Un petit thread sur l'outil de MediaPart -
Tout d'abord je tiens à saluer l'initiative qui permettrait à chacun de s'informer et d'évaluer son bénéfice risque. Cela part d'un sentiment respectable et louable.
Tout d'abord je tiens à saluer l'initiative qui permettrait à chacun de s'informer et d'évaluer son bénéfice risque. Cela part d'un sentiment respectable et louable.
https://twitter.com/edwyplenel/status/1392405225336709122?s=20
Les limitations d'un tel outil d'information et d'évaluation de risque sont de 3 sortes
1 - l'origine et la qualité des données exogènes qui vont servir à étalonner le résultat
2 - les données de l'individu
3 - le modèle, ensemble de règles qui permettent de calculer le résultat
1 - l'origine et la qualité des données exogènes qui vont servir à étalonner le résultat
2 - les données de l'individu
3 - le modèle, ensemble de règles qui permettent de calculer le résultat
Sur 1- il suffit de regarder dans le modèle les données
On y trouve des données issues de SPF, Insee, mais aussi de fabricants. github.com/oalam/covid-an…
On y trouve des données issues de SPF, Insee, mais aussi de fabricants. github.com/oalam/covid-an…
Sur 1 - Les limitations arrivent bien vite sur l'incidence
- sur données d'incidence du virus on ne connait pas les CT des tests donc mesure très hétérogène
- données ne mesurant pas des malades, vrai problème
- sur données d'incidence du virus on ne connait pas les CT des tests donc mesure très hétérogène
- données ne mesurant pas des malades, vrai problème
Sur 1 - limitations sur données hospitalières
- on ne connait pas l'état du patient
- on ne connait pas l'intervalle temps ni la série temporelle
- on ne sait pas si le patient a pris un traitement précoce ou pas
- on ne connait pas l'état du patient
- on ne connait pas l'intervalle temps ni la série temporelle
- on ne sait pas si le patient a pris un traitement précoce ou pas
Sur 1 - limitation des données AZ
1 - les données AZ sont dans le modèle
2 - elles sont groupées par age, genre et une donnée Benef risque (BR) astrazeneca , mais on ne connait pas l'origine de ces données
3 pas plus que la balance BR H/F
1 - les données AZ sont dans le modèle
2 - elles sont groupées par age, genre et une donnée Benef risque (BR) astrazeneca , mais on ne connait pas l'origine de ces données
3 pas plus que la balance BR H/F
Sur 1 - limitation des données AZ suite
4 - Des données sont présentes pour les plus âgés mais on sait que dans l'étude CDC AZ il n'y avait pas de données sur les plus âgés donc on ne pouvait pas conclure
4 - Des données sont présentes pour les plus âgés mais on sait que dans l'étude CDC AZ il n'y avait pas de données sur les plus âgés donc on ne pouvait pas conclure
Sur 1 - d'autres données se trouvent codées en dur dans le modèle factor.py dont le calcul n'est pas explicité
1 - sur l'age et le sexe
2 - avec un booster d'incidence
3 - sur les comorbidités -
github.com/oalam/covid-an…
1 - sur l'age et le sexe
2 - avec un booster d'incidence
3 - sur les comorbidités -
github.com/oalam/covid-an…
Sur 1 - d'autres données se trouvent codées en dur dans le modèle factor.py
4 - Sur AZ : on a les mêmes données de mortalité pour toutes les classes d'age pour les décès
5 - et des données sur plus agés
alors que c'était non testé dans les data CDC
4 - Sur AZ : on a les mêmes données de mortalité pour toutes les classes d'age pour les décès
5 - et des données sur plus agés
alors que c'était non testé dans les data CDC
Sur 2 - données de l'individu, on prend en considération
- un facteur d'exposition au risque de contamination avec niveau fort, moyen faible - arbitraire car le risque absolu n'est pas pris en compte et devrait l'être
- un facteur d'exposition au risque de contamination avec niveau fort, moyen faible - arbitraire car le risque absolu n'est pas pris en compte et devrait l'être
Sur 2 - donnés de l'individu suite dans les comorbidités
- on ne peut en mettre qu'une alors que l'on sait que l'addition des comorbidités est importante
- il manque des comorbidités
- on ne peut en mettre qu'une alors que l'on sait que l'addition des comorbidités est importante
- il manque des comorbidités
Sur 3 - le modèle et conclusions
1 - pas de données absolues sur le risque individuel
2- ne prends pas en compte l'effet contamination virale post vaccination (effet observé dans bcp de pays)
3 - modèle basé sur un risque relatif et non absolu
1 - pas de données absolues sur le risque individuel
2- ne prends pas en compte l'effet contamination virale post vaccination (effet observé dans bcp de pays)
3 - modèle basé sur un risque relatif et non absolu
Sur 3 - le modèle et conclusions
4 - ne prends pas en considération les autres traitements pris
5 - et plus important, ne prend pas en considération la situation individuelle, on ne prend pas en considération si le patient a eu la covid ni quelle forme.
4 - ne prends pas en considération les autres traitements pris
5 - et plus important, ne prend pas en considération la situation individuelle, on ne prend pas en considération si le patient a eu la covid ni quelle forme.
Sur 3 - Conclusions
1 - Bonne initiative
2 - en modélisation c'est "garbage in garbage" out et ici on a la combinaison des deux effets de biais potentiels
- biais sur les données de comparaison
- biais sur la construction du modèle
1 - Bonne initiative
2 - en modélisation c'est "garbage in garbage" out et ici on a la combinaison des deux effets de biais potentiels
- biais sur les données de comparaison
- biais sur la construction du modèle
Sur 3 - Conclusions
- il manque un topo sur ces produits afin d'informer le patient - donc les infos nécessaires et elles ne sont pas pris en considération.
- quand on traite de santé on se doit de respecter les règles de communication plus que pour tout
francesoir.fr/opinions-tribu…
- il manque un topo sur ces produits afin d'informer le patient - donc les infos nécessaires et elles ne sont pas pris en considération.
- quand on traite de santé on se doit de respecter les règles de communication plus que pour tout
francesoir.fr/opinions-tribu…
Sur 3 - Conclusions - consentement on ne dit pas que
- ces produits sont en phase 3 d'essais
- les essais ne sont pas finis (oct 2022 pour le premier)
- les AMM sont conditionnelles donc temporaires
- il y a des traitements alternatifs efficaces
journals.lww.com/americantherap…
- ces produits sont en phase 3 d'essais
- les essais ne sont pas finis (oct 2022 pour le premier)
- les AMM sont conditionnelles donc temporaires
- il y a des traitements alternatifs efficaces
journals.lww.com/americantherap…
Sur 3 - Conclusions - consentement on ne dit pas que
- beaucoup de pays ont utilisés ces produits avec succès comme l'inde qui a généralisé son utilisation
- beaucoup de pays ont utilisés ces produits avec succès comme l'inde qui a généralisé son utilisation
Sur 3 - Conclusions
- Peut s'apparenter à une publicité mensongère incitation sur base incomplète d'un bénéfice
- Alors que celui-ci doit être analysé avec le médecin et éventuellement un examen sanguin complémentaire pour établir l'état du système immunitaire individuel
- Peut s'apparenter à une publicité mensongère incitation sur base incomplète d'un bénéfice
- Alors que celui-ci doit être analysé avec le médecin et éventuellement un examen sanguin complémentaire pour établir l'état du système immunitaire individuel
Sur 3 - Conclusions
- la vaccination est un acte médical qui demande plus qu'un modèle pour estimer un risque
- ce modèle devra sans nul doute être amélioré tant en termes de transparence que de paramètres afin d'amener une information correcte à l'individu.
- la vaccination est un acte médical qui demande plus qu'un modèle pour estimer un risque
- ce modèle devra sans nul doute être amélioré tant en termes de transparence que de paramètres afin d'amener une information correcte à l'individu.
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