Résumé pour les pressés : « Vaccins Covid : une étude italienne permet-elle de conclure que l’étude française EPI-PHARE pourrait être faussée par un « truc » de comptage » ?
Une étude italienne toute récente (publiée début novembre 2025) vient de clarifier certains éléments : selon elle, l’étude française EPI-PHARE – celle qui annonçait triomphalement ce 5 décembre 2025 que « les vaccinés Covid ont 25 % de risques en moins de mourir de n’importe quoi » – pourrait-elle reposer sur un piège de comptabilité ?
Le « truc » en question, expliqué simplement : En Italie (et en France aussi), on le découvrira), une personne qui reçoit son vaccin et qui meurt dans les 14 jours qui suivent est officiellement comptée… comme « non vaccinée ».
Résultat : tous les décès qui arrivent juste après l’injection (accident cardiaque, AVC, réaction allergique grave, etc.) sont mis dans le groupe des « non vaccinés ».
Conséquence : le groupe « non vacciné » paraît beaucoup plus dangereux qu’il ne l’est vraiment, et le groupe « vacciné » paraît beaucoup plus protégé.L’étude italienne a regardé les chiffres jour par jour en Émilie-Romagne : dès qu’il y avait un gros pic de vaccinations, on voyait exploser la mortalité… des « non vaccinés » dans les semaines qui suivaient. Preuve que c’est bien ce décalage de 14 jours qui fausse tout.
Et en France ? L’étude EPI-PHARE (28,7 millions de personnes, publiée dans la grande revue américaine JAMA) a utilisé exactement la même règle des 14 jours.
Elle conclut : « Les vaccinés ont 25 % de risques en moins de mourir, peu importe la cause (cancer, accident, cœur, etc.). »
Mais selon plusieurs analystes français comme Xavier Azalbert ou le Dr Patrick Guerin, ces 25 % de « bénéfice » ne seraient qu’un mirage créé par de nombreux biais ajouté à d’autres erreurs techniques graves (mauvais modèle statistique, données SNDS qui oublient les plus précaires, etc.).Où en est-on aujourd’hui ?
- Au moins trois courriers à l’éditeur demandant la rétractation ont été envoyés à la revue JAMA.
- La rédaction a répondu qu’elle « étudiait la question » et reviendra bientôt vers les auteurs.
- Sur X (ex-Twitter), le sujet fait des centaines de milliers de vues sous les hashtags #EpiPhare et #BiaisVaccin.
Affaire à suivre : si JAMA finit par retirer l’étude française, ce sera l’un des plus gros scandales scientifiques de la décennie Covid – scandale lié à une étude française.
Retrouvez la vidéo descriptive de l’article :
*** Analyse complète ***
Dans un contexte où les débats sur l’efficacité et les risques des vaccins anti-COVID-19 persistent, une publication récente dans la revue Autoimmunity apporte un éclairage critique sur les biais potentiels dans les études observationnelles évaluant l’impact vaccinal sur la mortalité toutes causes. Intitulée « Biais de classification et impact de la vaccination contre la COVID-19 sur la mortalité toutes causes confondues : le cas de la région italienne d’Émilie-Romagne », cette étude menée par Marco Alessandria et al. met en lumière un biais méthodologique majeur – le « biais de fenêtre de comptage des cas » – qui pourrait artificiellement favoriser les résultats des groupes vaccinés.
Cette analyse, basée sur des données régionales italiennes, clarifie un des biais les plus mis en question dans la comptabilité des vaccinés et non vaccinés pris en compte dans diverses études. La récente étude française d’EPI-PHARE (publiée en décembre 2025 dans JAMA Network Open) qui a analysé une cohorte de 28m de Français affirme une réduction de 25 % de la mortalité toutes causes chez les vaccinés malgré de nombreux biais. L’étude italienne renforce les critiques formulées sur X par des analystes comme Xavier Azalbert (@xazalbert sur X), @drpguerin ou d’autres qui pointent des failles structurelles dans l’approche d’EPI-PHARE, notamment l’inapplicabilité du modèle de Cox proportionnel aux risques (competing risks) et d’autres biais sous-jacents comme les biais d’échantillonnages et de cohérence des données avec les taux de mortalité nationaux.
L’étude italienne : un zoom sur le « biais de fenêtre de comptage des cas »
Les auteurs, issus de l’Université de Turin et de fondations médicales indépendantes, analysent les données de mortalité toutes causes (fournies par l’ISTAT) et de vaccinations (ANV et région Emilia-Romagna) pour les classes d’âge 50-79 ans, couvrant la période de vaccination covid en 2021. Leur méthode repose sur un calcul quotidien d’incidence de mortalité par 100 000 habitants, stratifié par statut vaccinal et âge, avec des tests statistiques (U de Mann-Whitney) et des régressions exponentielles pour détecter les corrélations temporelles.
Le cœur de leur démonstration porte sur le « biais de fenêtre de comptage des cas « : selon les directives de l’Institut supérieur de santé italien (ISS), les personnes décédées dans les 14 jours suivant la vaccination sont comptabilisées comme « non vaccinées » – le délai réputé nécessaire pour développer une réponse immunitaire.
Or, les auteurs montrent que, dans cette fenêtre temporelle, la mortalité toutes causes des « non vaccinés » (incluant ces récents vaccinés) est significativement plus élevée que celle des vaccinés confirmés de manière statistiquement significative pour toutes les classes d’âge). Cette différence ne s’explique pas uniquement par les décès COVID-19 (qui ne représentent que 9 % des morts totales en 2021), mais suggère un artefact : les décès post-vaccinaux immédiats (potentiellement liés à des effets indésirables comme des thromboses, anaphylaxies ou réactions auto-immunes) sont « déplacés » vers le groupe non vacciné, gonflant artificiellement son risque et minimisant les décès dans le groupe des vaccinés.
Les régressions exponentielles confirment une corrélation forte entre pics de vaccinations et hausses subséquentes de mortalité « non vaccinée » (R² jusqu’à 0,659, p < 0,0001, le R2 étant une mesure de la qualité de la modélisation), avec un décalage d’environ un mois. Les auteurs évoquent un possible « effet moisson » (accélération de décès chez les fragiles post-vaccin) et soulignent les risques auto-immuns liés à la persistance de la protéine spike (jusqu’à 15 mois dans les tissus, favorisant une tolérance immunitaire via IgG4). Les limitations incluent des estimations populationnelles interpolées et des écarts régionaux mineurs, mais l’évidence du biais reste robuste.
En conclusion, Alessandria et al. appellent à une révision des protocoles d’attribution vaccinale pour éviter de fausser les estimations d’efficacité, impactant potentiellement les décisions de santé publique.
L’étude EPI-PHARE : une réduction de 25 % de la mortalité contestée
À l’opposé, l’étude EPI-PHARE – menée sur 28,7 millions de Français (45 % vaccinés) de novembre 2021 à fin 2024 – conclut à un rapport de risque (HR pour Hazard ratio en anglais) de 0,75 pour la mortalité toutes causes chez les vaccinés ARNm, c’est à dire une réduction de 25 % de la mortalité toutes causes des vaccinés versus celle des non-vaccinés. En utilisant un modèle de statistiques avancées (modèle de Cox proportionnel) ajusté sur 41 covariables via score de propension avec une pondération par probabilité inverse (IPTW)), les auteurs excluent les six premiers mois post-vaccin pour corriger selon eux le « biais de temps immortel » et intègrent une analyse de cas autocontrôlées (SCCS) pour les risques à courts termes (HR 0,71).
La décomposition cause-spécifique (Tableau 2 de l’étude) montre une forte protection contre les décès COVID (HR 0,26), c’est à dire une réduction de 74% par rapport aux non-vaccinés, mais également des réductions moindres pour les cancers (implicite ~0,70), circulatoires (~0,85) ou externes (~0,80). Ces résultats, salués comme preuve d’un « bénéfice net » vaccinal, soulèvent des interrogations majeures.
Au moins trois lettres de préoccupations ont été envoyées au Pr Eli Perencevich, éditeur de JAMA Network Open et à Kirsten Bibbins-Domingo, éditrice en chef de JAMA. Ces derniers ont indiqué « prendre en considération ces lettres » et doivent « revenir prochainement vers les auteurs ». Il est vrai que cette étude a fait l’objet d’une couverture très importante dans les médias mainstream, créant une « information » potentiellement biaisée. JAMA Network a même considéré cette étude comme la « sélection de la rédaction » sur son site.
Cette étude ressemble étrangement à l’étude Pradelle Lega en 2024 qui, ayant faussement modélisé 17 000 morts de l’hydroxychloroquine, a reçu une couverture quasi-totale des médias mainstream, avant d’être rétractée en août 2024, sans que les médias ne contribuent vraiment à rectifier la désinformation qu’ils avaient engendrée.
Une contradiction frontale : le biais italien face au « HR négatif » d’EPI-PHARE
L’étude italienne démontre comment un biais d’attribution (similaire à la « fenêtre de comptage des cas ») pourrait inverser les rapports de risque : en « déplaçant » les décès précoces vers les non-vaccinés, on peut construire un rapport de risque artificiellement bas pour les vaccinés, comme observé dans EPI-PHARE (0,75 global). C’est un problème identique qui est expliqué par le transfert des causes de mortalité d’une cause à une autre.
Chez EPI-PHARE, les non-vaccinés affichent un rapport de risque « négatif » relatif de 25 % (c’est-à-dire un risque accru de 25 % par rapport aux vaccinés), mais sans ajustement pour ce biais, cela pourrait refléter non pas une protection vaccinale, mais une surreprésentation de décès post-vaccinaux dans le groupe non vacciné. L’absence de calibration externe (comparaison aux taux nationaux INSEE) aggrave le problème : pourquoi la cohorte EPI-PHARE (SNDS) sous-estime-t-elle les décès COVID hospitalisés chez les 18-59 ans (0,4-0,6 % dans l’étude vs. 1-2 % nationalement), générant ainsi un biais potentiel lié à un échantillon analysé d’une population « en bonne santé » ?
De plus, EPI-PHARE admet des « competing events » (événements concurrents comme les causes multiples de décès) sans les ajuster via un modèle Fine-Gray (risques de sous-distribution), contrairement aux recommandations pour les risques interdépendants. Cela amplifie les artefacts : un risque COVID bas (0,26) « tire » mécaniquement les autres rapports de risques vers le bas, étant donné que l’on ne peut mourir que d’une seule cause. En l’occurrence la « All cause mortality » (ACM : décès toutes causes) est égale à la somme de toutes les causes de décès. Cela représente une interdépendance entre les causes : par exemple le décès « Covid » est égal à la différence entre la totalité des décès (ACM) et la somme de toutes les autres causes de décès.
Ce phénomène peut masquer d’éventuels sur-risques (ex. : cardio). Comme l’explique @xazalbert dans un thread viral du 7 décembre 2025 : « Le Cox cause-specific traite les concurrents comme censure simple […] Fine-Gray corrige ça avec des subdistribution hazards : il intègre les concurrents pour éviter des logs-HR déformés. » Sans cela, les rapports de risques deviennent « relatifs et non absolus », comme dans une analogie budgétaire où la richesse semble « réduire de 80 % le risque de dépenser en nourriture » – mécaniquement vrai, mais fallacieux.
Les critiques du Pr Martin Zizi et de Xavier Azalbert : inapplicabilité du Cox et biais multiples
Sur X, le Pr Martin Zizi, et Xavier Azalbert multiplie les threads déconstruisant EPI-PHARE depuis sa publication. Dans un post du 7 décembre 2025, il argue que le modèle Cox est mal adapté aux risques concurrents : « Si un risque concurrent monte (ex. + COVID chez non-vax), ça baisse artificiellement les logs des autres avec un artefact dû à la fonction log. »
L’étude EPI-PHARE (JAMA Netw Open, déc. 2025) sur la « réduction de 25 % de la mortalité toutes causes » grâce aux vaccins ARNm doit être rétractée.
C’est la 2ᵉ fois en 23 mois que des chercheurs français (après le LancetGate) jettent la science française en pâture et… https://t.co/Cj1E1ra669
— Xavier Azalbert FreeSpeech 🇧🇷 🇫🇷 (@xazalbert) December 7, 2025
Il invoque les critères de Bradford Hill, reconnus comme les critères applicables en analyse de causalité (plausibilité biologique : un vaccin anti-COVID protège-t-il du cancer ou des accidents ? Le test de cohérence étant l’alignement éventuel sur l’excès de mortalité Eurostat 2021-2023 ?). Aucune analyse de plausibilité n’est présente dans l’étude.
D’autres biais soulignés :
- Biais résiduel des vaccinés en bonne santé : Malgré 41 covariables, le SNDS (regroupe les données individuelles de recours aux soins et les causes médicales de décès en France) omet la précarité socio-éco.
- Exclusion des 6 mois initiaux : les auteurs expliquent que cela évite le biais de temps immortel, mais cela occulte les risques aigus (telles que les myocardites), comme noté de manière séparée (HR 0,71 non intégrée).
- Biais de sélection : la cohorte analysée est limitée aux individus vivants au 1er novembre 2021 ayant eu un remboursement 2020. Cela exclue donc les personnes précaires – un « GIGO» (des données défectueuses en entrée, produisent des résultats absurdes), comme l’a posté @xazalbert le 7 décembre sur X.
Ces critiques, relayées également par le Dr Patrick Guérin (@drpguerin : vétérinaire et analyste data), questionnent l’exhaustivité des décès (131 091 détectés sur 28,7 millions : sous-détection via SNDS ?). D’ailleurs bien des utilisateurs de X se sont livrés à des analyses révélant les failles de cette étude – en voila une :
Accident d’avion et tous les non fumeurs meurent, seuls les fumeurs survivent. C’était à l’époque où on pouvait fumer dans les avions.
==> Conclusion: fumer protège de la mort dans un accident d’avion#Epiphare— mackoi (@mac_koi) December 11, 2025
Et, un thread du 8 décembre 2025 de @xazalbert appelle à la rétractation : « La science française ne mérite pas ça », comparant cette étude au LancetGate (étude frauduleuse rétractée en juin 2020).
Conséquences : pour la science, la confiance publique et les politiques
Cette controverse n’est pas anecdotique. L’étude italienne, en quantifiant un biais systémique, valide les soupçons sur des méta-analyses globales (ex. : Cochrane, incluant des études biaisées comme RECOVERY avec un surdosage en hydroxychloroquine à des doses toxiques). Pour EPI-PHARE, elle suggère que le « rapport de risque négatif de 25 % » pour les non-vaccinés pourrait être un artefact, d’autant plus si l’on s’en réfère aux signaux européens d’excès de mortalité non-COVID chez les vaccinés (ONS UK, Eurostat).
Les implications sont lourdes :
- Scientifiques : nécessité d’ajustements systématiques (avec par exemple le modèle Fine-Gray plus appropriés pour les risques concurrents, calibration aux taux de mortalité INSEE) et transparence des données brutes. Sans rétractation ou erratum, EPI-PHARE risque de perpétuer la « pollution informationnelle», comme le dénonce @xazalbert.
- Publiques : érosion de la confiance vaccinale, déjà fragilisée par des contrats caviardés et des effets secondaires sous-déclarés. Des enquêtes indépendantes (ex. : surmortalité Brésil avec HCQ précoce) méritent réexamen.
- Politiques : les autorités françaises (ANSM, HAS) doivent ouvrir les données SNDS pour validation externe, évitant un nouveau scandale à la LancetGate.
Comme l’ont posté Xavier Azalbert et d’autres sur le réseau X : « Rétractation + excuses publiques s’imposent », pour l’étude EPI-PHARE La vérité émerge des biais corrigés, non des narratifs intouchables. La communauté scientifique française, pionnière en épidémiologie, mérite mieux que des modèles bancals et des peer-reviews myopes.
. @1arcet1fleche, je m’attendais à ces réponses ! 😏 Comme un vieux disque rayé, on défend l’étude EPI-PHARE en surface sans plonger dans les abysses des stats. Puisque vous paraissez connaître le principe des modèles de Cox, creusons le sous-jacent – et surtout, pourquoi… https://t.co/cVesIVtm1F
— Xavier Azalbert FreeSpeech 🇧🇷 🇫🇷 (@xazalbert) December 7, 2025