Covid-19 : les fausses vérités à double tranchant de l'étude de l'AP-HP

ANALYSE : Article Mis à jour le 1 Juillet 2020 suite à la parution d'un article du Canard Enchainé : le remède miracle contre le Covid ne guérit même pas la zizanie, le journal revient sur la colère du gouvernement, l'audit en urgence, les demissions en chaine suite à l'essai clinique dont nous rapportions les problèmes dans notre article en date du 23 juin 2020.

Martin Hirsch en a pris pour son grade quand on voit la faiblesse des résultats de l'essai de l'APHP et ce qui est désormais perçu comme un gros coup de communication sur fonds de violations graves et répétées des procédures.  L'information fait enfin jour avec malgré tout cela la nomination d'un autre expert le 6 mai 2020 avec des contrats de consultants long comme le bras avec divers laboratoires.

Martin Hirsch n'en sortira pas indemne et le nettoyage ne fait que commencer.  

Rappelons quand même que tous ces problèmes de jalousies intestines mélées aux ambitions d'être le premier à trouver une solution se traduit par un taux de létalité de 40% à l'APHP (Déclaré par le prof. Caumes qui lui même ne connaissait pas les chiffres de l'IHU de Marseille!).  Esperons comme l'ecrit le Canard: "De quoi remettre la confiance sur les rails..."

Nous ne doutons pas que c'est un pas en avant qui donne raison à certaines déclarations du Pr Perronne à ce sujet. Cependant il reste encore beaucoup de choses à découvrir.

ANALYSE des données du rapport de l’AP-HP par rapport au préprint du 16 juin 2020, publié sur le site medRxiv.org

ANALYSE : Nous écrivions dans un article récent que le la prépublication de l’AP-HP (Assistance Publique-Hôpitaux de Paris) était à double tranchant.  Nous avons donc mis en parallèle les données rapportées dans ce texte  par rapport aux données émises ailleurs par l’AP-HP sur la même période.

Un grand nombre d’incohérences apparaissent à l’œil nu sans avoir à faire des analyses statistiques poussées. Elles portent sur l’échantillon, les caractéristiques démographiques et les facteurs de comorbidité. Ces écarts sont suffisamment importants pour questionner les conclusions de l’analyse statistique et demander une analyse tierce indépendante. Cependant, au-delà des biais de l’analyse des tendances claires émergent qu’il faudra sans nul doute regarder en détail.

Cette analyse ne permet pas de faire confiance aux résultats de la prépublication de l'AP-HP et nous demanderons une analyse externe objective.  Les principaux biais observés sont :

• le taux de létalité chez les moins de 60 ans à 10.8% alors que ce chiffre était bien inférieur dans les Bouches-du-Rhône ;
• les écarts substantiels sur les données de l’étude par rapport aux données de l’APHP aux mêmes dates ;
• l’analyse laisse à penser que l’échantillon de patients a été construit subjectivement  pour trouver des écarts sur le taux de mortalité.

Cependant cela n’empêche pas de trouver des écarts favorables à la bithérapie Raoult : même si l’on rajoute les 91 personnes décédées sous 24 heures et malgré le fait que les auteurs aient retiré un grand nombre de patients qui sont sortis de l’hôpital sous 24 heures

Un autre élément difficilement mesurable mais, qui nous a été rapporté, est que le serment d’Hippocrate amène les médecins à naturellement agir au mieux dans l’intérêt des patients.  Il est donc délicat de limiter la possibilité de donner traitement. De plus les patients ayant entendu parler de la bithérapie Raoult ont eu tendance à la demander.

Nous pensons donc, que l’analyse produite par l'AP-HP est  biaisée par rapport aux  échantillons de patients avec  des données qui en deviennent peu fiables.

En Ile-de-France, nous observons qu'il y a moins de séjours en réanimation dans les hôpitaux hors AP-HP (16%) qu’au sein des hôpitaux de l’AP-HP (22%).  Cette différence est forcément significative vu le nombre considérable de patients hospitalisés.

De la même manière, pour le taux de décès, les hôpitaux de l’AP-HP ont un taux de 28% contre 25,5% pour ceux hors AP-HP.  Cette différence est aussi significative.

En regardant de plus près les données de la prépublication de l’APHP

L’échantillon objet de l’étude comporte des biais importants permettant de remettre en cause l’analyse

Nous avons donc le tableau de bord de l’AP-HP et la prépublication sur la même période. Nous avons observé les biais suivants :

Sur la prépublication, l’échantillon initial est de 5556 patients hospitalisés entre le 1^er février et le 6 avril 2020.  De cette base ont été retirés 91 patients décédés sous 24h après arrivée à l’hôpital et les 196 patients qui ont été renvoyés chez eux.  Sont aussi exclus 582 patients qui ont reçu de l’azithromycine seule ou 45 patients qui n’ont pas initié le traitement hydroxychloroquine et azithromycine le même jour.  La base de l’étude est donc 4642 patients.
Cependant l’étude ne dit pas ce qui s’est passé pour ces 91 patients décédés, ont-ils eu un traitement (corticoïdes, HCQ, AZM) ? Ou même la cause du décès.  Idem pour les 196 patients, on ne sait rien d’eux, auraient-ils pu avoir un traitement ambulatoire sans être hospitalisés plus longtemps ?  Pour finir pourquoi les 582 patients ayant reçu de l’AZM seule n’ont pas été inclus ? 

Ces incohérences permettent de se poser des questions sur le biais méthodologique d’échantillonnage des patients.

Sur la même période, on comptait qu'il y avait à l’APHP  5754 patients hospitalisés + 1830 en ICU soit 7584 patients.

Un des premiers éléments de discordance porte sur  le nombre de patients qui constituent la base de l’échantillon puisque on ne sait pas si ces 5556 patients se rapportent au 5754 patients hospitalisés au 6 avril 2020.  Toujours est-il que sans cette considération, la réduction des 5556 patients à seulement 3792 laisse déjà à désirer. 

En n’incluant pas ces patients on perd en exactitude sur deux fronts : la mortalité et les individus traités par AZM seule, et cela représente 34% de perte d’échantillon dont 91 morts.

Les éléments de comorbidités continuent à amener des questions sur l’étude en elle-même et sur le profil des patients !

Tout d’abord, il y a une erreur typographique sur les « Ischaemic heart disease » ce n’est pas 1643 patients dans la cellule HCQ mais 163.

En regardant de plus près les deux jeux de données, dans le texte de la prépublication on a une moyenne de 24,4% contre 21,6% à l’APHP ; un écart significatif donc sur ce facteur de comorbidité.

Sur la comorbidité due au diabète, la prépublication fait état de 33.63%  contre 14% dans les statistiques AP-HP (moyennes pondérées recalculées)

Sur la comorbidité due à l'obésité la prépublication  donne 13.94%  et l’APHP  8.57%

Un autre élément qui nous a intéressé, surtout après l’étude Recovery, et la pseudo découverte sur l’usage bénéfique de la dexaméthasone.

L’APHP fait état que ce traitement est significativement associé à une surmortalité des patients Covid ! Ce qui révèle l'incohérence scientifique très dommageable des études les unes par rapport aux autres.

La guerre des mots n’a pas fini, ni d’ailleurs celles des chiffres.  Il conviendrait à minima de faire refaire l’analyse par un tiers indépendant afin de lever tout doute sur la possibilité de biais éventuels.