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Une méta analyse au top de l'intox Lisez les articles cités eux mêmes, pas le résumé qui en est fait

Oui, on sait, il ne s'agit pas de vaccins.

Par contre, le problème est le même qu'avec la soit disant longue liste d'articles prouvant le lien entre l'autisme et les vaccins : les gens font confiance à une liste, sans l'avoir lue, parce qu'ils sont impressionnés par la longueur de la liste, et qu'ils ne sont pas à l'aise avec les articles scientifiques.

Donc histoire de faire une petite démonstration, nous allons voir une partie des articles mentionnés dans cette "méta analyse" d'un peu plus près :

1er article cité :

Voici le résumé donné par la "méta analyse"

De quoi s'agit-il ? Une étude cherchant l'effet de l'HCQ pour éviter le développement de la Covid chez des personnes "cas contact".

50 des 317 sujets cas contact ont développé la maladie. Il y a moins de malades chez ceux qui ont pris le traitement.

Problème : le nombre de sujets est réduit. Et être "cas contact" ne signifie pas qu'on va développer la maladie. Rien ne permet, avec cette étude, de savoir le niveau d'exposition des sujets, la charge virale reçue, etc. Très léger donc.

2ème article

Visible ici, cet article est une méta analyse, qui reprend les résultats de plus de 150 études sur l'efficacité de l'HCQ. Il conclut qu'un traitement précoce prévient la maladie, ou en limite la gravité.

Premier point, une méta analyse ne peut pas inclure une autre méta analyse. Or quand on regarde la liste des études englobées par cette méta analyse... il y en a au moins une autre !

Deuxième point, dans les études incluses, il y a des études observationnelles, des études cas/contrôles radomisées, certaines ont un faible effectif, etc, ce qui fait qu'elles n'ont pas toutes la même valeur de preuve. Mais sont présentées comme ayant le même poids par les auteurs.

Regardons l'illustration fournie :

Rien ne vous surprend ? Même pas les traits de chaque côté des carrés, c'est à dire l'écart type ?

Pourtant, cela devrait. Cela indique que la marge d'erreur, pour bon nombre de ces études, est COLOSSALE, un peu comme si j'affirmais, après avoir mesuré plusieurs fois ma taille, qu'elle est de 1m55, plus ou moins... 10 mètres !

Bref, c'est tout sauf concluant !

A noter qu'il s'agit d'un préprint, donc d'une étude qui n'a même pas encore subi les vérifications obligatoires avant publication.

Passons sur d'autres préprints (ils sont nombreux), candidat suivant :

Article n°3

Voir ici.

Il s'agit d'une étude s'intéressant à la pertinence d'un suivi téléphonique des patients atteints de la Covid, à domicile. A AUCUN MOMENT IL N'Y EST QUESTION DE L'HCQ.

Et pourtant, quelle est la conclusion donnée par les auteurs de la méta analyse ?

Rien à voir donc.

Si on continue dans ce "magnifique listing", on tombe régulièrement sur des études où l'HCQ n'est jamais utilisée, mais le résumé donné par les auteurs de la méta analyse prétendent systématiquement le contraire.

Comme par exemple ici, ici, ....

Les réactions

Dès sa publication, cette "méta analyse" a fait l'objet de nombreuses critiques, par des personnes qui ont pris la peine de lire la totalité des références données.

Vous en avez par exemple une ici. Qui pointe de nombreuses erreurs, exagérations, voire mensonges.

Un thread twitter résume bien le problème :

Etc, n'hésitez pas à lire tout le thread, qui est très clair.

Un autre thread a pointé également les biais de cette "méta analyse".

Ce qui nous rappelle furieusement la manie des opposants à la vaccination d'entasser dans de grands tableaux des tas d'études se rapprochant, de près ou de loin, de leur sujet préféré, sans avoir lu ou tenu compte du contenu.

Enfin, cette "méta analyse" n'en respecte pas les critères habituels : une méta analyse, c'est :

- Dépôt du protocole,

- Recherche systématique,

- Critères d'inclusion/exclusion clairs,

- Evaluation des biais,

- Calcul d'un effet moyen

Ce qui n'a absolument pas été fait ici.

Pour reprendre une image faite par le Biostatisticien (dont la chaîne Youtube est ici),

"Un site web qui fait juste un calcul d'effet moyen ne fait pas une méta analyse.

C'est comme si tu dis que t'as construit une maison parce que t'as posé la sonnette"

Pour ceux qui veulent discuter au sujet de la Covid 19, et des traitements essayés, nous rappelons l'existence de ce groupe :

https://www.facebook.com/groups/697055387583783

Et pour ceux qui veulent une méta analyse rigoureuse au sujet de l'HCQ, ceci est pour vous.

Oh, et puis aussi tout ça :

Juul : https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1003293

Pathak : https://www.sciencedirect.com/.../pii/S1871402120303362...#!

Mega: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33082891/

Kashour : https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33031488/

Tzu-han Yang : https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32947506/

Misra : https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32810285/

Elavarasi : https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32885373/

Patel : https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32519281/

Ullah : https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32849936/

Axfors : https://www.medrxiv.org/.../2020.09.16.20194571v2.full.pdf

Wang : https://spcare.bmj.com/.../20/bmjspcare-2020-002554.full.pdf

Kashour : https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33031488/

Singh: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7215156/

Ah, dernier point, pour ceux qui disent que l'HCQ, c'est préventif : ben ce n'est pas efficace non plus comme ça.

Bonne lecture !