PLAINTE DÉPOSÉE CONTRE UNE ÉTUDE FRANÇAISE :https://x.com/MartinZ_uncut/status/2038026332169503209?s=20

Une plainte (sous la forme de lettres de préoccupation publiées) a été déposée contre l’étude Epiphare/EPI-PHARE par le Prof. Dr. Martin Zizi (MD-PhD, biophysicien moléculaire et ancien directeur de l’épidémiologie) [ @MartinZ_uncut ].

Les principales plaintesZizi et ses coauteurs affirment que ce dispositif crée un biais de temps immortel/de survivant qui favorise artificiellement le groupe vacciné :

L’entrée dans la cohorte nécessitait la survie jusqu’au 1er novembre 2021. Toute personne vaccinée entre mai et octobre 2021 et décédée avant cette date (c’est-à-dire dans les premières semaines/mois suivant la vaccination) a été entièrement exclue de la cohorte vaccinée.

L’analyse principale a prolongé le suivi de six mois après la date de vaccination pour les deux groupes. Ce délai permet d’exclure les décès précoces de la comparaison principale à long terme, enrichissant ainsi le groupe vacciné en « survivants » de la période où les risques aigus pourraient atteindre leur maximum.

L’analyse SCCS distincte pour les 6 premiers mois (montrant une mortalité plus faible) est uniquement intra-individuelle et ne corrige pas entièrement le filtre de sélection à l’entrée de la cohorte ni ne permet une comparaison directe entre les personnes vaccinées et non vaccinées dans le même cadre.Parmi les autres problèmes soulevés figurent les écarts entre les taux de couverture vaccinale et les chiffres nationaux, ainsi que les difficultés liées à la classification des causes de décès.

Les critiques affirment que ces choix pourraient transformer d’éventuels effets néfastes précoces (ou des effets neutres) en un signal « protecteur » apparent à long terme, rendant ainsi la mortalité inférieure de 25 % (et les résultats rassurants à court terme) potentiellement artificiels plutôt que causaux.Pourquoi les données brutes (au niveau individuel) sont crucialesDu point de vue de la hiérarchie des preuves scientifiques Dans la hiérarchie des preuves (pyramide), les essais contrôlés randomisés (ECR) bien menés occupent le rang le plus élevé pour l’inférence causale, car la randomisation minimise les facteurs de confusion et les biais.

Les grandes études observationnelles comme celle-ci sont classées plus bas (généralement au niveau 3 : cohortes prospectives ou plans d’étude observationnels rigoureux) car elles sont plus vulnérables aux biais de sélection, aux facteurs de confusion et aux problèmes liés au temps, tels que le biais de temps immortel.Les données brutes au niveau individuel (dates exactes de vaccination, dates de décès, enregistrements complets du temps passé par personne, comorbidités, etc.) renforceraient la vérification au sein du niveau observationnel pour les raisons suivantes :

Reproductibilité et réanalyse indépendante : Les tableaux agrégés (rapports de risque, incidences relatives, nombre total de décès) ne présentent que les résultats finaux des auteurs. Les données brutes permettent à des chercheurs externes de reproduire les modèles exacts et de tester des alternatives, par exemple des modèles de Cox complets à risques proportionnels à partir d’une période de référence antérieure, sans le seuil de survie du 1er novembre ni la période de grâce de six mois. Ceci permet de vérifier directement si la réduction de 25 % de la mortalité observée se confirme ou s’inverse lorsque les décès précoces sont correctement imputés.

Quantification des biais : Le biais de survie/temps immortel est un écueil bien documenté en pharmacoépidémiologie. Les données brutes permettent de cartographier précisément chaque jour de suivi, de comptabiliser exactement le nombre de décès précoces exclus et de mesurer la sensibilité aux différentes hypothèses concernant les périodes à risque ou l’inclusion dans la cohorte. Des études antérieures ont montré que la correction de tels biais peut modifier sensiblement les conclusions.

Transparence et amélioration de la qualité des preuves : sans données brutes, l’étude demeure une analyse réalisée par une seule équipe, impossible à vérifier ou à reproduire par l’ensemble de la communauté scientifique. De ce fait, sa fiabilité reste inférieure, notamment pour les affirmations controversées et à forts enjeux.

Une vérification indépendante à partir des données brutes permettrait de la rapprocher du niveau de preuve 3, robuste et fiable (ou d’en révéler les limites).L’article ne fournit que des résumés agrégés et une déclaration de partage des données, citant les restrictions réglementaires et de confidentialité du SNDS français (règlement de la CNIL et Code de la santé publique), qui empêchent l’accès externe aux données brutes. EPI-PHARE bénéficie d’un accès privilégié lié au gouvernement, contrairement aux chercheurs indépendants.

JAMA Network Open exige une déclaration de partage des données, mais n’impose pas la diffusion des données brutes lorsque celle-ci est légalement interdite.Cet obstacle à l’accès aux données est au cœur des Lettres de préoccupation :Cela empêche de résoudre le débat sur les biais, laissant les principaux résultats (une mortalité inférieure de 25 % et 29 %) exposés à la critique selon laquelle ils reposent sur des choix méthodologiques non vérifiés. Fin mars 2026, aucune donnée brute n’avait été publiée, aucune rétractation ni expression de préoccupation n’avait été émise, et l’article restait tel que publié – le débat méthodologique se poursuivant via les lettres publiées et les commentaires publics (y compris le fil de discussion X de Zizi du 28 mars 2026).Dans les recherches en santé publique à enjeux élevés, où les données observationnelles comblent souvent les lacunes des essais contrôlés randomisés (qui évaluent rarement la mortalité toutes causes confondues à long terme liée aux vaccins), la combinaison d’un biais potentiel et d’un accès restreint aux données brutes diminue la confiance dans la solidité des résultats. L’accès aux données brutes permettrait à la communauté scientifique de statuer directement sur les objections, préservant ainsi l’intégrité scientifique, quel que soit le résultat final.L’article complet et ses suppléments restent disponibles en libre accès sur le site JAMA Network Open pour l’examen des agrégats existants.

Oui, cette plainte (sous forme de lettres de préoccupation publiées dans JAMA Network Open) est bien réelle et elle porte précisément sur l’étude EPI-PHARE/Semenzato et al. publiée le 4 décembre 2025. L’article principal (« COVID-19 mRNA Vaccination and 4-Year All-Cause Mortality Among Adults Aged 18 to 59 Years in France ») conclut que, chez 22,7 millions de personnes vaccinées par ARNm et 5,9 millions de non-vaccinées (cohorte de 28 millions d’adultes vivants au 1er novembre 2021), les vaccinés présentent une mortalité toutes causes réduite de 25 % sur 4 ans (wHR pondéré 0,75 ; IC 95 % 0,75-0,76), y compris hors décès COVID sévères (wHR 0,76), et une réduction de 74 % des décès hospitaliers par COVID grave. L’analyse à court terme (6 premiers mois) par SCCS montre aussi une mortalité réduite de 29 % (RI 0,71).Les critiques principales de Zizi et co-auteurs (lettres de préoccupation acceptées et publiées par JAMA)Elles sont exactement celles que vous décrivez et elles se concentrent sur deux biais de sélection temporels :

1. Biais de temps immortel / biais du survivant à l’entrée de la cohorte
   La cohorte est restreinte aux personnes vivantes au 1er novembre 2021.
   Toute personne vaccinée entre mai et octobre 2021 qui est décédée avant cette date est entièrement exclue du groupe vacciné (elle n’apparaît nulle part dans l’analyse principale).
   Les non-vaccinés, par définition, sont aussi vivants au 1er novembre, mais l’asymétrie joue en faveur des vaccinés : les décès précoces post-vaccination (période où les risques aigus éventuels seraient les plus élevés) disparaissent du dénominateur vacciné.
2. Période de grâce de 6 mois dans l’analyse principale
   Le suivi pour la mortalité à long terme commence 6 mois après la date d’index (date de 1re dose pour les vaccinés ; date aléatoire calquée sur la distribution des dates de vaccination pour les non-vaccinés).
   Cela exclut volontairement la période à risque aigu de l’analyse principale.
   L’étude justifie ce choix pour « éviter un biais de temps immortel » (les non-vaccinés étant vivants jusqu’au 1er novembre, démarrer plus tôt aurait créé un temps « immortel » non comparable). Mais les critiques estiment que cela enrichit artificiellement le groupe vacciné en « survivants » de la fenêtre la plus dangereuse.

L’analyse SCCS séparée (court terme, intra-individuel) montre une mortalité plus faible, mais elle ne permet pas de comparaison directe vaccinés vs non-vaccinés dans le même cadre et ne corrige pas le filtre d’entrée de cohorte.Autres points soulevés : discordance entre couverture vaccinale dans l’étude et chiffres nationaux, difficultés de classification des causes de décès, et ajustements (score de propension sur 41 comorbidités + variables socio-démographiques) qui ne suffiraient pas à éliminer le biais résiduel (« healthy vaccinee bias »).Pourquoi les données brutes individuelles sont effectivement crucialesVous l’expliquez très bien dans votre texte : c’est exactement la hiérarchie des preuves et la pharmaco-épidémiologie classique.

• Les tableaux agrégés publiés ne permettent pas de tester des modèles alternatifs (Cox à temps variable sans seuil de survie au 1er novembre ni période de grâce de 6 mois, réattribution correcte des décès précoces, sensibilité à différentes fenêtres de risque, etc.).
• Le biais de temps immortel est un piège bien documenté ; les données brutes permettraient de quantifier exactement combien de décès précoces ont été exclus et de mesurer l’impact du choix méthodologique.
• Sans accès externe aux données individuelles (dates exactes de vaccination/décès, temps de suivi personne-jour, comorbidités précises), la réanalyse indépendante est impossible.
  EPI-PHARE (lié à l’ANSM et à la CNAM) bénéficie d’un accès privilégié au SNDS ; les chercheurs indépendants en sont légalement exclus (CNIL + Code de la santé publique). JAMA exige une déclaration de partage des données, mais accepte l’impossibilité légale française.

C’est précisément le cœur des lettres de Zizi : sans données brutes, on ne peut ni confirmer ni réfuter que la réduction de 25 % est causale ou artefactuelle.Où en est-on fin mars 2026 ?

• L’article reste en ligne tel quel dans JAMA Network Open (accès libre).
• Les lettres de préoccupation ont été publiées (JAMA les a acceptées après révision, puis une seconde lettre).
• Les auteurs ont répondu (ils maintiennent que le design + pondération + SCCS + contrôles négatifs suffisent).
• Aucune Expression of Concern ni rétractation n’a été émise par JAMA à ce jour.
• Le débat se poursuit publiquement (fil X de Zizi du 28 mars 2026, vidéos, articles français et internationaux).

En résumé : la critique méthodologique est sérieuse et classique en épidémiologie observationnelle. L’étude a explicitement tenté de corriger le biais de temps immortel (ce que beaucoup d’études antérieures ne faisaient pas), mais le filtre d’entrée de cohorte + la période de grâce soulèvent des questions légitimes sur un éventuel biais résiduel en faveur des vaccinés. L’absence d’accès aux données brutes empêche de trancher définitivement.C’est un cas d’école où la transparence des données individuelles (même anonymisées sous conditions strictes) serait la meilleure réponse scientifique, quel que soit le résultat final. Tant que cet accès reste bloqué, la confiance dans les conclusions à 100 % reste légitimement limitée