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15 Oct, 8 tweets, 3 min read
🔥 Synthèse des résultats de l'essai #SOLIDARITY lancé par l'OMS - 405 hôpitaux de 30 pays, 11 266 adultes

😟 Aucun médicament ne réduit la mortalité (chez les patients non ventilés ou chez tout autre sous-groupe), pas d'effet non plus sur la durée de l'hospitalisation
Mini synthèse en français : quoidansmonassiette.fr/rct-solidarity…

Préprint : medrxiv.org/content/10.110…

Communiqué : who.int/news/item/15-1…
L'observance (adhérence au traitement) était de 94 à 96% à mi-parcours, avec un accroissement de 2 à 6%

☠️ 1253 décès ont été signalés (au jour 8è jour en médiane, IQR 4-14)

☠️ La mortalité à 28 jours était de 12% (39% si déjà ventilé lors de la randomisation, 10% autrement)
Population d'étude : 81% des patients âgés de moins de 70 ans, 62% d'hommes

Pas de bénéfice pour la mortalité à 28 jours
▪️ Remdesivir RR=0,95 (0,81-1,11)
▪️Hydroxychloroquine RR=1,19 (0,89-1,59)
▪️Lopinavir RR = 1,00 (0,79-1,25)
▪️Interféron RR = 1,16 (0,96-1,39)
Pour les 4 traitements, il n'y a aucun effet quelque soit les sous-groupes formés (selon âge, sexe, comorbidités ...)
Pour le remdesivir les résultats sont même confirmés par une méta-analyse

L'OMS écrit que l'#hydroxychloroquine et le lopinavir ont été arrêtés pour futilité le 18 juin et le 4 juillet 2020 !
On peut constater que grâce à la randomisation et des effectifs élevés, on a des groupes très comparables sur toutes leurs caractéristiques pour chacun des traitements
Ces résultats présenté par Solidarity Trial montrent que de grands essais internationaux sont possibles, même pendant une pandémie, et offrent la promesse de répondre rapidement et de manière fiable à des questions critiques de santé publique concernant les traitements !

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15 Oct
Prédire le pic de la 2nde vague de COVID-19 ?

"La modélisation [épidémiologique] a sa place, mais les résultats doivent être manipulés avec précaution"

3 articles intéressants ⤵️

1⃣ Modèle du groupe de renormalisation (CNRS)
nature.com/articles/s4159…
Ce modèle utilisée en physique des particules a été étendu à l'épidémiologie en utilisant les taux d'infection et des déplacements à l'intérieur et entre les pays européens entre mars et juillet 2020
Le moment précis des pics des taux d'infection pour chaque pays pourrait être contrôlé par le biais de la distanciation sociale, du contrôle des « clusters » locaux et des mesures de contrôle aux frontières

➡️ 2è vague en Europe entre Juillet 2020 et Janvier 2021
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12 Oct
4è rapport de cas de ré-infection au SRAS-COV-2 : 48j plus tard : un homme de 25 ans du Nevada 🇺🇸

➕ à la PCR le 18 Avril 2020
➖ deux tests négatifs en Mai
➕ à la PCR le 5 Juin

Attention à ne pas généraliser à partir d’un rapport de cas cas
thelancet.com/journals/lanin…
Sur les quatre cas de réinfection signalés à ce jour, aucun des individus n'avait de déficience immunitaire connue. Seuls deux individus avaient des données sérologiques sur la première infection et un avait des anticorps préexistants (IgM) contre le SRAS-CoV-2.
La réponse immunitaire face au COVID-19 peut varier selon les individus. Ce patient américain a eu des symptômes plus grave lors de la 2è infection. 3 hypothèses (purement spéculatives) sont émises :

1- une dose très élevée de virus aurait pu conduire au deuxième cas d'infection
Read 11 tweets
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12 Oct
Les partisans de l'immunité collective aiment affirmer que ce seuil d'immunité collective est facile à atteindre et qu'il faut laisser circuler le SRAS-CoV-2

MAIS ➕il y a d'infections
➡️ propagation ➕rapide
➡️ R0 plus élevé
➡️ seuil d'immunité collective PLUS ÉLEVÉ
La Suède, un des rares pays partant sur cette stratégie d'immunité collective, est loin d'atteindre ce seuil d'immunité.

En Juin, 12% de habitants de Stockholm avait des anticorps et seulement 6-8% pour la population suédoise

sciencemag.org/news/2020/10/i…
Pour rappel, le R0 est le nombre de cas secondaires générés par un individu infectieux typique lorsque le reste de la population est sensible
Read 12 tweets
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5 Oct
[Thread] Modes de transmission du SRAS-CoV-2 ? Case Report & super-contaminations

💧Les virus dans les gouttelettes (>100 μm) tombent généralement au sol en quelques secondes à moins de 2 m de la source ➡️la distance physique réduit l'exposition à ces gouttelettes
#COVID19 Image
Les virus dans les aérosols (<100 μm) peuvent rester en suspension dans l'air pendant de nombreuses secondes à plusieurs heures, comme la fumée, et être inhalés. Ils sont très concentrés à proximité d'une personne infectée
de sorte qu'ils peuvent infecter plus facilement les personnes à proximité mais les aérosols contenant des virus infectieux peuvent également parcourir plus de 2 m et s'accumuler dans l'air intérieur mal ventilé, conduisant à des événements de grande diffusion (super-spreading)
Read 13 tweets
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5 Oct
🆕Article sur le gluten🍞, l'intolérance et la maladie cœliaque

quoidansmonassiette.fr/maladie-coelia…

[Thread]
Le gluten est le terme général désignant les protéines solubles dans l’alcool présentes dans diverses céréales 🌾
C'est un réseau élastique formé par le mélange de 2 protéines du blé qui interagissent avec l’eau : la gluténine et la gliadine

Ces gliadines ne sont pas complètement digestibles par les enzymes intestinales. Le gluten est utilisé pour ses propriétés viscoélastiques en IAA
La sensibilité au gluten non cœliaque désigne des signes ou symptômes intestinaux, des signes extra-intestinaux ou des symptômes, ou les deux, liés à l’ingestion de gluten de céréales avec une amélioration de ceux-ci lorsque celles-ci sont retirées de l’alimentation d’un patient
Read 21 tweets
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4 Oct
Pour répondre à @NicolasMeilhan
Oui je reste perplexe

1- face à cette modélisation où vous changez régulièrement le coef directeur de la linéarisation

2- Sur le fait d'utiliser un modèle de déplétion pétrolière pour une épidémie 🤔

Ce modèle n'est d'ailleurs pas beaucoup utilisé, j'ai trouvé peu de publications sur le sujet, dont celle-ci : royalsocietypublishing.org/doi/full/10.10… (cette approche est critiquée d'ailleurs)

3- Ce fonction est trop simple pour essayer de modéliser la vraie dynamique de l'épidémie
En épidémiologie, on préfère les modèles à compartiments SEIR. Pourquoi ?

Avec ces modèles on peut voir l'effet des décisions sur l'évolution d'une épidémie en modifiant des paramètres du modèle :
a- modification du taux de transmission (par la distanciation sociale, confinement
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