Les chercheurs ont découvert que les médecins peuvent prendre des décisions concernant les soins des patients de Covid-19 sur la base de preuves faibles et trop optimistes.
Des chercheurs de l'Université de Keele et des institutions de toute l'Europe, y compris l'Université d'Oxford, ont examiné 27 études de recherche qui proposent des modèles pour le diagnostic et le pronostic des patients atteints de Covid-19.
Les chercheurs, dont l'article a été publié aujourd'hui dans le British Medical Journal (BMJ) (lien ici), ont constaté que les données et les méthodes utilisées dans ces études étaient potentiellement à haut risque de biais, tandis que certaines des études comprenaient des recommandations qui étaient discutables si mis en pratique.
Les chercheurs avertissent que les modèles potentiellement défectueux peuvent amener les médecins à prendre des décisions inappropriées quant à savoir si les patients ont le virus, ont besoin d'un ventilateur ou doivent rester à l'hôpital.
Depuis l'épidémie de décembre, les systèmes de soins de santé du monde entier subissent de graves tensions.
Plus d'un million de personnes ont été diagnostiquées avec le virus dans le monde et le nombre de morts a dépassé 51 000.
Les médecins subissent une pression importante pour détecter et diagnostiquer les patients infectés par le virus et pour donner un pronostic pour chaque cas confirmé.
Les chercheurs ont examiné 27 études – 25 ont utilisé des données de Chine, une a utilisé des données d'Italie, tandis qu'une autre a utilisé des données internationales. Les données ont été collectées entre le 8 décembre 2019 et le 15 mars 2020.
Ils ont constaté que toutes les études présentaient un risque élevé de biais. Certaines études comportaient une sélection non représentative de patients, tandis que d'autres excluaient les patients encore malades à la fin des études. D'autres avaient une mauvaise analyse statistique.
Les chercheurs reconnaissent que les données cliniques des patients de Covid-19 sont rares et que les études ont été effectuées dans des délais très serrés afin qu'elles puissent aider à la prise de décision médicale le plus rapidement possible.
Cependant, compte tenu des lacunes identifiées, les chercheurs ont déclaré que certains des modèles proposés étaient déjà utilisés pour appuyer les décisions médicales.
Ils appellent les chercheurs à partager immédiatement des données anonymisées de haute qualité sur les patients par le biais de l'Organisation mondiale de la santé afin de soutenir les efforts de collaboration pour construire et valider des modèles de prévision plus rigoureux.
Richard Riley, professeur de biostatistique à l'Université de Keele, a déclaré: « Les médecins devraient prendre des décisions fondées sur des preuves solides. Malheureusement, les études actuelles ne parviennent pas à fournir des modèles robustes pour le diagnostic ou le pronostic de Covid-19.
«Les chercheurs du monde entier devraient s'unir pour partager immédiatement leurs données afin d'améliorer la qualité des futures études dans ce domaine. Les professionnels de la santé et les méthodologistes doivent travailler ensemble pour mettre en commun des données Covid-19 de haute qualité et représentatives, qui sont ensuite analysées à l'aide de méthodes statistiques appropriées . «
Le Dr Kym Snell, chargé de cours en biostatistique à l'Université de Keele, a déclaré:
De nombreux chercheurs concentrent leurs efforts sur l'aide aux professionnels de la santé en cette période très difficile – cela devrait être applaudi. Cependant, nous devons encore nous assurer que les modèles de diagnostic et de pronostic des patients atteints de Covid-19 sont correctement testés.
Nous continuerons à évaluer de manière critique les nouveaux modèles afin que les professionnels de la santé disposent d'un résumé à jour des preuves. «
Laure Wynants, professeur adjoint d'épidémiologie à l'Université de Maastricht, qui a dirigé la recherche, a déclaré: Cette recherche a montré à quel point il est important pour les chercheurs travaillant dans ce domaine de partager des preuves de bonne qualité. Cela permet d'identifier rapidement les modèles qui fonctionnent bien et peuvent potentiellement soutenir la prise de décision dans la pratique clinique. «
L'équipe de chercheurs provenait de l'Université de Maastricht, de la KU Leuven, du Centre médical universitaire d'Utrecht, de l'Université d'Oxford, de l'Université médicale de Vienne, de l'Université de Leiden, ainsi que de l'Université de Keele.
