Ah, ok, je comprends mieux. Sache que, depuis, des études randomisées par des gens plus rigoureux et moins politico-bavards existent pour divers traitements.
Cela dit, indépendamment du critère de randomisation, il me semble intéressant de se pencher sur les biais possibles des études sur les traitements en fonction des critères donnés par l'article cité plus haut par orfenor.
J'en vois deux assez clairs, ceux donnés par les corollaires liés 1 et 2 : c'est-à-dire nombre insuffisant de participants pour des effets mesurables trop rares : nombre très faible de décès, conséquence d'une faible mortalité accentuée par un faible nombre d'infectés sur la durée de l'essai. Cette constatation signifie en fait que toute étude sur l'efficacité d'un traitement covid sera inévitablement très vulnérable aux écueils du corollaire 2.
Note que le corollaire 2 pose problème, en général, pour toute étude qui dépend des effets du covid, donc en particulier les études cliniques des vaccins : c'est pourquoi ils utilisent d'autres critères que le nombre de décès (trop faible pour être statistiquement significatif cliniquement ; par exemple l'essai principal Moderna a donné 2 vs 3 pour 15 mille participants, et le Pfizer 2 vs 4 pour 21 mille participants). Ceci les rend vulnérables au corollaire 4. En d'autres termes, le corollaire 4 implique qu'une étude analysant les mêmes résultats d'essai clinique (même randomisé), mais avec un critère différent, pourrait conduire à des conclusions différentes.
Bref, pour les traitements comme pour les vaccins, le corollaire 2 encourage l'utilisation de critères moins universels qui rendent les études vulnérables au corollaire 4, ce qui fait que, de manière générale, il est difficile d'avoir des études fiables qui se suffisent à elles-mêmes sur ces sujets, même randomisées.
Ensuite, le corollaire 6 impacte potentiellement toutes les études sur le sujet (pour les traitements comme pour les vaccins). Enfin, pour certains produits (certains traitements et les vaccins), se pose aussi la question de l'impact du corollaire 5. L'impact de ces deux derniers corollaires est, malheureusement, plus difficile à évaluer et exposer clairement en pratique.
[^] # Re: Commentaires de l’article, applications à la science actuelle
Posté par anaseto . En réponse au lien Les études statistiques sont-elles hors de contrôle ?. Évalué à 0.
Ah, ok, je comprends mieux. Sache que, depuis, des études randomisées par des gens plus rigoureux et moins politico-bavards existent pour divers traitements.
Cela dit, indépendamment du critère de randomisation, il me semble intéressant de se pencher sur les biais possibles des études sur les traitements en fonction des critères donnés par l'article cité plus haut par orfenor.
J'en vois deux assez clairs, ceux donnés par les corollaires liés 1 et 2 : c'est-à-dire nombre insuffisant de participants pour des effets mesurables trop rares : nombre très faible de décès, conséquence d'une faible mortalité accentuée par un faible nombre d'infectés sur la durée de l'essai. Cette constatation signifie en fait que toute étude sur l'efficacité d'un traitement covid sera inévitablement très vulnérable aux écueils du corollaire 2.
Note que le corollaire 2 pose problème, en général, pour toute étude qui dépend des effets du covid, donc en particulier les études cliniques des vaccins : c'est pourquoi ils utilisent d'autres critères que le nombre de décès (trop faible pour être statistiquement significatif cliniquement ; par exemple l'essai principal Moderna a donné 2 vs 3 pour 15 mille participants, et le Pfizer 2 vs 4 pour 21 mille participants). Ceci les rend vulnérables au corollaire 4. En d'autres termes, le corollaire 4 implique qu'une étude analysant les mêmes résultats d'essai clinique (même randomisé), mais avec un critère différent, pourrait conduire à des conclusions différentes.
Bref, pour les traitements comme pour les vaccins, le corollaire 2 encourage l'utilisation de critères moins universels qui rendent les études vulnérables au corollaire 4, ce qui fait que, de manière générale, il est difficile d'avoir des études fiables qui se suffisent à elles-mêmes sur ces sujets, même randomisées.
Ensuite, le corollaire 6 impacte potentiellement toutes les études sur le sujet (pour les traitements comme pour les vaccins). Enfin, pour certains produits (certains traitements et les vaccins), se pose aussi la question de l'impact du corollaire 5. L'impact de ces deux derniers corollaires est, malheureusement, plus difficile à évaluer et exposer clairement en pratique.