@biobiobiobior @pdousteblazy L’Ansm manque totalement d objectivité. On ressent un biais anti-HCQ.
Par exemple, dans sa lettre de refus de RTU / HCQ, ils citent des 7 études observationnelles de référence, dont certaines sont totalement aberrantes.
Par exemple, dans sa lettre de refus de RTU / HCQ, ils citent des 7 études observationnelles de référence, dont certaines sont totalement aberrantes.
@biobiobiobior @pdousteblazy 1- On notera qu’Arshad est incluse alors que Fiolet l a exclu dans son cherry picking...
L’inclusion de cette étude (positive pour l’HCQ) aurait totalement modifiée la conclusion de sa méta-analyse.
Cela interroge sur la qualité de cette méta.
L’inclusion de cette étude (positive pour l’HCQ) aurait totalement modifiée la conclusion de sa méta-analyse.
Cela interroge sur la qualité de cette méta.
@biobiobiobior @pdousteblazy -2a- Pour Fried cité en exemple...
Sur un total de 16,8% d’intubés, 6,7% des patients ont été intubés dès le 1er jour. Le traitement n’est pas responsable de ces 6,7 % d’intubations. Le traitement a pu être donné après intubation. Association ne veut pas dire causalité.
Sur un total de 16,8% d’intubés, 6,7% des patients ont été intubés dès le 1er jour. Le traitement n’est pas responsable de ces 6,7 % d’intubations. Le traitement a pu être donné après intubation. Association ne veut pas dire causalité.
@biobiobiobior @pdousteblazy -2b- « Les patients traités par HCQ ont été plus souvent sous ventilation mécanique que ceux qui n’ont pas eu d’HCQ... »: les patients sous HCQ étaient surement traités dans un état plus grave, parfois déjà intubés!
@biobiobiobior @pdousteblazy -2c- Sur la mortalité, la table citée dans l’article est faible comme analyse : un % brut sans analyse statistique.
=> Les auteurs affirment que le taux de mortalité (non pondéré) doit être interprété avec précaution, en raison de l’absence de données sur la sévérité initiale.
=> Les auteurs affirment que le taux de mortalité (non pondéré) doit être interprété avec précaution, en raison de l’absence de données sur la sévérité initiale.
@biobiobiobior @pdousteblazy -2d- Il est totalement malhonnête de la citer comme référence, tout en excluant des études positives comme une Belge ou une Italienne sur le simple prétexte d’un écart d âge de 7 ans, alors qu’un ajustement est présent pour limiter ce biais.
@biobiobiobior @pdousteblazy -3a- La référence de Magagnoli est une belle erreur, car bcp de biais importants.
L’ansm affirme que l’étude serait négative. Elle n’a pas du lire les données de la sous cohorte permettant de connaitre toutes les issues à long terme. Ce résultat n’est pas du tout négatif.
L’ansm affirme que l’étude serait négative. Elle n’a pas du lire les données de la sous cohorte permettant de connaitre toutes les issues à long terme. Ce résultat n’est pas du tout négatif.
@biobiobiobior @pdousteblazy -3b- HCQ Doublerait la mortalité 28% versus 11%.
Contradiction avec Recovery: il y a donc un biais de sélection.
Lymphopénie deux fois plus élevée dans les groupes HCQ. 25 HCQ, 31% bithérapie versus 14%.
Les auteurs disent: sévérité différente suivant les groupes.
Contradiction avec Recovery: il y a donc un biais de sélection.
Lymphopénie deux fois plus élevée dans les groupes HCQ. 25 HCQ, 31% bithérapie versus 14%.
Les auteurs disent: sévérité différente suivant les groupes.
@biobiobiobior @pdousteblazy -3c- Importance du stade ?
Pas de diff entre les groupes si traitement avant intubation. Les résultats globaux sont faussés par les intubés traités: une analyse propre à chaque stade est préférable.
30% du contrôle avec AZ.
Et des patients peuvent passer d’un groupe à l’autre.
Pas de diff entre les groupes si traitement avant intubation. Les résultats globaux sont faussés par les intubés traités: une analyse propre à chaque stade est préférable.
30% du contrôle avec AZ.
Et des patients peuvent passer d’un groupe à l’autre.
@biobiobiobior @pdousteblazy -4- Pour Mahevas, on peut s interroger sur la fiabilité compte tenu..
(C’est marrant de voir qu un écart de debit d’O2 constitue un biais... dans Cavalcanti, Discovery, Solidarity, ils l oublient en utilisant une échelle ordinale propice à ce type de biais... 2 poids 2 mesures).
(C’est marrant de voir qu un écart de debit d’O2 constitue un biais... dans Cavalcanti, Discovery, Solidarity, ils l oublient en utilisant une échelle ordinale propice à ce type de biais... 2 poids 2 mesures).
@biobiobiobior @pdousteblazy -5- Sur la réf Barbosa, Soumise le 04 avril... au nejm
(comme indiqué par l’ansm
MAIS AUCUNE REFERENCE DANS LA REVUE
car trop mauvaise??!)
L ansm est non scientifique?
Voici le lien du NEJM s ils ont besoin:
nejm.org/doi/full/10.10…
(comme indiqué par l’ansm
MAIS AUCUNE REFERENCE DANS LA REVUE
car trop mauvaise??!)
L ansm est non scientifique?
Voici le lien du NEJM s ils ont besoin:
nejm.org/doi/full/10.10…
@biobiobiobior @pdousteblazy -6- Sur Yu B, l’ansm se moque de qui en affirmant que cette étude n’est pas positive?
Dans la référence que l’ansm donne, le résumé de l’abstract est totalement positif.
Une manipulation où le conflit avec le Pr Raoult prime sur l’intérêt des patients??
medrxiv.org/content/10.110…
Dans la référence que l’ansm donne, le résumé de l’abstract est totalement positif.
Une manipulation où le conflit avec le Pr Raoult prime sur l’intérêt des patients??
medrxiv.org/content/10.110…
@biobiobiobior @pdousteblazy -7- Sur Rosenberg, il y a un écart important / sévérité, et pas de stratification à l’âge concernant les personnes à risque (+ de 65 ans).
L’ansm affirme qu’un écart de 7 ans dans la moyenne d’âge suffit à exclure, mais pas de soucis si
pb+++/ sévérité.
2 poids 2 mesures
L’ansm affirme qu’un écart de 7 ans dans la moyenne d’âge suffit à exclure, mais pas de soucis si
pb+++/ sévérité.
2 poids 2 mesures
https://twitter.com/corinnereverbel/status/1261761722454548484
@biobiobiobior @pdousteblazy Les + de 65 ans = 90% des décès
C est donc LA population à stratifier car l’écart est énorme entre ceux qui ont entre 65 et 75 ans et ceux qui ont plus de 75 ans.
Ainsi le controle peut avoir 70 ans de moyenne d âge, les traités 80 ans...
L’analyse multifactoriel= 0 sur ce point
C est donc LA population à stratifier car l’écart est énorme entre ceux qui ont entre 65 et 75 ans et ceux qui ont plus de 75 ans.
Ainsi le controle peut avoir 70 ans de moyenne d âge, les traités 80 ans...
L’analyse multifactoriel= 0 sur ce point
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