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Le bluff des statistiques du cancer

Parmi les arguments les plus controversables et contradictoires de l'oncologie, il y a sans aucun doute les statistiques de survie au cancer. D'après ces statistiques, une personne sur deux recouvre la santé.

Bien que dramatique, l'information contient néanmoins un certain espoir, car implicitement elle fournit quelque chose de positif à la fois pour les scientifiques et les patients.

Aux scientifiques elle dit: continuez la recherche comme elle a commencé parce qu'elle produit des résultats; n'essayez pas d'autres routes théoriques ou thérapeutiques, ne soyez pas découragés par le fait que des patients continuent à mourir tous les jours.

Aux patients, d'un autre côté, elle donne un avertissement: vous avez 50 % de chances de réussir à guérir, aussi longtemps que vous suivrez les protocoles thérapeutiques conventionnels sans essayer d'autres alternatives inutiles. Mais, en pratique, les données statistiques présentées se présentent comme des gags scientifiques et psychologiques à ceux qui, pressentant l'échec de l'oncologie officielle, se sentent le droit d'être poussés à l'envoyer en enfer une fois pour toutes pour les raisons suivantes:

1. En mettant les statistiques de côté, et juste en nous rappelant nos connaissances personnelles, nous pouvons voir que ceux qui échappent à un cancer réel peuvent se compter sur les doigts de la main.

2. Les thérapies officielles produisent des effets qui sont dévastateurs et souvent mortels.

3. Nombre des patients qui s'écartent des traitements officiels vivent mieux et plus longtemps. (Dans une étude sur 188 patients atteints d'adénocarcinome bronchial inopérable, la durée de survie des patients soumis à la chimiothérapie fut de 75 jours, tandis que les patients qui ne s'étaient soumis à aucun traitement survécutent 225 jours. The Lancet, décembre 13,  1975)

4. La perspective de découvrir la cause du cancer est au moins à 10 ans.

D'un côté, de ce fait, nous avons l'expérience et les preuves qui nous disent de craindre les thérapies oncologiques habituelles alors que d'un autre côté on brandit devant nos visages un drapeau qui nous montre un taux de survie de 50%, comme si c'était une garantie de succès.

Il est clair que si cette information pouvait être réfutée, même partiellement, le château de l'oncologie s'écroulerait immédiatement. Analysons de ce fait plus en profondeur ce monde statistique des 50% pour comprendre où se cachent les fraudes et les erreurs.


Premier argument statistique

A quoi ou à qui est-ce que nous nous référons quand nous déclarons que 50 % des patients du cancer recouvrent la santé?

Il est clair que cette donnée est formulée bien trop génériquement. Elle ne peut que créer de la confusion et une mystification du problème, parce qu'elle peut être l'objet des interprétations les moins conformes. A-t-elle pour objectif de constituer une moyenne arithmétique entre l'incidence annuelle des nouveaux cas de cancer et ceux qui meurent de la même maladie? Si c'est le cas, nous aurions alors 50% de patients qui meurent pour chaque ensemble de 100 nouveaux cas.

Ou est-ce que ces données sont une moyenne entre les pourcentages de survie aux tumeurs de toutes sortes? Par exemple, si le taux de survie pour une tumeur des poumons est de 10 % et que celui du carcinome folliculaire encapsulé de la glande thyroïde a un taux de survie de 90%, on pourrait affirmer que le pourcentage global de mortalité pour les deux tumeurs est de 50%. Par analogie, on peut obtenir une moyenne en calculant les pourcentages de toutes les tumeurs.

Il est cependant clair que le deuxième système statistique est totalement faux, parce que des tumeurs qui ont une incidence différente et aussi disproportionnée sont placées au même niveau. En fait, si l'incidence de la probabilité d'une tumeur aux poumons est de 100 sur 100 000 personnes et que celle de l'adénome de la thyroïde est de 1 sur 100 000 personnes, il est absolument inutile de déclarer que le pourcentage de mortalité globale est de 50%. C'est parce que, étant donné que seulement  10% des patients du cancer des poumons survivent, les mathématiques montrent que 90 sur 101 des patients de ces deux cancers considérés ensemble meurent.


Deuxième argument statistique:

Quels types de lésions considère-t-on dans les investigations statistiques oncologiques? Comme on le sait, dans l'évaluation du cancer il y a toute une gamme de définitions des masses tumorales qui vont des soi-disant néoformations "douteuses" à ce que l’on appelle des états similicancéreux, précancéreux jusqu'à ce qui est clairement néoplasique.

Ces catégories représentent une source d'erreurs digne d'être notée, parce que les néoformations qui ne sont pas du tout des tumeurs sont souvent comprises dans les statistiques oncologiques, et elles en diminuent ainsi grandement la précision. C'est le cas des polypes du côlon rectal ou des formations dysplasiques du sein et de nombreuses autres néoformations sans danger qui, de fait, font gonfler les statistiques alors qu'elles n'appartiennent certainement pas aux maladies néoplasiques.


Troisième argument statistique

Quel est le critère qui permet de définir la guérison d'une tumeur?

Souvent, si ce n'est la plupart du temps, le terme joliment sans signification de "rétablissement clinique" est utilisé dans les rapports de décharge des hôpitaux après qu'une intervention chirurgicale a été pratiquée (par exemple une résection intestinale).

Si, après un certain laps de temps, une métastase du foie tue rapidement cette personne, comment considère-t-on la chose? Il est clair que si le néoplasme hépatique est considéré ex novo comme cela arrive souvent, les valeurs statistiques seront fausses car la néoplasie originelle sera consignée comme ayant été guérie ou surmontée.

Voici un autre exemple de mystification des données dans les calculs statistiques: une personne malade qui est admise à l'hôpital de nombreuses fois est libérée à chaque fois. Chaque libération est numériquement considérée comme faisant partie des pourcentages et cela fait donc gonfler le taux de guérison.

Troisième et dernier exemple: Le patient est traité dans un hôpital et est libéré comme ayant répondu à la thérapie, il constitue ainsi un cas positif statistique. Quand le même patient se met à aller mal plus tard, et est admis dans un autre hôpital où il meurt ensuite, il semble ici clair qu'il y a une statistique contrefaite, car le cas positif précédent aurait dû être compté en réalité comme négatif.


Quatrième argument statistique: le conflit d'intérêts

Les structures et les institutions qui proposent et appliquent des protocoles thérapeutiques conventionnels sont les mêmes entités qui en compilent les statistiques. Cela constitue nécessairement une anomalie, car il n'y a pas là de condition qui nous donne une garantie quelconque sur la manière dont les données acquises ont été gérées.

Cela a autant de sens que de demander à un aubergiste en compétition avec un autre aubergiste de statuer sur la qualité des vins dans leurs deux établissements.

Il est vrai que la science est la science et que les scientifiques devraient par définition et par conviction personnelle être au-dessus de la tentation de décevoir. Mais la nature humaine est ce qu'elle est et l'histoire et les nouvelles nous enseignent le contraire et nous montrent comment, par exemple, des éléments d'évaluation non statistiques sont subtilement introduits consciemment ou inconsciemment dans les esprits de ceux qui gèrent les études  statistiques.


Il suffit de se rappeler l'affaire "Bezwoda"27, il y a quelques années, qui avait été témoin des fausses données fournies par de nombreux professeurs d'université concernant la chimiothérapie à haut dosage. La conspiration a été démasquée par les compagnies d'assurances des États-Unis, qui ne voulaient pas payer pour une méthodologie thérapeutique qui était aussi dispendieuse qu'elle était inutile.


Cela n'est d'ailleurs pas un épisode isolé, dans la mesure où le modèle de gestion des études et des renseignements scientifiques est normalement agencé et piloté pour servir des logiques et des objectifs qui ont peu à voir avec la médecine.


Par exemple, Richard Smith, ex-éditeur du journal scientifique important British Médical Journal, révèle dans un éditorial publié dans PloS  Médecine comment les publications médicales,  qui reçoivent des sommes d'argent pour des publicités, ne sont rien de plus qu'une extension du service de marketing des multinationales pharmaceutiques.

Une telle dépendance des journaux médicaux par rapport à l'industrie pharmaceutique appartiendrait - d'après Smith - à l'expression la moins corrompue de cette dépendance, quand on la compare en particulier à la publication des essais cliniques financés par cette industrie, dont les résultats sont invariablement influencés par ceux qui les financent et qui sont la plupart du temps faux ou trompeurs

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Cinquième argument statistique: le phénomène de flou

Un des arguments les plus énigmatiques omniprésent dans la théorie et la pratique de l'oncologie actuelle est celui qui concerne le sens et la validité de la recherche scientifique qui a pour but de trouver des remèdes thérapeutiques capables de résoudre le problème de la maladie néoplasique.

Un brouillard épais, en fait, entoure ce monde qui, les années et les décennies passant, est encore mystérieux et insaisissable.

On peut convenir de la complexité du sujet à traiter; on peut convenir de la fiabilité des énormes structures de recherche mondiales qui, d'une certaine façon, nous garantissent ce qu'on peut faire de mieux, il reste néanmoins ce fait que, depuis plus de 50 ans d'expérimentations, le taux de mortalité du cancer n'est pas en diminution, mais en forte augmentation dans toutes les zones géographiques du monde.

La recherche actuelle semble par conséquent inutile en dépit du fait que, d'après les chercheurs et toutes les études ou essais cliniques, tel ou tel aspect positif soit démontré qui, déclare-t-on, améliorent la compréhension des mécanismes cellulaires du cancer et perfectionnent ainsi la thérapie au bénéfice des patients.

Si nous passons par l'exercice mental de multiplier les éléments positifs annoncés par chaque chercheur par le nombre de médicaments efficaces découverts par chaque étude, nous devrions à coup sûr parvenir à la conclusion que la thérapie oncologique a le pouvoir de résoudre 100 % des cas de cancer ce qui est évidemment faux.

Où est le truc? Comment est-il possible que chaque chercheur soit convaincu de la valeur de ses études, avec tant de publications et d'applaudissements journalistiques, en dépit de l'état d'échec total de l'oncologie? Faisons-nous face à des gens de mauvaise foi ou incapables de raisonner? Ou pis, faisons-nous face à la paresse intellectuelle de personnes qui se dissimulent derrière le conformisme de ce qui est "accepté habituellement et qui fait l'objet d'un consensus"?

Sans entrer dans les détails de la dynamique psychologique de ces soi-disant scientifiques, il semble utile de comprendre le mécanisme qui permet à ces personnes de trouver toujours quelque chose de bien dans ce qu'elles étudient - c'est-à-dire le mécanisme qui leur permet à toutes d'avoir raison alors qu'elles ne parviennent à rien.

On pourrait appeler cela un phénomène de "flou artistique". Pas de doute que ce phénomène de flou joue un rôle premier en recouvrant d'un vernis de vérité les découvertes les plus niaises et en dissimulant de cette manière les traces des mensonges dans un parcours traître reliant des déductions apparemment vraisemblables mais au contenu approximatif.

Toute étude oncologique concernant les chimiothérapies, les inhibiteurs hormonaux, les anticorps monoclonaux, les antiangiogénétiques, toutes ces innovations créées dans un but thérapeutique sont affectées par cette distorsion, et sont capables d'influencer des universitaires au point de leur cacher à leurs propres yeux leur extrême impuissance scientifique. On peut considérer un sujet tel qu'il peut valoir d'exemple pour tous: la thérapie hormonale du cancer du sein.

Pour restreindre le champ de la recherche, prenons en particulier les molécules récemment crées à action antihormonale telles que les inhibiteurs de l'aromatase ou les antiœstrogènes purs et essayons d'analyser le chemin logique et théorique qui mène à la conclusion que ce sont là des substances efficaces pour la thérapie contre le cancer du sein.

Quand on étudie les articles scientifiques de ces cinq dernières années, on remarque qu'ils partent de la considération de base - explicite, implicite ou communément acceptée - que 70% des tumeurs du sein seraient sensibles aux hormones. Cela met déjà en soi le doute sur l'acceptabilité et la plausibilité des études en question. Cependant, si nous lisons ces études plus soigneusement, nous pouvons voir qu'elles sont basées sur une autre considération, qui est que seulement 70% des tumeurs sensibles aux hormones  répondent à la thérapie hormonale.

Qu'est-ce que "répondent' signifie alors? D'après ces études, cela signifie que les substances pharmacologiques utilisées sont capables d'améliorer certains aspects de la maladie comme la réponse objective, le temps de progression, la qualité de vie et de nombreux autres.

Pour faire  simple,  considérons uniquement la Réponse Objective (RO), qui indique le nombre de patientes qui, après avoir été traitées,  montrent une régression de la tumeur.

Presque toutes les études indiquent que la régression en général affecte de 20 à 30% des cas. Cette information prise en elle-même semble avoir une signification intéressante.

Cependant, si nous lisons de plus près, nous réalisons que la RO se compose de deux éléments: la Réponse Complète (RC) et la Réponse Partielle (RP) dont la proportion est de 1 à 10. Cela signifie que sur 10 patientes qui répondent à la thérapie, 9 ont une réduction de la masse tumorale, qui va inévitablement regrossir après une courte période, alors que seulement une patiente obtient une régression complète.

Si, à la fin de tout cela, nous effectuons certains calculs, nous pouvons voir facilement que toutes les études sur l'efficacité des thérapies hormonales sur le cancer du sein se réduisent à une bulle de savon et qu'elles sont de ce fait inutiles.

Les faits sont les suivants

Nous partons de 70 % des patientes qui ont une tumeur sensible aux hormones, ce qui signifie qu'elle ont des récepteurs hormonaux positifs.

Seules 70% de ces 70% répondent à la thérapie, ce qui nous donne 50% du nombre total des patientes.

Sur les  50% mentionnés,  seules 30% ont une Réponse Objective, ce qui diminue le compte total à 15%.

Finalement, sur ces 15% que nous venons de mentionner, seules 10% obtiennent une régression complète. Nous sommes maintenant ramenés à  1,5% du nombre originel.

Il est clair que, pour tous les chercheurs, ce sont là des données sans signification, car ce taux se situe dans la marge d'erreur générique conventionnellement acceptée de plus ou moins 5%, marge communément appliquée aux évaluations et aux mesures, donc il n'a aucune signification.

Autrement dit, la régression démontrée pourrait être due à un nombre infini de facteurs qui vont de l'erreur diagnostique à l'intervention divine mais qui ont peu à voir avec l'efficacité du médicament utilisé.

Ces résultats, suffisants en eux-mêmes pour démontrer la vacuité de ces études et des thérapies qui sont entreprises, deviennent ridicules quand on les utilise dans des études qui tentent de mettre en lumière la supériorité d'une substance pharmacologique antihormonale comparée à une autre.

Si nous prenons, par exemple, diverses molécules comme le Tamoxifène, l'Anastrozol, le Letrozol, l'Exemestan, le Fulvestran, etc., nous remarquons qu'en général leur efficacité varie de là 5 % en passant d'un médicament à un autre. Cette efficacité, rapportée au 1,5% de patientes qui répondent, montre une variation de 0,01 %. Ce nombre minuscule ne sert qu'à démontrer la parfaite idiotie des études entreprises.

Sic est! Si nous multiplions ces données par le nombre de substances antinéoplasiques utilisées dans les thérapies oncologiques, apparaît la raison pour laquelle le cancer continue, sans cesse et sans opposition, à tuer des millions de personnes.


Sixième argument statistique: l'extrapolation suggestive

Cette méthode de présentation des données scientifiques prétend montrer des éléments apparemment convaincants pour faire l'éloge de certaines molécules ou interventions thérapeutiques qui, en réalité, n'ont aucun effet. La technique de suggestion est très simple, car elle vise à mettre en lumière les différences présumées d'efficacité entre cette molécule-ci ou cette molécule-là, alors qu'en même temps elle dissimule le fait que ces analyses sont effectuées sur des variables marginales qui, en elles-mêmes, ont une valeur statistique extrêmement faible et n'ont fondamentalement aucune signification.

Si nous restons, par exemple, dans le domaine des thérapies anti-hormonales pour le cancer du sein et que nous nous référons au Tamoxifène, substance qui a été utilisée pendant des décennies dans le traitement de cette néoplasie, son efficacité démontrée dans le développement des tumeurs contralatérales est rapportée ainsi: "De nombreuses études effectuées au hasard indiquent que l’administration prolongée de l'adjuvant Tamoxifène a été capable de diminuer le risque de développement d'un carcinome du sein contralatéral d'environ 40%... " (Bonadonna, page 728)

Cette donnée, qui semble si significative, est en réalité un bluff statistique. C'est parce que, dans ce type de cancer, on compte très peu de cas enregistrés, que ce fait est en lui-même sans signification. Voyons donc combien il est rare: "L'incidence des cancers du sein bilatéraux est probablement plus forte que ce que nous avons cru dans le passé (environ 1 % par an). " (Bonnadonna, page 727)

L'efficacité proclamée à grands cris du Tamoxifène se réduit de ce fait à une valeur de 0,4%, ce qui revient à dire rien.


Le bluff des découvertes infinies

Depuis longtemps, nous nous sommes habitués à attendre avec intérêt des médias des nouvelles sur le progrès et les conquêtes scientifiques de l'humanité, depuis la collecte des roches lunaires à la découverte d'eau sur Mars et depuis le clonage de la brebis Dolly aux automobiles alimentées par des batteries solaires. Nous sommes toujours admiratifs et fascinés par le pouvoir de connaître de l'humanité, et nous ressentons un profond sentiment d'admiration pour tel scientifique ou chercheur qui a pu obtenir un résultat exceptionnel.

Ce sentiment positif est astucieusement exploité dans la médecine et spécialement en oncologie, pour masquer ou adoucir l'état d'échec dans lequel ces deux disciplines sont depuis deux décennies, tout en réussissant à convaincre l'opinion publique que c'est le mieux que nous puissions faire.

Avec une suprême habileté, d'importantes découvertes en génétique, en biologie moléculaire ou dans un autre domaine, sont publiées à la cadence d'une par mois, découvertes qui permettront la production de nouveaux médicaments efficaces contre le cancer. Cependant ces découvertes, proclamées partout à grands cris par les médias, sont comme des météorites célestes qui ponctuellement s'évanouissent dans le noir et sont promptement oubliées par tous.

De cette manière, des scientifiques qui, en réalité, ne parviennent à aucune conclusion, réussissent à atteindre deux objectifs, celui d'embobiner les gens en dépit du fait que la mort prématurée les emportent comme une monstrueuse tornade et celui de continuer à obtenir des subventions et des financements pour des études qui sont aussi inutiles qu'elles sont interminables.

La stratégie mise en place pour perpétuer cette situation grotesque se base sur plusieurs éléments importants:

l'adoption d'un champ d'investigation - la génétique et la biologie moléculaire - qui n'est pas accessible à la vaste majorité des gens, docteurs compris.

le raffinement et la restriction des recherches au niveau d'investigation le plus infime, là où on ne peut parvenir qu'avec des instruments extrêmement coûteux et sophistiqués.

la production d'un langage symbolique très complexe et composé avec soin, qui est ainsi difficile à acquérir et à maîtriser dans sa structure et ses changements constants. l'attribution exclusive aux seuls biologistes du pouvoir de connaître et d'interpréter les phénomènes moléculaires, ce qui marginalise le rôle du médecin. la production de sujets de recherche émotionnellement  a SUIVRE...................

pour la suite lire le livre du Dr Simonci http://www.cancerfungus.com/fr/



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