Retour sur l'étude Lancet, qui, comme plusieurs études rétrospectives récentes, prétends démontrer que les patients traités CQ/HCQ (+ ou sans AZM)ont autant voir plus de mortalité que les patients non traités
Je vais tacher ici de montrer en quoi ces études sont trompeuses👇
Je vais tacher ici de montrer en quoi ces études sont trompeuses👇
Tout d'abord les liens vers ces deux études rétrospectives récentes observationnelles
La critique présentée ci dessous est valable pour les deux, qui procèdent du même paralogisme, pour ne pas dire sophisme
nejm.org/doi/full/10.10…
thelancet.com/journals/lance…
La critique présentée ci dessous est valable pour les deux, qui procèdent du même paralogisme, pour ne pas dire sophisme
nejm.org/doi/full/10.10…
thelancet.com/journals/lance…
Le fait que celle du Lancet soit vouée a être brandie par les politiques afin de bannir l'HCQ justifie que l'on prenne vraiment le temps d'en dénoncer la méthodologie indiscutablement trompeuse
Je vais tacher d'être le plus didactique en commençant par un exemple concret
Je vais tacher d'être le plus didactique en commençant par un exemple concret
Imaginons que nous cherchions a évaluer l’efficacité (en terme de survie en cas de naufrage) des gilets de sauvetages lors de balades en bateau, sachant que les bateaux naviguent entre 100m et 1km du rivage
On suppose les hypothèses de survies suivantes, en fonction:
1/ de l'age des passagers
2/ de l'utilisation ou non des gilets de sauvetages
3/ de la distance au rivage
On suppose ainsi que l'utilisation des gilets de sauvetage divise toujours par 3 la mortalité
1/ de l'age des passagers
2/ de l'utilisation ou non des gilets de sauvetages
3/ de la distance au rivage
On suppose ainsi que l'utilisation des gilets de sauvetage divise toujours par 3 la mortalité
Imaginons que l'on procède à des 2 expériences réelles afin de retrouver ce facteur 3 de diminution de la mortalité, entre ceux qui ont, ou non, un gilet de sauvetage
Expérience 1
Prenons 2 bateaux, l'un équipés de gilets, l'autre sans gilets
Expérience 1
Prenons 2 bateaux, l'un équipés de gilets, l'autre sans gilets
Supposons les données ci dessous, et observons les résultats (en ligne avec le tableau précédent)
Les disparités d'age entre les deux bateaux font qu'on obtient un facteur 1.6 de morts entre le bateau avec gilet (8%) et sans gilet (13%)
Les disparités d'age entre les deux bateaux font qu'on obtient un facteur 1.6 de morts entre le bateau avec gilet (8%) et sans gilet (13%)
Un retraitement statistique permets alors de "redresser les groupes" afin de les homogénéiser et de pouvoir les comparer entre eux.
On retrouve alors bien notre facteur 3 de taux de mortalité entre les deux groupes avec (8%) et sans gilets (25%)
On retrouve alors bien notre facteur 3 de taux de mortalité entre les deux groupes avec (8%) et sans gilets (25%)
Jusqu'ici tout va bien
C'est comme cela en gros qu'est évaluée l'efficacité d'un traitement (assimilé au gilet de sauvetage) pour un patient malade (dans l'eau) cherchant à guérir (rejoindre le rivage).
Passons a la 2eme expérience
C'est comme cela en gros qu'est évaluée l'efficacité d'un traitement (assimilé au gilet de sauvetage) pour un patient malade (dans l'eau) cherchant à guérir (rejoindre le rivage).
Passons a la 2eme expérience
Expérience 2
Supposons maintenant la même expérience à la différence prêt que le bateau 2 sans gilet ne coule pas a 1km du rivage, mais a 100m du rivage.
On obtient alors les résultats ci dessous, en ligne avec le tableau des hypothèses de mortalités
Supposons maintenant la même expérience à la différence prêt que le bateau 2 sans gilet ne coule pas a 1km du rivage, mais a 100m du rivage.
On obtient alors les résultats ci dessous, en ligne avec le tableau des hypothèses de mortalités
On observe alors que vu la composition des bateaux en terme d'age des passagers, on se retrouve avec une mortalité 2 fois plus importante pour les passagers avec gilets que pour les passagers sans gilets! (8% vs 4%)
Surprenant? Est ce qu'on peut en conclure que l'utilisation des gilets augmente le taux de mortalité?
Bien évidemment, NON
Bien évidemment, NON
Le problème ici, c'est qu'on ne peut juste pas comparer les tx de mortalités entre les deux bateaux, car le facteur initial "proximité du rivage" sur détermine au départ l'espérance de survie des passagers.
Ms peut on corriger et redresser les disparités entre les deux bateaux?
Ms peut on corriger et redresser les disparités entre les deux bateaux?
Concernant la différence d'age entre les deux bateaux : oui, on peut corriger, comme dans le premier exemple. Et cela nous permets d'obtenir quelle aurait été la différence de mortalité entre les deux bateaux si ils avaient eu la même composition en terme d'age (8% vs 5%)
MAIS cela ne corrige pas le fait qu'on ne peut rien déduire de l’efficacité des gilets de sauvetage en comparant les deux bateaux
(et SURTOUT PAS que les gilets de sauvetage AUGMENTE le taux de mortalité)
(et SURTOUT PAS que les gilets de sauvetage AUGMENTE le taux de mortalité)
Mais peut on corriger statistiquement cette disparité initiale entre les deux groupes lié à la distance au rivage, afin de faire ressortir l'efficacité des gilets de sauvetage?
La réponse est : NON.
Et c'est tout le problème
Voici pourquoi
La réponse est : NON.
Et c'est tout le problème
Voici pourquoi
En effet, nous avons pu observer et relever les taux ci dessous en jaune, mais nous n'avons pas pu observer les taux en gris (e.g. 30% de mortalité pour les passager>60ans sans gilet a 1km du rivage)
Aussi il nous est impossible de procéder a un redressement de données permettant de rendre les taux de mortalité entre les bateaux comparables.
Il nous est donc impossible d'en déduire que l'utilisation d'un gilet de sauvetage diminue la mortalité d'un facteur 3.
Il nous est donc impossible d'en déduire que l'utilisation d'un gilet de sauvetage diminue la mortalité d'un facteur 3.
On observe que les passagers ayant un gilet ont presque 2 fois plus de mortalité que les passagers sans gilets mais c'est complètement incomparable
Et c'est exactement le problème des études style Lancet, sur lesquelles nous allons maintenant revenir
Et c'est exactement le problème des études style Lancet, sur lesquelles nous allons maintenant revenir
L'étude Lancet compile les données de 671 hopitaux, majoritairement aux US (559, 66% des patients)
Or, comme ns l'a montré l'étude similaire Geleris J et al NEJM à NY,les guidelines des hopîtaux sont claires : les patients traités sont ceux (comme en france) qui st le + a risque
Or, comme ns l'a montré l'étude similaire Geleris J et al NEJM à NY,les guidelines des hopîtaux sont claires : les patients traités sont ceux (comme en france) qui st le + a risque
Ce point est absolument FONDAMENTAL
On peut le vérifier dans la référence pointé par l'étude :
l'HCQ n'est recommandé QUE dans le cas ou "l'état clinique du patient est suffisamment grave pour justifier un traitement expérimental"
thoracic.org/covid/covid-19…
On peut le vérifier dans la référence pointé par l'étude :
l'HCQ n'est recommandé QUE dans le cas ou "l'état clinique du patient est suffisamment grave pour justifier un traitement expérimental"
thoracic.org/covid/covid-19…
A contrario, donc dans les cas ou l'état clinique du patient n'est pas "suffisamment grave", le traitement n'est pas suggéré (il n'est pas interdit mais non recommandé, ce qui revient dans la grande majorité des faits à ne pas traiter ces patients)
Les guidelines des hopitaux, qui sont donc ce que l'on va évaluer, indiquent donc de traiter ("gilet de sauvetage") les patients les plus à risque ("à 1km du rivage") tandis que les patients les moins a risque ("a 100m du rivage") ne sont pas traités ("sans gilet de sauvetage")
Voila pourquoi, lorsque l'on récupère les données, on observe tout naturellement qu'il y a bien plus de morts parmi les patients traités, que parmi les patients non traités [...]
[...] de la même manière que dans notre exemple, il y a plus de passagers a 1km du rivage morts AVEC un gilet de sauvetage, que de passagers a 100m du rivage morts SANS gilet de sauvetage.
Que peux t on en conclure?
RIEN...
Les données entre elles ne st pas comparables et amènent a des conclusions potentiellement absurdes...
(les gilet de sauvetage augmentent la mortalité, traiter HCQ +/- AZM multiplie par 2 ou 3 la mortalité...)
RIEN...
Les données entre elles ne st pas comparables et amènent a des conclusions potentiellement absurdes...
(les gilet de sauvetage augmentent la mortalité, traiter HCQ +/- AZM multiplie par 2 ou 3 la mortalité...)
A noter qu'on n'est pas en mesure ici d'évaluer l'efficacité du traitement sur les patients traités, de la même manière qu'on est pas en mesure dans l'exemple d'évaluer l'efficacité du gilet de sauvetage
Il faudrait pour cela que,comme dans le première exemple,il n'y ait pas de différentiation faite A PRIORI entre les patients dans le choix ou non de traiter
A savoir que le fait de traiter ou non un patient ne soit pas guidé par l'évaluation de son état clinique présent ou futur
A savoir que le fait de traiter ou non un patient ne soit pas guidé par l'évaluation de son état clinique présent ou futur
Je tiens a préciser quelques informations complémentaires
Tout d'abord, la sécurité du traitement HCQ+AZM a été évalué dans une étude dédiée
Conclusion : PAS DE RISQUE de mortalité cardiaque à court terme
ahajournals.org/doi/10.1161/CI…
Tout d'abord, la sécurité du traitement HCQ+AZM a été évalué dans une étude dédiée
Conclusion : PAS DE RISQUE de mortalité cardiaque à court terme
ahajournals.org/doi/10.1161/CI…
Donc la mortalité observée des patients traités ne vient pas de la toxicité cardiaque (surtout dans de telles proportion!)
Celle ci (entre 16 et 23 %) vient en effet de l'état initial des patients : "grave", comme vu dans les guidelines plus haut
Celle ci (entre 16 et 23 %) vient en effet de l'état initial des patients : "grave", comme vu dans les guidelines plus haut
On notera par ailleurs que la mortalité des patients traités CQ/HCQ (16%,18%) est inférieure a celle des patients traités CQ/HCQ + antibios (23%).
C'est logique, les patients traités antibios ont justement au départ une infection plus grave...
C'est logique, les patients traités antibios ont justement au départ une infection plus grave...
Ca ne ns dit rien sur l’efficacité des traitements (car pas de point de comparaison)mais ca conforte le fait que le premier déterminant de la mortalité des patients, c'est bien l'état initiale lors de l'initiation du traitement
Plus le patient est grave, plus il y a de mortalité
Plus le patient est grave, plus il y a de mortalité
Après, il est possible que les traitements aient eu une efficacité relative (e.g. faire baisser la mortalité de 30% a 23% ds le cas de HCQ+AZM) ou bien pas d'effet du tout, mais on n'est pas en mesure de l'évaluer ici (dans un sens comme dans l'autre)
En revanche, et pour rappel, une étude récente coréenne (bien moins relayée par les médias et les squads anti-HCQ sévissant sur twitter) montre bien l'efficacité du traitement HCQ+AZM dans la disparition rapide du virus (+ baisse durée sejour a l'hopital)
Certaines critiques pointent du doigt non pas le raisonnement de ma démonstration (visiblement accepté😊), mais le fait que l'état initial des patients est en fait similaire
Voici qqs une de ces remarques (auxquelles je vais répondre précisément)
Voici qqs une de ces remarques (auxquelles je vais répondre précisément)
En voici une autre
Et celle ci, utilisant les deux critères utilisés par l'étude comme arguments:
Les patients ont un qSOFA et un taux de SPO2<94% similaires au départ
Voyons ensemble pourquoi ces 2 critères ne sont pas pertinent pr démontrer que l'état initial est le mm
Les patients ont un qSOFA et un taux de SPO2<94% similaires au départ
Voyons ensemble pourquoi ces 2 critères ne sont pas pertinent pr démontrer que l'état initial est le mm
Je rappelle que les guidelines officielles sont formelles aux US : on ne traite les patients HCQ "que dans des cas assez grave pour justifier l'utilisation d'un traitement non prouvé"
Comme rappelé ici, documents officiels a l'appui
Comme rappelé ici, documents officiels a l'appui
L'étude affirme que les patients ont un état initial SIMILAIRE sur la base des 2 critères suivant à l'admission dans chaque grpe:
taux de patients avec un qSOFA<1
taux de patient avec SPO2<94%
Analysons, et voyons si ils permettent de justifier l'HOMOGENEITE init. des groupes
taux de patients avec un qSOFA<1
taux de patient avec SPO2<94%
Analysons, et voyons si ils permettent de justifier l'HOMOGENEITE init. des groupes
Commençons par le score qSOFA
En voici la définition (wikip.). Il s'agit d'un score sur 3 permettant d'évaluer rapidement le risque de mortalité des patients. Il n'est pas propre au Covid (il est utilisé pour tout un tas de maladies infectieuses)
L'étude mesure si qSOFA<1
En voici la définition (wikip.). Il s'agit d'un score sur 3 permettant d'évaluer rapidement le risque de mortalité des patients. Il n'est pas propre au Covid (il est utilisé pour tout un tas de maladies infectieuses)
L'étude mesure si qSOFA<1
Question : le score qSOFA est il pertinent pour évaluer l'état (leger, modéré, ou sévère) des patients Covid, et leur outcome (mortalité) future?
Ca tombe bien, une étude publiée le 19 Avril 2020 s'est justement penchée sur la question
annalsofintensivecare.springeropen.com/articles/10.11…
Ca tombe bien, une étude publiée le 19 Avril 2020 s'est justement penchée sur la question
annalsofintensivecare.springeropen.com/articles/10.11…
L'étude se penche justement sur la pertinence du score qSOFA pour les patients Covid 19 "Séverement malades" ("Critically ill")
En particulier, est le seuil de 2 est il un bon indicateur?
En particulier, est le seuil de 2 est il un bon indicateur?
Il ont pour cela analyser un groupe de 52 patients très sévères
Leurs conclusions?
Et bien que parmi les patients ventilés, 87% d'entre eux avait un score de 1 ou moins, et 100% parmi les patients non ventilés
Notons que 16% des patients critiques ventilés ont un qSOFA<1
Leurs conclusions?
Et bien que parmi les patients ventilés, 87% d'entre eux avait un score de 1 ou moins, et 100% parmi les patients non ventilés
Notons que 16% des patients critiques ventilés ont un qSOFA<1
Rappel : il ne s'agit la QUE de patients très sévères
Aussi, les auteurs concluent que "le score qSOFA" n'est PAS un critère approprié afin d'identifier si des patients auront un sort clinique infectieux mauvais ou non
En d'autre termes, il n'est pas pertinent
Aussi, les auteurs concluent que "le score qSOFA" n'est PAS un critère approprié afin d'identifier si des patients auront un sort clinique infectieux mauvais ou non
En d'autre termes, il n'est pas pertinent
Donc lorsque l'étude Lancet nous présente des taux de qSOFA<1 autour de 80% pour tous les groupes, cela ne veut pas du tout dire qu'ils soient HOMOGENES
Il y a tout un tas de combinaisons possibles aboutissant a une forte hétérogénéité, tout en garde qSOFA<1 autour de 80%
Il y a tout un tas de combinaisons possibles aboutissant a une forte hétérogénéité, tout en garde qSOFA<1 autour de 80%
Conclusion concernant le facteur qSOFA<1
Non, il ne s'agit pas d'un critère pertinent pour affirmer que les groupes étaient homogènes initialement
Passons maintenant au deuxième critère : le SPO2<94%
(ca arrive)
Non, il ne s'agit pas d'un critère pertinent pour affirmer que les groupes étaient homogènes initialement
Passons maintenant au deuxième critère : le SPO2<94%
(ca arrive)
Passons donc au deuxième critère utilisé par Lancet afin de justifier que les groupes seraient homogènes initialement (et donc comparables)
le taux de patients pour qui : SPO2<94%
le taux de patients pour qui : SPO2<94%
Tout d'abord, qu'est ce que SPO2
Il s'agit de l'oxymétrie colorimétrique, soit pour résumer le taux d'oxygène dans le sang. Le taux "normal" est entre 90% et 100% (source Wikipedia)
Il s'agit de l'oxymétrie colorimétrique, soit pour résumer le taux d'oxygène dans le sang. Le taux "normal" est entre 90% et 100% (source Wikipedia)
Première question, le seuil de 90% avancé par wikipedia est il un seuil pertinent pour les patients atteint de Covid?
Afin d'y répondre, l'idéal serait encore une fois de faire appel a la science, et a une étude se penchant sur la question
Ca tombe bien, il y en a une!
Afin d'y répondre, l'idéal serait encore une fois de faire appel a la science, et a une étude se penchant sur la question
Ca tombe bien, il y en a une!
L'étude suivante, publiée en Avril 2020, évalue le lien entre hypoxémie (liée au taux de SPO2) et la mortalité des patients Covid
Les auteurs ont pour objectif d'évaluer des marqueurs permettant d'anticiper la mortalité des patients Covid
sciencedirect.com/science/articl…
Les auteurs ont pour objectif d'évaluer des marqueurs permettant d'anticiper la mortalité des patients Covid
sciencedirect.com/science/articl…
Ils étudient donc si il existe un seuil a partir duquel on peut estimer qu'on peut anticiper une certaine mortalité des patients covid.
Ils concluent qu'en effet, le taux de SPO2 est un marqueur permettant, de manière indépendante, d’anticiper une certaine mortalité des patients
Ils concluent qu'en effet, le taux de SPO2 est un marqueur permettant, de manière indépendante, d’anticiper une certaine mortalité des patients
MAIS (oui car il y a un MAIS)
Les auteurs identifient, de manière très nette, que le seuil a partir duquel ce marqueur est pertinent, est bien de .... 90%!
Et c'est très très net en effet
Si SPO2>90%: peu/pas de mortalité
Si SPO2<90%: forte mortalité
Les auteurs identifient, de manière très nette, que le seuil a partir duquel ce marqueur est pertinent, est bien de .... 90%!
Et c'est très très net en effet
Si SPO2>90%: peu/pas de mortalité
Si SPO2<90%: forte mortalité
La pertinence de ce seuil fut commentée par le chercheur K. B. Kashani dans un article commentant l'étude
Il explique que la mesure du tx de SPO2 devrait toutefois être interprétée avec précaution,en raison d'erreurs potentielles avec cet indicateur seul
ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/P…
Il explique que la mesure du tx de SPO2 devrait toutefois être interprétée avec précaution,en raison d'erreurs potentielles avec cet indicateur seul
ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/P…
Ainsi, il indique qu'il pourrait etre NECESSAIRE d'utiliser plutôt le ratio entre SPO2 (ou PaO2) et FiO2, afin de l'utiliser pour prévoir la mortalité future des patients
A ce stade, on peut constater que l'utilisation du seuil de 94% peut etre très trompeuse car entre 90% et 94%, on a potentiellement a la fois des patients légers ou très sévère
Enfonçons le papier suivant, décrivant comment évaluer et traiter le Covid
ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK55477…
Enfonçons le papier suivant, décrivant comment évaluer et traiter le Covid
ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK55477…
On y voit d'une part que le seuil de 90% pour le tx de SPO2 est indiqué comme référence afin d'évaluer les pneumonies SEVERES (plus d'autres indicateurs)
On y voit egalement que le critère de référence afin d'identifier les patients en Syndrome de Détresse Respiratoire Aigue (SDRA), est le ratio PaO2/FiO2 (évoqué par Kashani plus haut)
Donc pour résumer:
Le taux de SPO2 ne permets de prédire la mortalité que si l'on utilise le seuil de 90%
Ce taux est un critère permettant d'évaluer les pneumonies, mais pas les SDRA par exemple
Le taux de SPO2 ne permets de prédire la mortalité que si l'on utilise le seuil de 90%
Ce taux est un critère permettant d'évaluer les pneumonies, mais pas les SDRA par exemple
On voit que comme pour le critère du qSOFA<1, le critère de SPO2<94% laisse la possibilité d'avoir des groupes parfaitement HETEROGENES entre eux
Avec par ex. des patient non traités entre 90% et 94%, et des patients traités tous <90%
Avec par ex. des patient non traités entre 90% et 94%, et des patients traités tous <90%
Il est tout a fait possible que les auteurs du Lancet n'aient pas pu faire autrement en compilant les données de 671 hopitaux dont certains peut etre mesuraient avec des seuil différents de SPO2 ce qui les a obligé, afin de compiler, a prendre le seuil max
C'est possible
C'est possible
Mais il n'en reste pas moins qu'il n'est pas possible d'ecrire, sur la simple base des taux de SPO2<94%, que les groupes sont homogènes au départ, en terme d'état clinique et d'espérence de mortalité au départ
Donc en conclusion
les données "baselines" affichées par l'étude :
tx score qSOFA<1
SPO2<94%
ne sont pas pertinentes afin de justifier que les groupes sont homogènes au départ
les données "baselines" affichées par l'étude :
tx score qSOFA<1
SPO2<94%
ne sont pas pertinentes afin de justifier que les groupes sont homogènes au départ
Il est tout a tout a fait avoir ces niveaux au départ avec des groupes hétérogènes
Soit des groupes de patients sévères traités, et des groupes de patients légers non traités
D'autant plus quand on s’aperçoit que la proportion totale de patients traités est faible : 18%
Soit des groupes de patients sévères traités, et des groupes de patients légers non traités
D'autant plus quand on s’aperçoit que la proportion totale de patients traités est faible : 18%
Il est donc tout a fait envisageable statistiquement d'avoir 18% des patients traités en état en grande majorité sévère voire très sévère, et avec ces niveaux de qSOFA et de SPO2
Et par ailleurs quasi 100% des patients non traités en état leger ou modérés, avec les mm niveaux
Et par ailleurs quasi 100% des patients non traités en état leger ou modérés, avec les mm niveaux
Ce qui nous ramène à reprendre en compte les recommandations des autorités sanitaires US, utilisées par les hôpitaux US afin de décider de traiter les patients ou non
Elles sont très claires : seuls les patients sévère et très sévères doivent être traités
Elles sont très claires : seuls les patients sévère et très sévères doivent être traités
On en revient donc a notre point de départ, ous avons pour résumer grossierement :
un groupe de patients légers/modérés non traités
un groupe de patients sévère/très sévère traités
Que peux t on en conclure sur l’efficacité des traitements?
Rien
un groupe de patients légers/modérés non traités
un groupe de patients sévère/très sévère traités
Que peux t on en conclure sur l’efficacité des traitements?
Rien
Il y a plus de morts dans les groupes traités car l’espérance de mortalité y est plus forte au départ (peut etre d'ailleurs est elle de 30%, ou 50%... on ne sait pas...)
Il est dc possible que les traitements soient efficace ou non, les données fournies ne le disent pas...
Il est dc possible que les traitements soient efficace ou non, les données fournies ne le disent pas...
Il nous faudrait pour mesurer l'efficacité des traitement, un niveau de détail bien plus avancé sur l'état initial des patients, afin de pouvoir les catégoriser proprement
On pourrait alors faire des comparaisons
On pourrait alors faire des comparaisons
