, 24 tweets, 9 min read
My Authors
Read all threads
Thread : Pourquoi l'étude HCQ de Detroit (Henry Ford Hospital) [1] est absolument ridicule

1/

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] ijidonline.com/action/showPdf…
2/

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

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

sciencedirect.com/science/articl…
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)
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)
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
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)
9/

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
10/

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
11/

J'ai posé la question de ce choix très étrange et suspect à l'une des auteurs de ce papier, @DeeDeeWangMD ici

12/

Réponse ? J'ai été bloqué sur le coup

(il me semble qu'elle a en plus verrouillé son compte depuis)

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)
14/

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
15/

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)

16/

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)

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
⬇️
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
D'autres threads sur les études et les chiffres trompeurs sur l'efficacité de l'HCQ ici (cc @IHU_Marseille @raoult_didier @echabriere)

⬇️

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
@lonnibesancon petit oubli haha déso
Par "univariée" ici je veux juste dire que comme les groupes sont parfaitement matchés, cette régression n'ajuste rien d'autre que le facteur HCQ/non-HCQ
3 bis/

Son thread a l'air coupé, voici un meilleur lien

Missing some Tweet in this thread? You can try to force a refresh.

Keep Current with Thibault

Profile picture

Stay in touch and get notified when new unrolls are available from this author!

Read all threads

This Thread may be Removed Anytime!

Twitter may remove this content at anytime, convert it as a PDF, save and print for later use!

Try unrolling a thread yourself!

how to unroll video

1) Follow Thread Reader App on Twitter so you can easily mention us!

2) Go to a Twitter thread (series of Tweets by the same owner) and mention us with a keyword "unroll" @threadreaderapp unroll

You can practice here first or read more on our help page!

Follow Us on Twitter!

Did Thread Reader help you today?

Support us! We are indie developers!


This site is made by just two indie developers on a laptop doing marketing, support and development! Read more about the story.

Become a Premium Member ($3.00/month or $30.00/year) and get exclusive features!

Become Premium

Too expensive? Make a small donation by buying us coffee ($5) or help with server cost ($10)

Donate via Paypal Become our Patreon

Thank you for your support!