Les masques ne fonctionnent toujours pas

Plus de deux ans plus tard, les meilleures preuves scientifiques indiquent que les masques n'arrêtent pas Covid - et les responsables de la santé publique continuent de l'ignorer.

Les masques sont de retour à San Diego, en Californie, où la commission scolaire vient de décréter que les élèves doivent se couvrir le visage ou se voir interdire de mettre les pieds dans une salle de classe. Peu importe que, selon les statistiques du CDC et les chiffres de la population du Census Bureau, plus de 99,99 % des enfants en Californie (où le gouverneur Gavin Newsom a régulièrement imposé des mandats de masque) et plus de 99,99 % des enfants en Floride (où le gouverneur Ron DeSantis a laissé les enfants vivre sans masque) ne sont pas morts de Covid, soit parce qu'ils ne l'ont pas attrapé, soit parce qu'ils l'ont attrapé et y ont survécu. Peu importe que plus de 99,99% des enfants à l'échelle nationale ne soient pas morts de Covid non plus. Et peu importe que, encore une fois, sur la base des statistiques du CDC, les personnes de plus de 85 ans ont eu plus de 2 000 fois plus de chances de mourir de Covid que les moins de 18 ans ; que même les trentenaires ont eu 25 fois plus de chances de mourir du Covid que les moins de 18 ans ; et que, sur 40 enfants d'âge scolaire (âgés de 5 à 17 ans) décédés pendant l'ère Covid, un seul de ces décès a impliqué Covid. Quoi qu'il en soit, les responsables de l'école ont décidé que tout le monde devait se masquer.

Les écoles ne sont pas non plus les seules à revenir aux mandats de masque. L'armée a été l'une des institutions les plus masquées. Juste au bon moment, la Marine a annoncé que tout le monde, en uniforme ou non, devait porter des masques à l'intérieur de ses bases dans la région de San Diego. Sur la côte, Bay Area Rapid Transit a réimposé un mandat de masque. Entre-temps, de nombreux collèges à travers le pays ont annoncé qu'ils exigeraient des masques cet automne.

De tels décrets ignorent le fait que les masques sont physiquement inconfortables, rendent la respiration plus difficile et compromettent profondément l'interaction sociale humaine. Mais rien de tout cela n'a d'importance pour les fanatiques du masque, qui sont convaincus que les avantages l'emportent de loin sur les coûts potentiels. Alors, où est la preuve ?

La nature de l'adoption des masques par l'établissement de santé publique est bien capturée dans un article publié au printemps dernier et actuellement publié sur le site Web des National Institutes of Health. L'article, de Seán M. Muller, parle de "l'échec des essais contrôlés randomisés (ECR) à fournir des preuves à l'appui" que les masques fonctionnent pour réduire la transmission virale - une question dont j'ai longuement discuté l'été dernier.

Muller mérite le mérite d'être plus honnête que la plupart des défenseurs des masques. Il note que l'Organisation mondiale de la santé a déclaré en mars 2020 qu'"il n'y a aucune preuve" que les masques fonctionnent, et il ajoute que "c'est l'absence d'effets positifs significatifs des ECR avant la pandémie qui a informé la position initiale [anti-masque] de l'OMS". Pourtant, Muller déplore le recours aux ECR par opposition au "raisonnement basé sur le mécanisme". C'est un terme fantaisiste pour appliquer ses propres facultés de raisonnement. Le raisonnement de Muller le conduit à être convaincu que les masques doivent fonctionner. Mais c'est bien sûr la raison pour laquelle nous avons des ECR : pour tester les notions des gens sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Muller reconnaît que les gens « peuvent transférer du matériel infectieux en touchant leur visage avec des mains non désinfectées pour placer et retirer un masque », mais cette réalisation importante ne semble pas affecter ses conclusions. Au lieu de cela, écrit-il, "le raisonnement basé sur le mécanisme fournit une justification de la position finalement préconisée par l'OMS et adoptée par de nombreux pays". Il admet que la "logique" impliquée dans un tel raisonnement "ne repose que sur une théorie assez simple des germes de la maladie". Pourtant, de manière incroyable, il affirme ensuite qu'un tel raisonnement "place la charge de la preuve sur ceux qui s'opposeraient à la recommandation de masques". Ainsi, même si les ECR ne fournissent aucune preuve de l'affirmation selon laquelle les masques fonctionnent, même s'ils suggèrent continuellement, au contraire, que les masques ne fonctionnent pas, alors les responsables de la santé devraient toujours recommander les masques - et probablement les imposer - car l'affirmation selon laquelle ils fonctionnent semble logique à certains.

C'est fondamentalement anti-scientifique. Pourtant, il capture efficacement la pensée qui anime les mandats de masque depuis plus de deux ans maintenant. Ce type de réflexion se poursuit même si (comme John Tierney l'a détaillé) la remarquable similitude des résultats de Covid entre les États avec mandat de masque et sans masque, et entre les pays avec mandat de masque et sans masque, suggère fortement que les masques ne fonctionnent pas, tout comme les ECR ont indiqué qu'ils ne le faisaient pas.

Le seul et mince roseau scientifique auquel les défenseurs du masque peuvent s'accrocher, du moins en termes d'ECR, est une étude récente du Bangladesh. Publiée bien plus d'un an après que le CDC et d'autres avaient déjà adopté les masques de tout cœur, l'étude prétendait trouver des avantages statistiquement significatifs des masques chirurgicaux. Le premier auteur répertorié dans cette étude, le professeur d'économie de Yale, Jason Abaluck, a pesé publiquement sur le débat sur le masque avant que l'étude n'entre sur le terrain. Au début de Covid, il était d'avis que le gouvernement fédéral et les gouvernements des États devraient distribuer des masques gratuits et peut-être imposer des amendes à ceux qui refusaient de les porter. Malheureusement pour les défenseurs du masque, les très petites différences que l'étude a trouvées et la méthodologie douteuse sur laquelle ces résultats étaient basés, ne fournissent guère plus de soutien scientifique au port du masque que le raisonnement basé sur le mécanisme.

L'ECR du Bangladesh a révélé que 1 086 personnes dans le groupe de masques de l'étude et 1 106 personnes dans le groupe de contrôle sans masque de l'étude ont contracté Covid. Étonnamment, ces chiffres ne proviennent pas des auteurs de l'étude, même s'ils fournissent la réponse à la question principale à laquelle l'étude s'adressait. Au lieu de cela, Ben Recht, professeur de génie électrique et d'informatique à l'Université de Californie à Berkeley, a calculé ces chiffres à partir de ceux que les auteurs ont publiés, et Abaluck a ensuite confirmé le calcul de Recht d'une différence de 20 personnes entre les deux groupes.

Cette différence de 20 personnes (sur plus de 300 000 participants) signifiait qu'environ 1 personne sur 132 a contracté le Covid dans le groupe témoin, contre 1 sur 147 dans le groupe masque. Cela équivaut à 0,76% des personnes du groupe témoin et 0,68% des personnes du groupe masqué attrapant Covid – une différence de 0,08 point de pourcentage – que les auteurs de l'étude préfèrent décrire comme une réduction de 9%. Abaluck et sa société décrivent également leur étude comme ayant fourni des "preuves claires" que les masques chirurgicaux fonctionnent, même si le bénéfice allégué de ces masques n'a été enregistré comme statistiquement significatif qu'après que les chercheurs ont "ajusté" le ratio du nombre de personnes atteintes de Covid dans chaque groupe en fournissant des "contrôles de base", qu'ils ne décrivent pas de manière transparente. (Cet ajustement, cependant - et sa nécessité pour atteindre une signification statistique - est clairement indiqué.)

Cette différence rapportée de 0,08 point de pourcentage a été testée comme statistiquement significative uniquement en raison de la taille massive de l'échantillon revendiquée par les auteurs, qui a permis à de minuscules différences d'être testées comme significatives plutôt que d'être attribuables au hasard. Il n'est pas du tout clair, cependant, que cette étude puisse vraiment produire une telle précision.

Imaginez si les chercheurs répartissaient au hasard 340 000 individus, quel que soit leur lieu de résidence, en un groupe masqué (170 000 personnes) ou un groupe témoin sans masque (les 170 000 autres). On pourrait supposer que cette division aléatoire aurait pour résultat que les deux groupes seraient très similaires. Cela fait partie de l'essence d'un ECR - que si vous affectez au hasard suffisamment de personnes à un groupe ou à un autre, les deux groupes finiront par être essentiellement similaires, simplement par hasard. Ce serait cependant une chose très différente de répartir deux villes entières de 170 000 habitants en deux groupes, chaque membre d'une ville donnée entrant dans le même groupe. Dans ce cas, il ne serait pas clair si les différences potentielles dans les résultats seraient dues à l'intervention (dans ce cas, les masques) ou aux différences entre les villes (dans les taux d'exposition au virus, les normes culturelles, etc.).

L'approche de l'étude du Bangladesh se situe quelque part entre ces deux scénarios. Ses chercheurs ont assigné au hasard 300 villages à son groupe de masques (dans lequel il encourageait le port du masque) et 300 villages présentant des caractéristiques similaires à son groupe témoin sans masque (dans lequel il n'encourageait pas le port du masque). Chaque membre d'un village donné était affecté au même groupe. En conséquence, écrit Recht, "Bien que la taille de l'échantillon ait semblé énorme (340 000 individus), le nombre effectif d'échantillons n'était que de 600 parce que le traitement a été appliqué à des villages individuels."

Cependant, les chercheurs n'ont pas analysé les résultats au niveau des villages. Au lieu de cela, ils l'ont fait comme s'ils avaient assigné au hasard 340 000 personnes au groupe masque ou au groupe témoin. Recht écrit que parce que "les résultats individuels ne sont pas indépendants" et que "les résultats à l'intérieur d'un village sont corrélés", analyser l'étude de cette manière est "certainement faux". En d'autres termes, lorsque des individus sont affectés au hasard à un groupe ou à un autre dans un ECR, le résultat d'une personne n'est pas censé affecter celui d'une autre, mais ce n'est guère le cas lors de l'analyse des effets d'un virus hautement contagieux parmi les personnes vivant dans le même village, qui ont tous été affectés au même groupe. En termes simples, chaque lancer de dés doit être indépendant et ne doit pas affecter les lancers suivants. Mais dans l'étude du Bangladesh, chaque lancer de dés a eu une incidence sur les lancers suivants.

Recht cite un précédent ECR sur les masques (dont j'ai discuté dans mon essai de 2021) qui a été ajusté pour une telle corrélation, c'est-à-dire ajusté pour le fait que le résultat d'une personne pourrait influencer celui d'une autre. Même si cet ECR antérieur attribuait au hasard des familles plutôt que des villages à un groupe particulier, il supposait toujours une corrélation et s'ajustait en conséquence. L'étude du Bangladesh, qui avait une bien plus grande corrélation, n'en supposait aucune. En ajustant la corrélation, Recht a constaté que l'étude du Bangladesh n'a montré aucun avantage statistiquement significatif des masques.

Le danger de prétendre avoir assigné au hasard 340 000 individus est que des tailles d'échantillon énormes - ce qui suggère une grande précision - permettent de tester de petites différences comme statistiquement significatives, car il est moins probable qu'elles reflètent simplement des événements aléatoires. C'est bien si un test est vraiment aussi précis, mais pas s'il gonfle la taille de son échantillon d'un facteur supérieur à 500 (600 contre 340 000) ou même d'un facteur cinq. Un tel scénario risque de produire des résultats "statistiquement significatifs" qui ne sont en réalité que le produit du hasard. C'est exactement ce qui semble s'être passé dans l'étude du Bangladesh.

La presse grand public a annoncé cette étude comme confirmant que les masques chirurgicaux fonctionnent et suggérant que les masques en tissu (qui, dans l'ensemble, n'ont pas montré de bénéfice statistiquement significatif) devraient peut-être être abandonnés. Mais les résultats réels de l'étude étaient plus intéressants. Il n'a trouvé aucune preuve statistiquement significative que les masques fonctionnent pour les personnes de moins de 40 ans. Pour les personnes dans la quarantaine, cependant, il a trouvé des preuves statistiquement significatives que les masques en tissu fonctionnent, mais aucune preuve correspondante pour soutenir l'utilisation de masques chirurgicaux. Pour les personnes dans la cinquantaine (ou plus), il a trouvé des preuves statistiquement significatives que les masques chirurgicaux fonctionnent, mais aucune preuve correspondante pour soutenir l'utilisation de masques en tissu. Pour compliquer davantage les choses, les chercheurs ont distribué à la fois des masques en tissu rouge et des masques violets. Recht, citant des données de l'étude que les auteurs n'ont pas incluses dans leur compte rendu ou leurs tableaux, écrit que, sur la base de la méthode d'analyse de l'étude, "les masques en tissu violet n'ont rien fait, mais les masques rouges" fonctionnent "." Il ajoute : "En effet, les masques rouges étaient plus efficaces que les masques chirurgicaux !" Lorsqu'une étude commence à produire des résultats comme ceux-ci, ses résultats commencent à ressembler à du bruit aléatoire.

De plus, comme il n'y avait que 20 cas de Covid de moins dans le groupe avec masque que dans le groupe témoin sans masque, la majeure partie de la différence entre le taux de 0,68% de Covid dans le premier et le taux de 0,76% dans le second était due à des différences dans les tailles de ce qui était censé être deux groupes de taille égale. Les chercheurs ont omis de leur analyse des milliers de personnes - de manière disproportionnée du groupe témoin - qu'ils n'ont pas réussi à contacter. Maria Chikina de l'Université de Pittsburgh, Wesley Pegden de Carnegie Mellon et Recht ont découvert que le "personnel non aveugle" de l'étude - qui savait quels participants étaient affectés à quel groupe - "approchait" ceux du groupe masqué à un taux "significativement" plus élevé que ceux du groupe témoin. En effet, Chikina, Pegden et Recht écrivent que la "principale différence significative" qui a conduit à un "déséquilibre" entre les deux groupes était "le comportement du personnel de l'étude".

Selon le principe de "l'intention de traiter", toutes les personnes initialement assignées au hasard à l'un ou l'autre groupe auraient dû être incluses dans l'analyse, que le personnel les ait contactées ou non. Eric McCoy, docteur en médecine à l'Université de Californie à Irvine, explique que l'analyse en intention de traiter "préserve les avantages de la randomisation, qui ne peuvent être supposés lors de l'utilisation d'autres méthodes d'analyse". Recht, d'accord avec McCoy, écrit: "Pour les experts en statistiques médicales, le principe de l'intention de traiter dit que les individus qui sont inaccessibles ou qui refusent d'être interrogés doivent être comptés dans l'étude. Les omettre invalide l'étude." Pourtant, c'est exactement ce qu'ont fait les auteurs de l'étude sur le Bangladesh. Lorsque Chikina, Pegden et Recht ont analysé les résultats de l'étude à l'aide d'une analyse en intention de traiter, ils n'ont trouvé aucune différence statistiquement significative entre le nombre de personnes qui ont contracté Covid dans le groupe du masque et le nombre qui l'ont obtenu dans le groupe témoin.

Ainsi, afin de montrer un bénéfice statistiquement significatif des masques, l'étude du Bangladesh a dû à la fois s'écarter de l'analyse en intention de traiter et traiter 340 000 personnes qui n'ont pas été assignées au hasard à un groupe sur une base individuelle comme si elles l'avaient été. Faire juste l'un ou l'autre n'aurait pas produit un résultat statistiquement significatif.

De plus, l'étude n'a pas vraiment caché qu'elle était pro-masque, lançant une campagne tous azimuts pour convaincre les habitants de la moitié des villages d'en porter. Les chercheurs ont découvert que la distance physique était 21% plus élevée dans les villages masqués que dans les villages témoins, ce qui complique les efforts pour faire la distinction entre les effets des masques et la distance. L'étude a également fourni des incitations monétaires à certaines personnes, ouvrant la possibilité que, étant donné que les participants et le personnel savaient tous les deux dans quel groupe se trouvaient les personnes, certains participants auraient peut-être souhaité donner des réponses qui plaisaient aux chercheurs (et seuls ceux qui ont signalé des symptômes de type Covid ont été testés pour les anticorps). Enfin, l'étude n'a pas testé combien de personnes avaient des anticorps Covid au préalable, même si ses principales conclusions sur les masques étaient basées sur le nombre de personnes qui avaient des anticorps Covid par la suite. C'est comme déterminer si une famille a acheté du beurre lors de sa dernière épicerie en voyant s'il y a du beurre dans le réfrigérateur.

Pour résumer, les résultats de l'étude du Bangladesh montrent de minuscules différences dans le nombre de personnes qui ont contracté le Covid dans les groupes de contrôle avec masque et (sans masque), et ces minuscules différences ne sont statistiquement significatives qu'en raison d'une myriade de choix méthodologiques discutables. Les chercheurs de l'étude ont mené leur analyse comme s'ils avaient divisé au hasard 340 000 individus en groupe masque ou en groupe témoin, alors qu'en fait ils venaient de diviser au hasard 600 villages. Ils se sont également écartés de l'analyse en intention de traiter, sans laquelle ils n'auraient pas montré de signification statistique, même sur la base de cette taille d'échantillon gonflée. Ils ont ajusté le ratio de cas de Covid entre les groupes de masques et de contrôle en ajoutant des contrôles de base qui n'étaient pas bien expliqués - sans lesquels les masques chirurgicaux n'auraient pas été testés comme offrant des avantages statistiquement significatifs. Et ils ont basé leurs principales conclusions sur la question de savoir si les gens avaient acquis des anticorps Covid à la fin de l'étude, sans avoir testé s'ils les avaient déjà acquis avant le début de l'étude.

Néanmoins, le CDC fait référence favorablement à cette étude et la qualifie de "bien conçue". Et même avant que l'effort n'ait été évalué par des pairs ou publié en tant qu'étude officielle, Abaluck a proclamé: "Je pense que cela devrait essentiellement mettre fin à tout débat scientifique sur l'efficacité des masques."

Gardez à l'esprit qu'il n'y a aucune raison réelle de sélectionner les résultats de l'étude du Bangladesh. Si l'étude persuade les gens que les masques fonctionnent, elle devrait également les persuader que les quarantenaires devraient porter des masques en tissu (rouges, pas violets !) puis passer aux masques chirurgicaux une fois qu'ils auront atteint l'âge de 50 ans. Pour le dire en termes simples : ordures entrantes, ordures sortantes.

Les meilleures preuves scientifiques continuent de suggérer que les masques ne fonctionnent pas. En attendant, l'établissement de santé publique continue d'ignorer ces preuves. Les responsables de la santé publique restent également presque complètement aveugles aux effets profondément néfastes des masques sur l'interaction humaine et la qualité de vie. Voir le visage des autres et montrer le sien sont au cœur de la vie sociale humaine. Selon les mots du philosophe politique Pierre Manent, « Présenter visiblement son refus d'être vu est une agression permanente contre la coexistence humaine ».

Utiliser le pouvoir du gouvernement pour interdire à des individus de montrer leur visage à d'autres est quelque chose d'encore pire : une atteinte permanente à la liberté humaine. En effet, comme l'écrit Manent, « la visibilité du visage est une des conditions élémentaires de la sociabilité, de [la] conscience mutuelle qui précède et conditionne toute déclaration de droits ». Et la seule chose pire que de nier les droits des hommes et des femmes libres est de s'en prendre à leurs enfants.

Jeffrey H. Anderson est président de l'American Main Street Initiative, un groupe de réflexion pour les Américains ordinaires, et a été directeur du Bureau of Justice Statistics du ministère américain de la Justice de 2017 à 2021.

Photo de David Crane/MediaNews Group/Los Angeles Daily News via Getty Images

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