Voici une vidéo de vulgarisation réalisée à six où nous vous expliquons ce qu'est une méta-analyse, comment en faire une et nos principaux résultats :

La méta-analyse a été pré-enregistrée sur le registre international PROSPERO
https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=190801
Le but d'une méta-analyse est de combiner les résultats de différentes études individuelles afin d'avoir une forte puissance statistique et de pouvoir détecter un effet traitement, même de petite taille

Cela permet également de quantifier le risque et d'avoir une vision globale
C'est le plus haut niveau de preuve en médecine basée sur les preuves (EBM)

Ici @CMIJournal est un très bon journal en maladies infectieuses soutenu par la Société Européenne de Microbiologie et Maladies infectieuses @escmidichlorien

CMI a été tenu jusqu'en 2016 par Pr Raoult!
Notre étude commence par la question de recherche : est-ce que l'hydroxychloroquine avec/sans azithromycine permet de diminuer la mortalité associée au COVID-19 ?

Ensuite on a inspecté plusieurs bases médicales de publications et de préprints
La méta-analyse s'est basée sur des critères d'inclusion clairs :
1⃣ Etudes avec données sur l'hydroxychloroquine ET la mortalité
2⃣ Présence d'un groupe comparatif contrôle
3⃣ Pas de restriction de langage ou date de publication
4⃣ Cas confirmés de COVID-19
Ensuite pour chaque étude (ici 29 études), on a évalué les biais avec les outils reconnus de Cochrane : ROBIN-I pour les essais non-randomisés et Rob2 pour les RCT
https://methods.cochrane.org/methods-cochrane/robins-i-tool

On a donc 11 études observationnelles à biais critiques et 14 à biais modérés ou sérieux
Les 3 RCT inclus (dont RECOVERY) étaient jugés avec "Some Concerns"

La méta-analyse ne corrige pas les biais des études individuelles (erreurs systématiques), c'est pourquoi nous avons exclu les études à biais critiques comme c'est recommandé dans Cochrane
Pour l'hydroxychloroquine seule : RR= rapport de risque de mortalité chez le groupe HCQ divisé par celui du groupe contrôle = 0.83 [0.65-1.06] non significatif

Il n'y a pas d'association entre HCQ et une augmentation ou diminution de la mortalité COVID-19
Résultat confirmé par une 2è approche statistique : une analyse bayésienne (poke @le_science4all ) montrant qu'on a probablement un RR non significatif (la tâche noire)

Même résultat pour les analyses en sous-groupe (Supplementary materials)
Après ajout d'azithromycine, RR=1.27 [1.04-1.54]

On a une augmentation du risque relatif de mortalité de +27% dans le groupe HCQ+AZI par rapport au groupe contrôle

En rapportant cette augmentation de 27% au risque de base de mortalité COVID-19 hospitalière de 26% au UK
Cela correspond à une augmentation de risque de +7% (modèle additif), c'est à dire que si on a 100 décès COVID-19, l'HCQ+AZI en entraînerait 7 décès de plus sous hypothèse de causalité

L'explication serait liée à l'azithromycine, macrolide connu pour ses risques cardiaques
Ce n'est pas nouveau, dès 2013, l'agence US FDA alertait contre un risque d'allongement de l'intervalle QT (dans un ECG) après utilisation d'azithromycine

Confirmés dans plusieurs études sur le COVID-19, voir le tableau
Cette méta-analyse comporte des limites qu'il faut souligner :
- on a seulement 3 RCT et 26 études observationnelles, principalement du non-randomisé ce qui ne permet pas de conclure à la causalité. Les autres RCT publiés ne donnaient pas de données sur les décès
L'essai SOLIDARITY ou du NIH ne sont pas inclus comme pas encore publiés

- les études ont globalement des biais non négligeables
- il y a de l'hétérogénéité en terme d'administration du traitement qui n'était pas décrite des fois !
Les forces de l'étude :
- plus grande méta-analyse jusqu'à ce jour (>20 études incluses !)
- analyse classique (modèle à effets aléatoires) et confirmation par analyse bayésienne ET analyses en sous-groupes : le plus gros du travail est dans les supplementary materials
- utilisation des Risques Relatifs ajustés (qui prennent en compte les déséquilibres entre les groupes)

N'hésitez pas à lire l'article !
https://www.clinicalmicrobiologyandinfection.com/article/S1198-743X(20)30505-X/fulltext#secsectitle0120

J'ai déjà bcp de notifications, je m'excuse par avance si je ne réponds pas à tout le monde
Un grand merci à @AnthonyGuihur @Damkyan_Omega @Nibor_Tolum @nathanpsmad @Mht_Saleh_yahya pour ce joli travail et cette collaboration super intéressante et agréable

Merci à @DominicMeroux pour la relecture de l'anglais
Merci à @Thomas_Auriel pour son soutien moral haha 😉
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