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Coronavirus : publications scientifiques, cartes, statistiques, essais cliniques etc.


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Il y a 2 heures, Carl Barks a dit :

Or, quand on refait ces études (il y a eu plusieurs projets en ce sens ces dernières années, par exemple en cancérologie), le taux de déchet est impressionnant. 

De mémoire, dans les domaines les plus fiables des sciences de la vie et de l'homme, on est à au moins 20 % de rebut ; pour les essais cliniques, on tourne autour de 50 % ; et pour la psychologie sociale on dépasse les 80 %. (Si tu as des chiffres plus détaillés, n'hésite pas.)

 

Donc pour ceux qui nous lisent, "impressionnant" n'est pas exagéré, c'est même un euphémisme. 

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il y a 11 minutes, Rincevent a dit :

De mémoire, dans les domaines les plus fiables des sciences de la vie et de l'homme, on est à au moins 20 % de rebut ; pour les essais cliniques, on tourne autour de 50 % ; et pour la psychologie sociale on dépasse les 80 %. (Si tu as des chiffres plus détaillés, n'hésite pas.)

 

Donc pour ceux qui nous lisent, "impressionnant" n'est pas exagéré, c'est même un euphémisme. 

Je n'ai pas les chiffres sous la main mais j'ai effectivement failli mentionner que c'est la berezina côté psychologie !

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La "crise de la reproductibilité" en sciences est un problème identifié depuis longtemps. Wikipedia:

Quote

Selon une étude réalisée auprès de 1 500 scientifiques et publiée par Nature en 2016, plus de 70 % des chercheurs affirment avoir été incapables de reproduire l'expérience scientifique d'un autre chercheur et plus de la moitié affirment avoir échoué à reproduire leur propre expérience.

 

Le mal touche toutes les disciplines.  La psychologie n'est pas épargnée.  Certains en profiteront pour jeter le discrédit sur toutes les publications scientifiques.  En réalité cette prise de conscience a mené à des progrès méthodologiques importants.  Il y a encore du travail sur ce plan-là.

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il y a 1 minute, fm06 a dit :

En réalité cette prise de conscience a mené à des progrès méthodologiques importants.

J'aimerais le croire. Si il y a eu des progrès méthodologiques (non pas au sens de "plus de méthode" mais de "des methodes donnant des résultats plus fiables", ce qui est très différent), ça ne se voit pas beaucoup dans les publications. Sinon, le BMJ et d'autres ne publieraient pas toutes les quelques années des éditoriaux interchangeables se lamentant sur ce qu'ils publient.

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Oui, c'est pour çà que je dis qu'il y a du travail...

 

Parmi les progrès méthodologiques on trouve diverses choses. Par exemple renforcer la formation en statistiques des chercheurs en biologie, ou alors carrément recruter des statisticiens dans leurs équipes.  On trouve aussi des efforts pour assurer la transparence des méthodes. Par exemple: publier le protocole expérimental avant de faire les expériences.  Ou encore: publier les résultats de toutes  les expériences et pas seulement celles qui vont dans le sens souhaité.

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Le 05/10/2021 à 18:35, fm06 a dit :

Ou encore: publier les résultats de toutes  les expériences et pas seulement celles qui vont dans le sens souhaité.

Il y a eu quelques journaux dédiés, mais apparemment la revue a fini sabordée parce que les résultats négatifs ont un "impact factor" très faible et qu'on demande aux scientifiques de publier dans des revues à haut impact factor. Ouroboros, tout ça.

 

Même les foutus indicateurs plein de bonnes intentions sont en fait biaisés et poussent au crime. C'est là qu'on peut faire la jonction avec la loi de Campbell, la loi de Goodhart, le sophisme de McNamara et tutti quanti.

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il y a une heure, fm06 a dit :

La "crise de la reproductibilité" en sciences est un problème identifié depuis longtemps. Wikipedia:

 

Selon une étude réalisée auprès de 1 500 scientifiques et publiée par Nature en 2016, plus de 70 % des chercheurs affirment avoir été incapables de reproduire l'expérience scientifique d'un autre chercheur et plus de la moitié affirment avoir échoué à reproduire leur propre expérience.

 

Bah dis donc, c'est rassurant.

 

Ce qui me frappe toujours quand je lis les études scientifiques avec mes yeux de noob c'est la taille extrêmement faible des populations avec lesquelles ils jouent. Quelques milliers, quelques dizaines de milliers d'individus au mieux. Pfizer sur sa phase 3 là, c'est 43 000 individus, dans mon métier c'est que dalle.

 

J'ai l'habitude de faire des tests A/B sur des populations de millions d'individus par jour et même dans ces volumes, même après avoir validé tout ce que tu veux en statistical significance à 95, 98 ou 99%, t'arrives toujours à te faire surprendre par telle ou telle variable qui vient tout remettre en question.

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Vous voulez connaître un secret ? Les méthodologistes en science (c'est-à-dire ceux qui font carrière en critiquant la méthodologie des autres) sont par principe les plus gros escrocs. Vous voulez connaître un autre secret ? Les solutions miracles qu'on cherche absolument à nous vendre (open data, pré-publication, abandon de la p-value...) sont tout aussi grugeable que le reste (c'est pour ça qu'on embauche des méthodologistes).

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il y a une heure, fm06 a dit :

Oui, c'est pour çà que je dis qu'il y a du travail...

 

Parmi les progrès méthodologiques on trouve diverses choses. Par exemple renforcer la formation en statistiques des chercheurs en biologie, ou alors carrément recruter des statisticiens dans leurs équipes.  On trouve aussi des efforts pour assurer la transparence des méthodes. Par exemple: publier le protocole expérimental avant de faire les expériences.  Ou encore: publier les résultats de toutes  les expériences et pas seulement celles qui vont dans le sens souhaité.

C'est le protocole. Toute étude est déclarée au préalable.

https://clinicaltrials.gov/

Le pb est le preprint qui n'est pas une publication validée. Il y a 20 ans les publications n'étaient pas accessibles, sauf abonnement prohibitif.

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L'avantage de la recherche en Computer Science, c'est que ça marche ou ça marche pas, il n'y a pas d'entre deux. Ça fonctionne pour tout ce qui est une hérité du traitement du signal. 

Par contre ce que vous décrivez commence à fortement toucher le domaine du Deep Learning (comme les modèles sont des black boxes, on peut y coller ce qu'on veut dedans, et comme c'est pas prédictibles, si les performances du papier ne sont pas reproductibles, c'est la faute de la data de l'utilisateur, pas du chercheur/modèle...) 

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16 minutes ago, WBell said:

 

16 minutes ago, WBell said:

Par contre ce que vous décrivez commence à fortement toucher le domaine du Deep Learning (comme les modèles sont des black boxes, on peut y coller ce qu'on veut dedans, et comme c'est pas prédictibles, si les performances du papier ne sont pas reproductibles, c'est la faute de la data de l'utilisateur, pas du chercheur/modèle...) 

 

 

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  • 2 weeks later...

Je suis tombé un peu par hasard là dessus, ça intéressera peut-être les plus techniques ici: un vieux (2011) papier de virologie sur la délicate balance entre protection et détérioration de l’immunité par les nouveaux vaccins ciblant les cellules T.

 

Les auteurs soulignent l’importance des CD8 - or il se trouve que les vaccins contre le covid-19 ne génèrent, à ma connaissance, pas ou peu de réponse des CD8 (qui répondent aux nucléoprotéines plutôt qu’à la spicule) mais seulement des CD4.

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Il y a 1 heure, Adrian a dit :

 

Comme indiqué sur le fil de discussion, il s'agit de biopsies post mortem (donc des cas très graves) sur des gens dont l'âge médian est de 75 ans. Pas inintéressant, mais c'est surtout indicatif des dommages d'une forme grave sur les personnes à risque (et devine quoi, une maladie de la coagulation flingue les vaisseaux de tous les organes, cette surprise).

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Le 10/06/2021 à 12:45, Rincevent a dit :

Pour les questions de contamination, les tests antigèniques ont toutes les qualités : spécifiques, rapides, bon marché, et sensibles uniquement quand la charge virale est suffisante pour contaminer autrui. Mais après tout, ça ne fait qu'un an que Mina et les autres le disent...

Tiens d'ailleurs Michael Mina vient de repasser chez Lex Fridman. Depuis plus d'un an il martèle le même message, mais pas grand monde chez les décideurs ne l'écoute parce que ça ne rentre pas dans le narratif.

 

 

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31 minutes ago, Nick de Cusa said:

Tu as lu l'article ? Il dit que les gens morts atteints de plusieurs maladies ne devraient pas compter comme morts du covid.

 

On le sait bien que le covid finit des gens affaiblis, ce n'est pas nouveau.

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Il y a 8 heures, Mathieu_D a dit :

On le sait bien que le covid finit des gens affaiblis, ce n'est pas nouveau.

 

Il n'y a aucun référentiel moral dans lequel 6 mois d'espérance de vie gagnés pour 1% ou 2% de la population justifie de pourrir la vie des 98% restants.

Donc c'est assez important de savoir ce que veut dire "affaiblis". Si c'est 6 mois d'EV ou 10 ans.

 

___________

 

Sinon, y a quelqu'un qui a une analyse de qualité sur les critiques des études Pfizer qui sont parues ?

 

 

 

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1 hour ago, Bézoukhov said:

 

Il n'y a aucun référentiel moral dans lequel 6 mois d'espérance de vie gagnés pour 1% ou 2% de la population justifie de pourrir la vie des 98% restants.

 

Bien sur que si. Je passerai la réponse trollesque mais techniquement exacte sur le nazisme (ou tout autre référentiel strictement ethnocentré), et/ou tout régime d'occupation militaire. Mais même en changeant ta phrase pour mettre sa population au lieu de la population , on a par exemple :

Macron: "Je ne suis pas arrogant envers les Français, je suis déterminé" -  L'Express

 

Ou 

 

La Sécurité sociale plus essentielle que jamais ! | CGT

 

C'est une des faiblesses de la social-démocratie, par rapport aux régimes autoritaires dévoués à  l'intérêt de leur peuple ( communism with Chinese characteristics ) ou à ceux qui se fondent sur une société libre orientée par les préférences individuelles de chacun ( République Libérale ).

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2 hours ago, Bézoukhov said:

Donc c'est assez important de savoir ce que veut dire "affaiblis". Si c'est 6 mois d'EV ou 10 ans.

J'ai vu passer des études qui donnaient  des moyennes autour de 7 ans d'espérance de vie.

( En gros la simplification "les morts du covid sont des gens de 80 ans a qui il restait 10 ans" est à peu près correcte.)

 

Ça ne tue pas des gens déjà à l'article de la mort, mais des gens affaiblis.

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