Bilan (partiel) de la semaine entre le lundi 14 février et le dimanche 20 février 2022.

Pier Paolo Pasolini (1922 - 1975)
Mon indépendance qui est ma force induit ma solitude qui est ma faiblesse

Insuffisance rénale

Une MG pose une question :

Réponse d'un néphrologue :

Et la suite qui paraît le plus important : 

Clair.

Et ICI un article complet.

La chute de la maison Ioannidis ?

David Gorki assassine le dernier article du maître, parle de La Great Barrington Declaration, du Kardashian Index et du John Snow Memorandum.

LA.

Il en profite pour assassiner Vinay Prasad et écrit ceci : 

"Je conclurai en me demandant à propos de John Ioannidis ce que je demande à tout scientifique ou médecin  que je considérais avant la pandémie comme raisonnable ou même qui pouvait être admiré pour sa rigueur scientifique et médicale : est-ce que quelque chose en eux a changé ou est-ce qu'ils ont toujours été comme cela et que je n'avais pas remarqué ? Pour ce qui est du docteur Vinay Prasad, je retiens la deuxième explication. Pour John Ioannidis, je ne sais pas encore."

La sur mortalité Covid

Il semble qu'un consensus se fasse sur la façon de parler des morts dues au Covid : il vaut mieux parler d'excès de mortalité que de mortalité en général.  C'est moins sexy mais plus juste.

Voici un schéma qui date de décembre 2021 et qui compare différents pays et qui est issu de l'OCDE

Il y a une autre version issue de Our World Data qui date du 16 janvier 2022

Commentaires : la diversité du recueil des données rend ces analyses complexes mais elle donne une idée des différences entre pays et du rôle des politiques de santé publique (toutes choses égales par ailleurs : population, densité, situation géographique, et cetera...)

Le taux d'infections, d'hospitalisations et de décès selon les groupes d'âge seraient-ils à prendre en considération ?

Document officiel des CDC US : il existe donc des facteurs de risques... Et encore ces chiffres ne tiennent pas compte des conditions économiques, du niveau socio-éducatif, de la race, de l'obésité et de l'accès aux soins...

Sur diagnostics de maladies mentales chez les enfants et les adolescents

Une étude allemande (LA) qui consiste en une analyse de la littérature souligne que chez les enfants et les adolescents il existe à la fois des sur diagnostics de maladies mentales, des faux positifs et des erreurs diagnostiques concernant ces mêmes maladies. Les maladies es plus citées sont les troubles du déficit et de l'attention ainsi que les troubles bipolaires.

Les auteurs préconisent une plus grande attention pour désigner les troubles décrits par les enfants et les adolescents, la conduite de recherches étonnamment peu nombreuses aujourd'hui et le danger de sur prescrire.

Une étude allemande à la fois rassurante et inquiétante sur les conséquences du Covid sur la santé mentale chez les adolescents.

Cette étude (ICI) compare la santé mentale des adolescents Covid + et Covid - . Elle est plutôt rassurante car elle souligne, à part sur le critère tristesse, qu'il n'existe aucune différence entre les deux groupes en termes de fréquence des signes et que le nombre de Covids longs est plus faible qu'attendu. 

Elle souligne en revanche les effets de la pandémie sur la santé mentale des adolescents et la nécessité de les prendre en charge.

Seulement en UK

Quand les scientifiques et/ou médecins britanniques reconnaissent les erreurs d'appréciation qu'ils ont commises durant la pandémie : roboratif.

LA

C'est tout pour cette semaine.

Calendrier de l'avent des lectures médicales : John Ioannidis. # 22

Quand vous vous promenez sur internet et que vous voyez citer John Ioannidis, ou quand un article de John Ioannidis paraît ou qu'une conférence dans laquelle il intervient est mise en ligne (ICI sur le sujet de l'article), vous pouvez être certain que vous n'allez pas nager dans l'eau tiède. Il n'a pas toujours raison mais il n'a pas souvent tort.

Il a bien entendu écrit de nombreux articles (voir ICI) qui marquent et j'ai choisi celui-ci paru en 2005 (voir LA), qui n'a pas vieilli mais la critique principale vient de ce qu'il s'agit d'une modélisation mathématique : 

Why Most Published Research Findings Are False

Pourquoi la plupart des résultats de la recherche sont faux.

Voici l'abstract :

There is increasing concern that most current published research findings are false. The probability that a research claim is true may depend on study power and bias, the number of other studies on the same question, and, importantly, the ratio of true to no relationships among the relationships probed in each scientific field. In this framework, a research finding is less likely to be true when the studies conducted in a field are smaller; when effect sizes are smaller; when there is a greater number and lesser preselection of tested relationships; where there is greater flexibility in designs, definitions, outcomes, and analytical modes; when there is greater financial and other interest and prejudice; and when more teams are involved in a scientific field in chase of statistical significance. Simulations show that for most study designs and settings, it is more likely for a research claim to be false than true. Moreover, for many current scientific fields, claimed research findings may often be simply accurate measures of the prevailing bias. In this essay, I discuss the implications of these problems for the conduct and interpretation of research.

Il existe une préoccupation croissante sur le fait que la plupart des résultats actuels de la recherche sont faux. La probabilité qu'un résultat de recherche est vrai dépend de la puissance et des biais possibles de l'étude, du nombre d'autres études portant sur la même question, et, de façon importante, de la proportion entre les vraies corrélations et l'ensemble des corrélations (vraies et fausses) retrouvées dans chaque domaine scientifique. Dans ce contexte un résultat de recherche est d'autant moins susceptible d'être vrai que les études dans un domaine sont plus petites ; que les effectifs sont plus petits ; qu'il y a un plus grand effectif et un moins grand nombre de corrélations testées a priori ; qu'il existe une plus grande souplesse dans les protocoles, les définitions, les objectifs et les modalités d'analyse ; ou qu'il y a de plus grands intérêts financiers ou autres et de préjugés ; qu'il y a un grand nombre d'équipes impliquées dans un domaine scientifique à la chasse d'une signification statistique. Les simulations montrent que pour la plupart des protocoles et des réalisations d'études il est plus probable que les résultats de la recherche soient faux que vrais. Plus encore, dans de nombreux champs scientifiques existants, les résultats de recherche revendiqués peuvent souvent être les mesures précises des biais dominants. Dans cette étude je discute des implications de ces problèmes pour la conduite et l'interprétation des recherches.