Des définitions trop larges, un manque de groupes de comparaison appropriés ou inexistants, entre autres choses, dans les études examinant l’incidence, la prévalence et le contrôle de la maladie – l’épidémiologie – ont faussé les risques, disent les chercheurs.
Ceci est encore aggravé par l’inclusion d’études mal menées dans des revues systématiques et des analyses de données regroupées qui finissent par surestimer une fois de plus le risque, ajoutent-ils.
Les conséquences probables de cette situation incluent, sans s’y limiter, une augmentation de l’anxiété du public et des dépenses de santé ; erreurs de diagnostic ; et le détournement de fonds de ceux qui souffrent réellement d’autres affections à long terme secondaires à l’infection au COVID-19, suggèrent les chercheurs.
De nombreuses séquelles de l’infection au COVID-19 comprennent le syndrome post-USI ; une constellation de problèmes de santé qui sont présents lorsque le patient est en soins intensifs et qui persistent après son retour à la maison ; et l’essoufflement après une pneumonie. Le problème est que ces virus sont communs à de nombreux virus des voies respiratoires supérieures, soulignent les chercheurs.
Aucune des définitions de travail du « long COVID » utilisées par des organismes de santé influents, tels que les Centers for Disease Control and Prevention des États-Unis, l’Organisation mondiale de la santé, le National Institute for Health and Care Excellence (NICE) du Royaume-Uni, le Scottish Intercollegiate Guidelines Network ( SIGN), et le Royal College of General Practitioners exige un lien de causalité entre le virus responsable du COVID-19 (SARS-CoV2) et une série de symptômes.
Non seulement les groupes de comparaison (témoins) devraient être inclus dans les études sur la « longue COVID », alors qu’ils ne le sont souvent pas, mais ils devraient également être correctement appariés aux cas, idéalement par âge, sexe, géographie, statut socio-économique et, si possible, sous-jacent. la santé et les comportements liés à la santé, ce qui est rarement le cas, affirment les chercheurs.
Au début de la pandémie, lorsque les tests du SRAS-CoV-2 n’étaient pas largement disponibles, les études étaient plus susceptibles d’inclure un échantillon non représentatif de patients positifs au SRAS-CoV-2 en incluant moins de patients présentant des symptômes légers ou inexistants. .
C’est ce qu’on appelle le biais d’échantillonnage, qui se produit lorsque certains membres d’une population ont une probabilité plus élevée que d’autres d’être inclus dans un échantillon d’étude, limitant potentiellement la généralisabilité des résultats d’une étude, expliquent les chercheurs.
« Notre analyse indique qu’en plus d’inclure des contrôles correctement adaptés, il est nécessaire de disposer de meilleures définitions de cas et de mesures plus strictes. [‘long COVID’] critères, qui devraient inclure des symptômes continus après une infection confirmée par le SRAS-CoV-2 et prendre en compte les caractéristiques de base, y compris la santé physique et mentale, qui peuvent contribuer à l’expérience post-COVID d’un individu », écrivent-ils, ajoutant que le terme générique « COVID long » » devrait être abandonné au profit de termes différents pour des séquelles spécifiques.
Même si les résultats d’études de population de haute qualité sur les « longs COVID » chez les adultes et les enfants ont été rassurants, soulignent-ils, le corpus de recherche « regorge d’études comportant des biais critiques », ajoutent-ils, exposant les pièges courants.
« En fin de compte, la biomédecine doit chercher à aider toutes les personnes qui souffrent. Pour ce faire, les meilleures méthodes et analyses scientifiques doivent être appliquées. Des définitions inappropriées et des méthodes erronées ne servent pas ceux que la médecine cherche à aider », insistent-ils.
« Améliorer les normes de génération de preuves est la méthode idéale pour prendre au sérieux le long COVID, améliorer les résultats et éviter les risques d’erreur de diagnostic et de traitement inapproprié », ajoutent-ils.
