1/ Thread sur les chiffres trompeurs de l'@IHU_Marseille
Les conclusions :
1) Le CFR de l'IHU n'est pas 0,5%, mais *au moins* 0,9%
2) L'échantillon de patients est très biaisé et donc dur à comparer
3) Avec dépistage massif, on voit des CFR ~ 0,5%
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Les conclusions :
1) Le CFR de l'IHU n'est pas 0,5%, mais *au moins* 0,9%
2) L'échantillon de patients est très biaisé et donc dur à comparer
3) Avec dépistage massif, on voit des CFR ~ 0,5%
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2/ D'abord, d'où vient ce taux de 0,5 % ?
D'un compteur sur le site de l'IHU. En effet
18 / 3320 = 0,54 %
Pourquoi ce calcul est faux ?
[1] mediterranee-infection.com/covid-19/
D'un compteur sur le site de l'IHU. En effet
18 / 3320 = 0,54 %
Pourquoi ce calcul est faux ?
[1] mediterranee-infection.com/covid-19/
3/ La ficelle est très simple, grossière même
Le numérateur et le dénominateur ne correspondent pas à la même chose
On voit en zoomant que le compteur de morts ne compte que ceux qui ont eu >= 4 jours de traitement, alors que le nombre de patients non
Ce ratio n'a pas de sens
Le numérateur et le dénominateur ne correspondent pas à la même chose
On voit en zoomant que le compteur de morts ne compte que ceux qui ont eu >= 4 jours de traitement, alors que le nombre de patients non
Ce ratio n'a pas de sens
4/
Ce n'est pas sans rappeler ce "très bon travail" du professeur Perronne (préprint retiré mais PDF dispo [1]), dans lesquels 9 patients traités avec HCQ+AZ (-> morts ou en réa) ont été déplacés dans le groupe contrôle
[1] researchgate.net/publication/34…
Ce n'est pas sans rappeler ce "très bon travail" du professeur Perronne (préprint retiré mais PDF dispo [1]), dans lesquels 9 patients traités avec HCQ+AZ (-> morts ou en réa) ont été déplacés dans le groupe contrôle
[1] researchgate.net/publication/34…
5/ Ce CFR (Case Fatality Rate, # morts / # infectés) n'est donc pas 0,5 %
Combien alors ? Si on s'en réfère au 3 publications de @raoult_didier , CFR >= 1%
Démonstration :
Dans la première étude [2], on a 1 mort sur 26 traités (oublions les 3 réas)
[2] sciencedirect.com/science/articl…
Combien alors ? Si on s'en réfère au 3 publications de @raoult_didier , CFR >= 1%
Démonstration :
Dans la première étude [2], on a 1 mort sur 26 traités (oublions les 3 réas)
[2] sciencedirect.com/science/articl…
6/
Dans la deuxième étude [3], on a 1 mort sur 80 patients traités (Table 3)
[3] sciencedirect.com/science/articl…
Dans la deuxième étude [3], on a 1 mort sur 80 patients traités (Table 3)
[3] sciencedirect.com/science/articl…
7/
Dans la troisième étude [4], on a 10 morts sur 1061 patients (Author's note page 7, CFR 0,9%)
[4] sciencedirect.com/science/articl…
Dans la troisième étude [4], on a 10 morts sur 1061 patients (Author's note page 7, CFR 0,9%)
[4] sciencedirect.com/science/articl…
8/
On sait aussi que les patients des deux premières études ne sont pas comptés dans ces 1061 patients (Table 1, page 4)
Conclusion :
CFR = # morts / # traités = (1 + 1 + 10) / (26 + 80 + 1061) = 1,03 %
On sait aussi que les patients des deux premières études ne sont pas comptés dans ces 1061 patients (Table 1, page 4)
Conclusion :
CFR = # morts / # traités = (1 + 1 + 10) / (26 + 80 + 1061) = 1,03 %
9/
Dans le dernier "résumé" (on attend encore l'étude) de l'IHU [5], on note un CFR de 0,9 %, encore une fois pas 0,5 %, sur 3700 patients
"The mean age was 45 (sd 17) years, 45% were male, and the fatality rate was 0.9%."
[5] mediterranee-infection.com/early-diagnosi…
Dans le dernier "résumé" (on attend encore l'étude) de l'IHU [5], on note un CFR de 0,9 %, encore une fois pas 0,5 %, sur 3700 patients
"The mean age was 45 (sd 17) years, 45% were male, and the fatality rate was 0.9%."
[5] mediterranee-infection.com/early-diagnosi…
10/ Deuxième partie : Pourquoi cet échantillon est biaisé et donc difficile à comparer ?
Premier élément : Des patients en bonne santé
- Moyenne d'âge 45 ans
- 55% de femmes
- 62% de patients avec un score NEWS [6] de 0 [5]
- 95% score NEWS <= 4 [3]
[6] mdcalc.com/national-early…
Premier élément : Des patients en bonne santé
- Moyenne d'âge 45 ans
- 55% de femmes
- 62% de patients avec un score NEWS [6] de 0 [5]
- 95% score NEWS <= 4 [3]
[6] mdcalc.com/national-early…
11/
- Étant donné que le traitement HCQ+AZ est cardiotoxique, les patients avec des comorbidités cardiaques sont exclus ([4], Table 1)
- Étant donné que le traitement HCQ+AZ est cardiotoxique, les patients avec des comorbidités cardiaques sont exclus ([4], Table 1)
12/
Deuxième élément : Des COVID légers
- Les patients ne sont comptés que si ils suivent le traitement pendant au moins 3 jours [4], ça permet d'exclure ceux dont l'état se détériore vite #PerronneStyle
- Les patients font la queue devant l'IHU des heures pour être soigner
Deuxième élément : Des COVID légers
- Les patients ne sont comptés que si ils suivent le traitement pendant au moins 3 jours [4], ça permet d'exclure ceux dont l'état se détériore vite #PerronneStyle
- Les patients font la queue devant l'IHU des heures pour être soigner
13/
Ce biais en faveur de COVID légers, qui rend ce CFR incomparable avec taux de mortalité hospitalière (formes graves) résulte du dépistage massif de l'IHU
@EChabriere le confirme
"j'ai choisi [...] pour éviter un biais car BDR dépistage massif"
Ce biais en faveur de COVID légers, qui rend ce CFR incomparable avec taux de mortalité hospitalière (formes graves) résulte du dépistage massif de l'IHU
@EChabriere le confirme
"j'ai choisi [...] pour éviter un biais car BDR dépistage massif"
14/
Si on voulait comparer les chiffres de l'@IHU_Marseille avec les taux de mortalité hospitalière, il faudrait a minima restreindre l'analyse aux patients hospitalisés
On manque cependant de chiffres, on sait juste qu'au 18 mai, l'IHU avait hospitalisé 692 patients [1]
Si on voulait comparer les chiffres de l'@IHU_Marseille avec les taux de mortalité hospitalière, il faudrait a minima restreindre l'analyse aux patients hospitalisés
On manque cependant de chiffres, on sait juste qu'au 18 mai, l'IHU avait hospitalisé 692 patients [1]
15/
Comment comparer ce CFR avec dépistage massif ?
L'Islande a par exemple procédé à un dépistage massif, en testant presque 1/5 de sa population [7]
Résultat ? CFR = 10/1810 = 0,55% [8] (mieux que l'@IHU_Marseille)
[7] worldometers.info/coronavirus/#c…
[8] gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashbo…
Comment comparer ce CFR avec dépistage massif ?
L'Islande a par exemple procédé à un dépistage massif, en testant presque 1/5 de sa population [7]
Résultat ? CFR = 10/1810 = 0,55% [8] (mieux que l'@IHU_Marseille)
[7] worldometers.info/coronavirus/#c…
[8] gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashbo…
16/
Un village allemand (Gangelt) a été aussi dépisté massivement.
CFR estimé ? 0,36% (intervalle de confiance à 95% : [0.29%; 0.45%]), mieux que l'@IHU_Marseille
[9] medrxiv.org/content/10.110…
Un village allemand (Gangelt) a été aussi dépisté massivement.
CFR estimé ? 0,36% (intervalle de confiance à 95% : [0.29%; 0.45%]), mieux que l'@IHU_Marseille
[9] medrxiv.org/content/10.110…
17/
Marseille fait-il mieux que les autres villes en France sur l'hospitalité mortalière ?
Non. J'ai déjà fait un thread sur ce sujet, les Bouches-du-Rhône s'en sortent bien mais ne sont pas une exception, la Gironde fait par exemple mieux
Marseille fait-il mieux que les autres villes en France sur l'hospitalité mortalière ?
Non. J'ai déjà fait un thread sur ce sujet, les Bouches-du-Rhône s'en sortent bien mais ne sont pas une exception, la Gironde fait par exemple mieux
18/ Conclusion
Que peut-on en conclure ? Comme pour mon précédent thread, la conclusion est qu'il est impossible de "prouver" que le traitement HCQ+AZ fonctionne avec ces chiffres
Il est temps d'arrêter cette manipulation grossière des chiffres, ce n'est pas de la science
Que peut-on en conclure ? Comme pour mon précédent thread, la conclusion est qu'il est impossible de "prouver" que le traitement HCQ+AZ fonctionne avec ces chiffres
Il est temps d'arrêter cette manipulation grossière des chiffres, ce n'est pas de la science
Le 4/ est ici
