AB SCIENCE : Explication concrète news SLA

M2258828

06:24

Suite

1) Quelle est probablement la structure de l’analyse ?
Même sans le papier complet sous les yeux, on peut reconstituer le schéma classique utilisé par AB Science :
Essai initial : phase 2b/3 randomisé
Puis :
extension ouverte (open-label)
suivi long terme
regroupement de sous-groupes “répondeurs”
👉 Résultat final = mélange de :
données randomisées (robustes)
données non randomisées (fragiles)
⚠️ 2) Biais majeur n°1 : biais de sélection
Le chiffre de 42,3 % repose très probablement sur :
patients ayant survécu assez longtemps pour être suivis
ou appartenant à un sous-groupe spécifique
Problème :
les patients les plus sévères meurent tôt → exclus mécaniquement
donc la cohorte restante est artificiellement “meilleure”
👉 C’est un classique en SLA :
on améliore la survie… en sélectionnant les survivants.
⚠️ 3) Biais n°2 : immortal time bias
Très probable ici.
Exemple simplifié :
pour être compté dans l’analyse long terme, il faut avoir survécu X mois
donc ces patients sont, par définition, déjà “plus résistants”
👉 Cela peut gonfler fortement la survie apparente, sans effet réel du médicament.
⚠️ 4) Biais n°3 : comparaison à des données historiques
C’est le point le plus fragile du 42,3 %.
Comparer à des “23 % historiques” suppose que :
les populations sont identiques ❌
la prise en charge est identique ❌
les critères d’inclusion sont identiques ❌
Or en SLA :
la survie dépend énormément de :
ventilation non invasive
nutrition (PEG)
centres experts
phénotype de la maladie
👉 Une simple différence de prise en charge peut expliquer plusieurs points de survie.
⚠️ 5) Biais n°4 : analyses post-hoc multiples
Dans ce type de programme :
plusieurs sous-groupes sont testés
plusieurs seuils de progression
plusieurs méthodes statistiques
👉 Plus on teste, plus on a de chances de trouver un résultat “positif” par hasard.
Sans correction stricte : ➡️ le p-value perd beaucoup de sa valeur
⚖️ 6) Ce qui pourrait être réellement solide (s’il est confirmé)
Il y a quand même un point à surveiller sérieusement :
si le signal de survie est cohérent avec :
ralentissement ALSFRS-R
effet dose-réponse
cohérence entre sous-groupes
👉 alors on a un signal biologique crédible
Mais il faut : ➡️ une phase 3 propre, prospective, pré-spécifiée
🧠 Lecture “investisseur vs scientifique”
Lecture optimiste :
“Signal exceptionnel → potentiel blockbuster”
Lecture scientifique rigoureuse :
“Signal intéressant mais très probablement surestimé”
Lecture des autorités de santé :
“Non démontré → besoin d’un essai confirmatoire”
🧾 Conclusion tranchée
👉 Le chiffre 42,3 % à 5 ans est :
exploratoire
probablement biaisé à la hausse
non suffisant pour conclure

M2258828

07:55

Analyse IA plus intéressante que celles de fayo et compagnie....

Bonne journée

M2258828

07:56

et surtout pas intéressée par le fait d etre actionnaires.......

M2258828

07:59

Il faut vivre avec son temps fayo,renseigne toi ce que l IA a comme place dans notre vie ..

Des exemples multiples et utilisée par de grande sociétés et des gouvernements....

Etc etc

Il faut vivre avec son temps...

Un retraité....🤣🤣🤣

M2258828

08:06

Quelle est l'importance de l'intelligence artificielle dans la société ?Aujourd'hui, l'IA transforme les économies et les sociétés. Elle promet de générer des gains de productivité, d'améliorer le bien-être et de contribuer à apporter des solutions aux défis mondiaux que sont, par exemple, le changement climatique, l'épuisement des ressources et les crises sanitaires.

M2258828

08:08

Renseigne toi, tu peux peut-être faire un échange standard avec la tienne ( IA) ...🤣🤣🤣