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https://www.clinicalmicrobiologyandinfection.com/article/S1198-743X(20)30505-X/fulltext Cette étude ne concerne que les patients hospitalisés et malgré la liste des auteurs tous anti-HCQ elle n'exclut pas un effet positif de 35% pour HCQ seule. C'est du cherry picking car elle exclut pas mal d'études observationnelles positives d'ailleurs.
Surtout, elle ne permet absolument pas de conclure sur l'efficacité de HCQ (avec ou sans AZT) en phase précoce.
Bizarrement elle est déjà reprise dans pas mal de grands médias... N'oubliez pas que les auteurs avaient tous encensé l'étude du LancetGate remplie d'erreurs méthodologiques, ça vous donne une idée de leur niveau en statistiques.
Dernier point: L'intervalle de confiance de l'effet pour HCQ seule est [-0.65,1.06], il y a fort à parier que si ils avaient inclus les dernières études belge et italienne (n=12000 à elles 2) on aurait eu un effet significativement positif pour HCQ!
erratum = [0.65,1.06]* biensur. Un intervalle avec borne supérieure <1 indique un effet de réduction de mortalité pour HCQ.
![erratum = [0.65,1.06]* biensur. Un intervalle avec borne supérieure <1 indique un effet de réduction de mortalité pour HCQ.](https://pbs.twimg.com/media/EgaUxdiX0AA66dw.png "erratum = [0.65,1.06]* biensur. Un intervalle avec borne supérieure <1 indique un effet de réduction de mortalité pour HCQ.")
Concernant les études sur HCQ+AZI les études rétro ont un biais de sélection énorme : AZI utilisée uniquement en cas de surinfection bactérienne. La seule RCT citée d'ailleurs ds l'étude sur cette combinaison a un RR<1 (effet positif)
Et ce biais n'est jamais pris en compte dans les corrections par matching des études rétrospectives HCQ+AZI (contrairement par ex aux biais en faveur des personnes plus jeunes prenant plus souvent HCQ) donc les études rétro négatives sur la combinaison sont caduques.
De plus remarquez que pour la RCT de Skipper ils ont utilisé un RR de 1 car il y a eu 1 mort dans chaque bras, or elle est globalement très positive (2 fois plus d'hospitalisations dans le groupe placébo et amélioration significative sur ceux prenant>75% du traitement).
Finalement les 2 conclusions de l'étude sont fausses et l'article devrait être rétracté bientôt. On est à un niveau de malhonnêteté proche de l'étude LancetGate de Mehra et Al.
@YanisJGR @ArtLeroux @xazalbert @idrissaberkane @JeanYvesCAPO @CorinneReverbel @philippefroguel @idrissaberkane @EChabriere @Stalec_ @sudokuvariante @nicomedbxl
Grosse découverte: Les auteurs pieds nickelés n'ont pas pris les valeurs ajustées dans l'intervalle des effets du groupe HCQ+AZI, ça annule voir inverse les tendances en réalité!
Pour rappel: voici le tableau mensonger
Dans l'étude de Magagnoli (véterans américains, VA study), ils utilisent l'intervalle [0.8,2.14], or cet intervalle correspond aux valeurs brutes non corrigées. En réalité, après ajustement pour tenir compte des cas + sévères du groupe traité par HCQ+AZI, les auteurs observent
Une légère amélioration non futile de 11%, en tout cas on voit que l'intervalle ajusté n'a rien à voir et est de [0.45,1.77] (ne peut pas exculre une amélioration de 55% donc), source de l'étude originale de Magagnoli https://www.cell.com/med/pdf/S2666-6340(20)30006-4.pdf
![Une légère amélioration non futile de 11%, en tout cas on voit que l'intervalle ajusté n'a rien à voir et est de [0.45,1.77] (ne peut pas exculre une amélioration de 55% donc), source de l'étude originale de Magagnoli https://www.cell.com/med/pdf/S2666-6340(20)30006-4.pdf](https://pbs.twimg.com/media/EgcfPz_WkAA1xZS.png "Une légère amélioration non futile de 11%, en tout cas on voit que l'intervalle ajusté n'a rien à voir et est de [0.45,1.77] (ne peut pas exculre une amélioration de 55% donc), source de l'étude originale de Magagnoli https://www.cell.com/med/pdf/S2666-6340(20)30006-4.pdf")
Autre intervalle non ajusté et mensonger, celui de l'étude de l'APHP (de Sbidian), ils utilisent l'intervalle de [1.03,1.90] or encore une fois, les cas critiques de l'APHP étaient plus récurrents dans le bras HCQ+AZI, et en réalité l'intervalle ajusté n'a rien à voir [0.77,1.63]
![Autre intervalle non ajusté et mensonger, celui de l'étude de l'APHP (de Sbidian), ils utilisent l'intervalle de [1.03,1.90] or encore une fois, les cas critiques de l'APHP étaient plus récurrents dans le bras HCQ+AZI, et en réalité l'intervalle ajusté n'a rien à voir [0.77,1.63]](https://pbs.twimg.com/media/EgchBoGXYAAHflW.jpg "Autre intervalle non ajusté et mensonger, celui de l'étude de l'APHP (de Sbidian), ils utilisent l'intervalle de [1.03,1.90] or encore une fois, les cas critiques de l'APHP étaient plus récurrents dans le bras HCQ+AZI, et en réalité l'intervalle ajusté n'a rien à voir [0.77,1.63]")
Il faut corriger et revoir les conclusions de l'étude.
J'espère que Fiolet et Al mettront à jour leur étude, leur méthodologie est bonne, il manque juste des données, par exemple les 2 plus grandes études observationnelles
(n=12000) le résultat sera + robuste. Merci d'avance
J'espère que Fiolet et Al mettront à jour leur étude, leur méthodologie est bonne, il manque juste des données, par exemple les 2 plus grandes études observationnelles
(n=12000) le résultat sera + robuste. Merci d'avance
@Mht_Saleh_yahya cher M. Saleh Yahya j'espère que vous prendrez cette proposition très au sérieux, pour l'avancement de la science SVP. Respectueusement votre.
@Nibor_Tolum et @AnthonyGuihur je vous prie également de réfléchir à ces 2 suggestions:
1) Inclure les plus dernières grandes études rétro sur HCQ
2) Corriger l'analyse sur HCQ+AZI en utilisant les intervalles ajustés.
Bien cordialement.
1) Inclure les plus dernières grandes études rétro sur HCQ
2) Corriger l'analyse sur HCQ+AZI en utilisant les intervalles ajustés.
Bien cordialement.
les plus grandes études rétro*
Modeste erratum (qui ne change rien à mes conclusions) n'hésitez pas à me corriger. Je n'ai pas vérifié les autres intervalles de HCQ+AZI, il doit sûrement y avoir encore des surprises que je n'ai pas relevées. https://twitter.com/joex92_/status/1299149782930391040
Nouvelle erreur méthodologique relevée (en plus de la tromperie sur les intervalles biaisés ou mal ajustés):
Dans le tableau mensonger en question, ils disent qu'ils utilisent des Risk Ratio, mais en réalité c'est faux, par exemple dans Magagnoli ils utilisent un Hazard Ratio
Dans le tableau mensonger en question, ils disent qu'ils utilisent des Risk Ratio, mais en réalité c'est faux, par exemple dans Magagnoli ils utilisent un Hazard Ratio
Raison de plus d'ailleurs pour utiliser la sous-cohorte non censurée dans ce cas pour avoir un au moins un HR qui se rapproche vraiment plus d'un RR (je n'ai pas trouvé de RR dans l'étude?)
Bref à force de mélanger les scooters et les cerises, on aboutit à un beau clafoutis : Garbage in, garbage out. Il faut corriger ces erreurs basiques. En l'état actuel ça donne l'impression d'un optimisation des biais sur les ratio>1. Donc d'une fraude scientifique.
Addendum et question aux auteurs: mais d'où sort cet intervalle de [1.02,1.90]??? C'est une erreur dans tous les cas car ne correspond à aucun intervalle ajusté
https://twitter.com/joex92_/status/1299155845817696258 Si vous choisissez d'utiliser des preprints, essayez au moins de les lire correctement...
https://twitter.com/joex92_/status/1299155845817696258 Si vous choisissez d'utiliser des preprints, essayez au moins de les lire correctement...
Drapeau rouge :
tableau de la méta-analyse
tableau de la méta-analyse
Vs tableau de l'étude citée, merci @NicolasVdrines1
Et très pertinente remarque de @LoLoWarn , encore une erreur méthodologique, leur critère d'inclusion n'est même pas respecté par ex par l'inclusion de Recovery qui contient 10% de cas PCR-!! https://twitter.com/LoLoWarn/status/1299107056977313792
Même erreur méthodo pour la RCT de Skipper d'ailleurs avec 42% de patients n'ayant pas eu de test PCR ..
Mais à quoi jouaient les reviewers? Les auteurs ne font que se contredire d'un paragraphe à l'autre. Où est passée la "rigueur" des méta-analyses "robustes"?? https://mobile.twitter.com/NicolasVdrines1/status/1299170842077786112 Que faire à part rétracter à ce stade? Il faudrait complètement réécrire l'article.
Concernant les études sur combinaison HCQ+AZI, les auteurs auraient d'ailleurs pu rajouter celle de Mahevas (écart significatif par rapport à HCQ seule et au groupe contôle)
@NicolasVdrines1
bonne remarque
@NicolasVdrines1
bonne remarque
Ou bien l'étude de Martin Sholz et Zelenko d'ailleurs, malgré son plus grand risque de biais certes. Mais c'est aussi une des rares à étudier la combinaison.
Surtout qu'en omettant leur intervalle frauduleux issu de Sbidian, l'effet de la combinaison HCQ+AZI n'est plus significatif, il faut faire quelque chose et rétablir la vérité!
Il est hasardeux de faire une méta-analyse sur les RR quand la prévalence est aussi élevée (Risk placebo RECOVERY = 25%!) dans ce genre de cas il est préférable d'utiliser l'odds ratio OR, statistiquement plus robuste d'après cette étude par ex https://www.researchgate.net/publication/281742021_Meta-Analyze_Dichotomous_Data_Do_the_Calculations_with_Log_Odds_Ratios_and_Report_Risk_Ratios_or_Risk_Differences
D'ailleurs, pour les statisticiens qui me lisent, ne trouvez-vous pas absurde d'agréger des RR sur des études ayant des Risk avec des ordres de grandeurs de différence? Par ex pour la RCT Skipper le Risk des 2 bras est de 0.5%, pour Recovery 25%, injuste de moyenner les RR...
Car une petite variation du risque absolue sur Skipper aurait un impact énorme sur le RR associé, mais pas sur Recovery. Ceci me semble difficilement justifiable mathématiquement, mais il y a peut-être des corrections utilisables, qu'en pensent les lecteurs statisticiens?
Quand les prévalences varient sur 2 ordres de grandeurs, comparer les RR revient donc encore une fois à mélanger trotinettes et cerises.
@Alpha_tauri_10 me montre une image qui veut tout dire. Un des auteurs suppose que le Remdesivir est non toxique, en se basant sur une étude de 400 patients. Dans ce cas pourquoi rejette-t-il les 4100 patients traités avec HCQ+AZI à l'IHU sans effet toxique comme argument?
2 poids 2 mesures. Partialité extrême des auteurs.
Encore un intervalle mal rapporté, ils ont reporté celui de intubation+décès au lieu des décès. Cette étude est totalement bidon et ne vaut déjà plus rien!! Honte aux médias qui ont repris cette fraude qui décrédibilise la science https://twitter.com/Covid19Crusher/status/1299390888574156800
Juste wow, ils ont masqué par cette même méthode un énorme bénéfice sur la mortalité! Je suis choqué https://twitter.com/Covid19Crusher/status/1299393588250501122
Autre perle trouvée, dans le tableau excel veuillez noter le "Low bias" sur les missing data de l'étude de Sbidian (APHP)
Mais en réalité le risque aurait du être "Serious" au lieu de "Low" car par exemple 45% des données sur la saturation O2 étaient manquantes dans cette étude, or c'est un facteur très important pour déterminer la sévérité de la maladie
Malgré l'utilisation de modèles d'imputation multiple pour essayer de réduire ce problème, ça n'a aucun sens de mettre "Low" bias ici, aucun modèle de statistiques ne peut corriger autant de biais. Ce n'est pas sérieux. J'espère que @YanisJGR l'a remarqué.
Enorme! En fait il suffit que les auteurs corrigent uniquement le RR mal estimé de Magagnoli, remplaçant le HR censuré à 50% par le HR sous-cohorte non censurée (ce qui est l'approche statistique correcte) pour conclure que HCQ réduit significativement la mortalité!!
J'insiste vraiment sur cet argument car cette seule correction est suffisante pour inverser la conclusion concernant l'efficacité de HCQ seule. Regardons en détails : Les auteurs utilisent un intervalle de [1.16,2.89] dans leur méta-analyse
![J'insiste vraiment sur cet argument car cette seule correction est suffisante pour inverser la conclusion concernant l'efficacité de HCQ seule. Regardons en détails : Les auteurs utilisent un intervalle de [1.16,2.89] dans leur méta-analyse](https://pbs.twimg.com/media/EgktPg5XYAAQv7v.jpg "J'insiste vraiment sur cet argument car cette seule correction est suffisante pour inverser la conclusion concernant l'efficacité de HCQ seule. Regardons en détails : Les auteurs utilisent un intervalle de [1.16,2.89] dans leur méta-analyse")
Cet intervalle vient des données à l'instant de l'étude, correspondant à l'adjusted HR sur le groupe ayant pris HCQ seule - source https://www.cell.com/med/pdf/S2666-6340(20)30006-4.pdf
Mais en regardant de plus près comment est calculé ce HR, on remarque qu'environ la moitié des patients n'a pas d'outcome connu car inclus trop récemment. Ceci crée d'énormes biais, surtout vu que le but de la méta-analyse est d'estimer le RR sur l'outcome décès (et non HR).
Magagnoli reconnaît lui-même cette limitation et ce biais du HR ajusté sur la cohorte globale incluant encore une bonne partie de patients hospitalisés (donc ne devant pas comptés dans l'estimation d'un RR mortalité!)
Sur la sous-cohorte des patients inclus dans les 4 premières semaines (début de l'étude) dont les outcomes sont connus, on a un HR ajusté moins biaisé et qui estime bien mieux le RR mortalité. C'est cet intervalle qui aurait du figurer dans la méta-analyse 0.50–1.92.
Cette même erreur de mauvaise estimation d'un RR à partir d'un HR censuré à droite a été commis dans le bras HCQ+AZI, je l'avais relevé un peu plus tôt : https://twitter.com/joex92_/status/1299440855938465801
En tout cas avec cette correction, on aurait sûrement un intervalle significatif (ou quasiment).
En tout cas avec cette correction, on aurait sûrement un intervalle significatif (ou quasiment).
Et la conclusion correcte de l'étude aurait été que HCQ diminue de manière significative de 21% le taux de mortalité.
@T_Fiolet @AnthonyGuihur @Damkyan_Omega
@Nibor_Tolum @nathanpsmad @Mht_Saleh_yahya
J'attends très sincèrement votre explication sur ce choix de RR mal estimé à partir du HR ajusté sur la mauvaise cohorte. Errare humanum est, perseverare diabolicum
@Nibor_Tolum @nathanpsmad @Mht_Saleh_yahya
J'attends très sincèrement votre explication sur ce choix de RR mal estimé à partir du HR ajusté sur la mauvaise cohorte. Errare humanum est, perseverare diabolicum
