avec la probabilité associée 31,62%). Pour les tests sur les données globales, le test binomial et l'odds ratio non ajusté donnent exactement la même probabilité 35,32%. Les différences observées entre le test binomial et celui de l'odds ratio sont liées, pour l'essentiel, au fait que l'estimateur de la variance est sans biais pour le test binomial et asymptotique pour celui de l'odds ratio. J'ai comparé ce test avec celui de l'odds ratio dans cet article [1]. Il apparaît que le test binomial est plus fiable quand les données sont issues d'un tirage binomiale. Remarque : sur cet exemple on constate que les écarts des probabilités tests sont très faibles entre le test ajusté (33,48%) et non ajusté (35,32%).
Il avait été observé 403 ADC dont 54 avaient été exclues pour raison de statut vaccinal douteux. Les auteurs considèrent que les données étaient pratiquement exhaustives. Il est vrai qu'aux âges considérés les enfants étaient scolarisés et que, dans ces conditions, une ADC avait peu de chance de passer inaperçue. Parmi les 349 ADC retenues il y avait 143 SEP alors que 21 avaient été exclues. Parmi les 54 ADC exclues il devait donc y avoir 33 ADC simples et 21 SEP. Le signal trouvé pourrait s'affaiblir si un grand nombre de ces 21 SEP avaient été non vaccinées alors qu'au contraire, beaucoup des 33 ADC simples l'étaient. Pour préciser ce point, j'ai appliqué à ces 21 SEP et 33 ADC simples les proportions de vaccinés constatées parmi les 143 SEP et les 206 ADC simples retenues. Puis j'ai pris la borne inférieure d'un intervalle de confiance à 95% pour les 21 SEP, soit 7, ainsi que la borne supérieure pour les 33 ADC simples, soit 21. J'ai donc retenu une proportion de 33,3% de vaccinés parmi ces 21 SEP alors que cette proportion vaut 56% parmi les 143. J'ai aussi pris 21/33=63,64% de vaccinés parmi ces 33 ADC simples alors qu'il y a seulement 36% de vaccinés parmi les 206 ADC simples étudiées. On voit que les marges paraissent généreuses.
Annexe II Comment j'ai réalisé le calcul des probabilités annoncées Faisons le calcul sur les colonnes. Dans le groupe des vaccinés la probabilité p d'évolution d'une ADC simple en SEP peut être estimée par 80/154=51,95% alors que la probabilité p' correspondante chez les non vaccinés est estimée par 63/195=32,31%.
On veut tester si on peut accepter p=p'. Le test le plus fiable est le test binomial de comparaison de 2 proportions avec un estimateur sans biais de la variance. J'ai consacré au moins un article [2] à cette question. Je retiens ici la formule (dont j'ai donné une démonstration) : On obtient un estimateur sans biais W de la variance en prenant :
où les variables aléatoires X et X' sont binomiales B(n ; p) et B(n' ; p'). Sur l'exemple X désigne la variable aléatoire donnant le nombre de SEP parmi les n=154 vaccinés et X' la variable aléatoire donnant le nombre de SEP parmi les n'=195 non vaccinés. X et X' prennent les valeurs 80 et 63. Aussi, l'estimateur sans biais W de la variance prend la valeur :
0,92274/10000 < 0,93/10000 < 1/10000
L'approximation normale utilisée pour le calcul est de très bonne qualité car les valeurs np et n(1-p) sont suffiamment grandes : ici la plus petites de ces valeurs est 63 alors qu'on demande seulement qu'elle soit au moins égale à 10 ; de plus, les proportions ne sont pas du tout excentrées, proches de 0 ou de 1, mais au contraire proche de 50% (entre 32% et 56%. Ces conditions sont donc très favorables à la qualité du calcul de la probabilité. Calculs simplifiés
où les variables aléatoires X et X' sont binomiales B(n ; p) et B(n' ; p'). C'est l'estimateur le plus couramment utilisé. Il suppose p=p'. Si ce n'est pas le cas les conséquences peuvent être importantes. Cela dépend alors des valeurs numériques. Ici l'écart est faible : la probabilité trouvé avec cet estimateur est 1,06/10000 au lieu de 0,93/10000.
http://questionvaccins.canalblog.com/archives/2011/03/18/20609338.html [1] http://questionvaccins.canalblog.com/archives/2014/02/18/29247121.html [2] http://questionvaccins.canalblog.com/archives/2014/02/09/29163341.html Posté par BernardGue à 21:24 - L'hépatite B - Commentaires [1] - Permalien [#]
Vaccinations obligatoires : maltraitance ou dérive sectaire ? Refus des obligations vaccinales pour les enfants :
Maltraitance ou dérive judiciaire ? Dérive sectaire ou dérive parlementaire ?
On pourrait se poser sérieusement la question !
Mais lisez plutôt ...
Maltraitance ou dérive judiciaire ?
Le jeudi 9 octobre 2014 un couple de parents comparaissait devant le tribunal correctionnel d'Auxerre pour avoir refusé la vaccination DTP pour leur fille âgée de 3 ans, leur fils de 15 mois n'ayant encore reçu aucun vaccin non plus.
13 janvier 2015 : la Cour de cassation a transmis au Conseil constitutionnel la question prioritaire de constitutionnalité (QPC) soulevée par des parents auxerrois refusant de vacciner leur fille, lors de leur procès en correctionnelle, en octobre dernier.
« Les parents ont été signalés à la Protection maternelle et infantile par un pédiatre* du centre hospitalier où ils avaient fait la visite des neuf mois de l'enfant. Le service du conseil général les avait d'abord convoqués avant de faire à son tour un signalement au parquet. Cette famille "parfaitement insérée, aux valeurs tout à fait traditionnelles", a un "sens très développé de la sécurité sanitaire et des doutes depuis des années sur les effets secondaires des vaccins et le caractère néfaste des adjuvants", explique son avocat. "Ils ne font pas dans l'anti-vaccin primaire, ils n'appartiennent à aucune structure, aucune secte", souligne Me Emmanuel Ludot. » [1]
* Le 18 septembre 2014 j'ai assisté à un colloque sur la vaccination à l'hôpita Georges Pompidou. L'objectif était de "chauffer" les pédiatres pour les inciter à vacciner. Aux parents récalcitrants on conseille aux pédiatres de leur dire que vacciner c'est comme boucler sa ceinture !!! Le matin je mets mon vaccin pour sortir et le soir je le pose sur la table de nuit...Et si en bouclant notre ceinture on pouvait faire une sclérose en plaques ou une encéphalite comme avec le vaccin anti-variolique ? La correspondance avec l'accident, la seule circonstance pratique où la ceinture peut s'avérer dangereuse, c'est la rencontre avec le virus contre lequel on s'est vacciné. C'est comme si les vaccins n'étaient nocifs que dans cette situation. Malheureusement c'est loin d'être le cas. Non, la comparaison de la vaccination avec la ceinture de sécurité est une stupidité.
Ou encore, à la télé, sur France 2 :
"Justice : des parents "anti-vaccin" comparaissent pour maltraitance" [2]
"Pas question de vacciner leurs deux enfants de 15 mois et 3 ans, même si la loi l’impose pour la diphtérie, le tétanos et la poliomélyte (DTP). Les parents ont été signalés à la Protection maternelle et infantile. Ils comparaissent pour maltraitance jeudi 9 octobre devant le tribunal correctionnel d'Auxerre. Une équipe de France 2 s'est rendue sur place."
Le Parisien du 9/10/2014 :
« Des parents originaires de l'Yonne, en Bourgogne, comparaissent ce jeudi après-midi devant le tribunal de grande instance d'Auxerre pour maltraitance parce qu'ils n'ont pas voulu faire vacciner leurs deux enfants contre le tétanos, la poliomyélite et la diphtérie, vaccins obligatoires, selon une information de France Info. Ils encourent une peine de deux ans de prison et 30 000 euros d'amende. » [4]
France-info du 8/10/2014
« Dans l'Yonne, un couple est poursuivi par la justice car il refuse de faire vacciner ses jeunes enfants. Les parents, accusés de maltraitance, comparaissent ce jeudi après-midi devant le tribunal de grande instance d'Auxerre. En France, entre 3% et 5% des enfants ne sont pas vaccinés contre le tétanos, la poliomyélite et la diphtérie, pourtant obligatoires. » [5]
Additif des 21-24 mars 2015
Maltraitance et dérive sectaire ce n'est pas exactement la même chose. La Cour de cassation devait donc statuer pour décider si le jugement pouvait être cassé. Comme il n'existe sans doute aucun texte* parlant explicitement de maltraitance pour refus de DTP mais de dérive sectaire, l'accusation portée par le tribunal d'Auxerre ne correspondait pas aux lois existantes. Les juristes sont extrêmement pointilleux sur la forme et des jugements ont été cassés pour moins que cela. Il ne me paraît pas possible que la Cour ne s'en soit pas rendu compte puisque son rôle premier est sans doute de vérifier que l'accusation portée par le tribunal est permise par la loi.
* Avant 2007 c'est une certitude un tel texte n'existait pas car il aurait rendu inutile le classement en dérive sectaire ainsi que l'alourdissement des peines allant d'une contravention pour le DTP à 6 mois de prison et 3750€ d'amende. Ce texte de loi avait fait du bruit à l'époque puisque le groupe socialiste du Sénat (90 sénateurs, de mémoire) s'était opposé au texte. J'avais écrit à Valérie Pécresse rapporteure de la Commission des affaires sociales présidé par le chirurgien Jean-Michel Dubernard qui s'était vivement exprimé contre comme le rapporte Valérie Pécresse à l'Assemblée (voir plus loin). J'avais personnellement écrit à Valérie Pécresse qui m'avait répondu en demandant de solliciter les sénateurs pour tenter de bloquer le projet. En vain ... Il est vrai que la suspension de ce dispositif bloquait tout le projet de loi sur la protection de l'enfance auquel le gouvernement tenait beaucoup. Son vote aurait alors dû être repoussé à la nouvelle session parlementaire en septembre, après les élections.
Depuis 2007 je n'ai pas eu connaissance qu'il y ait eu une tentative parlementaire pour classer le refus de DTP pour les enfants comme maltraitance avec 2 ans de prison et 30000 euros d'amende. Je ne pense pas que cela aurait pu échapper aux associations qui surveillent le journal officiel.
Voici sans doute le texte sur lequel le tribunal d'Auxerre s'est appuyé :
« Le fait, pour le père ou la mère, de se soustraire, sans motif légitime, à ses obligations légales au point de compromettre la santé, la sécurité, la moralité ou l'éducation de son enfant mineur est puni de deux ans de prison et de 30 000 euros d'amende »
Mais le législateur n'a pas prévu explicitement l'application d'un tel texte au refus de DTP.
« Attendu que la question prioritaire de constitutionnalité est ainsi rédigée : "- Les dispositions de l'article 227-17 du code pénal prévoyant et punissant le non-respect de l'obligation vaccinale sont-ils contraires au préambule de la Constitution de 1946 repris dans le préambule de la Constitution de 1958 relatifs aux droits et à la santé en ce qu'ils imposent aux détenteurs de l'autorité parentale sur leurs enfants mineurs, une obligation vaccinale leur interdisant de s'en exonérer au regard des dangers réels ou supposés des dites vaccinations ? " ; "- Les dispositions des articles L. 3111-1 à L. 3111-3 et L. 3116-2 du code de la santé publique sont-ils contraires au préambule de la Constitution de 1946 repris dans le préambule de la Constitution de 1958 relatif aux droits et à la santé en ce qu'ils imposent aux détenteurs de l'autorité parentale sur leurs enfants mineurs, une obligation vaccinale leur interdisant de s'en exonérer au regard des dangers réels ou supposés des dites vaccinations ? ;"
Il s'agit donc en réalité de 2 questions, l'une portant sur la maltraitance (la première) et l'autre sur l'obligation vaccinale du vaccin DTP.
Or le Conseil Constitutionnel a répondu seulement à la seconde en occultant la première !!! Voici les preuves :
"7. Considérant que l’article 227-17 du code pénal ne réprime pas spécifiquement le manquement à l’obligation de vaccination ;
que la question prioritaire de constitutionnalité porte sur les articles L.3111-1 à L.3111-3 du code de la santé publique ;
Avec cette dernière phrase on constate que le Conseil Constitutionnel occulte la première question relative à la maltraitance. Il l'occulte au motif que les griefs des requérants portent sur l'obligation vaccinale et non sur les sanctions pénales associées. Pourtant, c'est la Cour de Cassation qui avait posé cette question et non les requérants. Le Conseil Constitutionnel décide :
Les articles L. 3111-1, L.3111-2 et L. 3111-3 du code de la santé publique sont conformes à la Constitution"
Autrement dit, l'obligation de la vaccination DTP est conforme à la constitution. Par contre il ne décide rien quant à l'article 227-17 du code pénal c'est à dire en clair : peut-on accuser de maltraitance le refus pour les parents de se soumettre à l'obligation vaccinale ? Le moins qu'on puisse dire est que c'est une très grosse pierre dans le jardin du tribunal d'Auxerre qui pourra sans doute difficilement maintenir son accusation de maltraitance ...
Nombreux ont été ceux, parmi les médias ou autres (blogs, sites ...) à présenter cette décision comme une déculottée pour les anti-vaccins ("Les antivaccinaux vont enrager ..." écrivait Jean-Yves Nau sur son blog). Aucun opposant aux vaccinations n'a jamais imaginé que l'obligation du DTP pour les enfants pourrait être déclarée contraire à la Constitution, ce n'était que la seconde question posée par la Cour de Cassation parce qu'elle n'avait jamais été posée et qu'elle en posait une autre beaucoup plus importante :
peut-on accuser de maltraitance des parents qui refusent le DTP pour leur enfant ? Ce n'était jamais arrivé auparvant et, bien sûr, les opposants aux vaccinations ne pouvaient que redouter la validation d'une telle accusation. De toute évidence, ils n'ont pas perdu. C'est le tribunal d'Auxerre qui en l'occurence a été clairement désavoué même si ce ne fut pas explicité. Il comprendra certainement le message ... Je pense que les "antivaccinaux" vont plutôt bien s'amuser de la siuation ! On peut lire la décision intégrale du Conseil Constitutionnel ainsi que la question de constitutionalité sur son site :
Ce lien donne accès à la totalité du dossier constitué en cette occasion, y compris le communiqué de presse. Il est donc possible de savoir exactement ce qu'a fait le Conseil Constitutionel à propos de cette affaire.
** Le motif des parents soutenus par leur avocat était, selon ce qui a été rapporté, que les vaccins proposés sont dangereux en raison de l'aluminium et que le droit à la santé est inscrit dans la Constitution.
Dérive sectaire ou dérive parlementaire ? Mettre le père en prison pour refus du DTP afin de protéger l'enfant ? Mais que deviendra sa vie avec en plus une très forte amende à payer ? Moins d'argent à la maison, papa en prison. Peut-être ne retrouvera-t-il pas de travail à sa sortie et dans quel état en sortira-t-il ?
Mais de quoi faut-il protéger l'enfant ? De la polio, le virus ne circule plus en France ? Pareil pour la diphtérie. De ses parents qui l'aiment et font tout pour lui ? Et si c'était de la justice et des dérives parlementaires qu'il fallait le protéger ?
Un petit tour sur legifrance le site des lois françaises :
http://www.legifrance.gouv.fr/ Recherchez, parmi les lois, la loi n° 2007-293 du 5 mars 2007, date de signature, la date de publication étant le lendemain le 6 mars. Loi chargée de réformer la protection de l'enfance avec le code NOR : SANX0600056L
Le Président de la République promulgue la loi dont la teneur suit : TITRE V
I. – Après le mot : « tutelle », la fin de l’article L. 3116-4 du code de la santé publique est ainsi rédigée :
« aux obligations de vaccination prévues aux articles L. 3111-2, L. 3111-3 et L. 3112-1 ou la volonté d’en entraver l’exécution sont punis de six mois d’emprisonnement et de 3 750 € d’amende. »
Le refus de se soumettre ou de soumettre ceux sur lesquels on exerce l'autorité parentale ou dont on assure la tutelle aux obligations de vaccination prévues aux articles L. 3111-2, L. 3111-3 et L. 3112-1ou la volonté d'en entraver l'exécution sont punis de six mois d'emprisonnement et de 3 750 Euros d'amende.
Voilà pour le texte de loi.
Pour les débats parlementaires à l'origine de cet article pour le moins étonnant il faut aller sur le site de l'Assemblée Nationale [3]
Assemblée nationaleCompte rendu analytique officiel
2ème SÉANCE DU MERCREDI 10 JANVIER 2007
47ème jour de séance, 107ème séance
Présidence de M. Jean-Luc WarsmannVice-Président
Je suis saisi de deux amendements identiques, n°s 139 et 190.
La parole est à M. Georges Fenech, pour défendre l’amendement n° 139.
M. Georges Fenech. Les vaccinations sont obligatoires, mais, suivant la vaccination, les pénalités ne sont pas les mêmes.
Nous proposons de frapper des mêmes pénalités tous les refus de vaccination, c’est-à-dire six mois d’emprisonnement et 3 750 euros d’amende.
M. le président. La parole est à M. Claude Leteurtre, pour défendre l’amendement n° 190.
M. Claude Leteurtre. C’est le même.
Mme Valérie Pecresse, rapporteure. Défavorable parce que les peines nous paraissent trop lourdes pour un refus de vaccination.
M. le ministre délégué à la sécurité sociale, aux personnes âgées, aux personnes handicapées et à la famille. Même position.
M. Claude Leteurtre. Pour la transfusion sanguine, il était bien d’en rester où on en était parce que, concrètement, c’est très efficace.
S’agissant des vaccinations, la situation paraît actuellement confortable parce que, globalement, la majorité des gens sont vaccinés, mais il est clair que cela va devenir un enjeu majeur. Il ne faut absolument pas qu’il y ait des foyers de non vaccination car c’est extrêmement dangereux en termes de santé publique. Il serait donc raisonnable de retenir ces amendements.
M. le président. Je mets aux voix par un seul vote les amendements nos 139 et 190.
Suspension de séance demandée par le ministre délégué afin qu'il puisse déposer un amendement supprimant ce qui concernait les vaccinations et venait d'être voté comme il va l'expliquer :
M. le président. Je suis saisi d’un amendement n° 3, tendant à supprimer l’article 27 adopté par l’Assemblée en première délibération.
M. le ministre délégué à la sécurité sociale, aux personnes âgées, aux personnes handicapées et à la famille. Les amendements identiques nos 139 et 190, adoptés après l’article 17, sont devenus l’article 27, relatif aux obligations de vaccination.
Dans un élan généreux, l’Assemblée a adopté là une disposition qui, s’étendant à toutes les vaccinations, me paraît comporter un certain nombre d’inconvénients.
L’aggravation des sanctions pénales prévues par nos lois s’agissant du défaut de respect de la vaccination obligatoire me paraît dénuée de portée, car, depuis cinquante ans, les dispositions actuelles n’ont jamais été mises en œuvre par le juge. Si, lorsque la sanction est faible, les dispositions ne sont pas mises en œuvre, il y a peu de raison de penser qu’elles le seront si la sanction est plus forte.
Par ailleurs, le recours à la sanction pénale comme facteur d’incitation à la vaccination n’est peut-être pas la bonne méthode. Mieux vaut une politique de santé publique qui informe des parents et qui mobilise le corps médical chargé de vérifier le respect de cette obligation, notamment via le carnet de santé de l’enfant. M. Xavier Bertrand, ministre de la santé, met d’ailleurs en œuvre des campagnes d’information sur ce point.
C’est pourquoi le Gouvernement demande la suppression de l’article 27 voté par l’Assemblée en première délibération.
Mme Valérie Pecresse, rapporteure. La commission avait émis un avis défavorable aux amendements n°s 139 et 190, auxquels le président de la commission des affaires culturelles, familiales et sociales, Jean-Michel Dubernard, était, je le rappelle, extrêmement défavorable.
M. Georges Fenech. Sur les raisons de cette absence de poursuites, que vous avez justement soulignée, monsieur le ministre, voilà ce qu’ont déclaré, lors de leur audition devant la commission d’enquête, M. Didier Houssin, directeur général de la santé, et son collaborateur, M. Bertrand Sachs : « Est-elle due à des présentations de certificats de complaisance ou de faux certificats de vaccination ? À l’indulgence des établissements concernés ? Au sentiment que le nombre minime de refus de vaccination n’est pas de nature à compromettre la protection générale de la collectivité ? »
De même, la commission d’enquête s’inquiète de l’absence de réaction de certains magistrats face à des refus parentaux de vaccination. Comment comprendre qu’un juge des enfants ne prenne aucune décision après avoir entendu des parents adeptes de la communauté Tabitha’s Place lui expliquer qu’en raison des risques que présentaient les vaccinations ils refusaient d’y soumettre leurs enfants ?
Monsieur le ministre, je ne sais pas si vos enfants sont vaccinés…
M. le ministre délégué à la sécurité sociale, aux personnes âgées, aux personnes handicapées et à la famille. Nous en venons, monsieur Fenech, à des questions d’ordre très personnel…
M. Georges Fenech. Monsieur le ministre, j’ai quatre enfants et ils sont vaccinés.
M. le ministre délégué à la sécurité sociale, aux personnes âgées, aux personnes handicapées et à la famille. …mais c’est bien volontiers que je vous répondrai qu’en tant que ministre et avant même de l’être, j’ai souhaité donner le bon exemple. Mes enfants – et j’en ai quatre, moi aussi – sont tous vaccinés. Ils ont même reçu leurs rappels ! (Sourires.)
M. Georges Fenech. M. le ministre ne sera donc pas poursuivi dans le cadre du nouveau dispositif. (Sourires.) Mais il s’agit d’être cohérent. Tous les défauts de vaccination sont punis par la loi : certains sont des infractions contraventionnelles, d’autres sont des délits. Il n’y a aucune raison de maintenir cette distinction. Les amendements adoptés en première délibération permettent de les mettre tous sur le même pied. Requalifier la contravention en délit montre la volonté de la représentation nationale de voir ce dispositif obligatoire respecté par les familles et sanctionné par la justice. Je maintiens ma position.
M. Richard Mallié. Monsieur le ministre, j’ai bien écouté votre explication sur votre amendement tendant à supprimer l’article 27, mais je ne peux pas y souscrire.
Comme vient de l’expliquer M. Fenech, il s’agit de cas très spéciaux. Imaginez demain une épidémie de grippe aviaire – tout le monde sait que la pandémie est possible –, obligeant à vacciner tous les Français, y compris ceux qui vivent dans les campagnes les plus reculées. Si une communauté où les enfants ne vont pas à l’école – comme en ont rencontré M. Fenech et les membres de la mission – refusait la vaccination, que se passerait-il ?
Aujourd’hui, nous n’avons pas les moyens d’être coercitifs. Toutes les campagnes d’information, par le biais de l’Institut national de prévention et d’éducation pour la santé, ne serviront à rien : s’ils ne veulent pas se faire vacciner, s’ils ne veulent pas que leurs enfants le soient, ils ne le seront pas.
Or il s’agit d’un problème de santé publique. C’est pour cela que nous ne pouvons accepter ce que vous venez de dire, monsieur le ministre. J’en suis fort navré, même si vos quatre enfants sont vaccinés. Les trois miens l’ont été aussi…
Mme Valérie Pecresse, rapporteure. Les miens également !
M. Richard Mallié. …tout comme ceux du rapporteur.
M. le ministre délégué à la sécurité sociale, aux personnes âgées, aux personnes handicapées et à la famille. Je vous en félicite.
M. Richard Mallié. Mais, malheureusement, ce n’est pas le cas de tous.
M. Claude Leteurtre. J’ai déjà plaidé en ce sens. Comme vient de le dire M. Mallié, il s’agit d’un problème de santé publique. Nous n’avons plus le droit de jouer, la situation peut devenir grave et l’allusion à la pandémie aviaire est d’actualité. Pensons à la typhoïde, au tétanos, qui redémarre, à la coqueluche. Soyons cohérents.
Mme Patricia Adam. Seule Mme Pecresse, par solidarité sans doute, a voté l’amendement de M. le ministre.
[1] http://www.lexpress.fr/actualite/societe/sante/pourqui-certains-parents-decident-de-ne-pas-vacciner-leurs-enfants_1609788.html
[2] http://www.francetvinfo.fr/replay-jt/france-2/13-heures/video-justice-des-parents-anti-vaccin-comparaissent-pour-maltraitance_715473.html
[3] http://www.assemblee-nationale.fr/12/cra/2006-2007/107.asp#P53_706 [4] http://www.leparisien.fr/bourgogne/yonne-des-parents-juges-pour-avoir-refuse-de-vacciner-leurs-enfants-09-10-2014-4199265.php
[5] http://www.franceinfo.fr/vie-quotidienne/sante/article/poursuivis-en-justice-pour-avoir-refuse-de-faire-vacciner-leurs-enfants-581821 Posté par BernardGue à 15:08 - Commentaires [0] - Permalien [#]
« Sclérose en plaques et vaccin contre l’hépatite B : le Pr Bernard Bégaud accuse (Libération) mais n’en dit pas assez » [1]
* Alain Goudeau, (Université François-Rabelais) chef du service de bactériologie-virologie du CHU de Tours * Bernard Bégaud, professeur de pharmacologie à Bordeaux. Il dirige l’unité de recherche "Pharmaco-épidémiologie et évaluation de l’impact des produits de santé sur les populations" à l’Inserm. Pour moi ce fut cette déclaration de Bernard Bégaud qui a mis le feu aux poudres :
«Ce qui a été le catalyseur et le déclencheur de cette méfiance, c’est le virus de l’hépatite B (VHB) et la polémique autour des cas de sclérose en plaques éventuellement induits par le vaccin. On a menti et on a continué à mentir, volontairement ou non, pour la bonne cause. Or, chaque fois que l’on ment, même et surtout avec une bonne intention, on provoque une catastrophe. Et la suspicion s’installe. »
Le “ON” c’est qui ? La “BONNE CAUSE” c’est quoi ? Ce “ON” ce sont, sans nul doute, les différentes composantes de l’autorité en matière de vaccination “LA BONNE CAUSE” c’est la fameuse couverture vaccinale, notre nouvelle Ligne Maginot, l'obsession permanente de nos experts en santé publique qui confondent la lutte contre les virus avec la couverture vaccinale, la fameuse CV. L’affirmation de Bernard Bégaud est très claire, elle signifie :
Si on dit la vérité, à savoir : il y a des cas de SEP liés à la vaccination (il fut très bien placé pour cela...), on va casser la campagne de vaccination et perdre les bénéfices attendus de celle-ci. C'est toujours le même raisonnement que dénonce en fait Bernard Bégaud :
Le vaccin est inoffensif parce qu’il est utile. Ou plutôt, puisque le vaccin est utile il devra être déclaré inoffensif.
Voir mon article La vaccination hépatite B sur France Culture le 30 juin Il me parait évident que ce fut cette affirmation dépourvue d'ambiguïté - le vaccin hépatite B a été responsable de scléroses en plaques, on le savait, on a menti et on continue de mentir - qui a mis le feu aux poudres à son encontre comme on peut le constater sur le blog de JY Nau. Chanson de Guy Béart :
« J’ai lu le texte de Bernard Bégaud qui est un assez joli exercice de réécriture de l’histoire. Les exemples d’informations erronées ou de contre vérités grossières sont les suivantes : citant Bernard Bégaud : « C’est un gâchis énorme. Jusque dans les années 80, les Français étaient très attachés aux vaccins. Il me paraît clair que l’inversion est liée à la campagne de vaccination contre l’hépatite B lancée en 1994. »
A cette période, le taux d’incidence n’a été, à notre connaissance, estimé que dans une seule étude (Moreau et al., 2000) concernant les 94.000 habitants de Dijon âgés de moins de 60 ans. Issue des fichiers des services du CHU et des cabinets des neurologues libéraux, cette incidence était évaluée à 4,3/100.000 habitants par an, ce qui apparaissait proche des taux rapportés dans d’autres villes d’Europe du Nord de même taille. En conclusion, à la fin des années 1990, on estimait que la prévalence de la SEP en France se situait autour de 40 pour 100.000 habitants et l’incidence autour de 4 pour 100.000. »
Quoiqu'on puisse penser de ces études, on ne peut qualifier leurs estimations de grotesque. De plus, ce sont ces valeurs qui ont été prises pour estimer les cas attendus dans l'étude de A. Fourrier et B. Bégaud. A. Goudeau poursuit ainsi ses attaques contre les affirmations de B. Bégaud, affirmations présentées, rappelons-le, dans une interview publiée dans un journal et non dans une revue scientifique :
« Prendre la Grande -Bretagne et l’Italie comme des exemples de raisonnement sain est la preuve d’une double méconnaissance. L’Italie a, bien sûr, vacciné des adultes mais n’a pas eu de polémique. S’agit-il d’une incidence plus faible de la SEP dans l’Europe du Sud ? Les autorités sanitaires italiennes sont-elles moins sensibles au poids de certains médias ? Est-ce l’absence, dans la capitale italienne, de neurologues hospitalo-universitaires de renom et omni-compétents ? L’enquête reste à faire. Quant au Royaume-Uni, il n’a pas vacciné du tout et ce en dépit de sa forte population migrante. Cela évite, j’en conviens, bien des accidents post-vaccinaux. »
Alors, pourquoi toutes ces attaques contre Bernard Bégaud ? Attaques que Jean-Yves Nau qualifie de sévères et de réplique mordante. A bien y regarder, elles seraient plutôt un pétard mouillé où, mieux encore, un boomerang qui pourrait exploser dans les mains de son auteur.. C'est ce qui devrait fortement nous interpeller : pourquoi une telle réplique lancée avec des arguments aussi dangereux pour la crédibilité de son auteur ? La raison de cette réplique aussi précipitée qu'irréfléchie, je l'ai donnée au début de cet article. Elle a comme corolaire immédiat que si le public a été trompé sur la vaccination hépatite B, il pourrait l'être à nouveau avec d'autres vaccins, tout particulierement le Gardasil et son petit frère le Cervarix?
[3] https://www.mesvaccins.net/web/news/5096 [4] http://questionvaccins.canalblog.com/archives/2008/09/26/10719582.html
http://pediablogdlh.blogspot.fr/2014/04/vaccin-hepatite-b-polemique.html ainsi que par Wikups :
Posté par BernardGue à 10:43 - Commentaires [11] - Permalien [#]
Le paradoxe de Simpson en statistiques médicales : un match de Coupe Davis ! Les mystères "impénétrables" du paradoxe de Simpson ! Extraits ( [5]) :
"Un bon paradoxe est un paradoxe dont on ne réussit jamais à se débarrasser. Quand vous croyez en avoir trouvé la clef, une remarque vous fait découvrir que rien n'est résolu. Les paradoxes de Zénon à propos de l'impossibilité du mouvement sont de tels paradoxes.
Mais le plus élémentaire de tous est le paradoxe de Simpson dont on imagine des solutions... qui conduisent à d'autres paradoxes !
Sans cesse, des scientifiques et des utilisateurs de statistiques tombent dans les pièges qu'il tend.
Malgré cette littérature abondante, il n'est pas certain que l'on détienne une solution entièrement satisfaisante pour se libérer de cette récalcitrante absurdité."
DIABLE !!! Qu'y-a-t-il de si mystérieux derrière cela ? Voyons :
Ce qu'on appelle le paradoxe de Simpson a en particulier été observé au cours d'une expérimentation médicale réelle [1] où 2 traitements A et B ont été testés contre les calculs rénaux.
Je me suis amusé à présenter cela comme un tournoi de Coupe Davis entre 2 pays A et B. Le premier jour il y a les 2 matchs en simples où on teste séparément l'efficacité des traitements A et B contre les petits calculs rénaux et les gros calculs. Les résultats des 2 matchs sont sans appel, A bat largement B.
Il y a donc eu 81 succès pour 87 traités par A soit 93% de succès ...
81/87 =93%
234/270=87%
A bat B en simple !
192/263=73%
55/80=69%
273/350=78%
289/350=83%
B bat A en double !
B bat A en simple !
Le lendemain les mêmes joueurs se rencontrent en double. Tout le monde s'attend à voir A triompher aisément de B. Surprise, c'est B qui gagne !
C'est cela le paradoxe de Simpson.
Comme tout paradoxe il a une explication qui apparaît aisément au troisième jour du tournoi, avec les 2 derniers simples. Le premier jour c'étaient le meilleur joueur de A qui avait affronté et battu le meilleur joueur de B puis le moins bon joueur de A qui avait battu le moins bon joueur de B.
Pour les derniers simples, le meilleur joueur de B rencontre le moins bon de A et c'est B qui gagne. En fait, ce match est celui des gros effectifs : 263 malades traités par A contre 270 par B. Il y en a plus de 3 fois plus que pour les petits effectifs, 87 pour A et 80 pour B. Aussi, selon la règle démocratique, les gros effectifs imposent leur force aux petits. Or la bataille des gros effectifs a été gagnée par B. Aussi, il est logique et non paradoxale que B l'ait emporté en double quand les effectifs étaient cumulés. On peut trouver un autre exemple [2] de ce paradoxe, complètement fabriqué cette fois ci (voir page 234 du lien). C'est une histoire où l'on compare les succès des garçons et des filles au baccalauréat alors qu'ils sont issus de 2 lycées A et B. C'est le même principe, les gros effectifs sont dans le lycée A pour les garçons et dans le B pour les filles. Cet exemple est appelé "Barouf à Bombach !" Pour ces 2 exemples, les auteurs ne proposent aucune explication au paradoxe.
J'en avais d'ailleurs proposé récemment un exemple du même genre alors que j'ignorais que cela s'appelait le paradoxe de Simpson. C'était avec des pièces de 1 et 2 euros de fabrications française et allemande :
Comparaison de deux proportions : un fort risque d'occulter un signal ! [3]
Quand on sait que le test par l'odds ratio est une comparaison de 2 proportions et que l'on fonde des décisions très importantes de santé publique sur ces tests on peut avoir peur !
Que montre, non pas le paradoxe de Simpson, mais l'incroyable agitation autour de lui ? Car c'est bien ce phénomène humain et sociologique qui retient mon attention (taper paradoxe de Simpson sur un moteur de recherche). Ce soi-disant paradoxe montre que les nombres ont des lois qui sont indépendantes de ce que les humains veulent représenter par ces nombres. Que ce soient des malades qui guérissent ou des pièces qui tombent sur pile, les nombres s'en moquent complètement !
Pour l'exemple avec les calculs rénaux, remplaçons les petits calculs par une pièce de 1 euro, les gros calculs par une pièce de 2 euros, les traitements A ou B par des pièces de fabrication française ou allemande. Un malade qui guérit deviendra : la pièce est tombée sur pile. Conservant les mêmes résultats on aura donc obtenu 81 piles en lançant 87 fois une pièce française de 1 euro. Les constats seront les mêmes. Ils ne dépendent que des nombres et pas de ce qu'on a choisi de leur faire représenter. On voit donc que cette affaire n'a rien voir avec les statistiques qu'elles soient médicales, sociologiques ou autres.
Alors, à quoi est-elle dû ?
Les utilisateurs restent "collés" à leur discipline particulière, médecine ou sociologie par exemple. Ils ne pensent à considérer que des situations ayant un sens dans leur discipline. Ainsi, pour les médecins, la classification entre gros et petits effectifs n'ayant aucune signification médicale, ils ne pensent pas à la prendre en compte. En un mot, ils oublient de faire jouer les 2 derniers simples du troisième jour de la Coupe Davis ! Pourtant, ce sont ces matchs entre les gros effectifs d'une part et les petits effectifs d'autre part qui donnent la clé du problème, montrant qu'il n'y a aucun paradoxe particulier. Le troisième jour de la Coupe Davis est tout aussi important que le premier jour ou le double !
De manière générale, on a un tableau à double entrée où importe peu ce que sont A, B, X et X'. Le couple (X , A) a été réalisé n fois avec x succès etc.
Avoir x/n largement supérieur à y/m et x'/n' largement supérieur à y'/m' n'est pas incompatible avec avoir
(x+x')/(n+n') largement inférieur à (y+y')/(m+m')
Cela est facilité si y/m est largement supérieur à x'/n' et que m et n' sont beaucoup plus grands que m' et n.
x/n petits effectifs
y/m gros effectifs
x'/n' gros effectifs
y'/m' petits effectifs
(x+x')/(n+n')
(y+y')/(m+m')
x'/n'
y'/m'
Il n'y a aucun mystère dans cette affaire !!!
On pourrait cependant m'objecter que je pars d'une situation décomposée avec, dans l'exemple initial, les petits et gros calculs rénaux. Mais si on part avec les données globalisées, comment penser à décomposer en petits et gros calculs plutôt qu'autrement ?
En fait, on confond comparaison de 2 proportions avec comparaison de 2 probabilités et j'ai développé cette question dans [3]. Très simplement, on a un lot de 100 pièces de 1 euros lancées chacune une fois et un lot de 100 pièces de 2 euros lancées de même. On veut comparer la probabilité p de tomber sur pile pour les pièces de 1 euro avec la probailité p' correspondante pour les pièces de 2 euros. Le problème est qu'avant de tester l'égalité p=p' avec les valeurs observées il faut d'abord se demander si p et p' existent ! Autrement dit se demander si chaque pièce de 1 euro a la même probabilité p de tomber sur pile et de même pour celles de 2 euros.
Sur l'exemple des calculs rénaux il faut se demander si chaque malade traité par A avait la même probabilité de guérison. De même pour ceux traités par B. Il faut donc explorer les données pour voir si on peut considérer que cela est réalisé. Cette probabilité de guérison pourrait dépendre du sexe, de l'âge, de la taille des calculs, de leur ancienneté etc. Le problème est donc aussi là : sur les données globales on compare 2 proportions qui ne correspondent pas forcément aux probabilités de guérison de chacun des malades.
On pourrait penser régler la question en ayant les mêmes proportions dans les 2 groupes. Comme je l'ai montré dans [3], cette condition est nécessaire mais pas suffisante. On en a ici une illustration :
Les proportions entre petits et gros calculs dans les 2 groupes A et B sont 87/263=33,1% et 80/270=29,63%. Elles sont très proches. Aussi, de faibles variations de ces nombres suffiraient pour les rendre pratiquement égales sans supprimer le paradoxe. Par exemple on a 84/266=31,58% et 84/267=31,46%.
Plus précisément encore, dans l'analyse des causes de ce paradoxe, il y a le fait que les probabilités de guérison sont très différentes selon qu'il s'agit de petits ou de gros calculs : pour A elles peuvent être estimées par 93% et 73%. C'est cet écart considérable qui permet au traitement B de s'intercaler avec 87% de guérison pour les petits calculs.
C'est cela la cause fondamentale de ce paradoxe.
Les autres raisons ( B intercalé et différence importante d'effectifs) sont secondaires et ne pourraient jouer sans la première
[1] Wikipedia paradoxe de Simpson
http://fr.wikipedia.org/wiki/Paradoxe_de_Simpson [2] Barouf à Bombach page 234
http://www.modulad.fr/archives/numero-33/tutorial-confais-33/confais-33-tutorial.pdf [3] Comparer deux proportions : danger c'est risqué !
http://questionvaccins.canalblog.com/archives/2014/02/06/29133753.html Voici d'autres sites présentant le paradoxe de Simpson
[4] http://sciencetonnante.wordpress.com/2013/04/29/le-paradoxe-de-simpson/ [5] http://www.pourlascience.fr/ewb_pages/a/article-l-embarrassant-paradoxe-de-simpson-31601.php
[6] http://www.lifl.fr/~delahaye/pls/236.pdf Il y en a beaucoup d'autres …
Pour que les tests puissent être pratiqués dans les meilleures conditions, on a vu qu'il fallait que les cas vaccinés et les témoins vaccinés suivent des lois binomiales B(n ; p) et B(n' ; p'). On teste alors l'égalité entre p et p'. On a vu que des difficultés apparaissent dès que cette situation n'est plus réalisée car les tests s'appuient sur l'expression binomiale des variances, à savoir np(1-p) et n'p'(1-p') y compris la variance pour l'odds ratio qui est en relation avec l'expression : 1/np(1-p) +1/n'p'(1-p') On a vu aussi que quand les cas et les témoins se partagent entre 2 groupes où les taux d'exposition (de vaccination) sont assez différents pour ne pas pouvoir être assimilables à des variations aléatoires, il est essentiel que les nombres moyens de témoins par cas soient les mêmes dans les 2 groupes.
On pourrait régler assez simplement et rapidement la question que je viens de poser. Supposons 50 cas dont 40 sont vaccinés avec 4 témoins par cas soient 200 témoins dont 100 vaccinés. L'odds ratio vaut 4 avec une variance estimée 1/40+1/10+1/100+1/100=0,145.
Supposons maintenant 50 autres cas dont 10 vaccinés avec 200 témoins dont 100 vaccinés. L'odds ratio relatif à la vaccination vaut 1/4 avec la même variance 0,145. Côté opposé, le test donnera la même probabilité car on compare le logarithme de l'odds ratio avec 0 et on sait que ln(1/4)= - ln(4)
Si le lecteur accepte cela comme démonstration convaincante du fait que les ajustements ne peuvent en aucun cas se substituer à une dissociation adéquate des données, il peut penser que les auteurs d'études veillent soigneusement à les réaliser quand ils s'imposent. Que nenni comme diraient les servantes de Molière, on est très loin du compte ! C'est ce que je vais faire constater ci-après. Si l'expérience aléatoire consiste à lancer des pièces de monnaies, la première question à se poser est "les pièces ont-elles toutes, à chaque jet, la même probabilité de tomber sur pile ?" Le lanceur pourrait se contenter, parfois, de lancer la pièce à plat sans la faire tournoyer en l'air.
TEMOINS 27,17%
1- Le principe du test est de comparer les proportions de vaccinés parmi les cas et les témoins. Nous constatons que les écarts sont énormes entre les moins de 10 ans et les plus de 10 ans : moins de 24% contre plus de 69% chez les cas entre les moins de 10 ans et les autres ; 27% chez les témoins de moins de 10 ans contre près de 67% chez les plus de 10 ans. 2- De plus, le taux de vaccinés chez les témoins de moins de 10 ans est supérieur aux taux chez les cas correspondants alors que c'est l'inverse pour les plus de 10 ans. Les 2 groupes allant en sens inverse, les cumuler ne pourra que contribuer à neutraliser tout signal éventuel.
Ce constat, facile et immédiat, imposait de créer au moins 2 groupes : les moins de 10 ans et les autres. Les auteurs ne l'ont pas fait ! Il FAUT comprendre que vouloir comparer les 55,94% de vaccinés parmi les 143 cas aux 54,28% de vaccinés parmi les 1122 témoins est une question
C'est d'abord mon histoire de choux bio et pas bio racontée dans Comparaison de deux proportions, un fort risque d'occulter un signal ! [1]. Le problème est aggravé ici par les remarques 2, 3 et 4 ci-dessus. Et ce n'est pas tout !
De plus, il existe plusieurs indications en faveur du fait que le groupe des plus âgés pourrait, comme les plus jeunes, être orienté côté vaccin "protecteur'' en raison d'un défaut de notification. Ce défaut pouvant s'expliquer par l'arrêt de la prise en compte des cas après 16 ans (ou au 31 décembre 2003). Aussi, un adolescent vacciné tardivement disposait de moins de temps que d'autres enfants pour que sa première ADC apparaisse dans les limites définies par l'étude, la date retenue étant celle de la première atteinte. Il serait donc essentiel de disposer des données concernant le groupe des classes d'âge vaccinées en sixième
Grâce à la publication du 8 octobre 2008 on peut disposer de données sur l'ensemble des ADC regroupant les ADC simples et multiples (SEP) : 154 vaccinés parmi 349 cas associés à 2941 témoins dont 1398 vaccinés. Par soustractions avec les données pour la SEP on obtient les données pour les ADC simples : 349-143=206 ADC simples dont 154-80 =74 vaccinés ; 2941-1122 =1819 témoins associés dont 1398- 609=789 vaccinés. Voici les résultats de différents tests qu'on peut pratiquer sur ces données (tableau ci-dessous). J'ai exposé dans l'article précédent [3] (voir aussi [1] et [2]) trois tests que j'ai nommé V, W et Z. Tous sont des tests binomiaux mais ce qui les distingue est une estimation différente de la variance. Pour la SEP j'ai appliqué le test Z à la partition "moins de 10 ans'' et "au moins 10 ans''. Pour le test global par Z j'ai ajouté les ADC simples. Pour la SEP on peut observer que le test Z est très proche du test par l'odds ratio ajusté proposé par les auteurs de l'étude. Notons cependant :
Comme les bornes de l'intervalle de confiance IC ont été calculées à partir de l'OR et de la variance, on peut retrouver la variance à partir de l'IC et de l'OR, ce qui m'a permis de calculer la probabilité d'obtenir au moins 0,81 qui vaut 93,88%. Dans la publication de 2008 les auteurs en sont resté là sur ce point. Fort heureusement la publication de décembre 2007 va permettre d'aller plus loin. On peut comparer les probabilités qui ont été calculées de la même façon. Pour ADC+SEP elle vaut 88,6% qui est une sorte de "moyenne" entre 35,32% pour les SEP et 98% pour le groupe complémentaire des ADC simples.
SEP ADC simples + SEP
OR ajusté Non publié
Pour les ADC simples on peut constater que 2 tests donnent un résultat significatif côté "vaccin protecteur" : le test avec OR=0,73 calculé directement (sans ajustement) et le test V qui donnent 2,00% et 2,02%. Ce résultat significatif exprime un déficit d'ADC simples chez les vaccinés. Où sont-ils passé ? Soit vers la case "rien" (effet protecteur), soit vers la case "SEP" (effet aggravant).
C'est donc très, très significatif, ce qui permet de formuler l'hypothèse : Hypothèse
La vaccination hépatite B aurait fait évoluer en sclérose en plaques un certain nombre de cas qui sans cela n'auraient été que des ADC simples, (non SEP) dans la fenêtre d'observation. Rappelons que les enfants ne souffraient d'aucune ADC au moment de leur vaccination. Si on se contentait de traiter le groupe complet comme l'ont fait les auteurs, on passerait à côté d'une hypothèse très intéressante : l'effet "protecteur" de la vaccination contre les ADC simples pouvant être en réalité un effet aggravant les ayant fait évoluer vers une SEP.
Chacun de se dire : "Mais ils auraient été des coïncidences, donc ainsi on a éliminé des coïncidences parmi les vaccinés, c'est plutôt une bonne chose !" Cela pourrait paraître pertinent, cependant le problème est que le signal apparaît par l'addition des coïncidences et des non coïncidences ! Si on supprime les premières, on a toute chance de tuer le signal puisque la comparaison se fait, d'une façon ou d'une autre, avec ce qui se serait produit en l'absence de vaccination. Dans une étude cas-témoins, cette comparaison ce fait par le truchement de la proportion de vaccinés parmi les témoins, comparée à celle des cas. C'est une étude rétrospective où les enfants ne sont pas tous vaccinés au même âge ni dans les mêmes conditions. C'est le péché originel des études rétrospectives par rapport à des expérimentations animales classiques où les souris sont toutes vaccinées le même jour pour être suivies parallèlement à d'autres souris du même âge et de santé comparable au début de l'observation, c'est à dire le jour de la vaccination. Comme il n'est pas raisonnable d'attribuer un effet protecteur réel au vaccin et qu'on peut au contraire tout à fait envisager un effet aggravant de la vaccination en faveur de la SEP, le fait que le taux de vaccinés parmi les cas n'atteigne pas 24% contre plus de 27% chez les témoins pourrait être perçu comme indicateur d'un réel déficit de notification de SEP chez les vaccinés, déficit pouvant être attribué, pour une part, à ce péché originel.
3- À ces enfants s'ajoutent, certains enfants pris dans le groupe "< 10 ans". Or ce groupe a un OR inférieur à 1, ce qui ne favorise pas, a priori, l'obtention d'un OR élevé . Ces 3 considérations conduisent à penser que le groupe significatif retenu par ces critères a une très forte ossature "vaccinés en sixième" qui devrait donc avoir un OR assez grand, même s'il n'est pas significatif. Cela paraît indispensable pour permettre au groupe "Engerix--Observant-calendrier--Plus-de-3ans" d'être largement significatif.
On peut aussi observer que parmi les 80 cas de SEP chez les vaccinés, 50 avaient reçu Engerix. Pour 25 d'entre-eux la première ADC était apparue dans un délai ne dépassant pas 3 ans (50%) contre 15 pour Genhevac (68,18%). La répartition parait donc déséquilibrée pour Genhevac par rapport à Engerix. Cela pourrait être dû au fait que des adolescents vaccinés avec Genhevac et ayant fait leur ADC plus de 3 ans après, avaient dépassé l'âge de 16 ans. Bien sûr, le même phénomène a certainement joué aussi pour Engerix. Mais la vaccination quasi exclusive par Engerix des enfants en classe de sixième a pu permettre d'alimenter la catégorie ">3ans" pour Engerix, ce qui n'était pas possible avec Genhevac. Ajuster ou dissocier ?
OR direct Probabilités 0,84 67,89% ;32,11%
1,98% 0,416
98,41% ;1,59% 1,12
Pour les tests appliqués aux données publiées, on peut constater que ceux réalisés en dissociant les moins de 10 ans des plus de 10 ans et sans ajustement donnent des résultats qui peuvent s'éloigner beaucoup des valeurs obtenues globalement par les auteurs avec ajustement logistique conditionnel sur l'âge, la région et le sexe mais sans dissocier : 68,53% et 31,42% contre 33,48%. Remarque :
Cela suggère qu'une dissociation, qui s'impose quand les taux de vaccination sont très différents comme ici, pourrait avoir plus d'importance qu'un ajustement sans dissociation. Autrement dit, cela montre assez bien qu'un ajustement sur l'âge (ou autres critères) ne devrait pas pouvoir compenser des écarts trop importants entre les taux de vaccination (plus généralement d'exposition). La grande crainte en dissociant est sans doute de perdre de la puissance statistique. Mais cela n'a d'intérêt que si les différents groupes vont dans le même sens. Si une pièce de 1€ est déséquilibrée du côté des piles et celle de 2€ du côté des faces il n'y a aucun intérêt à cumuler les résultats.
Conclusion L'ajustement ne saurait se substituer à la dissociation
Je chercherai si je peux accepter que chaque cas ait eu la même probabilité d'avoir été vacciné. De même pour chaque témoin. Comment ? D'abord en comparant les nombres de vaccinés parmi les témoins associés on doit pouvoir obtenir facilement une première indication. Par exemple, Pierre a 10 témoins dont 2 sont vaccinés alors que Jacques en a 8 sur 10 et Paul 5 sur 10. Un regard sur l'âge de la vaccination indique que Pierre avait 5 ans au moment de celle-ci alors que Jacques était en sixième en 1996 et que Paul avait 14 ans.
Au lieu de procéder ainsi, les auteurs paraissent s'empresser de globaliser les données en aveugle pour lancer ensuite un logiciel réalisant une analyse multivariée selon plusieurs paramètres comme l'âge au moment de la première ADC (et non pas l'âge de la vaccination, ce qui pose aussi un problème), la région du cas et son sexe. On voit le résultat !!!
Les auteurs passent en particulier à côté d'un signal très fort qui pourtant ne demande même pas de faire appel aux témoins et qui apparaît en formant seulement 2 proportions !!!
Obtenant un résultat significatif avec Engerix et pas avec Genhevac, les auteurs et les Comités d'experts s'interrogent longuement sur les mérites comparés de la culture sur levure (Engerix) et de la culture sur ovaire de hamster chinois (Genhevac). Ils oublient de se demander si cela ne serait pas dû à tout autre chose, à savoir : le fait que le ministre de la santé avait accordé en 1994 le marché des collèges au fabricant d'Engerix, que l'essentiel des vaccinations chez les enfants avait été réalisé au collège en classe de sixième et que ces derniers avaient tous été suivis pendant la même durée d'au moins 4 ans jusqu'à 16 ans. Sans voir que, pour les enfants plus jeunes, beaucoup moins vaccinés, la tendance "vaccin protecteur" (même légère) est sans doute dû au fait que beaucoup ont fait leur première ADC avant d'avoir pu être vaccinés. Que la même tendance chez les plus âgés (vraisemblable mais que les auteurs pouvaient aisément constater si elle est réelle) est sans doute liée au fait que ceux-ci disposaient de trop peu de temps pour qu'une ADC se manifeste avant la limite des 16 ans.
« La méthode de régression logistique est donc la méthode multivariable de choix pour rechercher des facteurs de risque ou de des facteurs protecteurs de maladie. Toutefois, il ne faut pas oublier qu’elle reste une simplification mathématique de phénomènes complexes, qu’elle repose théoriquement sur des conditions,
dont le respect est trop peu souvent vérifié par les chercheurs qui l’appliquent. La régression logistique est différente du modèle de Cox car elle ne permet pas la prise en compte de données censurées (c’est-à-dire en tenant compte des temps d’observation individuels).
Un intervalle de confiance inutile Dans la publication Mikaeloff-Tardieu 2007 sur la SEP, pour les données globales, les auteurs donnent un odds ratio OR= 1,10 et un intervalle de confiance [0,71 1,69]. J'ai donné auparavant la probabilité associée à ce test : 33,48%*. Elle donne évidemment une information beaucoup plus précise que l'IC sur le degré d'éloignement de la valeur observée 1,10 par rapport à la valeur théorique 1. * Il faut cependant noter que la plage de variation de la probabilité associée au test se situe entre 0 et 50%. Au delà de 50%, cela signifie que l'odds ratio est inférieur à 1. On prend alors son complémentaire à 1.
« Le résultat d'une étude d'association s'exprime par un risque relatif ou un odds ratio assorti d'un intervalle de confiance. Ces éléments sont plus importants à considérer que la simple interprétation du test d'association en significatif/non significatif … un risque de 3 avec un intervalle (de confiance) [1,1 ; 600] nous dit que l'étude manque grossièrement de puissance puisque le risque peut être à peu près n'importe quoi » Mais peut-on avoir un intervalle de confiance entre 1,1 et 600 avec un odds ratio de 3 ? On peut aisément démontrer qu'un tel écart est très largement impossible : on sait en effet que le carré de l'odds ratio est le produit des bornes de l'intervalle de confiance.
On peut vérifier cette règle sur l'exemple cité pour lequel OR=1,10 avec IC=[0,71 1,69]. On a en effet 1,1²=1,21 et 0,71x1,69=1,1999. Un autre exemple avec le fameux résultat significatif de l'étude publiée en 2008 sur le même thème et qui avait fait beaucoup de bruit : on a OR=2,77 et IC=[1,23 6,24]. On vérifie que 2,77²=7,6729 et que 1,23x6,24=7,6752.
Avec les valeurs à but "pédagogique" inventées par l'auteure de ce propos, il faudrait donc que 3²=9 soit égal à 600x1,1=660 !!! En fait, avec OR=3 et la borne inférieure égale à 1,1 la borne supérieure vaudra 8,18... Un peu navrant quand même !
Si X est une variable aléatoire binomiale B(50 ; p) et X' binomiale B(500 ; p'), l'hypothèse E(U)=0 s'écrit. Mais X binomiale signifie que chacun des 50 cas avait la même probabilité p d'avoir été vacciné. De même, chacun des 500 témoins avait la même probabilité p' d'avoir été vacciné. On retrouve la condition pour les choux de la règle de trois.
http://questionvaccins.canalblog.com/archives/2014/02/06/29133753.html [2] Comparaison de 2 proportions : un test doublement biaisé !
http://questionvaccins.canalblog.com/archives/2014/02/09/29163341.html [3] Comparaison de 2 proportions par l'odds ratio L'odds ratio est-il meilleur que les tests binomiaux ? http://questionvaccins.canalblog.com/archives/2014/02/18/29247121.html
[4]Glossaire http://www-sante.ujf-grenoble.fr/SANTE/cms/sites/medatice/externat/externatgre/docs/20121112164003/Glossaire_LCA.pdf
https://www.chu-brest.fr/documents/10156/108763/Epidemiologie+pour+les+nuls.pdf [5] François Denis : étude sur la couverture vaccinale
http://www.academie-medecine.fr/wp-content/uploads/2013/03/2004.1.pdf#page=113 [6] 18 mars 2011
Sclérose en plaques chez les enfants : des données très démonstratives... [7] 10 avril 2011
http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/cours/cours/pratique_regression_logistique.pdf [9] http://www.ifmt.auf.org/IMG/pdf/Qu_est-ce_qu_une_regression_logistisque_-_Rev_Mal_Respir_2005_22_159-162.pdf
Comparaison de 2 proportions par l'odds ratio L'odds ratio est-il meilleur que les tests binomiaux ?
Le test par l'odds ratio est un test de comparaison de 2 proportions utilisé dans le cadre des études dites cas-témoins. Il prend une forme multiplicative qui introduit un nouveaux biais sans supprimer des biais déjà décrits dans l'article précédent [1]. Son principal avantage, sans doute à l'origine du succès de cette forme, est que l'odds ratio peut s'assimiler au risque relatif, du moins quand le risque est faible. Mais à quel prix ?
Le test de l'odds ratio dans les études cas-témoins
Je vais d'abord décrire sur un exemple le principe du test utilisant l'odds ratio pour comparer 2 proportions. EXEMPLE 1
Parmi 50 malades, 40 avaient été vaccinés avant l'apparition de la maladie. Il a été associé à chacun d'eux 10 témoins non malades (même âge, même sexe, même région ...), soit 500 en tout, dont 360 étaient vaccinés. Peut-on penser que la vaccination aurait pu favoriser la maladie ?
Principe On va admettre que chaque malade avait la même probabilité p d'avoir été vacciné et de même pour chaque témoin avec la probabilité p'. Aussi, les variables aléatoires X et X' donnant les nombres de vaccinés parmi les 50 cas et les 500 témoins vont suivre les lois binomiales B(50 ; p) et B(500 ; p') dont les moyennes théoriques seront 50p et 500p', les variances étant 50p(1-p) et 500p'(1-p').
L'objectif du test sera de comparer les proportions théoriques inconnues p et p' en utilisant les valeurs observées 40/50 et 360/500. Si p est significativement supérieur à p' on aura un signal pouvant faire penser que la vaccination aurait pu favoriser l'apparition de la maladie.
Voici d'abord les résultats des 2 tests déjà présentés dans l'article précédent avec les notations de celui-ci [1]:
Test par W : En utilisant une estimation sans biais de la variance la probabilité associée au test* vaut 9,33% ( estimateur W de [1]). Rappel : ici, W prend la valeur (40/50)(1-40/50)/49 + (360/500)(1-360/500)/499
* Il s'agit de la probabilité d'obtenir un écart au moins aussi grand que celui qui a été observé.
Test par V : En utilisant une estimation doublement biaisée on trouve 11,29% (estimateur V de [1])
Rappel : ici V prend la valeur (40+360)/[1- (40+360)/(50+500)][1/50 + 1/500]
Test par OR : On va leur ajouter le test par l'odds ratio OR :
Le test par l'odds ratio sera fondamentalement très proche des précédents mais en prenant une forme multiplicative obtenue en transformant les sommes en produits et les différences en divisions comme le ferait une fonction exponentielle.
Pour les cas on forme l'odd 40/10 qui est le rapport entre les 40 cas vaccinés et les 10 non vaccinés. De même pour les témoins avec l'odd 360/140. On forme alors l'odds ratio, noté OR, qui sera le quotient de ces 2 odds, soit ici OR=1,56.
Sous l'hypothèse que les cas et les témoins aient la même probabilité théorique d'avoir été vaccinés ("hypothèse nulle "), la valeur moyenne théorique de cet odds ratio vaudra 1 (le rapport théorique entre vaccinés et non vaccinés sera le même pour les cas et les témoins). En pratique, ce rapport pourra s'éloigner de 1, l'objectif du test étant de chercher à savoir si la différence observée avec 1 peut être attribuée à de simples variations aléatoires ou à une cause particulière. On admet que le logarithme de OR suit une loi normale centrée (moyenne zéro) dont on sait estimer la variance à partir des résultats observés (voir mon article [2]). Il devient alors possible de calculer la probabilité d'obtenir un écart avec 1 qui soit au moins aussi grand que celui observé, c'est à dire d'obtenir au moins 1,56. Valeur de OR : avec OR=1,56 la probabilité associée au test sera 11,45% .
Constat : On a vu que le test avec W était plus fiable que le test avec V. Sur cet exemple le test par l'odds ratio donne donc une valeur un peu moins bonne qu'avec le test V, ce qui permet de dire, au moins sur cet exemple, qu'il est le moins bon des 3 tests. On pourrait donc penser que le test par l'odds ratio aurait au moins les mêmes défauts que le test par l'estimateur doublement biaisé noté V, voire un autre en plus. On peut au moins dire que la variance utilisée pour l'odds ratio combine les cas et les témoins sous la forme 1/a+1/b+1/a'+1/b' où a et a' sont les cas et les témoins vaccinés, b et b' les cas et les témoins non vaccinés. Elle sera d'autant plus faible que les témoins associés au cas seront plus nombreux.
Les moyennes théoriques des valeurs observées a et b sont np et n(1-p) aussi, en écrivant :
1/np+1/n(1-p)=[(1-p)+p]/np(1-p)=1/np(1-p) on met en évidence que la variance liée à l'odds ratio (en fait à son logarithme) sera en relation avec* :
Au lieu de tester la différence a/(a+b)-a'/(a'+b') comme dans les tests binomiaux, on teste en réalité la différence des logarithmes ln(a/b)-ln(a'/b') dont la valeur théorique attendue est 0 (l'espérance). On mesure l'écart en modélisant par une loi normale de moyenne 0 et en estimant la variance à partir des valeurs observées. * J'ai écrit "en relation avec..." car l'espérance de 1/a n'est pas l'inverse de l'espérance de a.
Il peut être intéressant d'étudier les variations de la probabilité liée au test en fonction du nombre de témoins tout en conservant la même proportion de vaccinés.
Avec 5 témoins par cas, soit 250 témoins dont 180 vaccinés puis avec 100 témoins par cas, soit 5000 témoins dont 3600 vaccinés : Témoins par cas
Test par W
Test par V
Test par OR
CONSTATS : les probabilités associées aux tests diminuent sensiblement quand le nombre de témoins augmente*. Le test par V est nettement moins bon que le test par W et le test par OR reste proche du test par V tout en étant un peu moins bon.
* Cependant, cette règle est mise en défaut dans certains cas comme on le verra plus loin. C'est surtout une amélioration de la fiabilité qui pourrait aussi, a priori, se traduire par un accroissement de la probabilité selon la réalité des données.
Reprenons les valeurs des exemples 1 et 5 de l'article précédent [1] :
n=100 x=85 n'=1000, x'=770
OR=1,69 ; 3,48%
n=100 x=95 n'=1000, x'=880
OR=2,59 ; 2,12%
CONSTATS : Le test par W servant de référence, on constate là aussi que le test par OR est un peu moins bon que le test par V. Pour le premier exemple, le test par W est significatif au seuil 5% bilatéral (<2,5%) alors que les tests par V et par OR ne le sont pas. Pour le second exemple, le test par W est très significatif au seuil bilatéral de 1% (<0,5%) mais pas les tests par V et OR qui le sont seulement au seuil 5%.
Addition de 2 binomiales (ou plus)
X1 et X2 seront 2 variables aléatoires binomiales B(ni ; pi), X'1 et X'2 les variables aléatoires B(n'i ; p'i) correspondant aux témoins associés. On considère les variables aléatoires Y=X1+X2 et Y'=X'1+X'2 qui ne seront pas binomiales lorsque p1 sera différent de p2 et p'1 différent de p'2. Pour comparer les moyennes de Y/(n1+n2) et Y'/(n'1+n'2) on forme leur différence Z. Les ni et n'i étant supposés suffisamment grands et les variables aléatoires Xi et X'i étant supposées indépendantes, Z suivra à peu près une loi normale centrée (moyenne nulle) dont il faudra estimer la variance. On aura :
var Z=var(Y)/(n1+n2)² + var(Y')/(n'1+n'2)²
avec var(Y)=var(X1+X2)=var(X1) + var (X2)
On a vu dans [1] que n1X1(1-X1)/(n1-1) était un estimateur sans biais de var(X1) et de même pour les autres variables aléatoires X2, X'1 et X'2.
On obtiendra ainsi une expression de cet estimateur que j'ai numériquement explicité dans l'exemple qui suit.
n1=n2=100 ; x1=65 x2=75 n'1=n'2=1000 ; x'1=590 x'2=675 en notant par le caractère minuscule correspondant les valeurs prises par les variables aléatoires Xi et X'i sur l'expérience.
Test par Z : La variance sera estimée sans biais par Z. La probabilité associée au test sera 2,01% .
Le calcul de la valeur estimée de la variance de Z se fait ainsi :
[100x65(1-65/100)/99+100x75(1-75/100)/99]/200² + [1000x590(1-590/1000)/999+1000x675(1-675/1000)/999]/2000² Test par W : L'estimateur de la variance est W avec les notations de [1]. Probabilité associée au test : 2,76% avec un seul biais.
Le biais vient du fait que Y=X1+X2 et Y'=X'1+X'2 sont considérées comme étant binomiales alors qu'elles ne le sont pas. Les valeurs prises par Y et Y' sont y=140 et y'=1265. Test par V : V a été défini dans [1]. Probabilité associée au test : 2,91% avec 3 biais.
L'un est le biais du test W. De plus, en prenant V comme estimateur de la variance on considère que Y+Y' est binomiale alors que ce n'est pas le cas, ce qui introduit 2 biais.
Test par OR : test par l'odds ratio : OR=1,356 avec la probabilité associée au test : 2,945%
n1=n2=100 Test par Z
0 biais
x1=65 x2=75 n'1=n'2=1000 ; x'1=590 x'2=675 2,01%
OR=1,356 2,945%
x1=85 x2=95 n'1=n'2=1000 ; x'1=770 x'2=880
4,62/10000
5,285/10000
OR=1,95 3,8/1000
Le test Z est certainement le meilleur possible et peut donc servir de référence pour apprécier les 3 autres, c'est à dire, au moins sur cet exemple, l'importance que pourrait pendre ces biais.
Au moins sur cet exemple numérique on constate que les résultats vont en se dégradant du test Z au test OR, celui avec l'odds ratio qui donne le moins bon résultat comme dans les exemples précédents. Ici le test Z donne un résultat significatif au seuil bilatéral de 5%, ce qui n'est pas le cas pour les 3 autres. Le rapport entre la probabilité du test OR et la probabilité référence du test Z est 1,37.
Le test OR est moins bon que les précédents. Une partie du biais est sans doute liée au passage à la forme multiplicative et aux approximations par la loi normale.Mais une autre est de même nature que pour le test W par rapport au test Z.
Prenons les données des exemples 1 et 5 de mon article [1], soit n1=n2=100, x1=85, x2=95 ; n'1=n'2=1000, x'1=770, x'2=880. Les résultats sont dans le tableau ci-dessus (dernière ligne).
Là encore on observe la même dégradation des résultats à partir du test référence, le test Z. Sur cet exemple, le test de l'odds ratio est encore le moins bon. Nettement moins bon d'aileurs que le test référence puisque la probabilité par ce test Z est 8,4 fois plus petite que par le test OR.
Effets d'une répartition non uniforme des témoins
Dans les exemples précédents, chaque cas recevait le même nombre de témoins, 10 en l’occurrence. Que peut-il se produire lorsque chaque cas n'a plus le même nombre de témoins ? Il n'y aura pas de conséquences particulières quand le nombre de cas et le nombre de témoins associés suivent des lois binomiales. Par contre, cela peut avoir beaucoup d'importance lorsque ce n'est plus le cas. On va étudier le problème sur des exemples quand le nombre de cas sera une somme de 2 lois binomiales et de même pour le nombre de témoins.
Je prendrai toujours n1=n2=100 ; x1=65 et x2=75. Les résultats sont rassemblés dans le tableau ci-dessous.
n1=n2=100 ; x1=65 x2=75 ESSAIS
n'1=500 ; n'2=1000 ; x'1=295 ; x'2=675 6,17%
OR =1,275
n'1=n'2=500
x'1=295 x'2=337,5
n'1=1000 ; n'2=500
x'1=590 ; x'2=337,5
OR=1,44
n'1=n'2=750
x'1=442,5 ; x'2=506,25
OR= 1,356
Essai 1 : j'associe 500 témoins aux 100 cas de X1 et 1000 pour ceux correspondants à X2. Je conserve les mêmes proportions de témoins vaccinés, soit x'1=590/2=295 et x'2=675. Les 4 probabilités tests dépassent toutes 6%, très nettement supérieures à celles obtenues auparavant avec 1000 témoins pour chacun des 100 cas.
Essai 2 : je prends 500 témoins pour chacun des 2 groupes. x'1=295 et x'2=675/2=337,5. Les probabilités ne dépassent pas 3,47% alors qu'il n'y a en tout que 1000 témoins au lieu de 1500. On avait vu que, quand le nombre de témoins diminue les probabilités tests devraient s'éloigner de la meilleure valeur (ici plus grandes) or c'est l'inverse ici, pourquoi ?
Dans l'essai 1, en accordant 2 fois plus de témoins au second groupe qu'au premier pour le même nombre de cas, on donne plus de poids au second groupe. Ce dernier ayant davantage de témoins vaccinés, le taux de témoins vaccinés va s'accroitre : il était de (590+675)/2000=0,6325 pour devenir (395+675)/1500=0,7133. Dans l'essai 2, en "sacrifiant" 500 témoins on rétablit l'équilibre, le taux de témoins vaccinés revient à 0,6325.
Essai 3 : conservons 1000 témoins dans le premier groupe et prenons seulement 500 témoins dans le second. On va ainsi donner plus de poids au premier groupe dont les témoins sont moins vaccinés que ceux du second. Le taux de témoins vaccinés va ainsi se réduire, provoquant une réduction de la probabilité test. Effectivement, elle oscille entre 0,93% et 1,27% selon les tests, valeurs plus faibles que pour le test initial avec 1000 témoins pour chaque groupe. Pourtant, il y a seulement 1500 témoins contre 2000.
Pour que le test ait une chance d'être fiable il sera impératif que le nombre moyen de témoins
par cas soient le même dans les 2 groupes
Tout déséquilibre de ces moyennes donnera plus de poids au groupe
ayant le nombre moyen de témoins par cas le plus élevé.
Ces variations peuvent être suffisantes pour changer la conclusion du test
En effet, Les valeurs extrêmes sont 0,93% et 6,87% alors que les données ne sont pas excentriques. On constate que 0,93% ferait conclure à un test largement significatif alors que 6,87% ferait conclure qu’il ne l’est pas du tout ...
Parmi celles obtenues, la valeur la plus fiable est celle avec :
♦ 10 témoins par cas pour chacun des 2 groupes
♦ le test Z qui donne 2,01%.
Avec seulement 5 témoins par cas au lieu de 10 le test Z donne 2,96%
[1] http://questionvaccins.canalblog.com/archives/2014/02/09/29163341.html [2] http://questionvaccins.canalblog.com/archives/2009/07/09/14342043.html (aller sur l'oddds ratio OR)
Articles déjà publiés sur la comparaison de 2 proportions :
L'intervalle de confiance, cet inconnu ! A suivre : applications de ces résultats à des études cas-témoins publiées utilisant un ajustement logistique conditionnel pour l'odds ratio.
Il y a aussi cet article [3] qui décrit l'usage de l'odds ratio en sociologie. Il est utilisé comme simple indicateur sans aucun test statistique et qui plus est, sur des pourcentages sans tenir compte des tailles des échantillons alors que ce sont des nombres absolus qui devraient être utilisés ... C'est encore un autre problème ![3] http://quanti.hypotheses.org/603/ Extraits :
"pour certains, si les odds ratio se sont imposés depuis les années 1990, en particulier parmi les sociologues de l’éducation, qui en font une grande consommation, ce ne serait pas parce qu’ils mesureraient plus correctement les variations des inégalités, mais parce qu’ils les mesureraient… de façon plus optimiste !
C’est tout le sens de la « controverse » sur la mesure des inégalités, qui traverse la sociologie française depuis le milieu des années 1980."
"Imaginez que 50% des enfants de cadres obtiennent le bac (comme c’était le cas dans les années 1960). Dans ce cas, 50% d’entre eux ne l’obtiennent pas : on dira qu’il y a autant d’enfants de cadres qui obtiennent le bac que d’enfants de cadres qui ne l’obtiennent pas. Maintenant, si 90% des enfants de cadres obtiennent le bac (comme c’est donc le cas désormais), alors 10% des enfants de cadres ne l’obtiennent pas, et dans ce cas, il y a 90 divisé par 10 = 9 fois plus d’enfants de cadres qui obtiennent le bac que d’enfants de cadres qui n’obtiennent pas le bac. Ce chiffre, c’est « l’odds », ou « chance relative », ici d’obtenir le bac plutôt que de ne pas l’obtenir, qui s’obtient donc très simplement en divisant la probabilité d’être ou de faire, ou de réussir quelque chose, par la probabilité contraire de ne pas l’être, ne pas le faire ou y échouer.
Pour les enfants de cadres, la chance relative d’obtenir le bac est de 9 (contre 1). Et pour les enfants d’ouvriers ? Désormais, 45% des enfants d’ouvriers obtiennent le bac, et donc 55% d’entre eux ne l’obtiennent pas. Donc leur chance relative d’avoir le bac est de 45 divisé par (100-45), soit 45 divisé par 55, ce qui donne 0,81. Ca veut dire que les enfants d’ouvriers avaient 0,81 fois plus de chances d’obtenir le bac que de ne pas l’obtenir.
Conclusion: les inégalités d’obtention du baccalauréat, telles que mesurées par les odds ratio, ont diminué en 50 ans."
La Sociologie ... J'adore !!!
Ils n'ont pas l'air de savoir que s'il y a 10 fois plus d'enfants d'ouvriers que de cadres, ce n'est pas la même chose de comparer 90 et 45 parmi 100 ou 90 parmi 100 et 45 parmi 1000.
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