Covid – bienvenue en Hysteria !

Voici 4 petits extraits (+ 1 bonus) d’à peine 3-4 minutes très révélateurs sur la gestion de l’épidémie Covid cet automne 2020. A voir absolument !

Commençons par l’extrait d’un cours d’Etienne Klein sur les tests PCR :

Pour mieux comprendre ce qu’il raconte, écrivons déjà ce qui est dit :
Prenons un échantillon de population au pif. Les contaminés sont rares, on a un cas sur 1000, et sont sans symptômes.
Le test est fiable à 95%. Celui qui est malade sera détecté. Parmi ceux qui ne sont pas malades, 5% seront déclarés positifs.
Bilan sur l’échantillon de 1000 personnes :
1 cas positif (détecté, réel).
5% de 1000 soit 50 cas détectés, faux-positifs.
Le ratio obtenu par le test est d’un donc vrai positif sur 50 faux, soit 1/50 = 0,02 = 2%.

Commentaire perso : cela ne veut pas dire que les gens qui ont fabriqué le test sont idiots. Si les contaminés étaient très nombreux, le test aurait un très bon pourcentage de réussite.
Mais puisque les contaminés sont rares, on change de phénoménologie (c’est l’importance en sciences du qualitatif et du quantitatif), et les effets de bords deviennent très significatifs, voire prépondérants. D’où cette bizarrerie très justement relevée par E Klein.

Poursuivons sur la lancée avec cet aveu de l’ancien Directeur de la recherche du laboratoire Pfizer :

Voyons quelques éléments troublants que même les grandes chaînes ne peuvent plus cacher :

Et au cas où vous auriez un doute sur la bonne volonté de nos gouvernements, toujours prêts à discuter de manière sereine et constructive (LOL), voici une magnifique scène d’hystérie qui met mal à l’aise même une journaliste mainstream :

Bon allez, ‘faut tenir alors finissons avec un peu d’humour très bien composé :

Add-on du 04/12/2020. Alexis Poulin remarquable sur le vaccin :

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Pour creuser plus :


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Une IA peut diagnostiquer le Covid-19 par le son de la toux à 98,5%

C’est dans ce but que les chercheurs du MIT, le célèbre institut de technologie du Massachusetts aux nombreuses recherches de pointe, ont mis au point un algorithme d’intelligence artificielle qui cherche à déterminer si un patient est atteint par le coronavirus SARS Cov-2 ou s’il tousse pour une tout autre raison. La même équipe avait déjà réussi à démontrer que le son d’une toux associée à une IA bien entraînée permettait de détecter des pneumonies, de l’asthme et même des maladies neuromusculaires.

Cette fois, en utilisant la plus grande base de données disponible autour des patients atteints de Covid-19, le modèle généré a donné d’impressionnants résultats. Sur l’ensemble des patients testés, l’algorithme a détecté 100 % des porteurs asymptomatiques et 98,5 % de ceux ayant d’autres symptômes. De plus, ces résultats ont de faibles taux de faux positifs et faux négatifs avec des spécificités respectives de 83 % et 94 %.

Article sur techcrunch.