jeudi 4 juin 2020

Les gros médias dont la SRC mettent en avant une étude contre la chloroquine et occultent une autre en faveur

Les médias de grand chemin en sont coutumiers. Notre très chère Radio-Canada (plus d’un milliard de dollars de subventions par an) en est un bon exemple. Il faut faire très peur au sujet de la Covid-19 et n’annoncer que de mauvaises nouvelles en ce qui concerne la chloroquine, un traitement potentiel. Nous nous perdons en conjectures sur les raisons de cette ligne éditoriale, est-ce parce que Trump est optimiste et s’est déclaré en faveur de la chloroquine ? Et qu’il faut donc prendre le contre-pied ? Est-ce parce que cette panique pourrait permettre de remettre en cause l’ordre économique et politique considéré comme injuste ?

Nous ne prenons pas ici position sur le traitement à la chloroquine associée à de l'azithromycine
(est-elle efficace ou non), mais sur la sélectivité des médias comme la SRC qui tend à l'alarmisme et à ne publier rapidement que des nouvelles négatives de la chloroquine, un traitement potentiel, que Trump a dit privilégier.

Résumé de nos épisodes précédents :

1. La SRC annonce d’un air grave au Téléjournal le 6 mai que la situation s’aggrave dans les États américains qui déconfinaient, comme la Géorgie, ce n’était pas le cas et c’est encore moins le cas aujourd’hui, voir la courbe officielle des décès de Géorgie en ce jeudi 4 juin (il en va de même de la Floride qui avait aussi déconfiné) :



2. Dans le même journal télévisé, Radio-Canada interroge un expert, il est extrêmement pessimiste. Le Téléjournal soulignait par deux fois les propos apocalyptiques de cet expert (sans contrepartie plus optimiste). Le correspondant radio-canadien résume : « cela équivaut aux pires moments de la grippe espagnole, et il prévient ce n’est qu’un début : “Aussi tragique qu’ait été la situation, ce n’est que le début”. » La Grippe espagnole, rien que cela. Une époque sans antibiotique, des populations affaiblies au sortir de la Première Guerre mondiale, avec de nombreux cas empoisonnement à l’aspirine. Radio-Canada n’interroge aucun expert qui pourrait modérer cette prédiction apocalyptique.

3. Une étude controversée dès sa parution le 22 mai prétendait que la chloroquine était non seulement inefficace, mais dangereuse.  La SRC en publie tout de suite les conclusions sans aucune mise en garde, conditionnel ou prudence. En une semaine, Radio-Canada publiait près d’une dizaine d’articles sur une étude du Lancet de Londres et des conséquences négatives du traitement à la chloroquine. Moins de deux semaines après cet emballement médiatique, l’étude devenue « bidon » sous la pression des médias sociaux, est rétractée, une des rétractations les plus rapides dans l’histoire du Lancet...




Dernier épisode : la SRC publie mercredi 3 juin 2020 une étude [Boulware et al.] défavorable à la chloroquine (cela semble être la ligne éditoriale) dès sa parution. Littéralement. Et cela dans la catégorie « tout (hmmm) sur la pandémie ».

Cette étude trouve bien que moins de gens ont été infectés dans le groupe traitement à la chloroquine, mais la différence n’était pas statistiquement significative. Pas d’effets secondaires graves à la chloroquine non plus.

Notons que comme on le verra le titre est faux, l'étude trouve une faible efficacité à l'hydroxychloroquine, celle-ci n'est pas statistiquement significative, mais elle ne prouve nullement l'inefficacité car sa puissance statistique est minée par des erreurs de mesure potentielles. Bref une étude peu informative, non concluante dont les médias interprètent mal les conclusions. Mais bon, comme on pense qu'elle est défavorable à la chloroquine on en fait grand bruit.



Le chapeau sous le titre de la SRC est aussi erroné : l’étude indienne (6.) publiée plus tôt est bien randomisée (par tirage aléatoire) et en double aveugle.


Elle est tout de suite vivement critiquée (mais Radio-Canada ne s’en est pas fait l’écho), car elle n’a pas utilisé de tests PCR pour évaluer si le personnel était atteint de la Covid-19, mais s’est basé sur les symptômes souvent communs à la grippe.





Bon, j’ai maintenant lu cette étude [Boulware et al.] et, roulement de tambour, c’est encore une merde qui n’apporte rien et n’aurait jamais dû être publiée dans le NEJM et encore moins faire l’objet d’articles de presse avant même sa publication.

Notez d’abord que l’étude porte sur la question de savoir si l’hydroxychloroquine a un effet prophylactique en protégeant les personnes à risque d’être infectées. Ce n’est donc pas la question qui fait l’objet du débat le plus intense, à savoir si l’hydroxychloroquine a un effet thérapeutique chez les gens déjà malades, mais en soi ce n’est pas grave, c’est aussi une question intéressante.

Il y aurait pas mal de choses à dire sur le moment choisi de l’intervention et est-ce que ça permet vraiment de tester un effet prophylactique, mais ça n’aurait pas grand intérêt parce que cette étude souffre d’un défaut tellement énorme qu’à côté tout le reste n’a pas d’importance.

Le problème en question c’est que, en raison du manque de tests à l’époque, l’immense majorité des participants n’ont pas pu être testés par PCR. Parmi ceux qui ont été jugés positifs, l’infection a été confirmée en laboratoire dans moins de 20 % des cas.
 
Les autres ont été diagnostiqués comme souffrant de COVID-19 parce qu’ils avaient des symptômes compatibles avec la maladie. Les participants recevaient le traitement par la poste et répondaient à un questionnaire en ligne...

Or, l’étude a été réalisée en mars, à une époque où il y avait a priori encore plein de grippes et de rhumes, donc l’absence de test PCR dans l’immense majorité des cas a forcément introduit énormément d’erreurs de mesure.

Cette erreur de mesure a pour effet de réduire la puissance statistique du test en noyant tout signal éventuel, donc leur calcul de puissance pour déterminer la taille de l’échantillon dont ils avaient besoin ne vaut rien puisqu’il ne prend pas en compte l’erreur de mesure...

J’ai fait une petite simulation dans la nuit pour me faire une idée de l’effet que cette erreur de mesure a pu avoir sur la puissance statistique selon les hypothèses qu’on fait sur la taille de l’effet et les autres paramètres.

J’ai mis le code en ligne sur GitHub pour que vous puissiez essayer vous-même avec différentes hypothèses et vérifier que je n’ai pas fait d’erreur quelque part vu que j’ai fait ça rapidement à 2 h du mat. [...]

Je pense que les hypothèses que j’ai faites sont déjà très optimistes, mais par acquit de conscience j’ai essayé avec d’autres combinaisons d’hypothèses et, dans tous les cas, la puissance statistique restait bien en dessous de ce qui est désirable.

Je sais déjà que, pour défendre les auteurs et le NEJM, on va me dire que les auteurs ont pris soin de noter les « limitations » de l’étude dans le papier, mais franchement c’est une blague. Ils notent en effet comme une « limitation » le manque de tests PCR, mais ne font aucun effort pour estimer les conséquences de l’erreur de mesure que ça introduit et font un calcul de puissance purement théorique et détaché de la réalité.

La presse s’est bien sûr empressée d’obtempérer puisque, comme Trump a admis prendre de l’hydroxychloroquine à titre prophylactique, c’était l’occasion de lui taper dessus... C’est le cas du NYT et j’ai vu que le Washington Post avait fait de même.

L’article du NYT mentionne en passant que « tous les participants n’ont pas pu être testés », mais je n’avais jamais imaginé en lisant ça que la proportion était si basse !

 

Bref, encore une fois, c’est un cas d’école en termes de mauvaises pratiques scientifiques et journalistiques, mais bien sûr ni les auteurs de l’étude, ni le NEJM, ni le NYT ou le Post n’en souffriront, parce que tant que ça permet de taper sur Trump ce n’est pas grave.

Honnêtement, cette histoire d’hydroxychloroquine devient un gag, je commence à me demander si on n’a jamais une étude là-dessus qui n’est pas complètement pourrie... Ce n’est pourtant pas *si* compliqué à faire, mais apparemment personne n’a envie.

Pour l’équipe de France-Soir qui a parlé à un des membres de l’étude Boulware, le docteur Gibson McDonald :

Si on fait l’analyse comme les auteurs l’on fait, sur 1 jour à 4 jours indépendamment on trouve des différences non significatives. Cela veut dire que l’écart de mesure entre les deux chiffres ne peut pas être considéré comme pouvant entrainer une conclusion comme quoi le traitement fonctionne mieux que le placebo. Les bases statistiques apparaissent fiables même si les échantillons sont un peu petits et donc cela rend les tests statistiques plus délicats.

Mais avec la science statistique, allons plus loin.

Quand on regroupe les échantillons en personne ayant été exposées 1 à 2 jours ou 1 à 3 jours [à une autre personne infectée] donc avec des échantillons plus grands et donc plus fiables, là les tests deviennent significatifs.

Ainsi la conclusion de l’étude Boulware est erronée. Ce qui plaiderait en faveur de l’hydroxychloroquine et changerait les conclusions de cette étude.

(Pour reprendre l’interprétation avec des mots simples, dans le cas du rédacteur de l’étude, ils ont testé s’il y avait un effet significatif entre le groupe placebo et le groupe traitement. En faisant cela par tranche d’exposition au traitement ils arrivent à la conclusion que ce n’est pas statistiquement différent. L’analyste aurait dû vérifier sur des bases plus importantes en regroupant comme nous l’avons proposé. Avec ces regroupements le résultat devient statistiquement significatif. C’est-à-dire qu’il y a un effet positif de l’hydroxychloroquine)

Encore une fois le diable se trouvait dans le détail acte II.

Le docteur Gibson McDonald nous l’a confirmé « nous n’avons pas fait ces analyses statistiques ».
 En d’autres termes, plus on considère les gens qui ont pris le traitement tôt dans l’étude Boulware, plus l'effet positif de la chloroquine devient significatif !


COVID-19 : le modèle défectueux qui a confiné le Canada

Nous avions déjà abordé la grande faiblesse des prédictions de l’Imperial College qui ont mené à une panique au sein des gouvernements occidentaux.


Les hypothèses de ce modèle étaient douteuses dès le début, le prof. Raoult l’avait évoqué très tôt en prenant l’exemple du Princess Diamond ce navire de croisière où avait éclos la Covid-19 en février 2020. On avait affaire à une clientèle confinée très âgée (âge médian de 69 ans). Sur les 3711 personnes à bord (équipage + croisiéristes), un peu plus de 700 personnes furent contaminées dont 14 moururent (dernier décès en avril), toutes des passagers, soit environ 2,5 % de mortalité des passagers infectés (567) avec un âge moyen d’environ 74 ans parmi les décès (on ne connaît pas l’âge exact de tous les décédés).  Ce taux de 2,5 % parmi ces personnes âgées, nettement plus vulnérables que la moyenne de la population, est relativement faible et augurait une mortalité nettement moins forte dans la population en général que le taux de létalité de 3,4 % que l'OMS indiquait le 3 mars 2020.

Un article du 20 mars 2020 dans Nature mentionne les résultats de l'équipe de Timothy Russell, épidémiologiste mathématique à la London School of Hygiene and Tropical Medicine. Son équipe avait utilisé les données de la princesse Diamond — où presque tout le monde a été testé — et les a combinées avec plus de 72 000 cas confirmés en Chine, ce qui rend leur estimation de leur taux de mortalité par cas détectés (CFR) plus robuste. Le groupe estimait que le taux de mortalité par infection (IFR) en Chine — la proportion de toutes les infections, y compris les infections asymptomatiques, qui entraînent la mort — est encore plus faible, à environ 0,5 % dans la population totale.

Le modèle de l’Imperial College utilisera pourtant un taux de létalité assez pessimiste avec un taux de 0,9 % de décès par personne infectée et assumera que 81 % des personnes seraient infectées (Voir How One Model Simulated 2.2 Million U.S. Deaths from COVID-19).

La contagiosité semble avoir été mal estimée dans de nombreux modèles alors que beaucoup croyaient que les enfants étaient très contagieux, le professeur Raoult a très tôt indiqué que les enfants que son équipe marseillaise avait testés étaient au contraire très peu contagieux. D’autres études appuient désormais ces dires (voir le prof. Robert Cohen ci-dessous ou une étude pratiquée en Islande).



En outre, autre erreur dans l’estimation de contagiosité, il semblerait qu’une bonne partie de la population bénéficiait d’une immunité acquise. Voir ci-dessous, l’ancien ministre de la Santé Douste-Blazy et le professeur Raoult.




Enfin, selon le professeur Karl Friston, dans chaque pays, il semble y avoir une partie de la population qui « n’est même pas dans le jeu » - c’est-à-dire qui n’est pas sensible à la Covid-19. Cela varie énormément d’un pays à l’autre. Au Royaume-Uni, le professeur Friston estime que cette portion est d’au moins 50 %, et probablement plus comme 80 %. Selon lui, les résultats de mortalité similaires entre la Suède (pas de confinement strict) et le Royaume-Uni (confinement strict) s’expliquent mieux par le fait qu’en réalité il n’y avait pas de grande différence dans la contagion. L’impact du confinement strict obligatoire dans les modèles du professeur Friston « disparaît littéralement ». Cela commence à faire beaucoup d’hypothèses erronées.

Finalement, l’estimation la plus défavorable de l’Imperial College de 2,2 millions de décès aux États-Unis si tout le monde ne faisait « rien » ne signifie pas que pour éviter de ne rien faire il fallait un confinement strict qui empêche de sortir de chez soi et de travailler. Cela signifiait que personne n’évitait ni les ascenseurs bondés, ne portait des masques faciaux, ne se lavait les mains plus souvent et n’évitait les rassemblements, etc. « Rien » signifait que tout le monde ne faisait littéralement rien pour éviter le danger, ne changeait aucune de ses habitudes. L’équipe de Ferguson savait que c’était irréaliste, mais leur estimation fantasmatique de 2,2 millions en dépendait. Comme ils l’ont reconnu avec réticence, « il est fort probable qu’il y aurait un changement spontané significatif dans le comportement de la population, même en l’absence d’interventions gouvernementales. » 




Note économique de l’IEDM montrant qu’il est possible que le Canada et d’autres pays aient pris des actions trop draconiennes en se fondant sur une mauvaise prévision.

Le déconfinement continue à s’opérer de façon graduelle au Canada. Mais alors que certains parlent d’une deuxième vague, il est plus important que jamais de se questionner sur le bien-fondé du confinement. Cette publication de l’IEDM offre une critique du modèle épidémiologique du professeur Neil Ferguson ayant mené au confinement du pays.

* * *

Cette Note économique a été préparée par Peter St. Onge, chercheur associé senior à l’IEDM, avec la collaboration de Gaël Campan, économiste principal à l’IEDM. La Collection Santé de l’IEDM vise à examiner dans quelle mesure la liberté de choix et l’entrepreneuriat permettent d’améliorer la qualité et l’efficacité des services de santé pour tous les patients.

Avant la mi-mars, la plupart des Canadiens considéraient la COVID-19 comme un problème affectant l’étranger. L’accent était mis sur le retour des Canadiens coincés en Chine, et il y avait eu un seul décès du coronavirus au Canada, soit un Britanno-Colombien de plus de 80 ans avec des problèmes de santé sous-jacents.

Puis, soudainement, le monde a changé. En deux semaines, presque toute l’économie canadienne était mise sur pause. Les rassemblements étaient interdits, les écoles et les garderies fermées, et toutes entreprises dites « non essentielles » fermées afin de ralentir la propagation du virus. Des pertes d’emploi historiques suivirent, dont 500 000 la première semaine seulement. Au 13 avril, près de 6 millions de Canadiens avaient demandé l’aide d’urgence (1).

Que s’est-il produit ? Le 16 mars, le professeur Neil Ferguson du Imperial College London a lancé un modèle épidémiologique qui a fait le tour du monde (2). Selon le rapport, des dizaines de millions de personnes pourraient mourir dans une pandémie comparée à la Grippe espagnole, l’épidémie la plus meurtrière des temps modernes.

Selon le rapport, l’unique option serait des mesures de distanciations physiques radicales de la population entière, pour une période pouvant atteindre 18 mois, jusqu’à ce qu’un vaccin soit disponible. La publication estimait que des mesures moins contraignantes, comme l’isolement des gens infectés, des personnes âgées et des personnes à risque réduiraient seulement les morts de moitié. Il fallait donc un isolement intégral. Deux jours plus tard, la frontière canado-américaine était fermée aux déplacements « non essentiels » et, une semaine plus tard, le Premier ministre Trudeau annonçait une aide de 82 milliards $ pour aider les travailleurs mis à pied en raison du confinement. Deux mois plus tard, des experts ont découvert des erreurs graves dans la publication du Imperial College.

De plus, il est désormais connu que le professeur Ferguson traîne un historique de surestimation importante des décès — une appréhension confirmée par les données provenant des pays présentement non confinés. Il est donc possible que le Canada et d’autres pays aient pris des actions trop drastiques à cause d’une mauvaise prévision.

Les prévisions derrière le confinement

Dans sa publication [jamais publiée dans une revue] du 16 mars, le professeur Ferguson prédit 510 000 morts du coronavirus au Royaume-Uni et 2,2 millions aux États-Unis en 2020. Dix jours plus tard, son équipe fournit de sombres prévisions pour plusieurs pays, dont le Canada. Ferguson prévoit que, sans mesures prises, la COVID-19 pourrait tuer 326 000 Canadiens cette année (voir Tableau 1). Avec une diminution de 75 % de la fréquence des contacts, sa prévision tombait à moins de 46 000 décès. Selon lui, sans la moindre intervention, la COVID-19 infecterait 7 milliards d’individus et en tuerait 40 millions (40 000 000).​



L’Organisation mondiale de la santé (OMS), qui avait affirmé quelques mois plutôt que les quarantaines n’étaient pas efficaces contre les maladies infectieuses, a rapidement changé son fusil d’épaule et fait la promotion des mesures coercitives mises en place en Chine, dont les quarantaines obligatoires, le traçage des contacts par les autorités et, finalement, le confinement (4).

La publication du professeur Ferguson a eu un impact énorme sur le débat. Les médias lui ont affublé le sobriquet de « Professeur Confinement » (5). Johan Giesecke, ancien scientifique en chef du Centre européen de prévention et de contrôle des maladies, a qualifié le modèle de « publication scientifique la plus influente » dont il se souvienne, mais également de « l’une des plus erronées » (6).

Pourquoi une telle influence ? Mark Landler et Stephen Castle ont écrit dans le New York Times : « Ce n’est pas tant les chiffres eux-mêmes, aussi terrifiants soient-ils, que le messager : le Imperial College London ». Les auteurs soulignent que grâce aux liens du professeur avec l’OMS, Imperial College était perçu comme « étalon d’or, ses modèles mathématiques informant directement les politiques des gouvernements ». Selon le Times, la publication a poussé les États-Unis et le Royaume-Uni à agir, les Britanniques délaissant l’immunité de masse pour le confinement (7).

La panique frappe ensuite rapidement le Canada. Le directeur médical des soins intensifs d’un hôpital torontois met en garde contre un écroulement complet du système de santé ontarien. « C’est la Troisième Guerre mondiale. Cela pourrait être un désastre total. C’est le temps de surréagir. »(8)

Prévisions et réalité

Aujourd’hui, le monde est différent. Loin d’une « Troisième Guerre mondiale », des sections des hôpitaux autrefois occupées sont fermées. Les médias rapportaient au début du mois d’avril que la capacité accrue de l’Ontario en respirateurs était inutilisée à 78 % et le volume de patients dans les hôpitaux était nettement inférieur à celui du meilleur scénario envisagé par la province. Fin avril, le médecin hygiéniste en chef ontarien annonçait des dizaines de décès de malades cardiaques évitant les hôpitaux par crainte d’attraper la COVID-19 (9).

La pandémie a eu ses pires conséquences au Québec, particulièrement à Montréal, malgré un confinement parmi les plus agressifs au pays. Considérant que plus de 82 % des morts canadiens étaient en résidences pour personnes âgées, il est possible qu’une meilleure gestion de ces centres ait été plus utile que le confinement (10).

Pendant ce temps, les modèles épidémiologiques ont été fortement révisés à la baisse, comparés aux extrêmes du professeur Ferguson. Le 9 avril, le Canada établissait ses projections de décès à entre 11 000 et 22 000, plutôt que les 8000 à 326 000 du professeur. Le 14 avril, le Royaume-Uni publiait une estimation de 23 000 décès, comparativement aux 22 000 à 602 000 de Ferguson. Les États-Unis, partiellement ouverts durant la pandémie, ont fait part d’une estimation de 134 000 décès (le double de la grippe de 2017) le 4 mai, plutôt que les 84 000 à 2 654 000 de son modèle (11).

Peu de pays ont confiné précisément au moment suggéré par le professeur Ferguson, rendant les comparaisons difficiles. Le Canada a confiné après quatre décès, soit beaucoup plus tôt que sa première marque suggérée de 750 (12).

Une comparaison plus adéquate nous vient des pays qui ne se sont pas confinés, dont la Suède, le Japon, la Corée du Sud et Taïwan. Ces pays sont essentiellement l’exemple du pire scénario du professeur Ferguson : restaurants et bars ouverts, le gouvernement qui n’émet qu’une recommandation de distanciation physique — largement ignorée même au Japon, où les bars et restaurants sont demeurés bondés jusqu’au soir (13).

Bien que l’épidémie ne soit pas terminée, la différence est déjà frappante. Ferguson prédisait 1,4 million de morts au Japon, alors que le nombre de décès au 12 mai était de 657. En Corée du Sud, il prédisait 381 000 morts, comparativement à 258 au 12 mai. À Taïwan, 212 000 morts plutôt que le nombre réel de sept. Même en Suède, il a prédit 85 000 morts alors que le total au 12 mai était de 3313 (14).

Au Canada, le coronavirus est jusqu’à présent légèrement pire qu’une mauvaise grippe saisonnière : 5169 décès au 12 mai comparativement aux 3500 estimés au pays par le ministère de la Santé ontarien pour une saison typique (15). La situation n’est pas résolue et une courbe en cloche pourrait voir les décès doubler, ou plus encore. Mais jamais nous n’envisagerions de mettre 6 millions de Canadiens sur l’aide sociale pour éviter même une très mauvaise grippe saisonnière.

Que s’est-il passé ? Étrangement, la ligne de code [programme informatique] ayant menée au scénario apocalyptique de Ferguson n’était ni publique ni révisée par les pairs. Il a admis que le code contenait de milliers de lignes « non documentées », donc invérifiables. Un ingénieur logiciel chevronné de Google y a recensé des erreurs évidentes, dont le fait que les résultats puissent varier selon la puissance de calcul d’un ordinateur donné. Cela rend les résultats invérifiables, et donc vides de sens (16).

Il faut dire que la feuille de route du professeur Ferguson est mauvaise (voir le Tableau 2). En 2002, il prédisait jusqu’à 150 000 morts de l’ESB (« maladie de la vache folle ») — soit 55 fois le bilan final de 2704 décès. En 2005, il prédisait que la grippe aviaire pourrait tuer jusqu’à 200 millions de personnes. Le bilan fut de 455 (17).



Recoller les pots cassés

Le premier défi est de se sortir de l’hécatombe économique. Il faut prendre en considération tant les risques sanitaires que le fait bien établi que le chômage de masse et la pauvreté tuent, que ce soit à cause des suicides, de la toxicomanie ou de la malnutrition chez les plus vulnérables (18).

Afin d’éviter la pensée unique, ce compromis devra être élaboré tant par des économistes que des épidémiologistes. Des pays comme l’Allemagne et les Pays-Bas ont déjà mis en place une réouverture balisée (19), et plusieurs provinces canadiennes emboîtent le pas. Si d’autres décideurs canadiens n’agissent pas rapidement, le remède pourrait s’avérer pire que la maladie.

Dans un deuxième temps, la COVID-19 a exposé le manque de marge de manœuvre de notre système de santé. Après des années à s’inquiéter de l’achalandage de nos hôpitaux et des listes d’attente (20), il est temps d’augmenter dramatiquement la capacité de notre système de santé afin de parer les menaces.

La libéralisation inclurait des options entrepreneuriales afin de jeter du lest sur le secteur public même en temps normal, mais surtout en temps de crise. Cela comprendrait une modernisation du cadre réglementaire pour les fournisseurs de soins et les manufacturiers, dont le fait de rendre plus facile l’introduction de nouveaux médicaments et, bien entendu, de nouveaux vaccins.

En troisième lieu, nous devons être en mesure d’analyser les modèles sur lesquels nos décideurs se basent. Les universitaires ne vérifient pas régulièrement les lignes de code des modèles, ce qui serait jugé inacceptable dans le domaine de l’assurance automobile. Aux États-Unis, des sceptiques accusent l’Environmental Protection Agency d’avoir recours à de la « science secrète » lorsqu’elle utilise des données inaccessibles ou des modèles opaques afin d’approuver les demandes des écologistes (21).

Au minimum, des données anonymisées et les lignes de code devraient être disponibles afin d’être contre-vérifiées par le public lorsqu’elles sont utilisées pour justifier des politiques publiques, que ce soit le confinement ou les taxes sur le carbone. De plus, ces études doivent se fonder sur des faits vérifiés et utiliser des codes qui font ce qu’ils disent faire. Le processus décisionnel doit être transparent et ouvert au public.

Un ancien fonctionnaire indien résumait bien l’enjeu : « Les situations d’urgence comme cette pandémie demandent beaucoup plus, et non moins, de contre-vérifications », puisque les décisions ont de grandes conséquences. “Cela suggère que les démocraties doivent renforcer leur capacité à la réflexion critique en créant une institution indépendante de type ” Black Hat” afin de remettre en question des fondations techniques des décisions gouvernementales » (22).

En ce qui concerne la crise actuelle, le maintien ou la réapparition éventuelle de mesures de confinement et de restrictions devra se fonder sur des données scientifiques transparentes et vérifiables. Nous sommes en droit de nous attendre à ce que toute politique qui met en péril le gagne-pain et les libertés civiles de millions de Canadiens soit prise en fonction des informations scientifiques les plus rigoureuses qui soient.

Références

(1) Andy Riga, « COVID-19 updates March 12: Quebec starts shutting down to slow spread of coronavirus », Montreal Gazette, 12 mars 2020 ; Shelly Hagan et Kait Bolongaro, “500,000 Jobless Claims Send Canada’s Labor Market Into Freefall”, Bloomberg, 20 mars, 2020; Kathleen Harris, « Nearly 6 million people have applied for COVID-19 emergency benefits », CBC News, 13 avril 2020.

(2) Neil M. Ferguson et al., “Impact of Non-Pharmaceutical Interventions (NPIs) to Reduce COVID-19 Mortality and Healthcare Demand”, Imperial College London, 16 mars 2020.

(3) Patrick G.T. Walker et al., “The Global Impact of COVID-19 and Strategies for Mitigation and Suppression”, Imperial College London, 26 mars 2020; MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, “COVID-19”, Imperial College London, 2020.

(4) Organisation mondiale de la santé, Non-Pharmaceutical Public Health Measures for Mitigating the Risk and Impact of Epidemic and Pandemic Influenza, octobre 2019; Organisation mondiale de la santé, « Considerations for Quarantine of Individuals in the Context of Containment for Coronavirus Disease (COVID-19) », 19 mars 2020.

(5) Bill Bostock, « How ‘Professor Lockdown’ Helped Save Tens of Thousands of Lives Worldwide—and Carried COVID-19 into Downing Street », Business Insider, 25 avril 2020.

(6) John Fund, “‘Professor Lockdown’ Modeler Resigns in Disgrace”, National Review, 6 mai 2020.

(7) Mark Lander et Stephen Castle, “Behind the Virus Report That Jarred the U.S. and the U.K. to Action”, The New York Times, 2 avril 2020.

(8) Mike Crawley, “‘The impact on the health care system could be total collapse,’ warns ICU doctor”, CBC News, 21 mars 2020.

(9) Avery Haines et Alexandra Mae Jones, « “All of our rooms are empty” : Hospital ERs vacant during pandemic », CTV News, 29 avril 2020 ; Tom Blackwell, “‘That is a surprise’: Doctors still waiting for feared surge of COVID-19 patients in Canadian ICUs”, National Post, 11 avril 2020; Allison Jones, “Delayed cardiac surgeries due to coronavirus may have caused 35 deaths in Ontario: minister”, Global News, 28 avril 2020.

(10) Tonda MacCharles, “82% of Canada’s COVID-19 deaths have been in long-term care, new data reveals”, Toronto Star, 7 mai 2020.

(11) Amanda Connolly, “With strong controls, Canada could see 11,000 to 22,000 coronavirus deaths: officials”, Global News, 9 avril 2020; Samuel Osborne, “Coronavirus : Experts lower projection of UK death toll, but still predict 23,000 to die from Covid-19 by August”, Independent, 14 avril 2020; Eric Levenson et Madeline Holcombe, « Coronavirus model projects 134,000 deaths in US, nearly double its last estimate », CNN, 4 mai 2020.

(12) Shelly Hagan et Kait Bolongaro, « 500,000 Jobless Claims Send Canada’s Labor Market Into Freefall », Bloomberg, 20 mars 2020; Matt Burgess, “When will lockdown end? The UK’s lockdown rules, explained”, Wired, 26 mai 2020; Sarah Mervosh et al., “See How All 50 States Are Reopening” The New York Times, 26 mai 2020; Worldometers.info, Coronavirus Update, 27 mai 2020 ; Neil M. Ferguson et al., op. cit., note 2.

(13) Motoko Rich, “Tokyo, in a State of Emergency, Yet Still Having Drinks at a Bar”, The New York Times, 19 avril 2020.

(14) Patrick G.T. Walker, et al., op. cit., note 3; Worldometers.info, Coronavirus Update, 12 mai 2020.

(15) Worldometers.info, Coronavirus Canada, 12 mai 2020 ; Ministry of Health of Ontario, “The Flu”, Ontario Government, 20 novembre 2019.

(16) Terence Corcoran, “We are at the mercy of two data problems with COVID-19 response”, Financial Post, 3 avril 2020; Sue Denim, “Code Review of Ferguson’s Model” Lockdown Sceptics, 10 mai 2020.

(17) Lee Elliot Major, “BSE-infected sheep a ‘greater risk’ to humans”, The Guardian, 9 janvier 2002; National CJD Research & Surveillance Unit, “Disease in the UK (By Calendar Year)”, University of Edinburgh, 4 mai 2020; Phillip W. Magness, “How Wrong Were the Models and Why?”, American Institute for Economic Research, 23 avril 2020; James Sturcke, “Bird flu pandemic ’could kill 150m’”, The Guardian, 30 septembre 2005; Organisation mondiale de la santé, « Cumulative Number of Confirmed Human Cases for Avian Influenza A (H5N1) reported to WHO, 2003–2020 », 20 janvier 2020.

(18) Kevin Milligan, “Are Opioid Deaths Affected by Macroeconomic Conditions”, National Bureau of Economic Research, Bulletin on Aging and Health, no. 3, 2017.

(19) Sabine Siebold et Andreas Rinke, « Germany to reopen all shops, allow soccer matches: sources », Reuters, 4 mai 2020.

(20) Peter St. Onge et Patrick Déry, « Canada’s Health Care Woes: Waiting Lists, Outdated Equipment, Staff Shortages », Institut Économique de Montréal, Note économique, 18 décembre 2019.

(21) Sue Denim, op. cit., note 16; Kelsey Brugger, “Trump administration expands reach of EPA secret science proposal”, Science, 4 mars 2020.

(22) Sanjeev Sabhlock, “A critique of Neil Ferguson’s (the Imperial College) pandemic model”, Times of India, 29 avril 2020.

Rétractation de l'étude du Lancet, était Les médias ont-ils trop vite sauté sur une étude du Lancet ?

Le 4 juin 2020

Après avoir émis une mise en garde (voir ci-dessous) le 2 juin, The Lancet annonce ce 4 juin la rétraction de trois des quatre auteurs de l’étude qui avait été saisie au bond par l’OMS et de nombreux pays occidentaux pour suspendre les essais cliniques à la chloroquine.

« Aujourd’hui, trois des auteurs de l’article, “Hydroxychloroquine ou chloroquine avec ou sans macrolide pour le traitement de COVID-19 : une analyse de registre multinational”, ont rétracté leur étude. Ils n’ont pas été en mesure de réaliser un audit indépendant des données sur lesquelles reposait leur analyse. En conséquence, ils ont conclu qu’ils “ne peuvent plus garantir la véracité des sources de données primaires. »

La fronde contre cette étude bancale (des doutes sévères existent sur l’existence même de données réelles) est née et a été conduite presque entièrement sur Twitter. Puissance inédite des réseaux sociaux qui auraient mené à la rétractation probablement la plus rapide d’un article scientifique aussi important publié dans une prestigieuse revue érudite.





« Cette étude, tous ceux qui l’ont lue s’accordent pour dire qu’elle est bidon », a estimé Jean-François Lemoine, médecin-journaliste. Jean-François Lemoine était l’invité de Patrick Roger le 4 juin 2020 dans l’émission « C’est à la une » sur Sud Radio.

« Des articles scientifiques payés, cela se pratique depuis longtemps » « Cette décision [d’émettre une expression de préoccupation sur cet article] ne m’étonne pas du tout parce que c’est un scandale réel, plus ennuyeux qu’on ne le pense. En même temps, ce geste ne signifie pas non plus que l’hydroxychloroquine marche. On est face à une officine douteuse qui publie des études minables qui, grâce au Lancet, connaissent un retentissement mondial. Il faut savoir plusieurs choses : qui a payé ? Pourquoi le Lancet n’a pas regardé ce qu’il publie ? Parce qu’il était payé tout simplement ! Il y a beaucoup d’argent dans le secteur de la santé. », d'ajouter M. Lemoine

Rappelons que les revues érudites sont très rentables. En 2010, la division de l’édition scientifique d’Elsevier a déclaré des bénéfices de 724 millions de livres sterling sur un peu plus de 2 milliards de dollars de revenus. Il s’agissait d’une marge de 36 % — supérieure à celle d’Apple, Google ou Amazon publiée cette année-là.

Mise à jour du 2 juin 2020

L’étude publiée dans The Lancet qui prétend que la chloroquine est non seulement inefficace, mais dangereuse et qui a été reprise au bond par tous les gros médias (voir ci-dessous) et l’OMS est de plus en plus remise en cause. La lettre ouverte envoyée par des personnalités éminentes dans le domaine à la revue érudite anglaise, The Lancet, est désormais cosignée par plus de 200 experts. The Lancet a exprimé publiquement ce mardi son inquiétude quant à cette étude, déjà corrigée une fois sans satisfaire ses critiques. L’expression d’inquiétude précède souvent la rétraction de l’étude en question.




Résumé de ces derniers développements
Voir le dossier très fouillé de France Soir sur cette entreprise : LancetGate : Surgisphere la société qui a fourni les données à l’étude est-elle sérieuse ?

« Les Pieds nickelés font de la science »

Pour le Pr Didier Raoult, ferveur défenseur de l’hydroxycholoriquine, cette étude c’est un peu les « pieds nickelés qui font de la science ».


Il fait ainsi allusion à une ancienne bande dessinée où apparaissent Croquignol, Filochard et Ribouldingue, trois petits filous, à la fois escrocs, hâbleurs, maladroits et fainéants.  Dans cette même vidéo (ci-dessus), le Pr Didier Raoult s’en prend virulemment aux gros médias qui n’ont plus de journalistes qui sachent lire les articles scientifiques, mais qui ne se dispensent pas de faire grand écho le plus vite possible à des résultats improbables, voire manifestement faux.





Billet originel du 28 mai 2020.

Radio-Canada a publié près d’une dizaine d’articles sur une étude du Lancet de Londres et des conséquences négatives du traitement à la chloroquine.


Reprenant une nouvelle fois une dépêche de l’AFP sans en moduler le ton très affirmatif, la société d’État écrivait sans ambages :


Comment l’AFP et Radio-Canada savent-elles que cette étude « montre » bien cela ? Pourquoi ne pas être prudent et écrire dans l’immédiat « affirme », « montrerait » ou simplement ajouter un « selon cette étude » ? Pourtant les critiques à l’égard de cette étude par des cardiologues soutenus par une société privée se sont très vite fait entendre.

La SRC n’est pas la seule à avoir fait grand cas de cette étude et ne pas tendre ses micros à la partie adverse.

En France aussi, comme le souligne Laurent Mucchielli, « 
L’offensive débute vendredi 22 mai en fin d’après-midi, veille de week-end et au milieu d’un “pont” (donc il y a moins d’infos et moins de journalistes dans les salles de rédaction), probablement comme d’habitude par des dépêches d’agences de presse, ensuite reprises en boucle sur le thème “Covid : hydroxychloroquine et chloroquine pas efficaces et même néfastes, selon une étude”. Les articles tombent les uns après les autres sur les sites des grands quotidiens : Libération (22 mai, 18 h 36), Le Figaro (22 mai, 19 h 30), Le Parisien (22 mai, 19 h 35), Le Monde (22 mai à 21 h 19). Les radios ne sont pas en reste dans la soirée (par exemple RTL 22 mai à 21 h 55). »

La publicité faite autour de cette étude controversée a créé un emballement médiatique, l’interruption des essais de l’OMS sur l’hydroxychloroquine et l’interdiction de ce médicament en France.

Doutes en Espagne

C’est ainsi que les autorités espagnoles ont émis des doutes sur l’interprétation et la fiabilité méthodologique de l’étude. L’AEMPS (agence espagnole des médicaments et des produits sanitaires) a fait connaître ses réactions à l’étude :  certains aspects de l’étude observationnelle publiée dans The Lancet auraient pu conditionner ses résultats. L’agence souligne, à cet égard, que « la dose d’hydroxychloroquine utilisée est plus élevée que dans d’autres essais et a également eu lieu dans des pays avec un système de santé très différent ». En conséquence de quoi, l’Espagne continuera à utiliser de la chloroquine.

Des données australiennes mises en doute en Australie

Melissa Davey dans The Guardian Australie, signale que l’étude du Lancet affirmait avoir eu accès à des données provenant de 5 hôpitaux australiens, soignant 600 personnes dont 73 décédés au 21 avril. Problème : au 21 avril, il n’y avait eu que 67 décès enregistrés dans toute l’Australie que ce soit dans ces 5 hôpitaux ou ailleurs en Australie... L’examen des données, hôpital par hôpital, a montré que les affirmations de l’étude du Lancet ne reposaient pas sur des données vérifiables. L’un des auteurs de l’étude, Sapan Desai dont on a signalé les conflits d’intérêts (il anime par exemple des conférences de la pharmaceutique Gilead), a expliqué ces données étonnantes étaient le résultat de l’inclusion par erreur de données d’un hôpital asiatique dans les données australiennes.

Opacité selon expert de McGill

Est-ce qu’ils « peuvent donner les noms des hôpitaux canadiens dont ils affirment qu’ils ont contribué aux données, pour qu’elles puissent être vérifiées de façon indépendante ? », a par exemple demandé mercredi sur Twitter Todd Lee, expert en maladies infectieuses à l’Université McGill à Montréal.


Statisticien de l’université de Columbia s’interroge

Andrew Gelman, statisticien de l’université américaine de Columbia s’interroge sur la méthode d’étude du Lancet dans plusieurs billets de son carnet. Andrew Gelman pointe des limites méthodologiques et indique avoir envoyé un courriel pour leur demander les données, avant d’essuyer un refus pour des « raisons de confidentialité ».

Collectif d’experts envoie une lettre ouverte au Lancet

Ce jeudi 28 mai 2020, un collectif d’experts a envoyé une lettre ouverte au Lancet que nous traduisons ci-dessous, car elle semble n’avoir éveillé aucun intérêt dans les médias grassement subventionnés.


Lettre ouverte à MR Mehra, SS Desai, F Ruschitzka et AN Patel, auteurs de

« Hydroxychloroquine ou chloroquine avec ou sans macrolide pour le traitement de COVID-19 : une analyse multinationale de dossiers ». The Lancet. 22 mai 2020 : S0140-6736 (20) 31180-6. doi : 10,101 6/S0140-6736 (20) 31180-6. PMID : 32 450 107
et à Richard Horton (rédacteur du Lancet).

Préoccupations concernant l’analyse statistique et l’intégrité des données

L’étude rétrospective et observationnelle de 96 032 patients COVID-19 hospitalisés issus six continents a signalé une augmentation substantielle de la mortalité (~ 30 % de décès en excès) et la survenue d’arythmies cardiaques associées à l’utilisation des médicaments à base de 4-aminoquinoléine, l’hydroxychlorlorine et la chloroquine. Ces résultats ont eu un impact considérable sur la pratique et la recherche en santé publique.

L’OMS a suspendu le recrutement du bras hydroxychloroquine de son étude clinique SOLIDARITY. L’organisme de réglementation britannique, MHRA, a demandé la suspension temporaire du recrutement dans tous les essais d’hydroxychloroquine au Royaume-Uni (traitement et prévention), et la France a modifié sa recommandation nationale pour l’utilisation de l’hydroxychloroquine dans le traitement au COVID-19 et a également interrompu les essais.

Les titres des médias qui ont suivi ont suscité une inquiétude considérable chez les participants et les patients inscrits à des essais contrôlés randomisés (ECR) cherchant à caractériser les avantages et les risques potentiels de ces médicaments dans le traitement et la prévention des infections à COVID-19. Il existe un accord uniforme selon lequel des ECR bien menés sont nécessaires pour éclairer les politiques et les pratiques.

Cet impact a conduit de nombreux chercheurs du monde entier à lire avec soin la publication en question. Cet examen a soulevé à la fois des problèmes méthodologiques et d’intégrité des données. Les principales préoccupations sont les suivantes :

1. On y a effectué un ajustement inadéquat pour les facteurs de confusion connus et mesurés (gravité de la maladie, effets temporels, effets sur le site, posologie [dose] utilisée).

2. Les auteurs n’ont pas adhéré aux pratiques standard de la communauté de l’apprentissage automatique [intelligence artificielle] et des statistiques. Ils n’ont pas publié leur code ni leurs données. Il n’y a pas de partage de données/code et déclaration de disponibilité dans le document. Le Lancet figure pourtant parmi les nombreux signataires de la déclaration Wellcome sur le partage des données pour les études COVID-19.

3. Il n’y a pas eu d’examen éthique.

4. Aucune mention n’a été faite des pays ou des hôpitaux qui ont contribué à la source des données et aucune reconnaissance de leurs contributions. Une demande d’information aux auteurs sur les centres contributeurs a été refusée.

5. Les données de l’Australie ne sont pas compatibles avec les rapports du gouvernement (trop de cas pour seulement cinq hôpitaux, plus de décès à l’hôpital que dans tout le pays pendant la période d’étude). Surgisphere (la société de données) a depuis déclaré qu’il s’agissait d’une erreur de classification d’un hôpital d’Asie. Cela indique la nécessité d’une vérification supplémentaire des erreurs dans toute la base de données.

6. Les données en provenance d’Afrique indiquent que près de 25 % de tous les cas de COVID-19 et 40 % de tous les décès sur le continent sont survenus dans des hôpitaux associés à Surgisphere qui disposaient d’un enregistrement électronique perfectionné des données des patients et d’un suivi des patients capable de détecter et d’enregistrer des cas « de tachycardie ventriculaire non soutenue [au moins 6 secondes] ou soutenue ou une fibrillation ventriculaire ». Le nombre de cas et de décès, ainsi que la collecte de données détaillées, semblent peu probables.

7. Variations inhabituellement faibles signalées des variables de base, des interventions et des résultats entre les continents (tableau S3). [Même taux d’obèses ou de fumeurs parmi les patients provenant des différents continents alors qu’on sait qu’il existe une grande variabilité à travers le monde.]


8. Des doses quotidiennes moyennes d’hydroxychloroquine supérieures de 100 mg aux recommandations de la FDA, alors que 66 % des données proviennent des hôpitaux d’Amérique du Nord.

9. Rapports d’utilisation invraisemblables entre la chloroquine et l’hydroxychloroquine sur certains continents.

10. Les intervalles de confiance serrés à 95 % signalés pour les ratios de risque sont peu probables. Par exemple, pour les données australiennes, il faudrait environ le double du nombre de décès enregistrés comme indiqué dans le document [pour atteindre cet intervalle de confiance].

Les données des patients ont été obtenues grâce à des dossiers électroniques des patients et sont détenues par la société américaine Surgisphere. En réponse à une demande de données, le professeur Mehra a répondu ; « Nos accords de partage de données avec les différents gouvernements, pays et hôpitaux ne nous permettent malheureusement pas de partager des données. »

Étant donné l’énorme importance et l’influence de ces résultats, nous pensons qu’il est impératif que :

1. La société Surgisphere fournisse des détails sur la provenance des données. Au minimum, cela signifie partager les données agrégées sur les patients au niveau de l’hôpital (pour toutes les covariables et les résultats).

2. La validation indépendante de l’analyse soit effectuée par un groupe convoqué par l’Organisation mondiale de la santé ou au moins une autre institution indépendante et respectée. Cela impliquerait des analyses supplémentaires (par exemple, déterminer s’il y a un effet dû à la posologie [incorrecte]) pour évaluer la validité des conclusions.

3. Il existe un accès ouvert à tous les accords de partage de données cités ci-dessus pour garantir que, dans chaque juridiction, toutes les données extraites ont été récoltées légalement et éthiquement et que les aspects de confidentialité des patients ont été respectés.

Dans un souci de transparence, nous demandons également à The Lancet de publier les commentaires des pairs qui ont conduit à l’acceptation de ce manuscrit pour publication.

Cette lettre ouverte est signée par des cliniciens, des chercheurs médicaux, des statisticiens et des éthiciens du monde entier. La liste complète des signataires et affiliations se trouve ci-dessous.

Liste des signataires

Dr James Watson (statisticien, Mahidol Oxford Tropical Medicine Research Unit, Thaïlande)
Professeur Amanda Adler (Trialiste & Clinicienne, Directrice de l’Unité des Essais sur le Diabète, Royaume-Uni)
Dr Ravi Amaravadi (chercheur, Université de Pennsylvanie, États-Unis)
Dr Ambrose Agweyu (Chercheur médical, KEMRI-Wellcome Trust Research Program, Kenya)
Professeur Michael Avidan (clinicien, Washington University in St Louis, États-Unis)
Professeur Nicholas Anstey (clinicien, Menzies School of Health Research, Australie)
Dr Yaseen Arabi (clinicien, Université King Saud Bin Abdulaziz des sciences de la santé, Arabie saoudite)
Dr Elizabeth Ashley (clinicienne, directrice de l’unité de recherche de l’hôpital Lao-Oxford-Mahosot-Wellcome Trust, Laos)
Professeur Kevin Baird (chercheur, chef de l’unité de recherche clinique Eijkman-Oxford, Indonésie)
Professeur François Balloux (chercheur, directeur de l’Institut de génétique UCL, Royaume-Uni)
Dr Clifford George Banda (clinicien, Université du Cap, Afrique du Sud)
Dr Edwine Barasa (économiste de la santé, programme de recherche KEMRI-Wellcome Trust, Kenya)
Professeur Karen Barnes (Pharmacologie clinique, Université du Cap, Afrique du Sud)
Professeur David Boulware (chercheur et expérimentateur, Université du Minnesota, États-Unis)
Professeur Buddha Basnyat (clinicien, chef de l’unité de recherche clinique de l’Université d’Oxford - Népal, Népal)
Professeur Philip Bejon (chercheur médical, directeur du programme de recherche KEMRI-Wellcome Trust, Kenya)
Professeur Mohammad Asim Beg (clinicien/chercheur, Université Aga Khan, Pakistan)
Professeur Emmanuel Bottieau (clinicien, Institut de médecine tropicale, Anvers, Belgique)
Dr Sabine Braat (statisticienne, Université de Melbourne, Australie)
Professeur Frank Brunkhorst (clinicien, Hôpital universitaire d’Iéna, Allemagne)
Dr Todd Campbell Lee (chercheur, Université McGill, Canada)
Professeur Caroline Buckee (épidémiologiste, Harvard TH Chan School of Public Health, États-Unis)
Dr James Callery (clinicien, Mahidol Oxford Tropical Medicine Research Unit, Thaïlande)
Professeur John Carlin (statisticien, Université de Melbourne et Murdoch Children’s Research Institute, Australie)
Dr Nomathemba Chandiwana (Clinicien de recherche, Université du Witwatersrand, Afrique du Sud)
Dr Arjun Chandna (Clinicien, Cambodge Oxford Medical Research Unit, Cambodge)
Professeur Phaik Yeong Cheah (éthicien/ pharmacien, Mahidol Oxford Tropical Medicine Research Unit, Thaïlande)
Professeur Allen Cheng (clinicien, Université Monash, Australie)
Professeur Leonid Churilov (statisticien, Université de Melbourne, Australie)
Professeur Ben Cooper (épidémiologiste, Université d’Oxford, Royaume-Uni)
Dr Cintia Cruz (pédiatre Mahidol Oxford Tropical Medicine Research Unit, Thaïlande)
Professeur Bart Currie (directeur, HOT NORTH, Menzies School of Health Research, Australie)
Professeur Joshua Davis (clinicien, président de l’Australasian Society for Infectious Diseases, Australie)
Dr Jeremy Day (clinicien, Unité de recherche clinique de l’Université d’Oxford, Vietnam)
Professeur Nicholas Day (clinicien, directeur du Mahidol Oxford Tropical Medicine Research Unit, Thaïlande)
Dr Hakim-Moulay Dehbi (statisticien, University College London, Royaume-Uni)
Dr Justin Denholm (clinicien, chercheur, éthicien, Doherty Institute, Australie)
Dr Lennie Derde (intensiviste/ chercheur, University Medical Center Utrecht, Pays-Bas)
Professeur Keertan Dheda (clinicien/chercheur, Université du Cap et hôpital Groote Schuur, Afrique du Sud)
Dr Mehul Dhorda (chercheur clinicien, Mahidol Oxford Tropical Medicine Research Unit, Thaïlande)
Professeur Annane Djillali (Doyenne de l’École de médecine, Simone Veil Université, France)
Professeur Arjen Dondorp (clinicien, Mahidol Oxford Tropical Medicine Research Unit, Thaïlande)
Dr Joseph Doyle (clinicien, Université Monash et Burnet Institute, Australie)
Dr Anthony Etyang (chercheur médical, programme de recherche KEMRI-Wellcome Trust, Kenya)
Dr Caterina Fanello (épidémiologiste, Université d’Oxford, Royaume-Uni)
Professeur Neil Ferguson (épidémiologiste, Imperial College London, Royaume-Uni)
Professeur Andrew Forbes (statisticien, Université Monash, Melbourne, Australie)
Professeur Oumar Gaye (chercheur clinique, Université Cheikh Anta Diop, Sénégal)
Dr Ronald Geskus (chef des statistiques à l’Unité de recherche clinique de l’Université d’Oxford, Vietnam)
Professeur Dave Glidden (biostatistique, Université de Californie, États-Unis)
Professeur Azra Ghani (épidémiologiste, Imperial College London, Royaume-Uni)
Prof Philippe Guerin (Chercheur médical, Université d’Oxford, Royaume-Uni)
Dr Raph Hamers (clinicien/essayiste, Unité de recherche clinique Eijkman-Oxford, Indonésie)
Professeur Peter Horby (chercheur clinique, Center for Tropical Medicine and Global Health, University of Oxford)
Dr Jens-Ulrik Jensen (Clinicien/Trialiste, Université de Copenhague, Danemark)
Dr Hilary Johnstone (Médecin de recherche clinique, indépendante)
Professeur Kevin Kain (chercheur clinique, Université de Toronto, Canada)
Dr Sharon Kaur (éthicienne, Université de Malaya, Malaisie)
Dr Evelyne Kestelyn (Chef des essais cliniques, Unité de recherche clinique de l’Université d’Oxford, Vietnam)
Dr Tan Le Van (chercheur médical, Unité de recherche clinique de l’Université d’Oxford, Vietnam)
Professeur Katherine Lee (statisticienne, Université de Melbourne, Australie)
Professeur Laurence Lovat (Directeur clinique du Wellcome EPSRC Centre for Interventional & amp ; Surgical Sciences, UCL, Royaume-Uni)
Professeur Kathryn Maitland (Clinicienne, Imperial College London/KEMRI Wellcome Trust Program, Kenya)
Dr Julie Marsh (statisticienne, Telethon Kids Institute, Australie)
Professeur John Marshall (clinicien/chercheur, Université de Toronto, Canada)
Dr Gary Maartens (clinicien, Université du Cap, Afrique du Sud)
Professeur Mayfong Mayxay (clinicien/chercheur, Unité de recherche du Lao-Oxford-Mahosot Hospital-Wellcome Trust, Laos)
Dr John McKinnon (clinicien/chercheur, Wayne State University, États-Unis)
Dr Laura Merson (chercheuse clinique, Université d’Oxford, Royaume-Uni)
Dr Alistair McLean (chercheur médical, Université d’Oxford, Royaume-Uni)
Professeur Ramani Moonesinghe (chercheur clinicien, University College London, Royaume-Uni)
Professeur Bryan McVerry (chercheur médical, Université de Pittsburgh, États-Unis)
Professeur William Meurer (clinicien/chercheur médical, Université du Michigan, États-Unis)
Dr Kerryn Moore (épidémiologiste, London School of Hygiene and Tropical Medicine, Royaume-Uni)
Dr Rephaim Mpofu (clinicien, Université du Cap, Afrique du Sud)
Dr Mavuto Mukaka (statisticien, Mahidol Oxford Tropical Medicine Research Unit, Thaïlande)
Dr Srinivas Murthy (chercheur clinique, Université de la Colombie-Britannique, Canada)
Professeur Kim Mulholland (clinicien, London School of Hygiene & Tropical Medicine, Royaume-Uni)
Professeur Alistair Nichol (chercheur clinicien, Université Monash, Australie)
Professeur François Nosten (clinicien, directeur de l’unité de recherche sur le paludisme de Shoklo, Thaïlande)
Dr Matthew O’Sullivan (clinicien, Westmead Hospital & University of Sydney, Australie)
Professeur Piero Olliaro (chercheur clinique, Université d’Oxford, Royaume-Uni)
Professeur Marie Onyamboko (Chercheur clinique, École de santé publique de Kinshasa, RDC)
Dr Marcin Osuchowski (chercheur médical, Institut Ludwig Boltzmann, Autriche)
Professeur Catherine Orrell (pharmacologue clinicienne, Université du Cap, Afrique du Sud)
Professeur Jean Bosco Ouedraogo (chercheur médical, WWARN, Burkina Faso)
Dr Elaine Pascoe (statisticienne, Université du Queensland, Australie)
Professeur David Paterson (clinicien, directeur, UQ Center for Clinical Research, Australie)
Dr Kajaal Patel (pédiatre, Cambodge Oxford Medical Research Unit, Cambodge)
Dr Tom Parke (statisticien, Berry Consultants, Royaume-Uni)
Professeur Philippe Parola (Chercheur, Aix-Marseille Université, France)
Professeur Paul Newton (clinicien, Université d’Oxford, Royaume-Uni)
Professeur David Price (statisticien, Doherty Institute & University of Melbourne, Australie)
Professeur Richard Price (clinicien, Menzies School of Health Research, Australie)
Professeur Sasithon Pukrittayakamee (clinicien, Mahidol University, Thaïlande)
Dr Ben Saville (statisticien, Berry Consultants & Vanderbilt University)
Professeur Jason Roberts (pharmacien/clinicien, Université du Queensland, Australie)
Professeur Stephen Rogerson (clinicien, Université de Melbourne, Australie)
Professeur Kathy Rowan (chercheuse, directrice de l’unité des essais cliniques de l’ICNARC, Royaume-Uni)
Dr William Schilling (clinicien, Mahidol Oxford Tropical Medicine Research Unit, Thaïlande)
Dr Anuraj Shankar (Clinicien/ Trialiste, Eijkman-Oxford Clinical Research Unit, Indonésie)
Professeur Sanjib Kumar Sharma (clinicien, Koirala Institute of Health Sciences, Népal)
Professeur Julie Simpson (statisticienne, Université de Melbourne, Australie)
Professeur Frank Smithuis (chercheur clinique, directeur de l’Unité de recherche tropicale d’Oxford au Myanmar, Myanmar)
Dr Tim Spelman (statisticien, Burnet Institute, Australie)
Dr Kasia Stepniewska (statisticienne, Université d’Oxford, Royaume-Uni)
Dr Nathalie Strub Wourgaft (Clinicienne, initiative Médicaments pour les maladies négligées, Suisse)
Dr Aimee Taylor (statisticien, Harvard T.H. Chan School of Public Health, États-Unis)
Dr Walter Taylor (clinicien, Mahidol Oxford Tropical Medicine Research Unit, Thaïlande)
Professeur Guy Thwaites (clinicien, directeur de l’unité de recherche clinique de l’Université d’Oxford, Vietnam)
Professeur Tran Tinh Hien (clinicien, Oxford Clinical Research Unit, Vietnam)
Professeur Steven Tong (clinicien, Université de Melbourne, Australie)
Professeur Paul Turner (clinicien/chercheur, directeur de l’Unité de recherche médicale d’Oxford au Cambodge, Cambodge)
Professeur Ross Upshur (chef de la division de santé publique clinique, Université de Toronto, Canada)
Professeur Rogier van Doorn (microbiologiste clinique, Université d’Oxford, Royaume-Uni)
Professeur Sir Nicholas White (clinicien, Mahidol Oxford Tropical Medicine Research Unit, Thaïlande)
Professeur Thomas Williams (clinicien, programme de recherche KEMRI-Wellcome Trust, Kenya)
Professeur Chris Woods (chercheur, Duke University, États-Unis)
Dr Sophie Yacoub (Clinicienne, Unité de recherche clinique de l’Université d’Oxford, Vietnam) Professeur Marcus Zervos (Chercheur, Wayne State University School of Medicine, États-Unis)

Voir aussi



Recherche — Failles dans le mécanisme de relecture par des pairs

Hydroxychloroquine : The Lancet dans de sales draps…










Comment la science se trompe... (The Economist)

Coronavirus — Les médias ont-ils fait preuve d’alarmisme ?




Fallait-il croire d’emblée l’étude rétrospective publiée par la revue médicale The Lancet qui interrogeait l’efficacité et l’innocuité du traitement proposé par Didier Raoult contre le Covid-19 ?

Fallait-il en tirer des titres accrocheurs, mais faux ? Pourquoi les journalistes ont-ils autant de difficultés à couvrir correctement la recherche scientifique ? Des chercheurs et des journalistes spécialisés analysent pour Arrêt sur images ce nouvel épisode en forme d’échec médiatique.

Le 22 mai, la revue médicale à la pointe du quatuor des publications de référence dans le monde, The Lancet, publie une étude « observationnelle » affichant une analyse rétrospective, selon ses 4 auteurs, des données d’hospitalisation de plus de 96 000 patients atteints du Covid-19, hospitalisés dans 671 hôpitaux du monde entier du 20 décembre au 21 avril. Le destin médical de quatre groupes de patients, au total près de 15 000, traités avec diverses versions de traitements utilisant la chloroquine ou l’hydroxychloroquine, y est comparé à celui d’un groupe contrôle de plus de 81 000 patients ayant bénéficié d’autres traitements.