Le biais de mauvaise catégorisation

Résumé
Il est reconnu que de nombreuses études faisant état d'une efficacité élevée des vaccins Covid-19 souffrent de divers biais de sélection. Une analyse systématique a permis d'identifier trente-huit études souffrant d'une forme particulière et grave de biais, appelée biais de mauvaise catégorisation, par lequel les participants à l'étude qui ont été vaccinés sont classés comme non vaccinés jusqu'à un certain délai arbitrairement défini après la vaccination. La simulation démontre que ce biais de mauvaise catégorisation augmente artificiellement l'efficacité des vaccins et les taux d'infection, même lorsque l'efficacité d'un vaccin est nulle ou négative. En outre, la simulation démontre que des rappels répétés, administrés tous les quelques mois, sont nécessaires pour maintenir cette impression trompeuse d'efficacité. Dans ces conditions, toute allégation d'efficacité du vaccin Covid-19 basée sur ces études est susceptible d'être une illusion statistique.
The extent and impact of vaccine status miscategorisation on covid-19 vaccine efficacy studies
Martin Neil, Norman Fenton, Scott McLachlan
medRxiv 2024.03.09.24304015; doi: https://doi.org/10.1101/2024.03.09.24304015