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Les vaccins sont-ils (vraiment) efficaces ?

Les vaccins sont-ils (vraiment) efficaces ?

© SMT

L’efficacité vaccinale, avec la sûreté des vaccins, est le fondement de la doctrine de la vaccination de masse pour gérer la crise du covid. Or, les statistiques épidémiologiques allemandes et britanniques nous apprennent qu’après analyse, l’efficacité vaccinale diminue fortement avec le temps, notamment chez les groupes à risque. Faut-il dès lors persister dans cette voie en proposant des injections de rappel ?


Le Robert Koch Institut (RKI), l’homologue allemand du Center for Disease Control (CDC) américain ou de Sciensano en Belgique, publie depuis le début de la « pandémie » du covid des rapports épidémiologiques à intervalle hebdomadaire régulier. Depuis cet été, ces derniers contiennent aussi les taux de vaccinés par tranche d’âge et par type de cas de covid : symptomatique, hospitalisé, hospitalisé en Unité de soins intensifs (USI) et décédé [1]. Sur base de la méthode de screening de Farrington, le RKI s’en sert ensuite de base empirique pour calculer son estimation d’efficacité vaccinale. Dans cet article nous nous ferons l’avocat du diable et recalculerons une estimation vaccinale en Allemagne à partir des chiffres [2] et de la méthode du RKI même. Les résultats sont des plus intrigants, ce qui jette la suspicion sur la censure, par Sciensano des statistiques sur le statut vaccinal des patients covid depuis l’entrée en saison haute.

Hausse des malades chez les vaccinés

Une analyse rapide [3], en prenant les chiffres bruts du RKI tels quels, révèle en effet des résultats intéressants. Le premier étant la hausse continue du taux de vaccinés parmi les patients du covid, pas simplement des cas positifs donc, mais des cas qui présentent, en plus d’un résultat positif de test, au minimum des symptômes légers associés à la maladie. Cette hausse vaut pour presque tous les groupes d’âge et tous les grades de sévérité (cf. fig. 1-3). Cette hausse est la plus nette pour les 60 ans ou plus, mais comme il s’agit là de groupes à risques, il est important de le souligner. Elle est plus légère pour les 18 à 59 ans. Cette hausse reste presque indiscernable uniquement pour les 0 à 17 ans, mais elle est présente (22/07 : 0,03% des symptomatiques et 0% des hospitalisés ; 04/11 : 4,2% des symptomatiques et 3,4% des hospitalisés covid de cet âge).

Figure 1 : Évolution du taux de vaccination ainsi que des taux d’échecs vaccinaux parmi les cas symptomatiques, hospitalisés, en USI et décédés chez les 60 ans ou plus. Source : RKI.

Figure 2 : Évolution du taux de vaccination ainsi que des taux d’échecs vaccinaux parmi les cas symptomatiques, hospitalisés, en USI et décédés chez les 18 à 59 ans. Source : RKI.

Figure 3 : Évolution du taux de vaccination ainsi que des taux d’échecs vaccinaux parmi les cas symptomatiques, hospitalisés, en USI et décédés chez les 0 à 17 ans. Source : RKI.

À partir de ces taux, nous pouvons calculer une estimation pour l’efficacité vaccinale pour chaque groupe d’âge, en utilisant, comme le fait le RKI, la méthode de screening de Farrington [4]. Suivant ce modèle, nous pouvons estimer l’efficacité vaccinale d’après le RKI (cf. fig. 4-6). On trouve alors plusieurs choses remarquables.

Anormalité : inversion des taux d’échecs vaccinaux

Premièrement, ce que nous avions déjà relevé dans un article, le rapport de L’ANSM sur les échecs vaccinaux [5] : une inversion des taux d’échecs vaccinaux d‘après le grade de sévérité, c.à.d. que chez les 60 ans ou plus le taux d’échecs vaccinaux parmi les patients décédés est plus élevé que celui des patients hospitalisés (excepté entre le 07/10 et le 14/10) et en USI. Ceci nous ouvre plusieurs conclusions : soit les taux d’échecs vaccinaux parmi les patients hospitalisés/en USI sont sous-estimés et l’efficacité vaccinale contre les formes plus bénignes et les formes sévères, non-mortelles serait, du coup, surestimée. Soit le nombre de patients décédés du covid est surestimé (en ne distinguant pas entre « mort du » et « mort avec » le covid), faisant gonfler artificiellement le taux de mortalité.

Échecs vaccinaux en hausse

Deuxièmement, nous pouvons constater une augmentation continue du taux d’échecs vaccinaux, surtout chez les 60 ans ou plus qui constituent tout de même, selon les autorités, les groupes à risque. En trois mois et demi, de fin juillet jusqu’à début novembre, le taux de vaccinés parmi les patients symptomatiques a augmenté de 43,6 points pour grimper de 16,9% à 60,5%. Ce qui veut dire qu’en ce moment, chez les 60 ans ou plus, plus d’un cas symptomatique sur deux a été vacciné ! Ceci va de pair avec une diminution continue de l’efficacité vaccinale. Celle-ci est tombée, chez les 60 ans ou plus, de 16,7 points d’environ 89,5% (pour les formes symptomatiques bénignes) à environ 72,8%.

Figure 4 : Évolution du taux de vaccination ainsi que de l’efficacité vaccinale pour les cas symptomatiques, hospitalisés, en USI et décédés chez les 60 ans ou plus. Source : RKI.

Figure 5 : Évolution du taux de vaccination ainsi que de l’efficacité vaccinale pour les cas symptomatiques, hospitalisés, en USI et décédés chez les 18 à 59 ans. Source : RKI.

Figure 6 : Évolution du taux de vaccination ainsi que de l’efficacité vaccinale pour les cas symptomatiques, hospitalisés, en USI et décédés chez les 0 à 17 ans. Source : RKI.

Il faut revenir à la réalité

« 72,8%, c’est toujours pas mal », pourrait-on dire et « Regardez l’efficacité vaccinale élevée chez les jeunes, c’est la preuve que ça marche ! ». Mais à y regarder de plus près, ce n’est pas tout à fait la bonne conclusion. La méthode de screening de Farrington a ses limites, car elle ne tient pas compte de certaines réalités.

Premièrement, cela a peu d’intérêt de baser l’efficacité vaccinale sur les groupes qui ne sont pas à risque dès le départ, c.à.d. où les formes sévères sont rares, voire inexistantes. Cela ne permet pas de tirer des conclusions sur l’efficacité vaccinale pour les groupes à risque. Inversement, cela signifie que si on sait quels sont les groupes à risques et qu’ils sont assez restreints, on peut manipuler l’efficacité vaccinale en vaccinant le plus de gens possible qui, eux, ne présentent de toute façon pas de risque de tomber gravement malade. En fin de compte, on en saura plus déterminer s’ils ne sont pas tombés malades grâce au vaccin ou grâce à l’immunité naturelle. Ceci relève donc plus de la manipulation statisticienne que de l’épidémiologie sérieuse. Ce serait en fait jouer sur les petits chiffres et le manque de compréhension de la différence entre la réduction de risque relative (RRR) et la réduction de risque absolue (RRA) : si on imagine qu’un risque en tant que groupe est de 5%, une diminution de 1 ou 2 points permettra de dire qu’on a une diminution de 20% ou de 40%, donc une efficacité impressionnante, alors que les mêmes diminutions de 1 à 2 points sur un groupe dont le risque serait, disons, de 30%, n’équivaudront qu’à 3% ou 6%, donc quasi insignifiantes.

Deuxièmement, la stratégie de testing gonfle l’efficacité vaccinale : les personnes qui ne sont pas vaccinées étaient - et le sont toujours - forcées de faire beaucoup plus souvent des tests que les personnes vaccinées (en été pour partir en vacances, pour prendre l’avion, le train, en revenant de zones rouges, pour les lieux exigeant le laisser-passer sanitaire, etc.). Il est donc possible que le nombre de non-vaccinés parmi les groupes de patients est clairement artificiellement surreprésenté à cause des stratégies et règlements de testing, surestimant ainsi l’efficacité vaccinale. De plus, on remarque que nulle part dans les rapports du RKI il n’est question des échecs vaccinaux chez les « vaccinés asymptomatiques ». Alors que depuis un an et demi, on nous bassine avec les « cas asymptomatiques » et le danger qu’ils représentent et pourquoi il faut se faire tester alors qu’on n’est pas malade, cela semble tout d’un coup n’avoir plus aucune importance dans le cas des vaccinés, alors qu’il est avéré qu’ils sont aussi contagieux [6], [7] (si pas plus) que les non vaccinés. Voilà un deux-poids-deux-mesures incontestable.

Troisièmement, la définition des vaccinés sous-évalue les échecs vaccinaux. En considérant comme entièrement vaccinés uniquement les personnes dont la dernière dose date de 14 jours ou plus, la définition des vaccinés du RKI sous-évalue systématiquement le nombre de cas positifs parmi les vaccinés. Comme il faut au moins 3 semaines entre les deux doses de Pfizer et Moderna plus 2 semaines après la deuxième pour être estampillé « vacciné », cela veut dire que pendant 5 semaines les vaccinés avec ces deux vaccins ne seront pas considérés comme entièrement vaccinés. Tous les cas positifs survenant pendant ces 5 semaines seront donc soustraits au compte des échecs vaccinaux, exagérant ainsi de facto l’efficacité vaccinale. Mais par un effet pervers, comme ces personnes sont incluses au groupe des non-vaccinés, cela augmente les problèmes pathologiques chez ces derniers de manière tout à fait artificielle.

Ce qui parle pour cette hypothèse, ce sont les chiffres officiels anglais qui montrent que les vaccinés partiels représentent (en moyenne) environ 5% de tous les cas positifs[8]. Si on augmente (théoriquement), rien que pour le groupe à risque des 60 ans ou plus, les taux d’échecs officiels du RKI de 5 points, l’efficacité vaccinale est encore moindre (fig. 7). Ceci ne donnerait plus qu’une efficacité vaccinale entre 66,2% et 88,4% selon le grade de sévérité, avec tendance à la baisse. Il y a encore 2 mois, cette part des vaccinés partiels était non seulement plus importante [9] (jusqu’à 25%), mais elle n’était pas la même pour tous les groupes d’âge ou le degré de sévérité. De plus elle varie avec le temps (au maximum jusqu’à 15% au 19 septembre 2021) [10]. La diminution avec le temps de la part des vaccinés partiels s’explique tout simplement par le fait qu’il y ait de moins en moins de gens qui peuvent encore en faire partie puisque de moins en moins de personnes sont disponibles à la vaccination. Soit parce qu’elles sont déjà vaccinées, soit parce qu’elles ne l’ont pas fait jusqu’à maintenant et ne le feront jamais. Cependant, le fait que la part des vaccinés partiels varie, suggère du coup que l’efficacité vaccinale serait variable. Or, normalement pour les mêmes groupes à risque l’efficacité devrait être (si le vaccin fonctionne sur le long terme) plus ou moins stable, ce qui laisse supposer qu’on a là affaire à un artefact de la stratégie de testing ou de comptabilisation ou des deux, semant le doute – Ô surprise – sur la validité des chiffres et l’efficacité vaccinale tout court.

Figure 7 : Évolution du taux de vaccination ainsi que de l’efficacité vaccinale pour les cas symptomatiques, hospitalisés, en USI et décédés chez les 60 ans ou plus, augmentés théoriquement de 5 points chaque. Source : RKI.

Ceci dit, les chiffres anglais révèlent encore autre chose : au 31 octobre 2021 plus de quatre cinquièmes des patients de 60 ans ou plus, hospitalisés (83,8%) ou décédés (83%) pour cause du covid, étaient vaccinés [11], [12], [13], [14]. Ramenés au taux de vaccination parmi la population anglaise de 60 ans ou plus (estimé au 31 octobre 2021 à 13.089.249[15] sur 13.660.832 [16], c.à.d. 95,8%), cela correspond à une efficacité vaccinale contre les formes sévères chez le groupe à risque qui n’est plus que de 77,5% à 78,7%. Ceci n’est pas encore confirmé par les chiffres du RKI, mais en voyant les taux d’échecs vaccinaux croissants, cela pourrait se confirmer dans les mois qui suivent. Cela pourrait d’ailleurs s’expliquer par l’avance que les Anglais ont sur les Allemands en termes de vaccination, et qui favoriserait l’expansion des variants résistants.

Quatrièmement, il existe des critiques méthodologiques de la méthode de Screening de Farrington qu’utilise le RKI [17]. D’abord, les résultats de cette méthode dépendent de la période d’observation. Ainsi, depuis la semaine 5 de l’année 2021, les échecs vaccinaux parmi les 60 ans ou plus ne représente que 18,9% selon les RKI, ce qui reviendrait à une efficacité vaccinale de 95,9% sur l’entièreté de la période de vaccination. Seulement, comme nous l’avons vu, les échecs vaccinaux augmentent et l’efficacité vaccinale des 4 dernières semaines avant la publication du dernier rapport du RKI n’est plus que de 72,8% pour les cas symptomatiques chez les 60 ans ou plus. Il est possible qu’elle serait encore inférieure à ceci, si on n’avait que les chiffres des 2 dernières semaines. La méthode a aussi une faille incontournable, quoique plutôt théorique, qui est que dès que le taux de vaccination atteindrait 100%, les estimations d’efficacité vaccinales deviendraient incalculables, car il faudrait diviser par 0.

Une autre faille moins théorique : plus une maladie est rare, plus elle est sensible aux variations absolues mineures. Supposons une situation où il y aurait très peu de non-vaccinés contre une maladie rare. Par exemple, sur une population de 10.000.000 d’habitants avec 9.900.000 de vaccinés (99%), supposons qu’un foyer de 100 malades survienne et que la répartition des cas égale le taux de vaccination de la population : 1 malade non-vacciné (0,001% de 100.000) contre 99 malades vaccinés (0,001% de 9.900.000). Ceci reviendrait à une efficacité vaccinale de 0%. Cependant, si 2 autres non-vaccinés tombaient malades (passant donc de 0,001% à 0,003% de 100.000), cela ne changerait pas grand-chose, ni à la répartition des malades (97,1% seraient vaccinés contre 2,9% non-vaccinés), ni à la situation épidémiologique et relèverait plutôt de l’ordre de l’anecdotique ou de la variabilité quotidienne, mais l’efficacité vaccinale (réduction de risque relative) passerait alors à 66%, alors que la réduction de risque absolue passerait de 0 points à 0,002 points (la différence entre 0,003% et 0,001%).

Il convient également de souligner impérativement que cette méthode peut produire des estimations peu fiables. En prenant par exemple les chiffres anglais et en calculant les estimations, non pas selon la méthode screening de Farrington, mais sur base des incidences chez les vaccinés et les non-vaccinés (case-control method [18]), alors au 31 octobre 2021 l’efficacité vaccinale pour les cas bénins, chez les 60 ans ou plus n’est plus que de -18,3% ! Les seniors anglais vaccinés ont donc 18,3% plus de chances d’être testés positifs que les seniors anglais non-vaccinés et de partager leur sort : isolement, quarantaine, refus d’accès, etc. Et pour ce qui est des formes sévères, hospitalisations et décès, avec 73,7% et 74,1% d’efficacité, on est déjà bien loin des 95% annoncés il y a 11 mois, avec tendance à la baisse.

Cinquièmement, il faut faire la chasse aux facteurs confondants avant de conclure trop vite avec les chiffres bruts. L’OMS a des lignes directrices claires pour l’évaluation des vaccins. Ces facteurs confondants représentent des explications possibles qu’il faut à tout prix éliminer si on veut mesurer la variable que l’on veut étudier. On en trouvera une douzaine ici [19]. 

En gros, cela revient à établir des cohortes de contrôle. Ces cohortes n’ont pas besoin de contenir des dizaines de milliers d’individus, quelques centaines ou milliers suffisent. Le contrôle consiste en la création de deux cohortes qui présentent des profils plus ou moins comparables en termes de démographie (âge, sexe, revenus, éducation, lieu de résidence, etc.), en termes de facteurs à risques (par ex. nombre de fumeurs, de non-fumeurs, prise de contraceptifs, etc.), de pathologies sous-jacentes (par ex. hypertension, diabète, cancers et autres comorbidités). C’est-à-dire qu’il faut qu’en moyenne les cohortes soient le plus identiques possibles, alors on est en droit de faire une analyse multifactorielle qui a une chance de prouver quoi que ce soit. Se baser sur des règles de 3 ou sur des méthodes qui tiennent plus du polling politique ou aux sondages ne donne aucune information qui permette de justifier des décisions.

L’exclusion s’appliquera aussi aux vaccinés positifs

N’oublions pas non plus que les mesures d’isolement et de quarantaine, de refus d’accès, etc. s’appliquent à tous les cas positifs, indépendamment du grade de sévérité ou des symptômes. Or, si on espère leur échapper en se vaccinant, voire qu’on s’est principalement fait vacciner afin de « retrouver sa liberté », ces chances fondent à vue d’œil. Car de quoi aura l’air cette évolution dans deux mois ? Si l’augmentation du taux de vaccinés parmi les patients symptomatiques de 60 ans ou plus continue au même rythme que celui des deux derniers mois – comme le laissent penser les chiffres du RKI – alors, au plus tard à la mi-décembre, il égalera le taux de vaccinés parmi la population de 60 ans ou plus. Quand ce sera le cas, l’efficacité vaccinale pour les cas symptomatiques tombera à 0% (c’est déjà le cas en Angleterre). Elle tombera en-dessous de 50% bien avant cela – les chiffres israéliens ne l’estimaient d’ailleurs déjà en été qu’à 41% [20]. Pour les formes sévères cela mettra plus longtemps, mais d’après les tendances actuelles officielles, cela arrivera tôt ou tard.

La haute saison va révéler la vraie efficacité vaccinale

Enfin, et c’est le point le plus important, cela arrivera peut-être plus tôt que prévu. Car la saisonnalité hivernale du sars-cov-2 est, après des premières voix encore sceptiques [21], de plus en plus reconnue et acceptée [22], [23], [24], [25]. Les calculs d’efficacité vaccinale sont donc basés sur les infections « hors saison ». De l’absence, ou plutôt de la rareté estivale du virus, il serait fallacieux d’en conclure une quelconque efficacité vaccinale. C’est un peu comme si on frappait dans ses mains en plein centre de Bruxelles et qu’on en concluait, puisqu’il n’y a pas d’éléphants autour de soi, que ce serait un geste efficace pour éloigner les éléphants. Ce n’est qu’en saison de transmission accrue que l’efficacité vaccinale se montrera réellement. Seulement, comme elle est déjà en train de diminuer maintenant, alors que nous ne sommes pas encore en « haute saison », elle semble plus qu’incertaine.

Ne pas se laisser rouler dans la farine

Il est d’ailleurs probable que les autorités détourneront ce fait, une fois que l’efficacité diminuante, voire inexistante, sera devenue indéniable, et s’en serviront de manière purement opportuniste et cynique pour promouvoir ou même imposer les doses de rappel, du style : « C’est parce que le vaccin perd en efficacité après quelques semaines ou mois, qu’il faut faire des rappels réguliers. Et si vous choisissez de ne pas les faire, on vous imposera le choix de les faire. » Cela ressemble tout de même fort au système d’actualisations pour protéger de virus (informatiques, ceux-ci) un certain système d’ordinateur d’un certain multimilliardaire américain…

Cependant, il convient de noter qu’une vaccination inefficace ne deviendra pas plus efficace en augmentant la dose ou la fréquence d’injection – 1 fois 0 égale 0, et 2 ou 3 ou 10 fois 0 égale toujours 0. Des rappels fréquents ne peuvent donc être justifiés (et certainement encore moins être imposés) sur base de l’inefficacité des doses précédentes. Car rien ne certifie ni ne prouve l’augmentation de l’efficacité de ces vaccins en fonction de la dose qui sont, rappelons-le, toujours en phase d’essai 3. En revanche, avec chaque dose injectée, on augmente mécaniquement les chances de subir des effets secondaires qui pourraient s’avérer plus graves que la maladie elle-même [26].

Par Colin Meier, journaliste citoyen à BAM!


 

  

 

 

[1] https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Wochenbericht/Wochenberichte_Tab.html

[2] Tout en sachant très bien que ces chiffres ne sont certainement pas corrects (v. corrélation étroite entre stratégie de testing et nombre de cas, tests faux positifs, définitions douteuses des cas et vaccinés, comme les « cas asymptomatiques » ou les « vaccinés partiels », omissions de facteurs confondants tels les comorbidités des hospitalisés et décédés, etc.). Dans toute analyse de données de santé, nous rappelons qu’il est important d’exclure ce que l’on appelle des facteurs confondants, et nous y reviendrons.

[3] Lien vers fichier Excel

[4] https://academic.oup.com/ije/article-abstract/22/4/742/664122?redirectedFrom=fulltext : En gros, cette méthode met en relation deux rapports : elle divise le taux de vaccinés par le taux de non-vaccinés parmi les patients d’un grade de sévérité, ainsi que le taux de vaccinés par le taux de non-vaccinés parmi la population générale. Ensuite le premier rapport est divisé par le deuxième, le résultat soustrait de 1 et le tout multiplié par 100. Ceci donne une estimation d’un pourcentage d’efficacité vaccinale. Si parmi les patients d’un certain grade de sévérité le taux de vaccinés est égal à 0, alors l’efficacité vaccinale sera de 100%, puisque le premier rapport serait égal à 0 et (1-0) * 100 = 100. Les malades ne seraient composés que de non-vaccinés. Si par contre le taux de vaccinés parmi ces patients est égal au taux de vaccinés parmi la population générale, alors l’efficacité vaccinale sera de 0%, puisque la division des deux rapports donnerait 1 et (1-1) * 100 = 0. La composition du groupe de patients ne divergerait pas de celle de la population générale. Si en revanche le taux de vaccinés parmi le groupe de patients était même plus élevé que le taux de vaccinés dans la population générale, alors l’efficacité vaccinale serait même négative, puisque les vaccinés seraient surreprésentés parmi le groupe de patients par rapport à la population générale. Attention ! Nous rappelons que cette méthode ne tient pas compte des causes d’hospitalisation, des faux positifs, des définitions discutables, ni des facteurs confondants.

[5] https://bam.news/articles/suspension-d-un-vaccin-anticovid-apres-la-mort-d-une-slovene-de-20-ans/

[6] https://bam.news/revue-de-presse/la-charge-virale-des-personnes-vaccinees-est-tout-aussi-elevee/

[7] https://www.nature.com/articles/d41586-021-02187-1

[8] https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1027511/Vaccine-surveillance-report-week-42.pdf (13pp.)

[9] https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1009243/Technical_Briefing_20.pdf

[10] https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1019992/Vaccine_surveillance_report_-_week_38.pdf

[11] https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1025358/Vaccine-surveillance-report-week-41.pdf

[12] https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1027511/Vaccine-surveillance-report-week-42.pdf

[13] https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1029606/Vaccine-surveillance-report-week-43.pdf

[14] https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1032671/Vaccine_surveillance_report_-_week_44.pdf

[15] https://www.england.nhs.uk/statistics/statistical-work-areas/covid-19-vaccinations/covid-19-vaccinations-archive/

[16] https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/populationandmigration/populationestimates/bulletins/annualmidyearpopulationestimates/mid2020#the-uk-population-at-mid-2020

[17] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3411566/

[18] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3411566/

[19] https://www.google.co.uk/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwj76q_ok9vzAhV0_7sIHegCCEkQFnoECAUQAQ&url=https%3A%2F%2Fapps.who.int%2Firis%2Frest%2Fbitstreams%2F1337417%2Fretrieve&usg=AOvVaw1VWHeI6fZobAJAxjoOAugh

[20] https://www.timesofisrael.com/israeli-uk-data-offer-mixed-signals-on-vaccines-potency-against-delta-strain/

[21] https://www.nature.com/articles/s41467-020-18150-z#Sec6

[22] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7454715/pdf/jiaa436.pdf

[23] https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1029/2021GH000413

[24] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7892320/pdf/main.pdf

[25] https://academic.oup.com/ofid/article/7/11/ofaa443/5929649

[26] https://reinfocovid.fr/articles-scientifiques/