Le gouvernement britannique a prolongé son confinement de trois semaines supplémentaires. Mais cette mesure ne pourrait-elle pas faire plus de mal que de bien ? En fait, existe-t-il des preuves de son efficacité ? Le Dr John A Lee, professeur de pathologie récemment retraité et pathologiste consultant du NHS, a demandé à plusieurs reprises un examen critique et impartial des preuves relatives au Covid-19, soulevant des questions sur l'interprétation des données par le gouvernement et ses conseillers.
spiked a pu s'entretenir avec lui lors d'une interview.
© InconnuDr. John Lee
spiked : Vous représentez une voix relativement isolée dans la remise en question des hypothèses générales sur le Covid-19. Pourquoi avez-vous jugé important de vous exprimer ?Dr John A Lee : En tant que médecin et scientifique depuis le début de ma carrière, je crois que la médecine et la science ont considérablement amélioré la vie au cours des 200 dernières années, et plus particulièrement au cours des 50 dernières années. Mais dans le cocktail particulier de science, de médecine et de politique que nous observons aujourd'hui, je ne suis pas absolument certain que cela soit encore vrai. Je pense qu'il est plus important que jamais d'essayer d'examiner cette question de manière la plus claire possible afin de s'assurer que nous faisons vraiment ce qu'il faut sur la base des idées les plus appropriées. Et pour l'instant, il me semble que ce n'est pas le cas.
spiked: Quels sont selon vous les problèmes rencontrés dans la manière dont les chiffres sont actuellement enregistrés et communiqués ?Dr John A Lee : Les chiffres ne sont pas fiables du tout. Quand on regarde les chiffres des différents pays, et ceux du nombre de morts pris de manière isolée, il est très difficile de comprendre ce qu'ils peuvent bien signifier. Et évidemment, si nous ne pouvons pas comprendre ce que les chiffres signifient, il est très difficile de savoir quoi faire.
Ces chiffres sont ensuite intégrés dans des modèles relatifs à la maladie et à l'épidémie, modèles qui sont ensuite utilisés pour influencer et façonner les politiques publiques. Mais la qualité de ces modèles dépend des données entrées sur lesquelles les hypothèses sont établies.
Il y a par ailleurs tant d'inconnues que les résultats de ces modèles sont vraiment très discutables. Et étant donné que, pour diverses raisons, nous nous retrouvons maintenant dans cette situation, en sortir en utilisant les mêmes modèles et les mêmes prévisions est encore plus discutable. Nous sommes donc dans une situation très problématique.
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