Il y a à peine deux semaines, j'ai remarqué à quel point les preuves issues d'essais cliniques contrôlés randomisés (ECR) ne semblent pas pouvoir tuer les affirmations des partisans selon lesquelles l'hydroxychloroquine, un antipaludique, est un traitement hautement efficace contre le COVID- 19. Il y avait deux morceaux de désinformation dont j'ai discuté dans ce post. Le premier était l'article Newsweek d'un épidémiologiste de Yale nommé Harvey Risch qui était truffé de mauvais arguments, d'études triées sur le volet et d'une dépendance à des études observationnelles rétrospectives moins rigoureuses sur les ECR (lié à mon article) qui ont été publiés au cours des deux derniers mois. Les ECR ont systématiquement échoué à trouver un bénéfice à l'utilisation du médicament pour traiter le COVID-19, que ce soit chez les patients hospitalisés, chez les patients atteints d'une maladie suffisamment bénigne pour être traités en ambulatoire (avec ou sans le médicament magique azithromycine, que Didier Raoult insiste pour être une composante essentielle du traitement), ou comme prophylaxie post-exposition pour prévenir le développement du COVID-19 symptomatique chez les patients qui avaient eu des contacts étroits avec des patients avec un COVID-19 connu. La deuxième était une «étude» vraiment ridiculement incompétente présentée par le groupe de type John Birch Society se faisant passer pour une société de professionnels de la santé, l'Association of American Physicians and Surgeons (AAPS), qui prétendait trouver que les pays qui ont adopté l'utilisation de l'hydroxychloroquine pour traiter COVID-19 a eu moins de décès que ceux qui n'ont pas utilisé le médicament.

Étant donné le goutte-à-goutte des études négatives sur l'hydroxychloroquine pour traiter le COVID-19 et le fait que j'aie écrit sur le problème si récemment, je ne pensais pas que je devrais le revoir si tôt. Garçon, je me suis trompé! Je n'ai jamais soupçonné que quelque part, d'une manière ou d'une autre, quelqu'un doublerait la désinformation d'abord propagée par l'AAPS, afin de continuer à vanter l'hydroxychloroquine pour traiter le COVID-19. Cette comparaison de différents pays, comme vous vous en souvenez peut-être de mon article récent, a d'abord fait une apparition dans un dossier judiciaire de l'AAPS dans son procès contre la FDA pour lui faire rétablir son autorisation d'utilisation d'urgence mal avisée (EUA) pour l'hydroxychloroquine à traiter le COVID-19, qui a été révoqué en juin, car il a été démontré qu'il ne fonctionnait pas et pourrait en fait être dangereux, en raison des arythmies cardiaques que le médicament peut provoquer. Vous vous souviendrez peut-être également que Harvey Risch lui-même a fait allusion à une affirmation selon laquelle les pays qui utilisaient l'hydroxychloroquine avaient moins de décès dus au coronavirus que ceux qui avaient interdit son utilisation pour traiter le COVID-19, une affirmation si ridicule que Risch mérite vraiment de voir son titre d'épidémiologiste dépouillé. de lui sans cérémonie. Certes, de nombreux professeurs de Yale sont gênés par ses arguments mal construits.

Mais passons à l '«étude», d'accord?

Une cabale ténébreuse de «scientifiques» @CovidAnalysis tente de faire de la science sur un site Web

S'il y a une chose que j’ai apprise, c’est que les négationnistes n’admettent jamais quand leur argument est réfuté ou si ridicule qu’il mérite des moqueries. Au lieu de cela, ils doublent, comme l'a fait une cabale ténébreuse prétendant représenter des scientifiques légitimes à la fin de la semaine dernière:

L '«étude» sur le site Web s'est largement répandue parmi les sources habituelles, telles que FOX News:

Notez ce que l '«étude» est appelée: «Traitement précoce par l'hydroxychloroquine: un essai randomisé par pays». Voici un indice: il n’existe pas d ’« essai randomisé par pays ». C’est un terme dénué de sens. Les sujets n'étaient pas «randomisés par pays». Ils n'auraient pas pu l'être. Il s'agit d'une étude rétrospective. (Plus à ce sujet plus tard.) Comme le note le professeur de biologie Carl Bergstrom:

Je suis d'accord. Je n’avais jamais entendu le terme «essai randomisé par pays» avant ce site Web. Rien de tout cela n'empêche les auteurs du site Web de publier ce «résumé»:

De nombreux pays ont adopté ou refusé un traitement précoce avec HCQ, formant un vaste essai contrôlé randomisé dans un pays avec 2,0 milliards de personnes dans le groupe de traitement et 663 millions dans le groupe témoin. Au 8 août 2020, une moyenne de 39,6 / million dans le groupe de traitement sont décédés, et 443,7 / million dans le groupe de contrôle, risque relatif de 0,089. Après ajustements, les décès liés au traitement et au contrôle deviennent 82,0 / million et 637,0 / million, le risque relatif 0,13. Des facteurs de confusion affectent cette estimation, y compris des degrés variables de dispersion entre les pays. En tenant compte des changements de spread prévus, nous estimons un risque relatif de 0,21. Le groupe de traitement a un taux de mortalité inférieur de 79,1%. Nous avons examiné le diabète, l'obésité, l'hypertension, l'espérance de vie, la densité de la population, l'urbanisation, le niveau de dépistage et le niveau d'intervention, qui ne tiennent pas compte de l'effet observé.

Ce ne sont que des bêtises, des méthodes, des conclusions et tout, comme vous le verrez. Avant de revenir sur cette partie, allons sur le site Web d'essai HCQ pour en savoir un peu plus, à savoir les «méthodes» revendiquées. Il y a tellement de problèmes dans ce site Web qu'il est difficile de savoir par où commencer, mais je suppose que le meilleur endroit est dans les «conclusions» de cette «étude». Non, après réflexion, le meilleur point de départ est de mentionner qu'il ne s'agit pas d'une étude évaluée par des pairs. C’est un site Web, rien de plus. (C'est aussi un compte Twitter, @CovidAnalysis.) C'est aussi un site Web dont les créateurs ne sont pas seulement inconnus mais qui se sont donné beaucoup de mal pour cacher qui ils sont. L'entrée WHOIS du domaine est masquée par Contact Privacy Inc. Personne (à ma connaissance) n'a encore été en mesure de déterminer qui se cache derrière ce site Web, mais la FAQ affirme:

Qui est @CovidAnalysis? Nous sommes des doctorants, des scientifiques, des gens qui espèrent apporter une contribution, même si elle n'est que très mineure. Vous pouvez trouver nos recherches dans des revues comme Science et Nature . Pour obtenir des exemples des raisons pour lesquelles nous ne pouvons pas être plus précis, recherchez «menaces de mort raoult» ou «simone gold fired». Nous avons peu d'intérêt à ajouter à nos listes de publications, à être dans les nouvelles ou à être à la télévision (nous avons déjà fait toutes ces choses mais nous sentons qu'il y a des choses plus importantes dans la vie maintenant).

Ils sont publiés dans Science et Nature ? Bien sûr qu'ils le sont. Bien sûr qu'ils le sont. Alternativement, peut-être que l'un d'entre eux a été publié dans l'une de ces revues, mais pas sur un sujet ayant quoi que ce soit à voir avec le COVID-19, les coronavirus, le SRAS-CoV-2, l'épidémiologie, les essais cliniques ou toute autre discipline scientifique pertinente pour déterminer si l'hydroxychloroquine est efficace contre COVID-19. Je suppose qu'il y a probablement des scientifiques dans ce groupe qui, comme les scientifiques qui attaquent la science ou l'évolution du climat, ne sont pas réellement des climatologues ou des biologistes évolutionnistes et le démontrent avec leur compréhension manifestement superficielle des disciplines pertinentes. Je dirai également, ici même, tout de suite, très clairement que la bonne façon de faire ce genre de chose, si vous êtes un vrai scientifique, est de le publier dans la littérature scientifique biomédicale évaluée par des pairs, et non de publier un anonyme. site Web, sans nom et sans affiliations. Cela pue l'astroturf. En fait, tout ce site Web pue l'astroturfing.

Le «procès HCQ»

La première chose que j'ai remarquée à propos de cette «étude» est qu'elle coopère de manière très agressive à l'utilisation du langage des ECR. Cela donne clairement l'impression que ce que fait ce groupe, quel qu'en soit le membre, s'apparente à un véritable ECR. Ce n'est pas. Voici la langue actuelle:

Traitement. Nous étudions un traitement précoce ou prophylactique du COVID-19 avec de l'hydroxychloroquine (HCQ), qui a été adopté ou refusé dans différents pays. Étant donné que la gravité du COVID-19 varie largement en fonction de l'âge et des comorbidités, le traitement n'a généralement été instauré que chez les personnes à risque élevé. Le critère d'évaluation principal était la mort.

Groupes de traitement. Des pays entiers ont pris des décisions différentes concernant le traitement par HCQ, se classant essentiellement au groupe de traitement ou de contrôle. Aux fins de cette étude, la sélection dans le groupe de traitement ou de contrôle était basée sur les mêmes informations et est essentiellement aléatoire.

Cependant, le professeur de biologie Carl Bergstrom a surpris @CovidAnalysis en train de faire ceci:

Et:

Je suis avec le professeur Bergstrom. Ce retour en arrière implique que les auteurs du site Web se sont rendu compte après avoir vu toutes les critiques en ligne et sur Twitter qu'ils étaient allés un peu trop loin en cooptant le langage des ECR à leur fin trompeuse. Encore une fois, cela pue l'astroturf.

Passons au «procès» lui-même, cependant. Certes, celui qui a écrit ce site Web est doué pour sonner «science-y» et comme s’il savait de quoi il parlait en ce qui concerne les essais cliniques. Ils ont, par exemple, cité un critère d'évaluation principal, la mort, et tous les bons essais cliniques doivent avoir un critère d'évaluation principal mesuré.

Examinons cependant ce qui constitue un «essai clinique contrôlé randomisé». Tout d'abord, les ECR sont des études interventionnelles, ce qui signifie qu'ils étudient une intervention, qu'il s'agisse d'un médicament, d'une intervention chirurgicale, de l'implantation d'un dispositif ou de tout autre traitement. Plus important encore, les ECR étudient des interventions dont l'utilisation peut être contrôlée par les personnes qui réalisent l'étude. Supposons, par exemple, que je souhaite déterminer si le médicament X agit pour traiter la condition Z. La conception classique de l'ECR consisterait à assigner au hasard les sujets atteints de la condition Z à recevoir soit le médicament X soit un placebo, et idéalement l'étude serait en double aveugle, ce qui signifie que ni les sujets ni les investigateurs ne sauraient quels sujets recevaient le médicament X ou le placebo. (La raison en est que, pour les symptômes subjectifs, il y a des «effets placebo», dans lesquels certains sujets recevant un placebo rapporteront une amélioration même s'ils reçoivent un composé inactif.)

Un autre point important ici est que la randomisation se produit au niveau de l'individu, et elle essaie également d'équilibrer le groupe témoin et le groupe recevant le médicament X de manière à ce qu'ils soient comparables en âge, répartition par sexe, maladie la gravité et les comorbidités, de sorte qu'il n'y ait pas de résultat qui ne soit pas dû à l'utilisation du médicament; par exemple, si un groupe est significativement plus âgé que l'autre ou a une maladie significativement plus grave que l'autre. En effet, beaucoup d'efforts sont déployés pour s'assurer que l'attribution du traitement aboutit à des groupes bien équilibrés en termes d'âge, de gravité de la maladie et d'autres facteurs de confusion potentiels qui pourraient affecter le résultat principal étudié. Enfin, les ECR sont prospectifs . Cela signifie que les sujets sont assignés au groupe de traitement avant que les traitements ne soient administrés, pas après, puis des observations de résultats sont faites. De plus, la variable (traitement) étudiée est indépendante et les résultats sont la variable dépendante.

Aucune de ces caractéristiques ne s'applique à l'essai HCQ. Les pays n'ont pas été «randomisés» pour recevoir ou non l'hydroxychloroquine. Les pays ont décidé d'utiliser ou non l'hydroxychloroquine en fonction de leur leadership, de leur situation, de la croyance de la profession médicale de chaque pays quant à savoir si l'hydroxychloroquine pouvait fonctionner et de nombreux autres facteurs, connus et inconnus. Cela ne tient même pas compte des différences d’utilisation de l’hydroxychloroquine dans différentes régions d’un même pays. Je vais faire référence à l'affirmation de Harvey Risch que j'ai mentionnée dans mon article récent, où Risch a fait référence à une «expérience naturelle» au Brésil dans laquelle l'État de Pará, au nord du Brésil, a acheté 75 000 doses d'azithromycine et 90 000 doses d'hydroxychloroquine en avril, ce qui aurait entraîné dans une baisse de 7/8 de la mortalité en un mois. L'essentiel est qu'il n'y a aucun moyen de «randomiser» les pays pour utiliser un médicament ou non. C'est du charabia. C'est n'importe quoi. Cette affirmation est une insulte à l'intelligence des épidémiologistes et des cliniciens, qui la reconnaîtront immédiatement pour la BS qu'elle est. Malheureusement, si vous ne savez rien sur l'épidémiologie ou les essais cliniques, vous pourriez penser que cette caractérisation semble raisonnable, conduisant à la conclusion que l'utilisation de l'hydroxychloroquine a entraîné 79% de décès en moins par habitant que la non-utilisation de l'hydroxychloroquine, dans un pays. par pays.

Si nous donnions à @CovidAnalysis le bénéfice du doute (ce que je ne suis pas enclin à faire mais que je ferai un instant pour la discussion), en prenant cette «étude» au pied de la lettre, je la caractériserais comme étude écologique rétrospective, comme cela a été souligné sur Twitter:

Vous pouvez également le dire, en partie, par ce passage:

Nous nous concentrons ici sur les pays qui ont choisi et maintenu une affectation claire à l'un des groupes pendant la majorité de la durée de leur flambée, soit en adoptant une utilisation généralisée, soit en limitant fortement l'utilisation. Certains pays ont une utilisation très mixte, et certains pays ont rejoint ou quitté le groupe de traitement pendant leur épidémie. Nous avons effectué des recherches sur les sites Web gouvernementaux, Twitter et Google, avec l'aide de plusieurs experts de l'utilisation des HCQ, pour confirmer l'affectation au groupe de traitement ou de contrôle, localisant un total de 193 références pertinentes, indiquées à l'annexe 12. Nous avons exclu les pays avec <1 million la population et les pays avec <0,5% de personnes âgées de plus de 80 ans. Le COVID-19 affecte de manière disproportionnée les personnes âgées et les ajustements basés sur l'âge sont moins fiables lorsqu'il y a très peu de personnes dans les groupes d'âge à haut risque. Nous avons également exclu les pays qui ont adopté une utilisation précoce et généralisée des masques, car ces pays ont tendance à avoir une diffusion beaucoup plus faible, ce que nous discutons en détail ci-dessous.

Remarquez comment les auteurs font toutes sortes d'ajustements pour les facteurs de confusion après l'attribution de ? C’est quelque chose qui est nécessaire dans les études rétrospectives. J'avouerai que j'ai été quelque peu amusé par la mention d'exclure les pays qui ont adopté tôt l'utilisation généralisée des masques. En général, les adeptes de l'hydroxychloroquine ont également tendance à être des anti-masques (c'est-à-dire des personnes qui prétendent à tort que l'utilisation généralisée des masques ne ralentit pas la propagation du COVID-19 et pourrait même être nocive.) C'est drôle comment, quand le caoutchouc frappe la route et Les croyants à l'hydroxychloroquine veulent essayer de paraître convaincants, ils concèdent en fait que l'utilisation généralisée de masques peut considérablement ralentir le taux de propagation du COVID-19. Je ne peux pas non plus m'empêcher de citer Edward Nirenberg ici:

Oui, il est tout à fait ridicule de revendiquer 2,7 milliards de sujets comme taille d’échantillon pour cette étude. Même si une telle étude pouvait être menée, ce serait totalement contraire à l’éthique, sans consentement éclairé, et, comme Ed, j’aimerais voir ces 2,7 milliards de pages de consentement éclairé signées.

Je note également, comme Ed le fait aussi, que la mortalité par habitant n'est pas le critère principal approprié, étant donné que la mortalité par habitant dépendra fortement de la prévalence du COVID-19:

Mais revenons à ce qu’est réellement ce procès, un essai écologique observationnel rétrospectif, et cela suppose même que les auteurs ont fait les choses correctement, ce que je ne suppose pas. Qu'est-ce qu'un essai écologique? Fondamentalement, il s’agit d’une étude épidémiologique dans laquelle l’unité d’analyse n’est pas la personne individuelle, mais plutôt le groupe. J’ai déjà évoqué cette question (ici et ici, entre autres), en particulier le «sophisme écologique», qui affirme que les études écologiques sont particulièrement sujettes aux faux positifs. L’une des meilleures explications des erreurs écologiques que j’ai vues est celle d’un épidémiologiste du «nym of EpiWonk». Malheureusement, l'article n'est plus là. Heureusement, il y a la toute-puissante Wayback Machine sur Archive.org, où EpiWonk définit l'erreur écologique comme «penser que les relations observées pour les groupes valent nécessairement pour les individus» »:

L'erreur écologique a été décrite pour la première fois par le psychologue Edward Thorndike en 1938 dans un article intitulé «Sur l'erreur d'imputation des corrélations trouvées pour les groupes aux individus ou aux petits groupes qui les composent». (Un peu dit tout, n'est-ce pas.) Le concept a été introduit en sociologie en 1950 par W.S. Robinson en 1950 dans un article intitulé «Corrélations écologiques et comportement des individus» et le terme «erreur écologique» a été inventé par le sociologue H.C. Selvin en 1958. Le concept de l'erreur écologique a été officiellement introduit en épidémiologie par Mervyn Susser dans son texte de 1973, Causal Thinking in the Health Sciences, bien que des analyses au niveau du groupe aient été publiées dans la santé publique et l'épidémiologie depuis des décennies.

Pour vous montrer un exemple de l'erreur écologique, jetons un bref coup d'œil à H.C. Article de Selvin de 1958. Selvin a réanalysé l'étude de 1897 d'Emile Durkheim (le «père de la sociologie»), Suicide, qui a étudié l'association entre la religion et le suicide. Bien qu’il soit difficile de trouver le document de Selvin de 1958, les analyses sont reproduites dans une revue du professeur Hal Morgenstern de l’Université du Michigan. Durkheim disposait de données sur quatre groupes de provinces prussiennes entre 1883 et 1890. Lorsque le taux de suicide est régressé sur le pourcentage de chaque groupe qui était protestant, une régression écologique révèle un risque relatif de 7,57, «c.-à-d. il semble que les protestants étaient 7½ fois plus susceptibles de se suicider que les autres résidents (dont la plupart étaient catholiques)… En fait, Durkheim a en fait comparé les taux de suicide des protestants et des catholiques vivant en Prusse. De ses données, nous constatons que le taux était environ deux fois plus élevé chez les protestants que chez les autres groupes religieux, suggérant une différence substantielle entre les résultats obtenus au niveau écologique (RR = 7,57) et ceux obtenus au niveau individuel (RR = 2 ). » Ainsi, dans les données de Durkheim, l'estimation de l'effet (le risque relatif) est amplifiée par 4 par biais écologique. Dans une enquête méthodologique récente sur le grossissement des biais dans les études écologiques, le Dr Tom Webster de l'Université de Boston montre que les mesures des effets peuvent être biaisées à la hausse jusqu'à 25 fois ou plus dans les analyses écologiques dans lesquelles la confusion n'est pas contrôlée.

Un autre épidémiologiste, Gideon M-K (alias Health Nerd) explique ainsi cette erreur:

L'idée de base de l'erreur est la suivante: vous ne pouvez pas déduire directement les propriétés des individus à partir de la moyenne d'un groupe. Cela semble compliqué, mais ce que cela signifie, c'est que si vous mesurez quelque chose sur beaucoup de gens – disons, la taille – vous ne pouvez pas prendre la mesure moyenne comme une indication du statut d'une personne en particulier.
Il y a un exemple très simple de cela pour faire avec des moyens ou des moyennes. Imaginez que vous ayez deux groupes de dix personnes, A et B. Le groupe A a une hauteur moyenne de 170 cm et le groupe B a une hauteur moyenne de 168 cm. Si vous sélectionnez au hasard une personne dans chaque groupe, qui est probablement la plus grande, une personne du groupe A ou B?

La réaction intuitive est de dire que quelqu'un de A va être plus grand que B, parce que la taille moyenne est plus élevée. Cependant, ceci n'est pas nécessairement vrai. Vous pouvez avoir une hauteur moyenne de 170 cm causée par deux géants de 200 cm et huit personnes de 162,5 cm, et une moyenne de 168 cm avec six personnes de 170 cm et quatre personnes de 165 cm. Dans ce cas, 80% du groupe A est plus petit que tout le monde dans le groupe B, ce qui signifie que vous aurez presque toujours une personne plus grande dans le groupe B si vous choisissez au hasard.

En d’autres termes, la moyenne d’un groupe n’est pas toujours représentative des individus.

Aussi:

C'est vrai. La taille de l'échantillon est en fait plutôt petite. Ce n’est pas des milliards. C'est 36.

@CovidAnalysis essaie de contrôler certains facteurs de confusion, mais même alors ils le font mal. Par exemple, en essayant de contrôler l'obésité, un facteur de risque connu de décès par COVID-19, les auteurs citent le CIA World Factbook:

Disons simplement les choses de cette façon. Vous ne pouvez pas utiliser d'informations obsolètes pour appliquer à une population et à un contrôle un facteur de confusion potentiel.

De plus, comme plusieurs critiques l'ont noté, en utilisant le nombre de décès normalisé à l'ensemble de la population (décès par habitant), plutôt que le taux de létalité (décès par cas d'infection symptomatique au COVID-19) ou le taux de mortalité par infection ( décès par cas de toutes les infections à COVID-19, symptomatiques ou asymptomatiques), n'a pas de sens car le nombre de décès par habitant dépendra beaucoup du nombre d'infections dans la population. Pire encore, les auteurs n'ont pas contrôlé les autres mesures prises par les différents gouvernements pour contrôler la propagation du COVID-19 autres que le port de masques, et – devinez quoi! – ils n'ont même pas très bien contrôlé cela:

Et ils ne contrôlaient pas du tout les verrouillages:

Oups! Aussi: Incompétence ou malhonnêteté? Soyez le juge!

Avant de répondre, regardez l'annexe 12. Regardez les sources. Ils comprennent principalement des Tweets de comptes anonymes pro-hydroxychloroquine comme Covid19Crusher et ChloroquineGuerilla, et des reportages.

Il y a tellement de problèmes dans cette "étude" qu'il est difficile de les suivre tous:

  • Ce n’est pas un essai contrôlé randomisé par un effort d’imagination
  • C’est une étude écologique observationnelle (en quelque sorte) sujette à une erreur écologique
  • Les facteurs de confusion ne sont pas correctement contrôlés, en particulier le port de masque et les verrouillages
  • Il n’est pas évalué par des pairs
  • La taille de son échantillon est de 36 et non de 2,7 milliards
  • On ne sait pas pourquoi seuls 36 pays ont été sélectionnés, et pourquoi ces 36, qui sentent la cueillette des cerises
  • Il présente mal les résultats d'au moins une étude, sinon plusieurs
  • Il ne détermine pas réellement la quantité d'hydroxychloroquine réellement utilisée dans les «pays HCQ» ni si et combien elle a été utilisée dans certains «pays non HCQ»
  • Il ne définit pas ce qu'il entend par traitement «précoce» ou «tardif»

Je pourrais continuer encore et encore, mais je suis déjà fatigué. Il suffit de dire qu'il s'agit d'une «étude» totalement sans valeur dont les «résultats» n'ont absolument aucun sens.

Qui est @CovidAnalysis

Comme je l’ai déjà dit, le site Web HCQTrial.com pue l’astroturf. Astroturfing, pour ceux qui ne connaissent pas le terme, signifie la promotion d'un message comme s'il venait de la base alors qu'en réalité il provenait d'une entreprise, d'un parti politique, d'un groupe politique ou d'un groupe idéologique. Il est cependant amusant de consulter la section Remerciements:

Cela ne nous rapproche cependant pas de qui il s'agit. De plus, comme indiqué ici, il ne s’agit que d’un site Web qui semble faire partie d’un réseau louche de sites Web par une seule personne ou entité:

J'ai mes soupçons, cependant. Rappelez-vous comment, il y a deux semaines (et plus tôt dans cet article), j'ai souligné que l'AAPS était le premier à utiliser ce type d'analyse dans ses dépôts judiciaires pour son action en justice contre la FDA tentant de faire en sorte que la FDA rétablisse son EUA pour l'hydroxychloroquine pour COVID- 19? Oui, je suis très soupçonneux que l'AAPS soit derrière @CovidAnalysis et le site Web HCQTrial.com et son «analyse» incroyablement trompeuse. Sur le site Web de l'AAPS, il y a un article du 6 août faisant la promotion de l'hydroxychloroquine pour COVID-19 qui conclut:

Pour plus d'informations sur «l'expérience naturelle» de l'utilisation précoce par rapport à la non-utilisation de HCQ – une différence de 79% dans la mortalité – voir hcqtrial.com.

C’est certes une preuve faible, bien que suggestive. De plus, dans l'un des documents déposés par l'AAPS (daté du 20 juillet 2020), il est indiqué:

Aucun des arguments des défendeurs ne justifie leur interférence insensée avec l'accès du public à l'hydroxychloroquine, un médicament ayant une trace de sécurité de 65 ans avec de nombreuses études démontrant son efficacité en tant que traitement précoce contre COVID-19 tel que compilé indépendamment sur le site Web c19study.com .

Le site Web c19study.com est l'un des sites Web qui semble être affilié à HCQTrial.com. En effet, un ingénieur logiciel a noté:

Rien de tout cela, bien sûr, n'est une sorte de preuve slam-dunk que l'AAPS est derrière cela. C'est très circonstanciel. Il est également possible que quiconque se cache derrière ce réseau de sites pro-hydroxychloroquine n'ait rien à voir avec AAPS, mais que les sites Web c19study.com et HCQTrial.com soient simplement des référentiels utiles de désinformation pour AAPS. Quoi qu'il en soit, il est clair que ces sites sont tous liés et qu'ils diffusent tous le même type de désinformation.

Malheureusement, il existe un réseau de sites Web et de médias d'information désireux d'amplifier cette désinformation, et les médias sociaux facilitent encore sa diffusion. Le site Web HCQTrial.com est une pseudoscience évidente pour quiconque possède une expertise en épidémiologie et / ou en essais cliniques, mais malheureusement, il s'est répandu beaucoup plus rapidement que les experts ne pourraient démystifier sa désinformation. Tel est l'âge dans lequel nous vivons.



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