Une analyse de la surmortalité en fonction de l’âge et du sexe ; le rôle possible du Covid-19, des retards de soins et des vaccins

Les lecteurs de Virusvaria trouveront dans cet article la confirmation des dizaines d’articles que j’ai écrits sur ce sujet depuis que j’ai soulevé la question de la surmortalité aux Pays-Bas, de la vaccination aux soins différés. L’article peut également être trouvé sur Portail de recherche.

Par Herman Steigstra en collaboration avec Anton Theunissen, Jillis Kriek, Ronald Meester

Résumé

Nous proposons une autre façon de déterminer la surmortalité. Notre approche prend en compte l’âge et le sexe, mais aussi la sous-mortalité à laquelle on peut s’attendre après une période de surmortalité. Après tout, si cette sous-mortalité ne semble pas se produire, il s’agit en fait d’une surmortalité cachée. L’objectif d’une meilleure estimation de la surmortalité est d’abord et avant tout de déterminer si cette surmortalité est réelle. De plus, il s’agit de trouver des indices sur la cause comme le Covid-19, les soins retardés ou les vaccinations. Nous notons que la surmortalité aux Pays-Bas reste constamment élevée au cours de la période 2020-2022 et qu’elle est passée d’un âge élevé à un âge faible et qu’elle s’est rapprochée des hommes. Nous discutons des conséquences de cette situation en ce qui concerne la cause de la surmortalité.

Introduction

La surmortalité est une mesure du nombre de personnes qui meurent de plus que ce à quoi on pourrait s’attendre, et qui se produit, par exemple, pendant ou après une épidémie. Nous remarquons immédiatement que dans le cas de la surmortalité, il est très important de savoir combien de décès vous attendez, et il est donc également clair qu’il s’agit dans une certaine mesure d’une propriété modèle. Un modèle différent de mortalité attendue donne des chiffres de surmortalité différents. Il est donc important d’estimer la mortalité attendue de la manière la plus réaliste possible.

Chaque année civile, la Société canadienne du sang publie une prévision de la mortalité hebdomadaire prévue. Ce pronostic est divisé en trois cohortes d’âge : 0 – 65 ans, 65 – 80 ans et 80+. Chaque semaine, le nombre de personnes décédées est compté pour chacune des trois cohortes. Si l’écart pour la semaine en question est supérieur à une certaine fourchette qui a été déterminée à l’avance, CBS parle de surmortalité. En fait, CBS commence chaque semaine avec une ardoise vierge pour déterminer la surmortalité.

En raison de cette méthode de comptage sur une très courte période de temps, l’incertitude des chiffres est très élevée et, selon Statistics Netherlands, il n’y a pas de surmortalité. Cette méthode n’est pas satisfaisante pour au moins deux raisons.

Tout d’abord, il n’est pas du tout vrai que si vous restez dans la bande passante chaque semaine, il n’y aurait pas de surmortalité. Si vous êtes du même côté de la bande passante chaque semaine, cela s’ajoute à une surmortalité sur un plus grand nombre de semaines. Voici une analogie qui pourrait être utile. Si vous lancez une pièce 10 fois, un résultat de 6 faces ne conduira pas immédiatement à la conclusion que la pièce n’est pas propre. Cependant, si vous voyez face 60 fois sur 100 lancers, il y a des raisons de douter de la pureté de la pièce. Donc, recommencer à chaque fois n’est pas une bonne idée car tout est une question d’effet cumulatif.

Mais il y a une deuxième raison pour laquelle recommencer chaque semaine n’est pas correct. Après une période de surmortalité, on pourrait s’attendre à une période de sous-mortalité, car les personnes en mauvaise santé sont décédées plus souvent pendant la période de surmortalité. Si vous ne trouvez pas cette sous-mortalité subséquente, il s’agit en fait d’une surmortalité, bien qu’elle soit quelque peu cachée dans la dynamique des chiffres.

En plus de ces problèmes, nous devons bien sûr aussi examiner attentivement ce sur quoi CBS fonde ses attentes. Depuis le 2 octobre 2020, CBS utilise une nouvelle méthode pour déterminer le niveau de référence (l’espérance du nombre de décès). Ceci est décrit sur leur page Web Surmortalité et mortalité attendue. À ce jour, les cinq années précédant le coronavirus (2015 – 2019) servent de base au pronostic pendant et après les années corona. C’est logique, car la mortalité exceptionnelle pendant les années corona n’est bien sûr pas une bonne référence pour déterminer l’espérance. Les probabilités de mortalité de la période 2015-2019, combinées à la structure de la population mise à jour annuellement pour les années postérieures à 2019, sont utilisées pour déterminer le niveau de référence. Cette base de référence est la prévision utilisée par la Société canadienne du sang pour faire des déclarations sur la surmortalité.

La base de référence que nous déterminons ci-dessous s’avère être un peu plus élevée que celle de CBS. Cela signifie que ce n’est certainement pas parce que nous nous attendons à ce que nous observions une surmortalité là où le CBS ne le fait pas parfois. Cela dépend vraiment de la façon dont vous déterminez la surmortalité.

Nous utilisons les chiffres de mortalité et les chiffres sur la composition de la population de CBS lui-même, de sorte qu’il n’y a pas de différences là non plus. Cependant, nous montrons que nous pouvons utiliser les chiffres de l’ECB pour la mortalité et la composition de la population pour faire une estimation précise du nombre de décès attendus par âge au décès. Nous pouvons alors voir comment la tendance a changé depuis le début des vaccinations, ce qui nous fournit des informations sur les faits et les causes de la surmortalité.

Notre méthode

Dans notre analyse, nous n’utilisons que les données primaires pour la période 2010-2019 qui sont disponibles à la Société canadienne du sang à cette fin : le Évolution de la population depuis 1950 et l' Nombre de décès par an. À l’aide de ces chiffres, les prévisions de probabilité de mortalité sont d’abord calculées par année et par âge (c’est-à-dire non pas par cohorte comme dans le cas de Statistics Netherlands, mais pour chaque âge séparément). Il Statistics Netherlands (CBS) a également publié des chiffres à ce sujet, mais ceux-ci s’avèrent trop inexacts en raison de l’arrondissement et aboutissent à des totaux annuels incorrects.

Le taux de mortalité

Le nombre de décès attendus pour chaque âge est le produit de la taille de la population et du taux de mortalité. Ce faisant, nous devons tenir compte de l’évolution de l’espérance de vie. Dans ces calculs, nous devons examiner attentivement l’âge au décès par rapport à l’année pour laquelle la composition de la population est calculée. En utilisant la combinaison de l’âge au décès et de la composition moyenne de la population pour chaque année civile, nous évitons les erreurs systématiques dans les calculs.

Pour chaque combinaison âge-année civile, nous calculons ensuite une probabilité de mortalité comme le quotient du nombre de décès et du nombre moyen d’habitants pour cette année, chacun pour les hommes et les femmes séparément. À travers ces dix probabilités (de 2010 à 2019), une droite de régression est calculée.

Pour illustrer, nous donnons deux lignes, pour les hommes de 50 et 60 ans respectivement :

Les lignes pointillées sont les lignes de tendance calculées pour les années 2010-2019, les blocs sont les probabilités réelles de décès pour ces 14 années (2023 est basée sur une estimation). Sur la base de la surmortalité accumulée jusqu’à la semaine 43 inclusivement, une prévision de la surmortalité en 2023 a été incluse. Ces lignes sont calculées pour chaque âge.

Avant d’aller plus loin, nous faisons quelques remarques sur la droite de régression, qui est basée sur les années 2010 – 2019, et qui sert de base aux prévisions pour les années suivantes. Un critique peut (à juste titre !) faire remarquer qu’une droite de régression ne peut pas être « correcte ». Après tout, bien que les probabilités de mortalité soient apparemment structurellement en baisse, il sera impossible de le faire de manière linéaire à l’avenir, car la tendance finira par se stabiliser. C’est bien sûr exact, mais nous avons constaté que cela ne fait pratiquement aucune différence à court terme dont nous parlons ici (quelques années). Un modèle plus avancé sera en mesure de mieux expliquer et prédire la diminution de la probabilité de mortalité, et nous pouvons également prendre un modèle dans lequel les probabilités de mortalité ne diminuent plus à un certain point. Ceci est important pour les prévisions à long terme, mais pas pour les besoins de cet article, comme le montrent nos propres calculs.

Les résultats des calculs sont des tableaux avec les probabilités de mortalité par combinaison âge-année. D’ailleurs, nous pouvons déjà voir quelque chose de remarquable dans la figure ci-dessus : les hommes âgés de 50 ans ont apparemment été relativement plus durement touchés que ceux âgés de 60 ans par rapport au taux de mortalité attendu.

Pour mieux comprendre le résultat, nous avons totalisé les chiffres pour deux groupes d’âge comme les probabilités de mortalité pour les 45-60 ans et pour les 65-80 ans ; toujours ventilée entre les hommes et les femmes. Les blocs sont les pourcentages de décès réels, les lignes pointillées sont les prévisions sous l’hypothèse qu’il n’y aurait pas eu de corona :

Et pour les 65-80 ans :

Nous voyons ici qu’au fil des ans, le risque annuel de mourir diminue lentement. Les femmes vivent toujours plus longtemps en moyenne que les hommes (le risque annuel de décès est plus faible), mais la différence diminue. Le risque de mortalité des hommes âgés de 65 à 80 ans est aujourd’hui le même que celui des femmes il y a environ 20 ans.

Ce qui est également frappant, c’est que chez les femmes âgées de 45 à 60 ans, le risque de mortalité au cours de la première année corona (2020) diminue selon la tendance pluriannuelle, mais qu’il y a une légère augmentation chez les hommes, en revanche. Au cours de la première année de vaccination, nous constatons également une augmentation du taux de mortalité des femmes. Il y a apparemment une différence entre les hommes et les femmes ici, nous y reviendrons plus tard.

La ligne de base

Le but ultime de ces calculs est d’obtenir une base de référence. Le scénario de référence est le nombre prévu de décès par âge, basé sur la mortalité au cours de la période de 2015 à 2019. Nous pouvons ensuite utiliser cette base de référence pour estimer les prévisions pour les années après 2019.

Pour chaque année, nous multiplions la probabilité de mortalité pour chaque âge par la taille de la population du groupe en question, et obtenons ainsi une estimation du nombre de décès attendus. De cette façon, nous obtenons une courbe pour chaque année civile qui prédit la mortalité par âge. La différence entre la mortalité réelle et la prévision (le scénario de référence) est alors la surmortalité. Il s’agit d’une ligne de base différente de celle affichée par CBS, car elle a le numéro de la semaine comme axe horizontal. Notre base de référence a été correcte Vie sur l’axe horizontal, et donne maintenant la possibilité de voir exactement ce qu’il advient de la mortalité dans les années postérieures à 2019 par rapport aux années précédentes.

Dans ce graphique, nous voyons à titre d’exemple la base de référence calculée pour 2020 pour les hommes et les femmes. Ce qui frappe d’emblée, c’est le pic aigu chez les personnes de 75 ans. C’est une conséquence du baby-boom, le baby-boom de 1946, immédiatement après la Seconde Guerre mondiale.

L’incertitude

Il y a toujours une certaine incertitude dans les valeurs de la ligne de base. Dans un premier temps, nous comparons si les valeurs de référence ainsi calculées correspondent aux prévisions émises par le CBS. La prévision CBS est également un calcul avec un modèle de calcul, basé sur la croissance de la population. On ne sait pas exactement comment le CBS prend en compte l’évolution de l’espérance de vie. Il sera intéressant de voir si nos chiffres totaux pour tous les âges sont proches des totaux annuels de Statistics Netherlands. Vous trouverez ci-dessous un aperçu des valeurs que l’on trouve selon notre modèle de calcul par rapport aux chiffres publiés par CBS :

	Modèle de prévision	Prévisions de CBS
Année		2017	2023
2018	151.969	150.885
2019	154.000	152.508
2020	155.666	154.253	153.400
2021	156.819	156.107	154.887
2022	158.175	158.035	155.491

Nous avons également trouvé plusieurs sources chez CBS avec des prévisions différentes, dont deux que nous montrons ici. La base de référence la plus récente peut être lue dans l’article Surmortalité en septembre. Le pronostic de 2017 était le plus proche de la valeur de référence utilisée en 2023 pour 2021 et 2022.

Les différences ne sont pas importantes et peuvent être facilement expliquées par les différences de technique de calcul. Certes, par rapport aux chiffres de la surmortalité, qui sont de l’ordre de 15 000 par an, les différences dans les estimations sont acceptables. Cela semble indiquer que le CBS ne tient pas suffisamment compte du vieillissement de la population, ce qui signifie que nos prévisions sont légèrement plus élevées, comme nous l’avons annoncé précédemment.

Les estimations des chiffres de mortalité de la CBS ont donc énormément varié au fil des ans. Par exemple, on retrouve l’estimation utilisée pour 2020 telle que publiée sur 19 décembre 2017 de 154 247 et plus 16 décembre 2020 Ce nombre est passé à 164 092, soit près de 10 000 de plus. Ici, le coronavirus semble avoir été intégré dans les prévisions pour 2020 et a ensuite été révoqué à la valeur actuelle de 154 253. CBS ne l’indique pas clairement sur son site Web, et il nous est impossible de déterminer comment et pourquoi la méthode a apparemment été adaptée au fil des ans. Ce qui est remarquable, c’est que le scénario de référence a apparemment été ajusté à la baisse au fil des ans, de sorte que la surmortalité a semblé augmenter légèrement à chaque fois, selon Statistics Netherlands.

Oversterfte

Maintenant que nous avons une prévision du nombre de décès pour chaque âge, nous pouvons faire un graphique de la surmortalité par âge pour chaque année corona. Au cours de la première année de la pandémie, il y a eu presque exclusivement une surmortalité attribuée au coronavirus lui-même. Voici le graphique de la surmortalité en 2020 :

Pour éviter tout malentendu, nous notons qu’il s’agit d’un graphique complètement différent du précédent. Dans le graphique précédent, nous avons esquissé la ligne de base, qui dans ce nouveau graphique est pour ainsi dire aplatie sur l’axe horizontal. Dans ce nouveau graphique, nous examinons la mortalité par rapport à la base de référence calculée précédemment.

Nous constatons une surmortalité totale de 13 012 en 2020, ce qui suit une tendance que nous observons également dans les épidémies de grippe : presque uniquement une surmortalité de plus de 65 ans. À titre de comparaison, la surmortalité en 2018 et 2019 est incluse, où il y a eu une épidémie de grippe en 2018 (vert) et aucune grippe en 2019 (jaune). En 2020, nous constatons une mortalité beaucoup plus élevée dans le même groupe d’âge que lors de la grippe de 2018. On voit aussi bien qu’il y a une sous-mortalité en 2019, qui reflète la surmortalité de 2018 : sous-mortalité après surmortalité. Nous devrions également observer ce phénomène en 2021 en raison de la forte surmortalité en 2020.

À titre indicatif, une bande passante est également incluse. C’est l’intervalle dans lequel le nombre de décès devrait se situer avec une certitude de 95% sans épidémie. Nous voyons que la vague à 50 ans se situe juste en dehors de cela.

Sous-mortalité après surmortalité

Une période de surmortalité est toujours suivie d’une période de sous-mortalité. Comme nous l’avons déjà écrit, cela est dû au fait qu’une vague de grippe affecte principalement les membres les plus faibles de la société, qui meurent alors plus tôt que s’il n’y avait pas eu de grippe. Ceci est expliqué plus en détail, par exemple, dans Cette publication. Pendant au moins un an après une vague de grippe, il y a une sous-mortalité.

Donc, en fait, après la première année de corona (2020), nous devrions voir une sous-mortalité à la suite des première et deuxième vagues de corona. Cependant, nous ne les voyons pas, peut-être parce que le variant britannique et plus tard le variant Delta sont arrivés. La surmortalité réelle est quelque peu faussée par la sous-mortalité que nous ne constatons pas. Si nous voulons faire une estimation de la surmortalité réelle, nous devons avoir une estimation de cette sous-mortalité invisible.

Pour se faire une idée de ce phénomène, nous remontons aux années précédentes (2015 – 2019) au cours desquelles les années avec grippe alternaient avec les années sans grippe. Nous calculons la surmortalité totale au cours des 4 premiers mois de chacune de ces années (au cours desquelles la grippe peut survenir) et la comparons avec les 8 mois suivants. Si nous représentons cela graphiquement, nous obtenons le graphique suivant :

L’axe horizontal montre la surmortalité au cours des 4 premiers mois de l’année. Par exemple, nous constatons qu’au cours des 4 premiers mois de 2015, il y a eu une surmortalité de 6629, suivie d’une sous-mortalité de 3111 au cours des 8 mois restants. La droite de régression passant par ces points prédit que 56 % de la surmortalité au cours des quatre premiers mois sera compensée par une sous-mortalité au cours des huit mois suivants, ce qui se reflète dans le coefficient de la droite de régression.

La question, bien sûr, est de savoir si nous pouvons appliquer ce modèle à la surmortalité dans les années corona. Les calculs donnent une valeur pour les huit mois qui suivent une épidémie. En 2020, cependant, nous avons affaire à deux vagues dans le cas du coronavirus. La première vague a brièvement provoqué une sous-mortalité au cours de la deuxième vague, qui est devenue légèrement inférieure en conséquence. La deuxième vague a certainement causé une sous-mortalité en 2021. Mais il n’est pas clair si nous pourrions raisonnablement décider d’utiliser les mêmes chiffres – ce n’est pas comme ça que cela fonctionne, bien sûr.

Cependant, l’effet existe. Il y a maintenant plusieurs choix à faire. Dans les graphiques ci-dessous, nous optons pour une estimation prudente selon laquelle 50 % de la surmortalité en 2020 se poursuivra sous forme de sous-mortalité en 2021, mais quelqu’un qui estime le contraire peut facilement faire son propre choix. Pour lui, les pointillés rouges dans les graphiques ci-dessous seront un peu différents.

Surmortalité en 2021

La vaccination a commencé aux Pays-Bas le 6 janvier 2021. Les premières vaccinations ont été administrées dans les premiers mois de 2021, les vaccinations répétées quelques mois plus tard et les rappels à l’automne. On s’attendait à ce que la vaccination réduise la surmortalité. Cependant, rien ne pourrait être plus éloigné de la vérité, et il est intéressant de voir ce que disent les chiffres :

Nous constatons qu’à partir de 2021, il y a eu une certaine diminution de la surmortalité chez les personnes très âgées, mais cela a disparu si l’on corrige la sous-mortalité après la surmortalité. La ligne pointillée rouge représente la surmortalité corrigée, en ajoutant 50 % de la surmortalité en 2020 à la surmortalité en 2021 comme nous l’avons expliqué ci-dessus. Nous soulignons que l’ampleur de la correction ne peut pas être déterminée avec précision, mais l’effet lui-même n’est pas contesté. C’est pourquoi nous avons choisi un pourcentage inférieur à celui que nous observons lors d’une épidémie de grippe.

Mais la plus grande différence se situe entre 50 et 75 ans. Par rapport à 2020, nous constatons une mortalité supplémentaire d’environ 100 à 200 décès par an en 2021 pour chaque âge de cette catégorie. La position officielle du gouvernement est toujours que cette surmortalité est causée par le coronavirus et les soins reportés, malgré la vaccination, comme décrit, entre autres, dans le rapport de Statistics Netherlands (CBS/RIVM).

Surmortalité en 2022

En 2022, nous avons eu le variant Omicron, qui a fait en sorte qu’il n’y a pratiquement pas eu de décès dus au Covid-19. La surmortalité, en particulier chez les personnes très âgées, devrait alors disparaître, mais cela ne s’est pas produit. Au contraire, nous observons presque la même tendance que les années précédentes, ce qui souligne à nouveau que l’ampleur de la correction peut faire l’objet d’un débat :

L’augmentation de la mortalité chez les 40-65 ans est particulièrement frappante. Ce groupe n’est normalement jamais touché par la grippe entraînant la mort.

Surmortalité en 2023

Pour 2023, les chiffres du nombre de décès ventilés par âge et par sexe ne sont pas encore disponibles. Bien sûr, il y a des chiffres disponibles sur une base hebdomadaire, et si nous les comparons avec ceux de 2022, nous constatons presque exactement le même nombre de décès qu’en 2022. C’est bien sûr remarquable, car en 2023, il n’y aura pratiquement plus de décès dus au coronavirus. Aux Pays-Bas, ils ne sont plus conservés par le GGD. Il y a toujours un rapport trimestriel de CBS où l’on lit une moyenne de deux décès dus au Covid-19 par jour. En Belgique, il s’agit de suivi par Sciensano. Nous constatons désormais moins d'1 décès dû au Covid-19 par jour en Belgique. Et pourtant, la surmortalité aux Pays-Bas est tout aussi importante qu’en 2022. Nous utilisons donc les taux de mortalité de 2022 comme pronostic pour 2023.

Le graphique suivant rassemble tous les chiffres corrigés de la sous-mortalité, y compris les prévisions pour 2023.

Nous voyons ici clairement et sans équivoque qu’il y a eu plus de surmortalité dans toutes les années où la vaccination a été effectuée que dans l’année sans vaccination.

Pourcentage de mortalité

Ce sont principalement les personnes âgées qui meurent le plus souvent, mais il est également intéressant d’examiner le pourcentage d’augmentation du risque de décès pour chaque âge. Ce sont essentiellement les mêmes chiffres que ceux indiqués ci-dessus, mais en proportion du nombre de décès auxquels vous pouvez vous attendre pour chaque âge. Le graphique suivant montre que :

Ici, nous voyons quelque chose de spécial. Pour les personnes âgées, la surmortalité continue de fluctuer autour de 10% pendant les trois années corona. Cependant, pour les moins de 55 ans, il augmente d’environ 5 à 10 % chaque année. Le risque de mortalité augmente chaque année, alors qu’il n’y a presque plus de coronavirus. Bien sûr, il n’y a pas encore de chiffres annuels complets pour 2023, mais les chiffres jusqu’à présent donnent une image identique à celle de 2022.

Surmortalité inexpliquée

Lors de la première vague de coronavirus au début de l’année 2020, il a déjà été constaté que ce sont principalement les personnes âgées et vulnérables souffrant de souffrances sous-jacentes qui se sont retrouvées en soins intensifs et en sont souvent mortes. Plus tard, il a également été constaté que l’âge moyen de décès était presque conforme à l’espérance de vie. La surmortalité s’explique donc pleinement.

Le gouvernement n’est pas très loquace sur 2021 et 2022. Il y a un site où l’on peut voir le espérance de vie Mais nous n’y trouvons pas beaucoup d’informations. Avec l’outil que nous venons d’acquérir, voyons cela de plus près. Voir ce graphique :

Pour avoir une idée de l’origine de la surmortalité, nous comparons la surmortalité de 2020 à 2022 avec la mortalité de 2019. C’est peut-être un peu difficile à interpréter parce que nous sommes surmortalité en 2020 – 2022 avec mortalité en 2019.

Dans ce graphique, la mortalité cumulée pour 2019 est représentée par une ligne bleue en fonction de l’âge au décès. La partie du graphique qui représente les personnes âgées de moins de 50 ans est omise, car il y a peu de décès dans ce graphique. Nous voyons ici qu’exactement la moitié du nombre de décès est survenu avant l’âge de 81,5 ans. Cet âge est la médiane et est marqué par le cercle bleu/rouge. Cet âge correspond également bien à l’espérance de vie selon Statistics Netherlands.

Pour la surmortalité, on commence en 2020, la ligne rouge. Nous constatons que l’âge moyen pour mourir du coronavirus n’a pas changé par rapport à l’âge moyen normal pour mourir en 2019 : les médianes coïncident. Cependant, il n’y a pratiquement pas de décès dus au coronavirus chez les moins de 65 ans et un peu plus chez les personnes de plus de 75 ans. Tout cela est facile à comprendre si l’on garde à l’esprit qu’en 2020, la surmortalité était presque entièrement due au coronavirus.

Comme la situation sera différente en 2021, la ligne orange. La surmortalité commence à augmenter à l’âge de 50 ans. Ce sont principalement les décès de moins de 70 ans qui font baisser l’âge moyen des décès de près de 5 ans ; Une image très différente de celle de 2020. Et le plus surprenant, c’est que la tendance en 2022 (la ligne verte) est à peu près la même qu’en 2021. Après la quasi-disparition du coronavirus, la tendance ne se rétablit pas : le décalage de 5 ans demeure. Avec une surmortalité de l’ordre de 10 %, cela signifie une réduction de l’espérance de vie d’environ 0,5 %. Nous ne pouvons échapper à la conclusion qu’un phénomène autre que le coronavirus lui-même est responsable de la surmortalité inexpliquée. Cette conclusion n’est pas surprenante non plus.

Les causes de cette surmortalité inexpliquée doivent encore être recherchées. Le fait que depuis 2021, l’âge du décès de ce groupe ait soudainement été abaissé d’environ 5 ans semble exclure un certain nombre de causes. Après tout, la mortalité cachée due au coronavirus ne ferait qu’augmenter le nombre de décès et ne provoquerait pas de changement d’âge. De plus, dans le cas des maladies infectieuses, la surmortalité chez les hommes est généralement plus élevée que chez les femmes, telles que : ici peuvent être lus. En 2020, c’était également le cas avec le corona, mais cette différence disparaîtra en 2021, une autre raison de penser à d’autres causes que le corona.

Si les soins retardés en étaient la cause, cela signifierait que si les soins refusés avaient pu se poursuivre, une prolongation de la vie de près de 5 ans serait la norme. Même les spécialistes pensent qu’il s’agit d’une utopie, de sorte que les soins différés semblent être exclus comme cause de l’abaissement de l’âge moyen au décès de cinq ans. De plus, les soins différés n’auraient pas d’impact sur la mortalité dans cette mesure avant 2023. Cela semble épuiser les explications confortables de la surmortalité.

Discussion et conclusion

L’interprétation de ces chiffres n’est pas seulement du ressort des statisticiens. Les médecins spécialistes voudront peut-être faire des commentaires à ce sujet.

Il est évident que la vaccination n’a en rien contribué à la protection de notre santé : la surmortalité continue d’augmenter. Surtout dans le groupe 80+, vous devriez voir une sous-mortalité après la surmortalité sévère. Ce n’est pas non plus pour demain. Après correction de cette sous-mortalité attendue que l’on ne voit pas, on constate même une augmentation soutenue de la surmortalité.

En mettant l’accent sur l’âge au décès, il ressort que depuis 2021, il y a eu une diminution de près de 5 ans de la surmortalité pour l’âge au décès en raison d’une surmortalité inexpliquée. Cela ne correspond pas aux soins différés et à la mortalité cachée due au coronavirus comme explications de la surmortalité. La vaccination en tant que cause ne semble plus aussi farfelue.

La surmortalité en 2023 est restée la même que lors de toutes les années corona précédentes. Si la première année de la pandémie a été une pandémie de Covid-19, les années qui ont suivi sont une pandémie de surmortalité inexpliquée. Donc plus de Covid-19, mais une nouvelle campagne de vaccination contre une maladie qui n’est plus répandue.

Diverses causes semblent peu probables à l’avance, telles que des soins retardés et des rendez-vous de dépistage manqués. Le refus du gouvernement d’enquêter sur la possibilité que les vaccinations aient contribué à la surmortalité est frappant. Une approche complète et ouverte de l’étude de la surmortalité devrait également tenir compte de ce facteur. L’exclusion définitive de la vaccination comme cause (partielle) de la surmortalité pourrait restaurer la confiance dans les vaccins et la vaccination, qui montre un problème important.

Quoi qu’il en soit, rien dans les chiffres n’indique que la vaccination ait eu un effet bénéfique sur la mortalité. C’est quelque chose que l’on peut attendre d’une intervention sanitaire d’une telle ampleur. Les politiciens et le gouvernement ne veulent apparemment s’intéresser qu’aux avantages supposés de la vaccination de masse, mais semblent aveugles aux inconvénients possibles. L’histoire de la médecine a montré qu’il s’agit d’une approche dangereuse.

Les données sous-jacentes et le fichier Excel peuvent être téléchargés sur le site web github.com.