On y voit par exemple (en autre) ceci : In sensitivity analysis, after inclusion of studies with critical risk of bias, the global RR was marginally not significant 0.80 (95% CI 0.65–1.00) (see Supplementary material, Table S6).
En gros, Hydroxychloroquine est efficace entre 35% à 0% et est dans tous les cas supérieur à zéro... Et il va conclure l’inverse !
C’est fort, il est trop fort !
Autre exemple : After excluding studies with critical bias, the pooled RR for COVID-19 mortality was 0.83 (95% CI 0.65–1.06, n = 17 studies) indicating no significant association between hydroxychloroquine and COVID-19 mortality (Fig. 2).
There was a significant subgroup difference between RCT and non-randomized studies (Pheterogeneity between = 0.03) with respectively RRRCT = 1.09 (95% CI 0.97–1.24) and RRnon-randomized = 0.79 (95% CI 0.60–1.04) (Fig. 2).
Ils sont dans le domaine de la croyance, ils sont plus motivés et sont
prêts à sacrifier leur temps et leur vie sociale pour faire passer leur
croyances.
Comme dirait quelqu’un, on en reparle d’en 3 mois... A la rentrée et à l’automne !
l’étude sur 218 cas est intéressante car elle porte sur la charge virale
des vaccinés et des non vaccinés. Si vous ne voyez pas la diff entre ce
papier et les autres abordés je n’y peu rien.
Ça n’empêche la loi normal de répartition (une belle Gaussienne) de s’appliquer !
ce n’est pas parce qu’il y a 10k cas positif sur l’ensemble du pays pour
cette période que l’analyse porte sur tous les cas... 15 fois que je
vous l’explique
Oui, on peut tout imaginer... Pourquoi pas !?
Vous pourriez me le dire 20, 1000 fois, mais il va falloir me le prouver.
Pour moi, il ne vont pas s’amuser à calculer l’efficacité d’un vaccin par mois d’inoculation et le fournir au reste du monde avec moins.