Tenez je copie ceci à l'attention de certains qui aimeraient donner de vrais arguments au lieu de causer "café du commerce" ....
Je vous propose ici une analyse correcte de certains résultats.
Je laisse tomber la première étude de Raoult qui était une honte (avec 26 patients mais résultats calculés seulement sur 20 car il virait ceux qui ne guérissaient pas) pour m'intéresser à la seconde (pas trop de patients on peut le faire sans trop se fatiguer).
------ Le contexte
Vu que même les plus fans de Raoult étaient un peu gênés en Mars que l'IHU ait crié victoire sur la base de 26 patients ... le gourou du vieux port a rectifié le tir un mois après en proposant une étude basée sur ... 80 patients
Et là ils ont fait une nouvelle fois péter le champagne à l'IHU car ils ont eu seulement un mort sur les 80 patients traités.
Restons sur ce chiffre de un mort qui pourrait être à relativiser car à la fin de l'étude une autre personne était en réanimation dans un état grave et deux autres hospitalisées en état sérieux.
------ Le raisonnement foireux
Une nouvelle fois, à "l'époque" les idiots (utiles) ont applaudit et les spécialistes ont été affligés.
Les applaudissement des neuneus sont venus du fait que 1 seul mort sur 80 ça parait à priori super ... surtout que les premiers chiffres d'alors parlaient d'une létalité du Covid de l'ordre de 5%.
Donc ... raisonnement d'aide comptable que ne renierait pas madame je sais tout ... "normalement" 5% de 80 ça fait 4 morts or Papy Raoult n'en a eu qu'un seul donc victoire, son traitement fonctionne c'est "démontré" (une "réduction "de 75% dirait-elle même
).
------ Pourquoi à l'époque c'était nul
Partons toujours des données de Mars soit un taux de mortalité global de 5%.
Même avec ce taux très (trop) élevé cette étude ne pouvait que mener à rien.
En effet la modélisation probabiliste de ce phénomène est très simple puisque le nombre de morts dans un échantillon de 80 patients va suivre une loi binomiale de type B(80,0.05).
Le nombre moyen théorique de morts est de 80*0.05=4 mais la dispersion associée (écart-type) vaut 1.95 (racine carrée de 80*0.05*0.95).
Concrètement cela veut donc dire que en faisant rien du tout (sans traitement) le nombre de morts observés devrait de manière très probable (risque d'erreur inférieur à 5%) se trouver entre 0 et 7.
En d'autres termes si vous obtenez 8 ou 9 morts il y a des fortes chances que votre traitement soit nocif.
Pour le reste ... rien de significatif ... même n'avoir aucun mort sur 80 personnes est possible sur un coup de chance.
Donc claironner parce qu'il n'y avait eu qu'un seul mort relevait du charlatanisme pur et simple.
------ Pourquoi maintenant c'est encore plus nul
Parce que les taux de létalités ont été bien affinés (et diminués), voir mon post récent sur le sujet.
Concrètement les branques de l'IHU avaient la répartition suivante pour les 80 patients :
[20,45[ : 24 (0.08 %)
[45,50[ : 12 (0.24 %)
[50,60[ : 21 (0.49%)
[60,70[ : 13 (1.89 %)
[70,80[ : 05 (2.96 %)
[80,90[ : 05 (7.26 %)
Comme à l'accoutumée chez eux donc ils ont plutôt tapé dans les "jeunes" (âge médian de 52 ans) mais ils ont fait bien pire de ce coté là dans d'autres études.
En utilisant alors les taux de mortalité affinés (ils sont disponible par tranches de 5 ans, il suffit ensuite de calculer le cas échéant le taux de mortalité moyen, vous l'avez en parenthèses à coté des effectifs par âge) il suffit alors de mener les mêmes calculs que précédemment sur les 6 classes puis de sommer tout ceci.
Attention on ne peut pas directement aller chercher le taux de mortalité des patients de 52 ans et faire "comme si" tout le monde avait cet âge moyen car le taux de mortalité est tout sauf linéaire en fonction de l'âge.
On obtient alors les résultats suivants :
nombre théorique moyen de morts : 0.91 / écart-type associé : 0.35
Concrètement cela veut donc dire que en faisant rien du tout (sans traitement) le nombre de morts devrait être de manière très probable (risque d'erreur inférieur à 5%) égal à 0,1, 2 ou 3.
Autre approche des choses en revenant à la loi binomiale qui a ici pour paramètre 0.0113 (qui est le taux de mortalité théorique moyen sur l’échantillon tout simplement soit 0.91/80). Désignons par X la variable aléatoire égale au nombre de morts de l'échantillon sans le moindre traitement effectué :
P[X=0] = 0.403 / P[X=1] = 0.368 / P[X=2] = 0.166 ...
Il y a donc dans les 40% de chances pour n'avoir aucun mort (vu les âges de patients) en faisant rien du tout....
En conclusion, une nouvelle fois, si on aborde des problèmes assez délicat car très liés au hasard comme une aide-comptable on va très rapidement raconter n'importe quoi .. c'est pourtant ce qu'ils font à l'IHU.
Si on sait manier ce type de données on est rapidement convaincu que Raoult et sa clique sont soit des charlatans soit des gros nuls ...
