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Thread : Pourquoi l'étude HCQ de Detroit (Henry Ford Hospital) [1] est absolument ridicule
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En résumé :
- Énormément de biais non corrigés
- Groupes HCQ / pas HCQ très différents
- L'analyse statistique ne vaut rien et conclut des choses absurdes
[1] https://www.ijidonline.com/action/showPdf?pii=S1201-9712%2820%2930534-8
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En résumé :
- Énormément de biais non corrigés
- Groupes HCQ / pas HCQ très différents
- L'analyse statistique ne vaut rien et conclut des choses absurdes
[1] https://www.ijidonline.com/action/showPdf?pii=S1201-9712%2820%2930534-8
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Je pense que tout ou presque a déjà été dit sur cette étude, mais j'écris ce petit thread car il me semble que certaines personnes brandissent encore cette étude comme une "preuve solide" de l'efficacité de l'HCQ chez les patients COVID+ hospitalisés
Je pense que tout ou presque a déjà été dit sur cette étude, mais j'écris ce petit thread car il me semble que certaines personnes brandissent encore cette étude comme une "preuve solide" de l'efficacité de l'HCQ chez les patients COVID+ hospitalisés
3/
Je vous renvoie d'abord à une analyse plus détaillée de tous les problèmes, dans ce thread https://twitter.com/djc795/status/1279074111478784003
Je vous renvoie d'abord à une analyse plus détaillée de tous les problèmes, dans ce thread https://twitter.com/djc795/status/1279074111478784003
4/
Ainsi qu'un édito de la même revue publié le jour où cette étude est sortie, pour expliquer pourquoi ses trop nombreux biais nous empêchent d'en tirer quelque chose https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1201971220305300
Ainsi qu'un édito de la même revue publié le jour où cette étude est sortie, pour expliquer pourquoi ses trop nombreux biais nous empêchent d'en tirer quelque chose https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1201971220305300
5/
Le problème de base est très simple, les patients traités par HCQ ou HCQ+AZ ne sont absolument pas comparables avec ceux traités sans
En particulier, les patients traités avec HCQ :
- Sont beaucoup plus jeunes
- Ont reçu deux fois plus de stéroïdes (comme la Dexaméthasone)
Le problème de base est très simple, les patients traités par HCQ ou HCQ+AZ ne sont absolument pas comparables avec ceux traités sans
En particulier, les patients traités avec HCQ :
- Sont beaucoup plus jeunes
- Ont reçu deux fois plus de stéroïdes (comme la Dexaméthasone)
6/
Pour corriger ces biais, il y a deux analyses statistiques :
- Régression de Cox sur beaucoup de facteurs (tableau 2)
- Exact propensity score matching puis régression de Cox univariée (tableaux 3 et 4)
Pour corriger ces biais, il y a deux analyses statistiques :
- Régression de Cox sur beaucoup de facteurs (tableau 2)
- Exact propensity score matching puis régression de Cox univariée (tableaux 3 et 4)
7/
Sans rentrer dans les détails, la première analyse regarde l'effet de chaque facteur sur la mortalité
La seconde fait deux sous-groupes avec des patients similaires selon ces facteurs
Sans rentrer dans les détails, la première analyse regarde l'effet de chaque facteur sur la mortalité
La seconde fait deux sous-groupes avec des patients similaires selon ces facteurs
8/
L'un des plus gros problèmes est le choix du facteur sur l'âge. Au lieu d'utiliser l'âge comme facteur, les auteurs ont choisi une variable binaire "âge >= 65 ans ?"
Cela signifie que les deux analyses considèrent que des patients de 65 et 98 ans sont pareils (ou 30 et 64)
L'un des plus gros problèmes est le choix du facteur sur l'âge. Au lieu d'utiliser l'âge comme facteur, les auteurs ont choisi une variable binaire "âge >= 65 ans ?"
Cela signifie que les deux analyses considèrent que des patients de 65 et 98 ans sont pareils (ou 30 et 64)
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On sait évidemment que la mortalité dépend fortement de l'âge, et qu'un patient de 65 ans a beaucoup moins de chance de mourir qu'un patient de 98 ans
On sait évidemment que la mortalité dépend fortement de l'âge, et qu'un patient de 65 ans a beaucoup moins de chance de mourir qu'un patient de 98 ans
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Dans le résultat de la régression de Cox, on peut voir que l'âge est très mal matché
Intervalle de confiance à 95% : [1.989, 3.345]
Cela veut dire qu'on estime qu'un patient >= 65 ans, par rapport au même patient < 65 ans, a entre 2 et + de 3 fois + de chance de mourir
![10/Dans le résultat de la régression de Cox, on peut voir que l'âge est très mal matchéIntervalle de confiance à 95% : [1.989, 3.345]Cela veut dire qu'on estime qu'un patient >= 65 ans, par rapport au même patient < 65 ans, a entre 2 et + de 3 fois + de chance de mourir](https://pbs.twimg.com/media/EcKfbtkWAAAbyrh.png "10/Dans le résultat de la régression de Cox, on peut voir que l'âge est très mal matchéIntervalle de confiance à 95% : [1.989, 3.345]Cela veut dire qu'on estime qu'un patient >= 65 ans, par rapport au même patient < 65 ans, a entre 2 et + de 3 fois + de chance de mourir")
Dans le résultat de la régression de Cox, on peut voir que l'âge est très mal matché
Intervalle de confiance à 95% : [1.989, 3.345]
Cela veut dire qu'on estime qu'un patient >= 65 ans, par rapport au même patient < 65 ans, a entre 2 et + de 3 fois + de chance de mourir
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J'ai posé la question de ce choix très étrange et suspect à l'une des auteurs de ce papier, @DeeDeeWangMD ici https://twitter.com/Juni8T/status/1278781118909734916
J'ai posé la question de ce choix très étrange et suspect à l'une des auteurs de ce papier, @DeeDeeWangMD ici https://twitter.com/Juni8T/status/1278781118909734916
12/
Réponse ? J'ai été bloqué sur le coup
(il me semble qu'elle a en plus verrouillé son compte depuis) https://twitter.com/Juni8T/status/1278806262872932352
Réponse ? J'ai été bloqué sur le coup
(il me semble qu'elle a en plus verrouillé son compte depuis) https://twitter.com/Juni8T/status/1278806262872932352
13/
Comment peut-on se rendre compte que cette analyse est complètement bidon ?
On voit avec la mortalité brute, et un groupe HCQ (et HCQ+AZ) plus jeune et mieux traité (stéroïde), que les patients de ce groupe HCQ meurent 2 fois moins (13% HCQ vs. 26% rien)
Comment peut-on se rendre compte que cette analyse est complètement bidon ?
On voit avec la mortalité brute, et un groupe HCQ (et HCQ+AZ) plus jeune et mieux traité (stéroïde), que les patients de ce groupe HCQ meurent 2 fois moins (13% HCQ vs. 26% rien)
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Donc on s'attend à ce que l'HCQ (au mieux) diminue la mortalité d'un pourcentage bien inférieur à 50%
Résultat ? Réduction de la mortalité à plus de 70% ! Premier red flag
Donc on s'attend à ce que l'HCQ (au mieux) diminue la mortalité d'un pourcentage bien inférieur à 50%
Résultat ? Réduction de la mortalité à plus de 70% ! Premier red flag
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Et, encore plus absurde, les facteurs suivants :
- Ne pas être blanc
- Être obèse
- Hypertension
- Cancer
- Diabète
- Problèmes pulmonaires
- Asthme
diminuent (!) la mortalité
(les deux premiers sont significatifs, l'hypertension presque) https://twitter.com/Juni8T/status/1279084683159101440
Et, encore plus absurde, les facteurs suivants :
- Ne pas être blanc
- Être obèse
- Hypertension
- Cancer
- Diabète
- Problèmes pulmonaires
- Asthme
diminuent (!) la mortalité
(les deux premiers sont significatifs, l'hypertension presque) https://twitter.com/Juni8T/status/1279084683159101440
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Comme le fait très justement remarquer @PierreProt, cette étude montre que l'effet de l'HCQ est 3 fois l'effet de l'obésité (IMC >= 30) https://twitter.com/PierreProt/status/1279102794612576257
Comme le fait très justement remarquer @PierreProt, cette étude montre que l'effet de l'HCQ est 3 fois l'effet de l'obésité (IMC >= 30) https://twitter.com/PierreProt/status/1279102794612576257
17/
Bref, cette étude est ridicule, les analyses sont ridicules, les résultats sont ridicules, et les auteurs bloquent à la moindre question critique, et je n'ai pas parlé de nombreux autres problèmes
Autre petit thread qui pointe les mêmes problèmes
https://twitter.com/zorinaq/status/1278750534166384641
Bref, cette étude est ridicule, les analyses sont ridicules, les résultats sont ridicules, et les auteurs bloquent à la moindre question critique, et je n'ai pas parlé de nombreux autres problèmes
Autre petit thread qui pointe les mêmes problèmes
https://twitter.com/zorinaq/status/1278750534166384641
18/
Si quelqu'un vous donne cette étude comme preuve de l'efficacité de l'hydroxychloroquine chez les patients hospitalisés, vous pouvez être sûr que :
- Cette personne n'a pas lu l'étude, ou
- cette personne n'a pas compris l'étude, ou
- cette personne est malhonnête
Si quelqu'un vous donne cette étude comme preuve de l'efficacité de l'hydroxychloroquine chez les patients hospitalisés, vous pouvez être sûr que :
- Cette personne n'a pas lu l'étude, ou
- cette personne n'a pas compris l'étude, ou
- cette personne est malhonnête
D'autres threads sur les études et les chiffres trompeurs sur l'efficacité de l'HCQ ici (cc @IHU_Marseille @raoult_didier @echabriere)
https://twitter.com/Juni8T/status/1276828769202954243
https://twitter.com/Juni8T/status/1276828769202954243
Poke @achilledamu @a_1_0_2 @Damkyan_Omega @nathanpsmad @FZores
Même si on a déjà fait le tour de cette étude, j'ai écrit un petit résumé non exhaustif pour montrer combien cette étude est un torchon, plus efficace que de me répéter à chaque fois
Même si on a déjà fait le tour de cette étude, j'ai écrit un petit résumé non exhaustif pour montrer combien cette étude est un torchon, plus efficace que de me répéter à chaque fois
@lonnibesancon petit oubli haha déso