COVID-19 et corticostéroïdes

Parmi l’abondante littérature scientifique et médicale sur le domaine du COVID-19, notons que le Journal of the American Medical Association (JAMA) a publié récemment :

- Une étude française1 (incluant notamment les hôpitaux de Tours, Strasbourg, Paris), qui a évalué l’hydrocortisone chez 149 patients d’un âge médian de 62 ans (essais clinique randomisé en double-aveugle) ;

- Une étude brésilienne2 sur 299 patients qui a comparé le traitement à la dexaméthasone avec les soins standards ;

- Une étude internationale3 (réalisée par le consortium REMAP-CAP), qui a testé différentes administrations d’hydrocortisone chez 384 patients COVID-19 gravement malades, dans 8 pays (essais clinique bayésien randomisé) ;

- Une méta-analyse4 (réalisée par le groupe de travail Rapid Evidence Appraisal for COVID-19 Therapies (REACT) de l’OMS), qui comprend sept essais cliniques randomisés évaluant trois stéroïdes chez 1 703 patients de 12 pays (âge médian de 60 ans). Les patients ont été randomisés pour recevoir de la dexaméthasone, de l’hydrocortisone ou de la méthylprednisolone (678 patients) ou pour recevoir les soins habituels ou un placebo (1025 patients).

L’OMS, impliquée dans l’une des études, a publié un guide avec 2 recommandations5 : une pour l’utilisation des corticostéroïdes en cas de COVID-19 grave ou critique ; une contre l’utilisation des corticostéroïdes en cas de COVID-19 léger. En effet, les stéroïdes peuvent avoir des effets secondaires nocifs et peuvent rendre les patients vulnérables à d’autres infections par exemple.

Quant à eux, les éditeurs du JAMA décrivent ces résultats comme une "étape importante dans le traitement des patients atteints de Covid-19".6

Notons, dans l’étude internationale du consortium REMAP-CAP, la participation de statisticiens de Berry Consultants d’Austin. Cette société, fondée en 2000, se veut la première entreprise au monde en consultance spécialisée dans les statistiques bayésiennes7. Ses 2 fondateurs, sont Scott Berry, qui a été Assistant Professor à Texas A&M, et son père, Don Berry. Ce dernier a obtenu son doctorat en statistiques à l’université de Yale avant de rejoindre le département de biostatistique du MD Anderson en 1999. Pionnier et influenceur dans le domaine des biostatistiques bayésiennes, de la recherche, et de la politique en matière de cancer, Don Berry a largement contribué à l’adoption des essais adaptatifs par les organismes de réglementation américains et internationaux. Professeur à l’université du Texas au M.D. Anderson Cancer, Don Berry a publié plus de 400 articles sur les statistiques bayésiennes, et Berry Consultants a conçu plus de 500 essais adaptatifs uniques pour les entreprises de dispositifs médicaux, de biotechnologie et pharmaceutiques.

Les études cliniques ci-dessus ne constituent qu’une infime fraction des avancées actuelles. En effet, du fait de la pandémie de COVID-19 et de l’accélération de la recherche qu’elle a déclenchée, il y a actuellement de l’ordre de 4.000 nouveaux manuscrits scientifiques sur le sujet par semaine8

Traditionnellement, ces manuscrits étaient soumis à un journal scientifique. Un éditeur était alors en charge de constituer un comité de lecture en vue de vérifier et d’améliorer le manuscrit, avant qu’il soit publié dans le journal en question (devenant alors un « article »).

Cependant, ce processus de relecture est relativement long (d’une durée de plusieurs mois à plusieurs années en fonction des journaux). Du fait de l’intensification de l’effort de recherche sur le COVID-19 et de l’avalanche de manuscrits rédigés qui en découle, la tendance actuelle est de déposer -dès que possible- les manuscrits dans des archives ouvertes (preprint servers) comme : arXiv, (1991), BioRxiv (2013), ChemRxiv (2017) et medRxiv (2019). De fait, la plupart de ces manuscrits –accessibles à chacun d’entre nous- ne sont pas relus par d’autres scientifiques (ex. : comités de lecture de journaux spécialisés), même si de nouvelles initiatives pour mettre en place des comités de lectures sur des archives ouvertes sont en train d’émerger.

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Crédit image : https://pdb101.rcsb.org/sci-art/goodsell-gallery/coronavirus-life-cycle

1 https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2770276
2 https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2770277?resultClick=1
3 https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2770278?resultClick=1
4 https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2770279?resultClick=1
5 https://tinyurl.com/y3o47ptc
6 https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2770275
7 Une branche des statistiques qui permet de réévaluer ses connaissances initiales à la lumière des nouvelles informations obtenues (via le théorème de Bayes, d’où son nom).
8 https://tinyurl.com/ybmmdjkl

Dernière modification : 16/09/2020

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