EPIPHARE (Semenzato et al.) dans JAMA : analyse critique des biais méthodologiques et de l’opacité des données Dans cet épisode du Conseil scientifique indépendant, nous décortiquons en détail l’étude EPIPHARE publiée en décembre dans le JAMA (Journal of the American Medical Association). Cette étude, très médiatisée, concluait à l’absence de surmortalité toute cause chez les personnes vaccinées contre le Covid-19. Martin Zizi (MD, PhD, ex-directeur scientifique à la Défense), Xavier Azalbert (économiste, statisticien et administrateur de Bon Sens) et Hélène Banoun (pharmacienne biologiste, ex-INSERM) décryptent ensemble les biais méthodologiques majeurs, les incohérences numériques et les problèmes de transparence des données. Au programme : Pourquoi l’accès aux données brutes est impossible (embargo gouvernemental et refus de l’éditeur) ? Les biais de sélection, de temps immortel et de risques concurrents L’utilisation inappropriée du modèle de Cox Les incohérences comptables dans les tableaux (jusqu’à 15-18 % de décès « manquants ») Les ratios de mortalité par cause (ex. : +686 % de mortalité génito-urinaire chez les vaccinés selon les propres chiffres de l’étude) L’entrave au débat scientifique et les échanges avec le JAMA (letters of concern refusées, mise en demeure) Le contexte plus large : propriété des données, audits internes vs externes, et intégrité scientifique Un travail rigoureux de reverse engineering et de vérification comptable des données publiées, sans accès aux données brutes. Liens utiles :Lettres de préoccupation envoyées au JAMA (disponibles sur demande ou sur les sites de Bon Sens / CSI) Étude EPIPHARE (JAMA) Objectif : Rétablir un débat scientifique transparent et exiger l’accès aux données de santé publique.Si vous voulez comprendre comment une étude peut passer la peer review tout en présentant des incohérences majeures, cette analyse est faite pour vous. Mots-clés / Hashtags : #EPIFAR #Semenzato #JAMA #VaccinsCovid #MortalitéTouteCause #BiaisMéthodologiques #TransparenceScientifique #IntégritéScientifique #ConseilScientifiqueIndépendant #BonSens #DonnéesSanté #PeerReview