France – Les résultats médicaux à Marseille

L’IHU publie aujourd’hui une présentation de Matthieu Million intitulée « Hydroxychloroquine et COVID-19 – Efficacité uniquement marseillaise ? Une méta-analyse par des cliniciens ».

De cette présentation nous pouvons retenir différents points.

Différences essais randomisés, études observationnelles

« [Dans] les essais randomisés, parfois, le traitement aggrave la maladie ou améliore la maladie. Il y a donc une direction opposée de l’effet. Il y a des effets randomisés qui montrent qu’il n’y a pas d’association. L’hétérogénéité des résultats des études observationnelles est plus faible que celle des essais randomisés dans les conditions de l’étude. »

« Il n’y a pas de supériorité absolu, des essais randomisés par rapport aux études observationnelles. »

« Pour juger de la qualité d’une étude ce n’est pas tellement le design de l’étude, ni la qualité méthodologique, il y a d’autres facteurs : les études randomisées nécessitent une sélection de patients et ceux-ci ne représentent pas vraiment la population à risque. A l’inverse les études observationnelles pourraient [elles] mieux représenter la population à risque. »

Une étude dans CMI
Une méta-analyse publiée dans CMI, effectuée par des étudiants en méthodologie, en santé publique concluait : avec des effets randomisés il y a un effet toxique et il n’y a plus de place pour les dérivés de la chloroquine dans le COVID.

L’étude du professeur Raoult, de l’équipe de l’IHU, à été exclue de cette étude car elle présentée un biais.

« Alors pourquoi risque de biais élevé ? Est-ce que c’est parce qu’elle venait de Marseille ou pas ? Pourtant [nous avions] sélectionné la population à risque, avec les meilleures approches d’appariement actuel c’est-à-dire le score de propension, score de propension  c’est-à-dire pour chaque individu, la probabilité qu’il a d’être traité en fonction de son terrain et de la sévérité de la maladie. Et on va sélectionner des paires  d’individus et c’est actuellement dans les études observationnelles le meilleur moyen, de contrôler les facteurs confondants. On avait utilisé deux scores pour le terrain : un score composite et un score pour la sévérité de la maladie. Et on avait trouvé une diminution par deux, du risque de mortalité. »

Les résultats sont : « [Nous voyions que nous avons] beaucoup moins d’évènements notamment dans les 15 premiers jours chez les patients traités et cela dépasse évidemment les trois premiers jours qui correspondent à l’évaluation du traitement. »

D’autres études ont également été exclues :

1- Une étude à Détroit aux USA avec 2541 patients. Ils constatent une réduction du risque de 66% à 71% pour la bithérapie avec l’azithromycine. Lorsqu’ils font la même approche par le score de propension, ils ont 190 paires, [et] encore une fois, le bénéfice sur la mortalité est très significatif, donc il semble qu’il y a quand même des preuves, en dehors de Marseille, sur l’efficacité de l’hydroxychloroquine dans le covid.

2- Une étude en Espagne avec 1645 patients n’a pas été incluse sans raison vraiment claire.

Peut-être les étudiants ont-ils publiés les études sur critères méthodologiques, des études de bonnes qualités ? Quelles études ont-ils publiées ?

1- Ils ont inclus un essai randomisé publié dans Annals of Internal Medecine et dès l’abstract « les auteurs reconnaissent, [que] 58% uniquement ont eu un test PCR. [Cela veut dire] que 40% des gens n’ont pas eu de PCR et qu’il y a beaucoup de virus qui ont co-circulé à cette période-là. [Nous pensons] que l’on ne peut pas intégrer une étude comme celle-là pour évaluer le bénéfice du traitement. »

2- L’essai recovery est également inclus dans l’étude. Cet essai a donné « 2400 milligrammes d’hydroxychloroquine, pendant les 24 premières heures. Quand on regarde le vidal [Nom d’un dictionnaire français des médicaments, réalisé en association par les laboratoires pharmaceutiques], c’est : à plus de 25 milligrammes par kilos vous êtes en surdosage. Donc si on fait le rapport de 24 milligrammes sur 25 milligrammes par kilos cela veut dire que toutes les personnes qui font moins de 96 kilos, ont été mis en surdosage dans cet essai randomisé. Pour nous, cela est compliqué de mettre un essai [tel que celui-ci] dans l’évaluation de l’efficacité.« 

Par ailleurs, « dans leurs critères d’inclusion, ils avaient la PCR ou un diagnostic clinique. […] On sait très que la PCR est réalisée [justement parce que] la valeur prédictive de la clinique est très faible.« 

Etude cliniques, études de Big data

« [Nous avons] différencié les études cliniques des études de Big Data. les études de big data sont associées très souvent à un protocole thérapeutique peu détaillé, à des patients dans des multiples centres avec des prises en charge multiples et quand il y a beaucoup de différences dans les conditions expérimentales on peut arriver à soit ne pas trouver d’effet soit trouver l’effet inverse et cela a été montré en méta-analyse, cela s’appelle le paradoxe de Simpson. »

« Le big data (mégadonnées) est ici avec des études qui sont assez hétérogènes dont certaines trouvent un bénéfice d’autres pas. « 

Etudes cliniques
« Quand on prend les études cliniques, évidemment, ont un échantillon plus faible, 6000 patients, on retrouve vraiment, un effet consistant pour un bénéfice sur la mortalité avec une diminution du risque par deux. »

Etudes Big data
« Quand on prend les études du big data c’est 42 000 patients, le bénéfice est bien moindre mais reste significatif ».

Concept d’hétérogénéité
Un concept de méta-analyse est l’hétérogénéité des études. Cela se mesure par le i² : « Vous pouvez voir que les études cliniques ont une hétérogénéité qui n’est pas significative ou qui est modérée, 30% cela veut dire que 30% de la variation de l’effet correspond vraiment à une variation entre les études, alors que dans le big data on est à 80% donc il y a 80% d’hétérogénéité et c’est très difficile de pouvoir conclure quoi que ce soit.« 

Les données de l’IHU sont en ligne et actualisées en permanence. L’équipe explique pourquoi ils excluent certaines études. « Un biais assez fréquent est celui par indication qui est par exemple de donner le traitement uniquement aux plus graves ou uniquement quand les patients s’aggravent comme c’est le cas dans l’étude de Peters, cela introduit un biais qui est incontrôlable avec toutes les techniques statistiques qu’on pourrait appliquer par la suite. »

Pour le virus quelles études ?

« [Nous avons] beaucoup d’études mais [uniquement] d’Asie, aucune étude à notre connaissance des USA ou d’Amérique [ayant] évalué la persistance virale. [Ces derniers] ne font pas forcément les PCR a tout le monde pour le diagnostic. Donc dans le suivi on n’a pas trouvé d’études avec la persistance virale.

[Pour les autres études], les effectifs sont relativement faibles, 500 au Pakistan ; c’est pourtant pas forcément le pays dont on s’attend à ce qu’il ait les plus gros moyens technologiques. Corée du Sud, là c’est 40 incluent dans l’analyse mais il y avait 226 individus. Chine, Arabie Saoudite, et notre étude, 3000 patients, donc c’est vrai que cela met en évidence aussi le fait de ce qui a été fait à Marseille c’est-à-dire 3000 patients qui ont été suivi dans le temps avec des PCR à J2, J6, J10 et qu’il n’y a pas été fait à priori dans d’autres endroits. »

Est-ce que cela ne marche qu’à Marseille ?

« Les points verts c’est là où il y a eu des études avec un bénéfice statistiquement significatif. Deux études à New York, à Détroit. Plusieurs études en Espagne, plusieurs études en Italie, en Belgique, en Arabie Saoudite, en Iran, et en Chine. »

« Donc à la fin même si on ne peut pas conclure, en tous cas il y a quand même une reproductibilité. On ne parle pas de vérité en science mais on parle de reproductibilité entre les études et entre les pays. »

Publié par magrenobloise

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