CoolDude

@CoolDude

Bref le facteur de comorbidité entre le Cancer et du Covid, ce n’est pas encore bien étudié.

Bientôt le Sida et le Covid !?

Bon, je pourrais m’amuser regarder toutes les études qu’ils ont incluses pour le cas HCL+AZT, mais bon... Ça commence mal.

@bubu12

ben oui le problème c’est l’intervalle de confiance qui va jusqu’a 1.06 et donc qui comprend la valeur 1...

au passage pour le combo HCQ + AZT c’est 1.27 avec intervalle de confiance entre 1.04 et 1.54, du coup tu vas me dire quoi la ?

Prenons l’exemple de la pire étude du lot Rivera & al (2,15 [1,32 ; 3,51]) :

https://cancerdiscovery.aacrjournals.org/content/early/2020/07/21/2159-8290.CD-20-0941
Utilization of COVID-19 treatments and clinical outcomes among patients with cancer : A COVID-19 and Cancer Consortium (CCC19) cohort study

Among 2,186 US adults with invasive cancer and laboratory-confirmed SARS-CoV-2 infection, weexamined the association of COVID-19 treatments with 30-day all-cause mortality, and factors associated with treatment.

"Cancer" + Covid + HCl + AZT ne font bon ménage apparemment.

Mouaifff... Il y a peut être un problème dans la sélection des essais à inclure dans cette partie de la méta-analyse, non ?

En tout cas, il y a un problème quelque part.

On ne peut pas avoir de -20% à -40% du nombre de décès et en rajoutant simplement de AZT passer de +20% à +40% sans explication.

@bubu12

et non les résultats ne sont pas positif pour l’hydroxychloroquine, tu es en train de dire que les auteurs ne tirent pas la bonne conclusion de leur travail ?

Exactement !

271 After excluding studies with critical bias, the pooled RR for COVID-19 mortality was 0.83 (95%CI :
272 0.65-1.06, n=17 studies) indicating no significant association between HCQ and COVID-19 mortality
273 (Figure 2).

"0.83" (95% CI :

"0.65-1.06", n=17 studies)

Je pense que l’on ne voit pas la même chose... DSL.

@bubu12

la méta analyse a une méthodologie, les études ne sont pas incluses par hasard

On fait ce que l’on veut...

Par exemple, il y a une technique de filtrage de données qui consiste à supprimer de l’ensemble des mesures les deux extremums (la valeur min et la valeur max) car on considère que c’est forcement dû à une erreur.

Les critères de sélection, c’est vous qui les définissez.

Mais bon, on s’en fout, car si on lit bien les résultats, dans tous les cas, les résultats sont positifs, même si le résultat et son intervalle de confiance n’est pas strictement inférieure à 1.

On ne peut pas affirmer que l’on soit sûr à 100% de son efficacité.

@Mao-Tsé-Toung

 :
https://geodes.santepubliquefrance.fr/#c=indicator&f=0&i=sp_pos_heb.t&s=2020-S35&t=a01&view=map2

Les 3% de faux positif, c’est le Pr Perronne qui le dit ! Donc à vérifier... Ça va de (5% à 1%) suivant les sources.

1% légalement parlant... Enfin, c’est ce qui est exigé du test.

D’ailleurs il s’est trompé quand il a dit que :
"le ministre a annoncé qu’il allait faire 1 million de tests par semaine, c’est le grand délire ! Les tests PCR ont 3% de faux positifs ! Si vous testez 1 million de personnes vous allez trouver 3 000 personnes"

Correction : Pas 3 000... 30 000 personnes.

...

Sinon, effectivement, il faut comparer ce qui est comparable mais les critères ont changés.