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Le coronavirus tue 5 fois plus qu’il ne devrait 18 avril 2020

Par Thierry Klein dans : Covid-19,Politique.
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Donner le traitement marseillais (hydroxychloroquine+ azithromycine) dès l’apparition des symptômes du coronavirus diminue par 5 le risque d’hospitalisation. Dans cette étude brésilienne, il y avait groupe de contrôle et le groupe de contrôle était au départ malade de façon plus sévère que le groupe de test.

La diminution par 5 du nombre des personnes hospitalisées a aussi pour conséquence un meilleur taux de survie pour les personnes hospitalisées, les hôpitaux étant moins surchargés

Cette étude brésilienne est très belle parce que:

1) N’ayant pas de tests à leur disposition, ils ont traité les patients qui avaient les symptômes du coronavirus plutôt que ceux qui étaient testés positifs au coronavirus. Ceci leur a permis de traiter les patients plus vite, sans attendre le résultats des tests. N’ayant pas de moyens d’observation directe, ils en ont donc fait un atout.

2) Le groupe de contrôle est constitué des personnes ayant refusé le traitement. Il n’est donc pas, comme on dit « randomisé », mais pas non plus soumis à l’arbitraire médical (on soupçonne Raoult à Marseille d’avoir sélectionné de « bons » patients). Qui plus est, le groupe de contrôle est plus malade que le groupe test, donc l’étude est en quelque sorte « surconcluante » (voir [Explication] ci-dessous pour plus de détails).

3) L’étude porte sur 636 patients, plus personne ne va pouvoir parler d’échantillon non significatif.

et

4) ils ont essentiellement traité en visio, ce qui réduit la contagion vers le personnel médical et vers le reste de la population, les malades étant immédiatement confinés.


Tous les pays du tiers-monde n’ayant pas les tests, dont la France, peuvent donc appliquer cette stratégie.

(Les résultats de Marseille montrent en outre la diminution rapide de charge virale due au traitement, donc la contagion est aussi réduite d’un facteur 2 à 3 par malade, ce qui contribue à endiguer l’épidémie).

Ne pas suivre ce traitement tue. On multiplie aujourd’hui par 5 le nombre de patients hospitalisés et probablement par 5 aussi le nombre de morts. C’est un vrai scandale.


[Explication : Pourquoi cette méthode indirecte est-elle valide ? Et pourquoi est-elle surconcluante ?

J’ai lu beaucoup de critiques faites par des épidémiologistes sur la méthode, parce qu’effectivement, le diagnostic médical n’est pas une preuve de la présence du virus – les symptômes du virus sont proches de la grippe, par exemple. Il y a donc dans chaque groupe une large proportion de malades n’ayant pas le COVID-19. Cette proportion est peut-être de l’ordre de 30% et surtout, elle peut varier entre le groupe de test et le groupe de contrôle. Que se passe-t-il donc si le groupe de contrôle est plus atteint que le groupe de test par le COVID-19 ?

Ainsi, dans le cas ci-dessous, on suppose que 60% du groupe de test a effectivement le COVID, alors que 80% du groupe de contrôle est infecté (différence très importante et peu probable; il y aurait 2 fois plus de patients sans virus dans le groupe de test). On voit que si le traitement est inefficace, le taux d’hospitalisation ne va varier que de 15% (4,8% contre 4,2%). Or l’étude observe une variation du taux d’hospitalisation de 500% entre les groupes ! Pour générer un tel écart de mesure, il faudrait supposer que par exemple 20% du groupe de test seulement est atteint du virus, alors que 80% du groupe de contrôle est atteint du virus (je vous laisse faire les maths). Une telle variation de la performance du diagnostic des médecins est impossible compte tenu de la taille de l’échantillon, sauf grave fraude. Conclusion :la différence observée ne peut provenir d’un problème de constitution des groupes. La méthode indirecte est valable.

 

Groupe test (100 patients)

COVID-19 NON-COVID19
60 40
Hospitalisation = 6% x 70=4.2% Hospitalisation : 0

 

Total hospitalisation : 4.2%

 

Groupe contrôle (100 patients)

Cas 1

COVID-19 NON-COVID19
80 20
Hospitalisation = 6% x 80=4.8% Hospitalisation : 0

 

Total hospitalisation : 4.8%

D’autre part, les observations cliniques montrent que le groupe de contrôle est « plus malade » que le groupe de test. Si effet il y a eu, cela aurait été plutôt dans un sens défavorable à l’étude. C’est en ce sens, la méthode employée est « surconcluante ».

Toutes les critiques lues sur Twitter et ailleurs portent sur la méthode elle-même. Evidemment, ce n’est pas la méthodologie habituellement préconisée mais les médecins brésiliens expliquent pourquoi, soumis à des contraintes cliniques évidentes, ils ont opté pour l’observation indirecte. Je rappelle à tous les méthodologistes, épidémiologistes et autres scientifiques de tout poil que si la méthodologie protocolaire, bien appliquée, garantit le résultat, la réciproque n’est pas vraie. On peut arriver à un résultat probant par d’autres voies, et c’est ici le cas. Devoir expliquer tous ces détails en long en large et en travers, alors qu’ils sont l’évidence même, et constituent le travail que tout analyste devrait faire à la lecture de l’étude montre avant tout la baisse de niveau de la « communauté scientifique » que j’ai évoquée ici.

L’explication fournie ci-dessus a pour simple but de donner l’esprit du raisonnement et est simplifiée. Pour une analyse plus en détail, voir l’ajout n°2]

[1. Il y a une mort suspecte dans le groupe de traitement (« first death was due to acute coronary syndrome ») liée à un patient cardiaque sans plus de commentaire dans l’étude (donc on ne peut pas savoir s’il est justifié de de leur part de ne pas faire le lien avec le traitement lui-même). Ils ont inclus 9 patients cardiaques dans leur traitement, sans suivi spécifique, ce qu’à mon avis ils auraient mieux fait d’éviter et ce qui n’est jamais fait à Marseille. Evidemment, tous les dingos qui se prétendent scientifiques vont bondir là dessus mais ça ne remet en rien en cause le traitement tel qu’il est préconisé par l’équipe de Marseille.]

[2.Ajout 18/04. Le présupposé de l’étude, puisqu’on n’a pas la certitude que tous les patients aient le coronavirus, est que pour les patients ne l’ayant pas, la probabilité de finir à l’hôpital ne varie pas compte tenu du traitement. Sinon, il se peut que la baisse du taux d’hospitalisation du groupe de test soit lié au soin apporté à des patients n’ayant pas le coronavirus ! Ceci peut être le cas si des patients sont atteints de « simple » pneumonie bactérienne par exemple, l’antibiotique agissant sur la pneumonie – il semble que les symptômes d’une pneumonie bactérienne puissent être confondus avec ceux du coronavirus. La réduction du taux d’hospitalisation entre les groupes est de 4% Dès lors que donc plus de 4% des patients seraient dans ce cas, l’étude serait non probante.
Voir les 2 tableaux ci-dessous pour une illustration quantitative de cet effet. Nous avons pris le cas où le traitement antibiotique (AZT) soignerait la pneumonie, ayant un taux d’hospitalisation supposé de 80% si non soignée. 5% de patients ayant une pneumonie bactérienne suffisent pour créer la confusion dans les résultats.

Groupe test (100 patients)

 

COVID-19 NON-COVID19
  Autres maladies, dont l’évolution ne nécessitera pas hospitalisation Pneumonie bactérienne, entraînant hospitalisation pour 80% des patients
70 25 5
Hospitalisation : 3% x 70 = 2.1% 0 0 (car soignée par AZT)

 

Total hospitalisation = 2.1%

Groupe contrôle (100 patients)

 

COVID-19 NON-COVID19
  Autres maladies, dont l’évolution ne nécessitera pas hospitalisation Pneumonie bactérienne, entraînant hospitalisation pour 80% des patients
70 25 5
Hospitalisation : 3% x 70 = 2.1% 0 Hospitalisation : 80% x 5 = 4%

 

Total hospitalisation : 6.1% (à comparer au 2.1% ci-dessus… Pourtant, dans le cas étudié, le traitement n’a aucun impact sur le COVID-19… Il ne soigne que la pneumonie !)

Il importe de mentionner que cet effet de « leurre » est très improbable. Parce qu’en période épidémique, ce qui est le cas au Brésil et en France, on peut estimer que 90% à 100% des nouvelles hospitalisations sont liées au COVID-19. Il est donc très improbable qu’il y ait dans les groupes testés une maladie bactérienne (traitable par antibiotique), ayant les symptômes du covid-19 et susceptible d’amener un nombre d’hospitalisations du même ordre que le coronavirus. Si cela était le cas, on ne pourrait pas demander aux malades présentant des symptômes, mais non testés,de simplement rester chez eux à attendre – ce qu’on fait pourtant. On aurait alors depuis longtemps remarqué la présence de 2 épidémies différentes et simultanées, ce qui n’est le cas nulle part.Je lance ici une demande de confirmation (en commentaires) aux hospitaliers qui liront ce billet.

[3. Ajout 18/04. Quoi qu’il en soit, et même si le traitement n’agissait pas sur le coronavirus (!), les conclusions de l’étude resteraient valables. En France, les diagnostics de Covir sont très incertains aussi et il est proposé aux patients de rester chez eux à attendre que la maladie, quelle qu’elle soit, passe. La stratégie HCL/AZT suggère une diminution par 5 du taux d’hospitalisation pour de tels patients dans les conditions actuelles, quelle que soit leur maladie. Or réduire le taux d’hospitalisation par 5, c’est sauver des vies.]

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Commentaires»

1. Le blog de Thierry Klein » L’observation empirique indirecte en sciences, le protocole, Einstein et Raoult - 28 mai 2020

[…] brésilienne sur le traitement hydroxychloroquine / AZT, que j’ai commentée ici, est le type même, en évidemment bien plus simple et moins génial qu’Einstein, de ce genre […]