La grande arnaque des tests PCR

Toute la stratégie mondiale de lutte contre le covid-19 a été élaborée à partir des tests PCR généralisés pour détecter les personnes touchées par le virus.

Ce test a essuyé de nombreuses critiques quant à sa fiabilité notamment dans les pays qui utilisent dans la pratique un coefficient d’amplification trop élevé (cf > 45), ce qui a été le cas de la France.

Je suis tombé sur un fil de tweets publié par François Ducrocq, industriel et chercheur, qui semblent clairement démontrer que le test PCR n’est pas fiable quand on l’utilise sur une population faiblement infectée par le virus que l’on cherche à détecter, ce qui est le cas du covid-19.

Avec mes connaissances de base sur les statistiques, je n’ai pu contester la démonstration. J’engage tous mes lecteurs à l’analyser et à faire part de leurs réflexions en commentaires.

J’ai synthétisé la démonstration de François Ducrocq dans le diagramme suivant qui part des deux hypothèses suivantes :

1. Le taux de malades dans la population est de 0,1 % (100 malades pour 100 000),
2. La fiabilité du test PCR est égale à 99 %.

En résumé :

Parmi les 100 000 personnes testées, il y a 100 malades et 99 900 bien portants.

Parmi les 99 900 bien portants, le test PCR (fiabilité 99 %) trouve 999 faux positifs et 98 901 vrais négatifs.

Parmi les 100 malades, le test PCR trouve 1 faux négatif et 99 vrais positifs.

Le total des faux résultats est donc de 999 + 1 = 1 000, soit 10 fois plus que de malades !

L’efficacité du test PCR est donc de 9,9 % et non de 99 % selon l’hypothèse de départ.

En fait, plus une maladie est rare, plus l’efficacité du test diminue !

François Ducrocq rappelle aussi un autre résultat plus étonnant encore !

7 universités ont fait des tests avec des moyens très sophistiqués sur 1 500 échantillons détectés positifs par un test PCR.

Aucun cas positif réel n’a été détecté !

Ça laisse rêveur quand on sait que c’est sur la base des tests PCR que vous avez été confinés, et même vaccinés plus ou moins de force !

Voici le texte intégral de François Ducrocq.

Je vous invite à lire cette démonstration mathématique de la stupidité des tests PCR. Le même raisonnement vaut pour les vaccins. C’est important que vous compreniez et que vous ayez une vision solide de cette escroquerie qui dure depuis deux ans.

Si vous n’êtes pas familiers avec les maths, rassurez-vous vous, c’est à la portée de tous. Prenez le temps de suivre le raisonnement pas à pas et éventuellement épinglez ce message pour y revenir tranquillement quand vous aurez oublié. Vous pouvez également prendre une feuille de papier pour faire les calculs en même temps… calculs que vous pourrez refaire avec vos amis covidistes.

Voici la démo : Une erreur fréquente en statistiques est de raisonner sur des valeurs absolues et non relatives. Les statistiques sur les tests pour des maladies rares sont, à cet égard, significatives. Pour la démonstration je me suis inspiré d’un exemple de Mathieu Agelou du CEA, dans son livre « Maîtriser l’Incertain ».

Admettons que demain 100 000 personnes fassent un test PCR en France. Admettons également que le test est estimé fiable à 99 %. Enfin, considérons que la maladie covid touche aujourd’hui encore 0,1 % de la population.

Sur 100 000 personnes testées nous devrions retrouver quasiment les malades à 99 % pour les soigner. Sur un échantillon de 100 000 personnes, 100 en moyenne seront malades : 100 000 X 0,1 % = 100 Et comme le test est fiable, vous pensez qu’il y aura 1 personne non détectée sur un test fiable à 99 % . Et donc au final , on aura détecté 99 malades sur 100. Super ! mais ce n’est pas du tout comme cela que ça se passe en réalité.

Puisqu’on à testé 100 000 personnes et qu’une personne sur 100 est faussement détectée malade, sur les 99 900 personnes en parfaite santé,  le test va en détecter 999 faussement malades : 99 900 personnes non malades x 1% = 999. Il y a en effet 1% d’erreur sur la totalité des gens testés. Donc au final, nous avons 1098 personnes dont le test est revenu positif, (999 faux malades + 99 vrais détectés) alors qu’en réalité il n y a que 100 malades ! Le test a détecté 1098 cas au lieu de 100 soit 11 fois plus. Donc le test n’est fiable qu’à 9% et non 99 % 100% : 11 = 9 % Voilà la réalité des « cas » depuis 2 ans. Et plus une maladie est rare, plus la probabilité d’efficacité des tests diminue, malgré un test très fiable en apparence.

Vous pouvez refaire les calculs avec des tests PCR fiables en valeur absolue à 95 %. L’incompréhension des statistiques amène de nombreuses erreurs de raisonement dans les études épidémiologiques et de médecine en général, d’où la difficulté de retrouver des résultats comparables et reproductibles,par exemple, d’une étude à l’autre, parmi les études scientifiques publiées, avec d’autres failles un peu plus complexes. Quant aux tests covid, ils sont largement faux à la base : récemment 7 universités américaines ont pris  1500 échantillons de cas détectés positifs au covid et après observation avec un matériel sophistiqué, ils ont conclu qu’aucun, pas un seul échantillon ne recelait le virus du covid ! Une « découverte » à mettre en relation avec le fait que la grippe a disparu pendant deux ans.

On pourrait également regarder les modèles mathématiques utilisés par l’OMS pour comprendre et anticiper les pandémies,  notamment les modèles dits de percolation (vous savez le fameux Ro), les modèles SIR de contamination élaborés après la grippe espagnole, ces modèles sont faux, ce qui fait que l’OMS est totalement impuissante à gérer quoi que ce soit. Le problème de la vaccination mondiale est là. Avec de bons mathématiciens et statisticiens à l’OMS,  l’escroquerie phénoménale de Pfizer ne serait jamais passée.

Même chose pour les confinements qui sont un non sens mathématique et qui mériteraient aussi quelques développements. Voilà : revenons à la médecine des traitements, quand le généraliste soupçonne un cas, il soigne avec ce qu’il connaît en acceptant de ne pas être sûr .

Traiter immédiatement, de façon précoce, sans effrayer les populations avec des chiffres totalement bidons.

François Ducrocq.

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