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Les bénéfices de l’hydroxychloroquine sur la Covid-19 viennent d’être entérinés par une récente méta-analyse, l’un des plus hauts niveaux de preuve en science. Cette étude conduite par l’IHU de Marseille rapporte une mortalité 3 fois plus faible avec l’hydroxychloroquine. Est-ce la fin de partie pour les détracteurs du traitement marseillais ? Analyses et éléments de réponses.

Capture d’écran de la vidéo YouTube du professeur Didier Raoult où celui-ci présentait la “fin de partie” pour la Covid-19.

Chloroquine : fin de partie ?

Ce médicament n’en finit plus de faire couler de l’encre pour lutter contre la Covid-19 et améliorer les chances de survie des malades.

Tout récemment, l’équipe de l’IHU de Marseille de Didier Raoult vient de publier une méta-analyse très intéressante sur cette controverse médicale, avec la démonstration d’un effet positif clair et significatif.

Une méta-étude, qui regroupe l’ensemble des publications sur ce sujet, publiée dans un journal reconnu : le New Microbes and New Infections.

La méta-analyse publiée par l’équipe en infectiologie de Marseille a étudié de nombreux paramètres :

  • Durée de la toux et de la fièvre
  • Guérison clinique
  • Clairance virale (disparition du virus ou indétectabilité par PCR)
  • Mort et/ou hospitalisation

Les conclusions de l’équipe, qui a promu dès le départ l’utilité de la chloroquine, ou de son dérivé l’hydroxychloroquine, sont tranchantes :

“En conclusion, une méta-analyse des rapports cliniques accessibles au public démontre que les dérivés de la chloroquine sont efficaces pour améliorer les résultats cliniques et virologiques mais, plus importants encore, elle réduit la mortalité d’un facteur 3 chez les patients infectés par COVID-19. (NDLR : Mis en gras et rouge par l’auteur)”.

Une mortalité 3 fois plus faible chez les patients sous hydroxychloroquine et azithromycine. Les chiffres impressionnent.

Ce travail mené par le professeur Raoult et son équipe semble robuste.

Ils ont pris en considération 20 études avec plus de 105 000 participants. Ils montrent également que les études dites en “Big Data” (comme celle rétractée du Lancet de Mehra) ont plus souvent des conflits d’intérêts, sans démontrer de bénéfice pour la chloroquine et ses dérivés.

Illustration : principale figure de l’article de Didier Raoult avec les résultats positifs de la méta-analyse.

Autrement dit, une méta-analyse d’allure solide, qui représente l’un des plus hauts niveaux de preuve en science, ne vient-elle pas définitivement de sauver le rôle majeur de l’hydroxychloroquine dans l’infection de Covid-19 ?

Pour en avoir le coeur net, vous savez qu’il est important de faire une lecture complète et critique de l’étude en question. Ce que vous venez de lire, ce sont les résultats principaux et les conclusions accessibles dans le résumé.

Or, rappelez-vous : il ne faut jamais se fier sans sourciller aux phrases d’un résumé, volontairement accrocheur et bien tourné, même si les résultats nous plaisent (et confortent notre opinion de départ).

Voici un article d’analyse pour réconcilier tout le monde, et rassembler au lieu de diviser et ainsi mieux s’approprier le savoir scientifique. Car un bon professeur ne vous demande pas de tout croire sans démonstration, il vous explique et vous permet de juger en toute liberté.

Méta-analyse, méta-étude : la preuve ultime ?

Les méta-analyses qui regroupent dix, vingt et parfois plus d’études, représentent-elles le plus haut niveau de preuve en science ?

Oui et non. Ce n’est jamais vraiment simple en science, mais si les méta-analyses sont bien un outil majeur et important dans la production scientifique, elles n’en demeurent pas moins fragiles, et pour de nombreuses raisons (lire l’article “Les problèmes avec les méta-analyses”).

  • Prises en compte versus écartées. On réalise la facilité de faire dire à des méta-analyses a peut près tout et n’importe quoi si on choisi avec attention ce que l’on va analyser et ce que l’on va mettre de côté. Le problème vient donc de la sélection des études, et c’est pour cette raison que des méthodes d’extractions existent pour assurer la qualité de cette sélection/éviction. Ce sont des codes de bonne conduite, notamment celui de PRISMA. Par exemple, des personnes extérieures et indépendantes de l’équipe devront s’occuper de collecter les études, et ensuite écarter les études selon des critères précis et présentés en avance.

Malheureusement, la méta-analyse de Didier Raoult ne mentionne aucun critère objectif de sélection des études, et n’a aucune garantie sur la qualité de l’extraction et sélection des études. En réalité, nous apprenons dans la lecture du protocole que l’équipe a réalisé l’intégralité de la sélection des études en interne, en se référant aussi au commentaire d’un scientifique extérieur, citant le blog Médiapart du sociologue Laurent Mucchielli.

  • Évaluation du risque de biais. Les études prises en compte doivent être minutieusement analysées, pas dans son coin avec son idée du risque de biais, mais avec des échelles standardisées (ROB2, ROBINS-I…) et utilisées par les meilleures revues scientifiques.
Voici une illustration graphique de l’analyse des biais méthodologiques des études qui composent une méta-analyse.

Il existe énormément d’autres paramètres qui agissent comme des garde-fous pour s’assurer de la fiabilité des résultats, et des conclusions.

Car si une méta-analyse, conduite en respectant les codes et échelles standardisés, d’une manière indépendante, et sur les meilleures études (les essais cliniques randomisés), alors oui, on peut s’attendre à trouver une preuve extrêmement forte et solide.

Au contraire, si la méta-analyse prend en compte des études contestées, méthodologiquement bancales, hétérogènes, rétrospectives… alors le niveau de preuve en sera autant rabaissée.

Comme les méta-analyses sont souvent décrites comme étant la référence des preuves ultimes, ce grand pouvoir implique une grande responsabilité dans la conduite de l’analyse.

Or, c’est précisément ce point qui pêche dans l’étude de Didier Raoult et son équipe de l’IHU de Marseille.

Les problèmes avec la méta-étude de Raoult

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