Covid-19 : l’hydroxychloroquine marche épisode II « Effets stupéfiants dans 53 pays »

ANALYSE : L’indice nrCFR(*) est une mesure de la qualité au fil du temps de la gestion médicale et des soins de la pandémie Covid 19 dans un pays. Il a fait l’objet d’une précédente publication le 13 juillet (1), suscitant visiblement l’intérêt des internautes de tout horizon qui se sont empressés de faire les graphiques pour d’autres pays. Et là, surprise, ce sont plus de 50 pays qui ont été affectés par l’étude frauduleuse Mehra (#LancetGate) parue le 22 mai 2020, puis rétractée le 4 juin 2020. Cette étude très largement promue par les médias avait eu plusieurs effets :

• un effet psychologique sur les médecins, et sur les patients dont l’accord est requis pour une prescription hors Autorisation de Mise sur le Marché,
• la prohibition de la délivrance (et de fait de la prescription) de l’hydroxychloroquine dans certains pays,
• la suspension par l’OMS des bras des essais cliniques incluant l’hydroxychloroquine. Ceci avait été précipitamment suivi par de nombreux pays, dont la France.

L’article du 13 juillet mettait en évidence les conséquences décalées dans le temps de la publication (22 mai) et de la rétractation (4 juin) de l’article #LancetGate.  En l’occurrence une augmentation puis une diminution de l’indice de létalité nrCFR(*). Cet indice était calculé à partir des données publiées par la Johns Hopkins University (JHU) pour la Suisse (**) et de la France.  A ce jour les données suisses sont contestées pour des raisons de comptages de décès.

 

 

Sur les graphiques des 99 pays, nous avons encadré la période du #LancetGate par deux traits verticaux. De plus est représentée en grisé la période d’impact de la rétractation centrée 18 jours après (délai médian estimé entre la date de prescription du traitement, et la résolution par guérison ou décès). C’est simplement visuel, mais plus de 50 pays présenteraient un effet « important » ou « probable » sur l’indice et/ou sur les décès dans la fenêtre d’observation. Certains de ces effets sont statistiquement significatifs.

Observés sur un seul pays, ils peuvent prêter à interprétation. Observés sur autant de pays, ils ne peuvent plus être un hasard ou la conséquence d’erreurs de comptage.  

Le Pr Christian Perronne commente :

“C’est impressionnant de voir de telles conséquences dans tant de pays dans le monde, et qu’une publication frauduleuse puisse avoir un tel impact sur la santé publique. Cette analyse devrait attirer l’attention d’épidémiologistes compétents”.

D’ores et déjà certains, comme le Dr. Harvey Risch de Yale, ont montré de l’intérêt pour l’indice nrCFR et les informations temporelles sur le succès des soins qu’il permet de visualiser.

 

L’indice nrCFR est présenté graphiquement ci-dessous pour 99 pays dont 53 sont impactés à la suite de la publication frauduleuse. 

28 de ces pays montrent un effet important illustré par un pictogramme “tick vert” sur le nrCFR et/ou la mortalité.  25 ont un effet probable » illustré par un “tick grisé”.  Le tick grisé est utilisé quand il y a des incertitudes sur la qualité des données ou des amplitudes du nrCFR moins importantes.

Dans les images ci dessous, le graphique du haut (courbe bleue) représente les décès journaliers (moyenne sur 7 jours glissants) et le nrCFR est la courbe rouge dans le graphique du bas calculé sur 7 jours glissants.

Chacun peut rechercher un pays en effectuant un “CTRL F” + le nom de son pays.

 

nrCFR pour la Guinée Equatoriale, la Finlande, la Belgique, et le Niger

nrCFR pour l’Espagne, la Suisse, l’Autriche, l’Irlande

nrCFR pour les Pays-Bas, la France, l’Italie, l’Allemagne

nrCFR pour la Norvège, le Japon, le Danemark, la Grèce

nrCFR pour le Cuba, la Tchéquie, la Hongrie et le Canada 

 

nrCFR pour la Somalie, le Royaume-Uni, la Suède, et la Turquie

nrCFR pour le Portugal, les Etats-Unis, la Croatie et la Corée du Sud

nrCFR pour nrCFR pour la Pologne, Israel, les Emirats Arabes Unis, et le Mali

nrCFR pour le Maroc, la Roumanie, l’Algérie et la Côte d’Ivoire

nrCFR pour la République dominicaine, l’Equateur,  le Cameroun et le Congo

nrCFR pour la Biélorussie, la Bulgarie, la Moldavie et l’Iran

nrCFR pour les Philippines, l’Ukraine, le Koweit et la Serbie

nrCFR pour la Bosnie-Herzégovine, l’Indonésie, la Sierra Leone, et la Macédoine du nord

nrCFR pour le Panama, la Russie, le Gabon et le Kosovo

nrCFR pour le Sénégal, le Bangladesh, le Pérou et le Pakistan

nrCFR pour le Soudan, le Brésil, l’Egypte, et le Libéria

nrCFR pour le Nicaragua, le Nigéria, le Kenya et l’Argentine

nrCFR pour le Qatar, l’Honduras, le Mexique et l’Arabie Saoudite 

nrCFR pour l’Azerbaïdjan, l’Albanie, Oman et l’Ouzbékistan 

nrCFR pour l’Afghanistan, le Chili, l’Arménie et l’Inde

nrCFR pour le Ghana, la Colombie, le Kirghistan et le Vénézuela

nrCFR pour Haiti, Bahreïn, le Salvador et le Kazakhstan

nrCFR pour l’Afrique du Sud, la Bolivie, le Guatémala et l’Irak

nrCFR pour la République centrafricaine, le Tchad, Djibouti et l’Ethiopie

nrCFR pour la Mauritanie, le Tadjikistan, et le Yémen

 

 

(*) Définition

L’indice nrCFR (New Resolved Case Fatality Rate), mesure concrète et dynamique du succès des soins au fil du temps (quasi-temps-réel puisqu’il ne porte que sur une période glissante de 7 jours) a été créé par Michel Jullian. Il est simplement égal à la proportion de morts parmi les cas résolus (morts ou guéris) des 7 jours se terminant au jour J :

nrCFR(J)    =     M(J)-M(J-7)  /   G(J)-G(J-7)+M(J)-M(J-7)

où M=nombre total de morts et G=nombre total de guéris depuis le début de l’épidémie. L’indice doit être corrigé pour l’âge lorsque des populations de structures d’âge différentes sont comparées.

 

(**) Note du directeur de la publication 

Le 13 juillet, nous publiions un article montrant, sur la base des données Johns Hopkins University (JHU) dont nous disposions, que l’intervalle de temps entre publication et rétractation de l’article de Mehra et al dans The Lancet (dit #lancetgate) s’était ensuivi, avec un retard de ~2 semaines, d’une augmentation de même durée de la létalité nrCFR(*) de la Suisse, ainsi que de celle de la France.  Certains internautes nous ont interpellés sur les données de la Suisse expliquant que l’effet aurait été inexistant et simplement dû à des erreurs dans notre source de données, les “Global time series” Deaths et Recovered de JHU.

Nous avons demandé clarification à l’Office Fédéral suisse de Santé Publique (OFSP) sur trois points:

• L’écart de 280 décès entre les données de JHU (1968 décès) et la base de l’OFSP (1688 décès). Il est tellement important (16%) qu’il ne peut être dû à une erreur de mesure.
• Les éventuelles modifications des dates des décès concernés (tableau exhaustif de décès depuis le début de l’année et des années précédentes afin de pouvoir faire l’analyse complète et comparative).
• L’OFSP indique que leurs données portent sur les patients décédés testés avec un test PCR positif.  Le test PCR est effectué par prélèvement nasal.  Deux points évoqués sont les faux négatifs, ainsi que les écarts de mesures entre les cantons et l’agrégation des données.

Nous devrions recevoir réponse à notre demande ce début de semaine. Les Suisses nous fourniront sans aucun doute des explications sur ces 3 points, mais à ce jour les données de JHU montrent encore l’effet observé.

 

Remerciements à Patrice Kiener de InModelia pour les graphiques des 99 pays les plus significatifs, à Annie Wypychowski pour son aide à la rédaction-correction, et à Nathalie Izzo (@Nathalienath19) pour son soutien.