Puisque tout le monde en parle, penchons-nous sur cette étude qui fait trembler l'hydroxychloroquinosphère. https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)31180-6/fulltext#seccestitle170

Donc c'est la plus grosse cohorte publiée sur le sujet.
Grand nombre de patient signifie des données plus exhaustives et plus de puissance statistique, ça ne signifie pas que l'étude est exempte de biais.
Il faut donc toujours lire attentivement la méthodologie

(je suis un peu beaucoup occupé par mon vrai travail en ce moment, donc je ne sais pas à quel vitesse ira ce fil, ni même s'il ira au bout en cas d'évolution de la situation COVID...)
(et il risque d'être un peu décousu)

re (et rappel) : une étude de cohorte observationnelle ne fait que donner une association entre un traitement et la survenue d'un événement. Elle ne dit pas que la relation est causale. En général, les études de cohortes servent à donner des idées, estimer l'utilité d'un essai

Quelles sont mes inquiétudes, avant d'aller plus loin
Un des auteurs est le fondateur (et le CEO https://www.linkedin.com/in/sapansdesai/  ) de la société en charge de la collecte des données. Société qui a recentré toute son activité autour de la COVID https://surgisphere.com/covid-19-response-center/

C'est le lien d'intérêt le plus important à mon sens, mais ce n'est pas forcement à même d'orienter le résultat de l'étude.

Mon point d'inquiétude principal tient peut-être à ma non-maîtrise de l'infrastructure informatique moderne. Je veux donc bien l'avis de ceux qui maîtrisent le sujet.
L'article est publié le 22 mai. Les données sont recueillies jusqu'au 14 avril.

1 mois tout au plus pour recueillir les données, les vérifier, les compléter, les analyser, rédiger le manuscrit, le reviewer et le mettre en forme
A 4 auteurs ?
Quand je vois la difficulté à faire communiquer les SI en France dans la santé.

Paradoxalement, c'est sur la partie intégrité des données que j'ai du coup le plus de doute, par méconnaissance des possibilité plus que par suspicion. Donc si des gens qui s'y connaissent peuvent m'éclairer ?

(oui, j'ai fait du teasing en début de soirée, mais en discutant par la suite, et en poursuivant les recherches, un certain nombre d'inquiétude se sont atténuées. Désolé par la hype )

il y a un gros point problématique à mon sens. Les auteurs précisent "pour les maladies et les médicament, on ne sait pas si l'absence de code est une absence de maladie ou un oubli de codage".
Du coup on ne sait rien des données manquantes. Ce chiffre n'existe pas

Or ce n'est pas pareil d'avoir 2% de données manquantes ou 15%...

et comme les auteurs ne communiquent pas les données brutes, on ne peut pas vérifier, quelles données et dans quelle proportion sont manquantes...

(bon, je reprends. Je vous avais prévenu que ce serait décousu)

Les deux points que j'ai soulevé hier soir ont amené beaucoup de discussions.
J'en retiens d'abord qu'il est tout à fait possible d'extraire les données et les analyser en si peu de temps grâce à l'informatique moderne

Surgisphère a publié un commentaire. Ils travaillent avec des hôpitaux ayant une structure limitant les pertes de données. Par "very specific group" ils rappellent qu'ils travaillaient avant la COVID sur des études en médecine/chirurgie cardiovasculaires

https://surgisphere.com/2020/05/25/lancet-paper/

Ce tropisme cardiovasculaire peut expliquer le taux parfois un plus haut de certaines comorbidités CV dans la population étudiée. Il peut participer en partie à l'importance du signal mortalité et arythmie retrouvé sous traitement.

Reste les données manquantes. Ils affirment que l'intégrités des données est satisfaisante. On ne peut que les croire. Plusieurs personnes sont aussi allées dans ce sens.

C'est à mon sens actuellement le principal point faible. Mais quelques données manquantes ont moins d'impact sur 96.000 patients que sur 1000, 100 ou 20 patients.

Il ne faut pas être acharné. J'ai soulevé deux points, j'ai eu des réponses mesurées et équilibrées, je les accepte.
Je classe ce problème non résolu des données manquantes dans la colonne "biais", et on verra à la fin l'équilibre entre forces et faiblesses

Cette histoire est importante pour ceux qui veulent/doivent faire de la lecture critique :
> Avant les résultats, on regarde la méthodologie
> Avant la méthodologie, on regarde l'intégrité des données

continuons un peu.
Les critères d'inclusions :
> diagnostic par PCR
> traitement depuis moins de 48h depuis le diagnostic. Pas l'hospitalisation, c'est bien le diagnostic.
Alors il manque une info importante : la durée d'évolution des symptômes avant le test

C'est exactement le protocole de Raoult : le patient vient pour un test et on le traite dès réception de la positivité du test.
Certains ont argué qu'on ne sait pas depuis combien de temps le patient est infecté, et qu'il fallait aussi se baser sur les scanner pour inclure

Le recueil des données ayant commencé fin décembre, époque à laquelle on ne faisait probablement pas de scanner, ça me semble logique de garder une homogénéité de la cohorte. Et ça reste tout à fait conforme à l'esprit Raoult : PCR puis traitement

Surtout, la probabilité de PCR faussement négative est maximale dans les premier jours de l'infection, quand le patient est asymptomatique (voir ce très bon papier https://www.acpjournals.org/doi/10.7326/M20-1495)

Donc il est raisonnable de penser que les patients ont été testé dans les jours suivant l'apparition des symptômes, et traités dans les 48 heures suivant le diagnostic positif. C'est donc une prise en charge précoce

Par contre, quid des patients contrôles ? ils sont aussi à moins de 48h de la PCR ? C'est pas du tout précisé et c'est un problème puisqu'on a pas de durée d'évolution ? Les patients des deux groupes sont-ils au même stade ?

Sont exclus les patients chez qui le traitement a été initié après la mise sous ventilation, ce qui semble logique afin de ne pas recruter dans le bras traitement des patients trop grave.

Mais la question pas claire est : les patients du groupe non traité sont forcément inclus quelques que soit le stade, ventilatoire ou pas ? En excluant les patients ayant de la CQ après ventilation, on élimine des patients graves qui restent par contre dans le groupe contrôle

Ils n'ont inclus que des PCR datant de moins de 48h, dans les deux groupes ?
Ils n'ont pris aucun patient ventilés initialement, dans aucun groupe ?
c'est pas clair du tout

Parce que si je suis le protocole
Vous arrivez à l'hôpital, à H36 on vous intube.
> on vous donne de la chloroquine : vous êtes exclus de l'analyse
> on ne vous donne pas de chloroquine, vous restez dans l'analyse semble-t-il.
Ca génère un sacré biais