Lors de la récente crise sanitaire, d’innombrables restrictions ont modulé le comportement humain au nom de la science. La justification ? Empêcher la propagation des infections et protéger les autres. Après tout, c’était la seule chose à faire face à l’urgence et les arguments avancés étaient très logiques et apparemment sensés. Le résultat ? Un changement de comportement réussi, prouvant la thèse selon laquelle aucun être humain ne pourrait refuser de se sacrifier pour une bonne cause, d’autant plus si elle est présentée sous le récit scientifique comme irréfutable. Cependant, il n’y a jamais eu d’unanimité scientifique, et les preuves du contraire se multiplient, à savoir l’inefficacité de la prévention par l’utilisation de masques et les risques du vaccin expérimental (vaccins à ARNm).
Dès le début de la pandémie en 2020, les chiffres des décès dus au COVID-19 ont été largement diffusés, alors que les décès et les complications dus au vaccin continuent d’être minimisés. Les pourcentages d’infection par le SARS-Cov-2, y compris les cas asymptomatiques, ont été publiés à plusieurs reprises, alors que les effets secondaires graves du vaccin continuent d’être largement remis en question. Je me souviens très bien avoir évalué les chiffres publics absolus des décès en 2020, et ne pas avoir compris pourquoi il y avait un narratif si poignant, si les chiffres globaux (toutes causes confondues), comparés aux années précédentes, n’avaient pas changé. Du moins, pas partout. Quelques années plus tard, il semble qu’il y ait de plus en plus de rapports faisant état d’une augmentation des morts subites et des cancers agressifs, bien que nous ne voyions pas la même volonté de promouvoir une réponse urgente face à la corrélation avec les taux de vaccination et les rappels périodiques qui sont toujours encouragés.
Les preuves des conséquences graves suite à la vaccination ont commencé à apparaître rapidement par le biais de rapports de cas individuels, mais elles ont été ostensiblement remises en question ou ignorées. C’est ce qui est arrivé à la « science » elle-même, qui devrait évaluer tous les symptômes et toutes les conditions, rares ou non, avec une rigueur méthodologique et une impartialité scientifiques. Il semble commode d’ignorer le cas clinique qui ne présente aucun intérêt pour le narratif choisi, en le considérant comme une source de preuves de moindre poids, alors que la science elle-même nous apprend qu’en l’absence d’études plus vastes et contrôlées, le cas clinique et l’opinion des spécialistes sont les sources d’information à prendre en considération.
À partir de la série de cas et des premiers échantillons, la « science » a conçu des modèles qui tentent d’indiquer le cours que pourrait prendre la pandémie. Cela pourrait être une bonne chose, car la prévision favorise la prévention et peut être utile pour les politiques publiques, à condition de prendre les précautions nécessaires. Mais la modélisation mathématique, qui cherche à simplifier les variantes réelles pour comprendre les phénomènes, a fini par devenir plus forte que les faits. Un bon modèle a besoin de données, les analyses longitudinales de cause à effet dépendent du temps, et les conclusions basées sur des analyses transversales peuvent provenir de multiples facteurs associés. Les données quantitatives ne peuvent être complètement séparées des cas particuliers, surtout lorsqu’il s’agit d’une nouvelle situation qui bénéficie de la narration individuelle de ces nouveaux cas. De plus, la richesse des détails de l’histoire de chaque patient ne peut pas être totalement simplifiée et remplacée par des références génériques, lorsqu’il s’agit de diagnostic et de traitement individualisé.
Une crise sanitaire qui a mis en évidence la crise chronique de la santé. Cette crise se présente, parmi de nombreuses autres facettes, par des paradoxes :
- 1) diagnostics et traitements appliqués à des êtres humains uniques, mais fondés sur un contenu d’échantillon général ;
- 2) la confiance dans la médecine fondée sur des preuves scientifiques, sans tenir compte de la fragilité éventuelle de l’outil de base de la recherche, à savoir la probabilité statistique ;
- 3) la préférence pour ce qui est nouveau ou récent, par opposition aux anciennes formules, dont les résultats sont plus prévisibles (comme les médicaments repositionnés) ; et
- 4) la recherche de stratégies pour la population, avec peu d’attention portée à l’impact individuel et aux cas particuliers. Pour chaque 1% qui souffre de quelque chose, sa souffrance est 100% réelle.
En conséquence, la vision quantitative globale et le récit général construits éclipsent les preuves qui démontrent le contraire, mettant en péril l’action individuelle en matière de santé et réduisant la liberté de choix de participer à la fois aux protocoles de recherche et aux procédures électives nouvellement développées qui concernent sa propre condition personnelle. Et tout est toujours dit au nom de la science, en tant qu’entité définie, ce qui n’est pas du tout scientifique. Ce n’est que du dogme et de l’idolâtrie.
La science se construit sur la réfutation d’hypothèses, la pensée critique, les périodes de crise de paradigme, et non sur l’affirmation définitive de certaines vérités qui pourraient justifier l’imposition de mesures basées sur des certitudes. La bonne science s’inscrit dans le temps ; elle se construit sur des questions et des doutes, sur des probabilités et sur l’observation de ce qui a été fait (sans tirer de conclusions sur ce qui n’a pas été fait), et ne peut pas devenir une question de foi et de tyrannie. Les conclusions scientifiques ouvrent la voie à de nouvelles explorations et à l’étude de théories basées sur la confirmation d’hypothèses, et ne sont pas des déterminations cristallisées. Et, plus une chose a été testée et observée scientifiquement, perdurant dans le temps, plus il est possible de la considérer comme fiable et sûre, rendant ainsi les anciennes connaissances plus tangibles.
