souslic a écrit : ↑02 juin 2020 14:27
Bonjour !
J'en reviens à ce genre de bêtises affligeantes qui, pour un non-spécialiste qui se la pète font croitre qu'il y aurait des magouilles partout.
Vous me faites rire avec vos données transformées qui n'équivaudraient pas à de la magouille ; je persiste, je ne vois aucun intérêt à bidouiller les données des patients, à supposer qu'il y en ait vraiment
...
Etc ... etc ... tout ça pour dire une fois de plus que n'importe qui n'est pas capable de lire et comprendre tout ce qu’il y a dans les publications médicales actuelles qui utilisent des résultats mathématiques assez fins.
Oui bien sûr Souslic, pourquoi faire simple quand on peut faire compliqué ?
Je ne nie pas que dans certains cas de figures, toutes ces techniques soient utiles ... mais là je crois que vous mélangez tout
On n'est pas dans le domaine de l'expérience là, on est dans le cadre d'une étude rétrospective sur des cas déjà hospitalisés, et pour certains, déjà décédés. Toute la nuance est là, il ne s'agit pas de refaire l'histoire, elle a déjà eu lieu et le seul intérêt d'une étude de cette ampleur est de compiler les données et traduire les résultats réels ...
je ne vois pas ce que vient faire la modélisation là dedans, les résultats doivent rester fidèles à la réalité, sans quoi il s'agit bien d'une magouille.
En l'occurrence, on a près de 100 000 dossiers médicaux, a priori réels, avec des données réelles, comme l'âge, l'IMC, les comorbidités, les symptômes à l'admission, le traitement administré et sa posologie, les résultats (décès, complication cardiaque ou guérison)
Je ne vois pas 1 paramètre qui demanderait à être retraité .. où peuvent se trouver les biais quand on a des données réelles ? et qu'est ce qu'on cherche à "débiaiser" puisque les résultats finaux sont déjà connus ?
moi le seul biais que je vois et qui est de taille est dans les données manquantes
Et dans cette étude, quand un dossier était incomplet, au lieu de l'exclure pour ne pas fausser les résultats, on a considéré que la personne n'avait pas de comorbidités ou on lui a attribué des caractéristiques fictives ...
et que dire d'un taux homogène de fumeurs réguliers quel que soit le continent ? idem pour les hypertendus ? idem pour le taux de ceux qui ont eu des antiviraux ?? désolée, mais là on est dans le fantasme, pas dans l'analyse sérieuse
d'ailleurs, les bidouilles sont telles qu'on a ressuscité 30 morts en corrigeant le cas de l'Australie, c'est dire ...
Bref, c'est bien beau de se gargariser de compétences en statistiques, mais encore faut t-il distinguer les cas de figures qui les nécessitent des autres, et ne pas perdre de vue les finalités attendues.