Thread by @sudokuvariante

Pendant la crise covid, on a vu deux erreurs majeures d'interprétation des biais des études scientifiques, relayées par les milieux #zététiciens et scientistes de tout bord.
Pour ces milieux:
1/n

1/La conception de l'étude (notamment observationnelle vs randomisée) serait un facteur majeur de biais. En cas de manque de concordance il faudrait s'appuyer uniquement sur les résultats des études randomisées.
2/n

On a beaucoup entendu cet argument sur les traitements du covid comme HCQ ou IVM.
2/S'intéresser au financement des études et conflits d'intérêts potentiels des auteurs serait du complotisme et n'aurait aucun intérêt scientifique.
3/n

Il s'avère malheureusement que c'est exactement l'inverse, selon des études scientifiques tout à fait sérieuses:
cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.10…
cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.10…
4/n

1/ Il n'a pas été prouvé que le design des études impactent sérieusement les résultats de ces dernières. Dans cette revue Cochrane, les auteurs nous disent:
5/n

"Des facteurs autres que la conception de l'étude en soi doivent être pris en compte lors de l'exploration des raisons d'un manque de concordance entre les résultats des ECR et les études observationnelles."
6/n

Dans le cas de HCQ et IVM dans le cadre du covid, il y a une grande hétérogénéité de protocoles (dosage, durée, phase de la maladie, population incluse) des études qui serait plus à même d'expliquer la différence des résultats que le design des études.
7/n

2/ Il a été prouvé que les résultats des études financées par l'industrie différent de celles qui ne sont pas financées par l'industrie.
8/n

De plus, "Dans les études sponsorisées par l'industrie, il y avait moins de concordance entre les résultats et les conclusions que dans les études non sponsorisées par l'industrie".
9/n

Les auteurs concluent donc: "Nos analyses suggèrent l'existence d'un biais de l'industrie qui ne peut pas être expliqué par les évaluations standard du « risque de biais »."
10/n

Malheureusement, à aucun moment ce biais n'a été pris en compte pendant la crise covid, et ceux qui ont tenté d'en parler ont été qualifiés de "complotistes".
#BiasedScience
11/11