L'HCQ en traitement précoce : les données scientifiques (20/11/2020)

 

Les historiens qui se pencheront sur la période actuelle auront sans doute une sacrée gymnastique interprétative à faire pour comprendre comment une civilisation censément rationnelle aura pu générer un tel délire collectif, selon la judicieuse expression (et les judicieuses analyses du Dr Thierry Gourvénec).

L'anthropologue peut d'ores et déjà ajouter quelques pistes de recherche à celles du psychiatre, allant de la perte observable de repères existentiels fondamentaux, d'une culture désormais hors-sol et virtualisée, de réactivités paniques face à un danger présenté comme "mortel", de la faillite, de l’ensauvagement et même de la perversité des élites, de l'irresponsabilité et de la perte de déontologie de la presse, le tout arrosé de conflits d'intérêts, de corruption systémique et de logiques industrielles criminelles.

Ça ferait un excellent film mais pour l'instant, ça nous dessine surtout une réalité de m...

Parmi les entourloupes les plus viles mais aussi les plus obvies figure le scandaleux parti-pris des arrosés de tous bords en faveur du Remdesivir. On mesurera un jour comment ce remède, inutile, toxique et hors de prix, a été privilégié de façon crapuleuse par les autorités de santé (des hôpitaux aux organismes de surveillance des médicaments). En faveur d'une société pharmaceutique qui, à défaut d'avoir réussi son sale coup avec cette molécule, est aussi bien parti qu'il est possible pour nous fourguer bientôt un vaccin qui -selon les normes de sécurité vaccinale- demanderait au moins dix ans à être développé.

Les labos ont au passage accompli le tour de force d'obtenir une impunité totale en cas d'effets secondaires toxiques - chacun fait ce qu'il veut mais en ce qui me concerne, le gouvernement mondial (s'il advient) ou ceux de nos délirantes nations peuvent toujours braire un moment avant que je me laisse injecter ce truc.

Dans cette vaste arnaque, une condition préalable impérative était de flinguer ce bon vieux remède antiviral et immuno-modulateur, efficace in vitro contre le Sras, et dont un certain chercheur marseillais détient une expérience supérieure à quiconque en matière de prescription contre les bactéries (notamment intracellulaires) et les virus.

Tout témoin pas trop conditionné par la campagne de haine à son endroit aura pu constater par lui-même la violence et la systématicité des attaques subies par cet homme de science et médecin, avec les 600 collaborateurs qu'il dirige dans ce qui est de loin le meilleur centre en infectiologie de France et parmi les premiers en Europe !

Ces attaques étant passées par la fraude scientifique la plus grave (à laquelle ont participé des universités suisses), immédiatement mise à profit par des gouvernants sans scrupules, comme Olivier Véran, pour verrouiller les choses dans le sens souhaité.

Nous avons si souvent commenté et décrypté cette réalité que nous ne reviendrons pas une fois de plus sur cette monstre magouille - qui devrait crever les yeux de toute personne capable de voir par soi-même.

Ayant entendu hier -dans l'article de L'Impertinent média repris sur ce blog- le médecin cantonal valaisan affirmer de manière péremptoire que l'HCQ était inefficace comme l'avait démontré l'essai Solidarity de l'OMS, il paraît urgent de donner une fois de plus les éléments scientifiques probants relatifs à cette contre-vérité adoptée religieusement (et même souvent fanatiquement) par ceux qui se targuent d'être en charge de notre santé.

Vous trouverez donc infra l'état actuel de la recherche (appuyée sur 143 études réalisées à travers le monde) dont les conclusions n'ont bien sûr rien à voir avec ce qu'affirment les milieux inclus dans la corruption systémique (dont bien sûr Swissmedics, les HUG, le CHUV et les médecins cantonaux romands.

Il s'agit d'une publication anonyme en ligne, dont le lien figure ici, et qui contient des analyses similaires relatives à l'Ivermectine, la Vitamine D, le Zinc, les REGN-COV2 LY-CoV et Remdesivir.

On devine que les équipes qui ont préparé ces synthèses de la littérature, n'étant pas exactement tombées de la dernière pluie, doivent se trouver au cœur de la citadelle universitaire, œuvrant à faire connaître ces données de manière clandestine. Ça nous ramène pas mal de temps en arrière, mais c'est bel et bien au goût du jour hélas.

Place à la science et, once again : voyez plutôt par vous-mêmes !

 

 

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Efficacité de l’HCQ contre le COVID-19 en prescription précoce : analyse de 143 études

Analyse Covidienne, 20 octobre 2020 (Version 17, 18 novembre 2020)

 

- L’HCQ est efficace pour COVID-19. La probabilité qu'un traitement inefficace génère des résultats aussi positifs que les 143 études réalisées à ce jour est estimée à 1 sur 96 milliards (p = 0,00000000001).

- Le traitement précoce est le plus efficace, 100% des études faisant état d'un effet positif et une réduction estimée de 64% de l'effet mesuré (décès, hospitalisation, etc.) en utilisant une méta-analyse des effets aléatoires, RR 0,36 [0,28-0,46].

- 100% des essais contrôlés randomisés (ECR) pour le traitement précoce, la PPrE ou la PEP font état d'effets positifs, la probabilité que cela se produise pour un traitement inefficace est de 0,002.

- Il y a des preuves de partialité dans la publication de résultats négatifs. 89 % des études prospectives font état d'effets positifs, et seulement 74 % des études rétrospectives.

- Un nombre nettement plus important d'études en Amérique du Nord font état de résultats négatifs par rapport au reste du monde, p = 0,002.

 

A

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B

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C

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Figure 1. A. Diagramme de dispersion montrant la distribution des effets signalés dans les premières études de traitement et dans toutes les études (les lignes verticales et les cases ombragées indiquent la médiane et l'intervalle interquartile). Un traitement précoce est plus efficace. B et C. Résultats des études classées par date, la ligne indiquant la probabilité que la fréquence observée de résultats positifs soit due au hasard d'un traitement inefficace.

 

Introduction

Nous analysons toutes les études significatives concernant l'utilisation de la HCQ (ou CQ) pour COVID-19 (Annexe 1), en montrant la taille de l'effet et la valeur p associée pour les résultats comparés à un groupe de contrôle. Les méta-analyses typiques impliquent des critères de sélection subjectifs et une évaluation des biais, ce qui nécessite une compréhension des critères et de l'exactitude des évaluations. Cependant, le volume des études offre la possibilité d'une analyse simple et transparente visant à détecter l'efficacité.

Si le traitement n'était pas efficace, les effets observés seraient distribués de manière aléatoire (ou plus probablement négatifs si le traitement est nocif). Nous pouvons calculer la probabilité que le pourcentage observé de résultats positifs (ou plus) puisse être dû au hasard avec un traitement inefficace (la probabilité de >= k têtes dans n lancers de pièces de monnaie, ou le test du signe unilatéral / test binomial). L'analyse du biais de publication est importante et des ajustements peuvent être nécessaires s'il existe un biais de publication des résultats positifs. Pour l'HCQ, nous trouvons des preuves d'un biais vers la publication de résultats négatifs.

 

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Figure 2. Étapes du traitement.

 

La figure 2 montre les étapes d'un traitement possible pour COVID-19. La prophylaxie pré-exposition (PrEP) consiste à prendre régulièrement des médicaments avant d'être infecté, afin de prévenir ou de minimiser l'infection. Dans la prophylaxie post-exposition (PEP), les médicaments sont pris après l'exposition mais avant l'apparition des symptômes. Le traitement précoce fait référence à la prise de médicaments immédiatement ou peu après l'apparition des symptômes, tandis que le traitement tardif fait référence à un traitement plus tardif.

 

Résultats

La figure 3, la figure 4 et le tableau 1 présentent les résultats par étape de traitement, et la figure 5 montre une parcelle forestière pour une méta-analyse des effets aléatoires de toutes les études. L'analyse excluant les études présentant des problèmes majeurs est présentée à l'annexe 2.

 

Traitement précoce.

100% des études de traitement précoce font état d'un effet positif, avec une réduction estimée de 64% de l'effet mesuré (décès, hospitalisation, etc.) par la méta-analyse des effets aléatoires, RR 0,36 [0,28-0,46].

 

Traitement tardif.

Les études sur les traitements tardifs sont mitigées, 71 % d'entre elles montrant des effets positifs, et une réduction estimée à 24 % dans la méta-analyse des effets aléatoires. Les études négatives se classent principalement dans les catégories suivantes : elles montrent des signes de confusion non corrigée significative, y compris par indication ; l'utilisation est extrêmement tardive ; ou elles utilisent un dosage excessivement élevé.

 

Prophylaxie pré-exposition.

78% des études PrEP montrent des effets positifs, avec une réduction estimée de 46% dans la méta-analyse des effets aléatoires. Les études négatives sont toutes des études portant sur des patients atteints de maladies auto-immunes systémiques qui soit ne tiennent pas du tout compte du risque de base différent de ces patients, soit ne tiennent pas compte du risque très variable chez ces patients.

 

Prophylaxie post-exposition.

100 % des études PEP font état d'effets positifs, avec une réduction estimée à 39 % dans la méta-analyse des effets aléatoires.

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Tableau 1. Résultats par étape de traitement. 2 études font état des résultats pour un sous-ensemble avec traitement précoce, ceux-ci ne sont pas inclus dans les résultats globaux.

 

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Figure 3. Résultats par étape de traitement.

 

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Figure 4. Résultats par étape de traitement. Les résultats de l'étude sont classés par date, la ligne indiquant la probabilité que la fréquence observée de résultats positifs soit due au hasard d'un traitement inefficace.

 

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Figure 5. Parcelle de forêt (modèle à effets aléatoires). (ES) indique le sous-ensemble de traitement précoce d'une étude (ceux-ci ne sont pas inclus dans les résultats globaux).

 

 

Essais contrôlés randomisés (ECR)

Les ECR sont très précieux et minimisent les biais potentiels, mais ils ne sont ni nécessaires ni suffisants. [Concato] constatent que les études d'observation bien conçues ne surestiment pas systématiquement l'ampleur des effets du traitement par rapport aux ECR. [Anglemyer] a résumé les analyses comparant les ECR aux études observationnelles et n'a trouvé que peu de preuves de différences significatives dans les estimations des effets. [Lee] montre que seulement 14% des directives de l'Infectious Diseases Society of America étaient basées sur des ECR. Les limites d'un ECR peuvent facilement l'emporter sur les avantages, par exemple des doses excessives, des délais de traitement trop longs ou un biais d'enquête sur Internet pourraient facilement avoir un effet plus important sur les résultats. Des questions éthiques peuvent empêcher la réalisation d'ECR pour des traitements dont l'efficacité est connue. Pour en savoir plus sur les problèmes liés aux ECR, voir [Deaton, Nichol]. Les résultats limités aux ECR sont présentés à la figure 6 et au tableau 2. Même avec le petit nombre d'ECR à ce jour, il y a une forte indication d'efficacité. Si l'on exclut les traitements tardifs, 100 % des ECR à ce jour font état de résultats positifs.

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Figure 6. Essais contrôlés randomisés. La distribution des résultats des ECR est similaire à celle de toutes les autres études.

 

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Figure 7. ECR à l'exclusion des traitements tardifs.

 

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Tableau 2. Résumé des résultats des ECR.

 

Discussion

Biais de publication.

L'édition est souvent biaisée en faveur des résultats positifs, ce dont il faudrait tenir compte lors de l'analyse du pourcentage de résultats positifs. Les études qui nécessitent moins d'efforts sont considérées comme plus susceptibles de faire l'objet d'un biais de publication. Les essais prospectifs qui impliquent un effort important sont susceptibles d'être publiés quel que soit le résultat, tandis que les études rétrospectives sont plus susceptibles de présenter un biais. Par exemple, les chercheurs peuvent effectuer une analyse préliminaire avec un minimum d'efforts et les résultats peuvent influencer leur décision de continuer. Les études rétrospectives offrent également plus de possibilités pour les spécificités de l'extraction des données et les ajustements pour influencer les résultats.

Pour le HCQ, 88,9% des études prospectives font état d'effets positifs, contre 73,8% des études rétrospectives, ce qui indique un biais vers la publication de résultats négatifs. La figure 8 montre un diagramme de dispersion des résultats des études prospectives et rétrospectives. 

La figure 9 montre les résultats par région du monde, pour toutes les régions qui ont > 5 études. Les études réalisées en Amérique du Nord sont nettement plus susceptibles de donner des résultats négatifs que les études du reste du monde combinées, test z bilatéral -3,12, p = 0,002. [Berry] a effectué une analyse indépendante qui a également montré un biais vers des résultats négatifs pour les recherches basées aux États-Unis.

 

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Figure 8. Études prospectives et rétrospectives.

 

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Figure 9. Résultats par région.

 

L'absence de parti pris en faveur des résultats positifs n'est pas très surprenante. Les résultats négatifs et positifs sont très importants étant donné l'utilisation actuelle de l'HCQ pour le COVID-19 dans le monde entier, comme le prouvent les études analysées ici, les protocoles gouvernementaux et les rapports de presse, par exemple [AFP, AfricaFeeds, Africanews, Afrik.com, Al Arabia, Al-bab, Anadolu Agency, Anadolu Agency (B), Archyde, Barron's, Barron's (B), BBC, Belayneh, A. , Bianet, CBS News, Challenge, Dr Goldin, Efecto Cocuyo, Expats.cz, Face 2 Face Africa, France 24, France 24 (B), Franceinfo, Global Times, Gouvernement de la Chine, Gouvernement de l'Inde, Gouvernement du Venezuela, GulfInsider, Le Nouvel Afrik, LifeSiteNews, Medical World Nigeria, Medical Xpress, Medical Xpress (B), Middle East Eye, Ministerstva Zdravotnictví, Ministère de la santé d'Ukraine, Ministère de la santé d'Ukraine (B), Morocco World News, Mosaique Guinee, Nigeria News World, NPR News, Oneindia, Pan African Medical Journal, Parola, Pilot News, PledgeTimes, Pleno.News, Q Costa Rica, Rathi, Gouvernement russe, Gouvernement russe (B), Teller Report, The Africa Report, The Australian, The BL, The East African, The Guardian, The Indian Express, The Moscow Times, The North Africa Post, The Tico Times, Ukrinform, Vanguard, Voice of America].

 

Nous constatons également une tendance à la publication de résultats négatifs par certaines revues et organisations de presse, les scientifiques faisant état de difficultés à publier des résultats positifs [Boulware, Meneguesso]. Bien que 111 études montrent des résultats positifs, le New York Times, par exemple, n'a écrit que des articles pour des études qui affirment que l'HCQ n'est pas efficace [The New York Times, The New York Times (B), The New York Times (C)]. En date du 10 septembre 2020, le New York Times affirme toujours qu'il existe des preuves évidentes que l'HCQ n'est pas efficace pour COVID-19 [The New York Times (D)]. Au 9 octobre 2020, les Instituts nationaux de la santé des États-Unis recommandent de ne pas utiliser l'HCQ pour les patients hospitalisés et non hospitalisés [United States National Institutes of Health].

 

Détails du traitement.

Nous nous concentrons ici sur la question de savoir si l'HCQ est efficace ou non pour le COVID-19. Il existe des différences significatives en fonction du stade de traitement, le traitement précoce étant le plus efficace. 100% des études de traitement précoce font état d'un effet positif, avec une réduction estimée de 64% de l'effet mesuré (décès, hospitalisation, etc.) dans la méta-analyse des effets aléatoires, RR 0,36 [0,28-0,46]. De nombreux facteurs sont susceptibles d'influencer le degré d'efficacité, notamment le schéma posologique, les médicaments concomitants tels que le zinc ou l'azithromycine, le délai précis de traitement, la charge virale initiale des patients et l'état actuel des patients.

 

Conclusion

L'HCQ est un traitement efficace contre le COVID-19. La probabilité qu'un traitement inefficace génère des résultats aussi positifs que les 143 études réalisées à ce jour est estimée à 1 sur 96 milliards (p = 0,00000000001).

 

 

Révisions

Ce document est basé sur des données, tous les graphiques et les chiffres sont générés de manière dynamique. Nous mettrons à jour le document au fur et à mesure de la publication de nouvelles études ou avec des corrections éventuelles.

 

Les études COVID-19 pour :   HCQ Ivermectine Vitamine D Zinc REGN-COV2 LY-CoV Remdesivir

 

Références

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The New York Times, "Malaria Drug Taken by Trump Is Tied to Increased Risk of Heart Problems and Death in New Study", https://www.nytimes.com/2020/05/22..alaria-drug-trump-coronavirus.html.

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The New York Times (C), Malaria Drug Promoted by Trump Did Not Prevent Covid Infections, Study Finds, https://www.nytimes.com/2020/06/03..chloroquine-coronavirus-trump.html.

214.

The New York Times (D), Coronavirus Can Be Deadly for Young Adults, Too, Study Finds, https://www.nytimes.com/2020/09/10/world/covid-19-coronavirus.html.

215.

The North Africa Post, Maroc continue d'utiliser la chloroquine malgré la controverse, https://northafricapost.com/41247-..loroquine-despite-controversy.html.

216.

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218.

Trullàs et al, Research Square, doi:10.21203/rs.3.rs-39421/v1 , High in-hospital mortality due à COVID-19 in a community hospital in Spain : a prospective observational study, https://www.researchsquare.com/article/rs-39421/v1.

219.

Ukrinform, Ukraine reçoit un lot de comprimés d'hydroxychloroquine en provenance d'Inde, https://www.ukrinform.net/rubric-e..ose-down-in-ukraine-on-june-3.html.

220.

Ulrich et al, Open Forum Infectious Diseases, doi:10.1093/ofid/ofaa446, Treating Covid-19 With Hydroxychloroquine (TEACH) : A Multicenter, Double-Blind, Randomized Controlled Trial in Hospitalized Patients, https://academic.oup.com/ofid/adva..e/doi/10.1093/ofid/ofaa446/5910201.

221.

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222.

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Voice of America, Cameroon Begins Large-scale Chloroquine Production, https://www.voanews.com/science-he..large-scale-chloroquine-production.

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Wang et al, medRxiv, doi:10.1101/2020.06.11.20128926, Comorbidité et déterminants sociodémographiques dans la mortalité COVID-19 dans un système de soins de santé urbain aux États-Unis, https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.06.11.20128926v1.

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Yu et al, Science China Life Sciences, 2020 May 15, 1-7, doi:10.1007/s11427-020-1732-2, Low Dose of Hydroxychloroquine Reduces Fatality of Critically Ill Patients With COVID-19, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32418114/.

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Zhang et al, JAMA, 80:19, 1690, doi:10.1001/jama.280.19.1690, Quel est le risque relatif ? A method of correcting the odds ratio in cohort studies of common outcomes, https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/188182.

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Zhong et al, Lancent Rheumatology, 10.1016/S2665-9913(20)30227-7, COVID-19 chez des patients atteints de maladies rhumatismales dans la province de Hubei, Chine : une étude observationnelle rétrospective multicentrique, https://www.thelancet.com/journals../PIIS2665-9913(20)302....

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Zhong (B) Nanshan南山), Efficacité et sécurité de la chloroquine pour le traitement du COVID-19. Un essai ouvert, multicentrique et non randomisé, https://twitter.com/JamesTodaroMD/status/1243260720944480265.

Annexe 1. Méthodes et résultats de l'étude

Nous avons effectué des recherches continues sur PubMed, medRxiv, ClinicalTrials.gov, The Cochrane Library, Google Scholar, Collabovid, les listes de référence d'autres études et méta-analyses, et des soumissions sur le site c19study.com, qui reçoit régulièrement des soumissions d'études positives et négatives à la publication. Les termes de recherche étaient hydroxychloroquine ou chloroquine et COVID-19 ou SARS-CoV-2, ou simplement hydroxychloroquine ou chloroquine. Toutes les études concernant l'utilisation de HCQ ou CQ pour COVID-19 qui font état d'un effet par rapport à un groupe de contrôle sont incluses dans l'analyse principale. Il s'agit d'une analyse vivante qui sera mise à jour régulièrement.

Nous avons extrait les tailles d'effet et les données associées de toutes les études. Si les études font état de plusieurs types d'effets, le résultat le plus grave est utilisé dans les calculs pour cette étude. Par exemple, si les effets sur la mortalité et les cas sont tous deux signalés, l'effet sur la mortalité est utilisé, il peut être différent de l'effet sur lequel l'étude s'est concentrée. Si les résultats de la mortalité sont donnés à plusieurs reprises, nous avons utilisé la date la plus récente. La mortalité seule est préférée aux résultats combinés. Les résultats avec des événements nuls dans les deux bras n'ont pas été utilisés. Le résultat clinique est considéré comme plus important que l'état du test PCR. Pour les résultats de la PCR donnés à plusieurs reprises, la préférence est donnée aux résultats à mi-chemin du rétablissement (après que la plupart ou la totalité des patients se soient rétablis, il n'y a pas de place pour un traitement efficace pour faire mieux). Lorsque les résultats fournissent un rapport de cotes, nous avons calculé le risque relatif lorsque cela était possible, ou nous l'avons converti en un risque relatif selon [Zhang]. Les intervalles de confiance et les valeurs p ont été utilisés lorsqu'ils étaient disponibles, en utilisant des valeurs ajustées lorsqu'elles étaient fournies. Si nécessaire, la conversion entre les valeurs p et les intervalles de confiance a été effectuée [Altman, Altman (B)], et le test exact de Fisher a été utilisé pour calculer les valeurs p des données sur les événements. Si une étude séparait HCQ et HCQ+AZ, nous avons utilisé les résultats combinés étaient possibles, ou les résultats pour le groupe plus large. Les résultats sont tous exprimés avec un RR < 1,0 suggérant l'efficacité. La plupart des résultats sont le risque relatif de quelque chose de négatif. Quelques études font état de temps relatifs, où les résultats sont exprimés comme le rapport entre le temps pour le groupe HCQ et le temps pour le groupe de contrôle. Une étude rapporte le taux de réduction de la charge virale, où le résultat est basé sur le pourcentage de changement du taux. Les calculs ont été effectués en Python (3.8.5) avec scipy (1.3.3), pythonmeta (1.11), numpy (1.19.1), statsmodels (0.12.0), et plotly (4.10.0). La parcelle forestière est calculée en utilisant PythonMeta [Deng] avec le modèle à effets aléatoires DerSimonian et Laird (l'hypothèse d'effet fixe n'est pas plausible dans ce cas). Nous n'avons reçu aucun financement, cette recherche est effectuée pendant notre temps libre. Nous n'avons aucune affiliation avec des sociétés pharmaceutiques ou des partis politiques.

Nous avons classé les études comme traitement précoce si la plupart des patients ne sont pas déjà à un stade grave au moment du traitement, et le traitement a commencé dans les 5 jours suivant les symptômes, bien qu'une période plus courte puisse être préférable. Les antiviraux ne sont généralement considérés comme efficaces que lorsqu'ils sont utilisés dans un délai plus court, par exemple 0-36 ou 0-48 heures pour l'oseltamivir, les délais plus longs n'étant pas efficaces [McLean, Treanor].

Vous trouverez ci-dessous un résumé des résultats de l'étude. Il est facile de proposer d'exclure certains articles pour diverses raisons, par exemple [Fried, Kelly, Kuderer, McGrail] font état de résultats négatifs mais ne considèrent pas eux-mêmes les résultats comme comparables - ils notent que les patients traités étaient significativement plus malades et ne font pas d'ajustements. Pour éviter tout biais potentiel dans l'évaluation, nous incluons actuellement toutes les études. La recherche HCQ présente un biais négatif comme indiqué ci-dessus et le fait de remédier à ce biais augmentera l'efficacité observée. Étant donné l'état des discussions scientifiques sur la QCS, nous pensons qu'une approche conservatrice est appropriée, d'autant plus que l'efficacité est claire même avec cette approche. À titre de référence, un projet d'analyse excluant les études présentant des problèmes majeurs est présenté à l'annexe 2.

Veuillez soumettre les mises à jour et les corrections avec le formulaire en bas de cette page.

‑Prophylaxie de pré-exposition

 

Un seul résultat par étude est inclus dans les calculs, conformément aux détails ci-dessus.

[Abella], risque de cas COVID-19, RR 0,95, p = 1,00.

[Arleo], tous les patients, RR 0,50, p = 0,67.

[Arleo], patients hospitalisés, RR 0,48, p = 0,64.

[Behera], risque de cas COVID-19, RR 0,72, p = 0,29.

[Bhattacharya], risque de cas COVID-19, RR 0,19, p = 0,001.

[Cassione], risque de cas COVID-19, RR 1,50, p = 0,59.

[Chatterjee], cours complet contre risque non utilisé du cas COVID-19, RR 0,33, p < 0,001.

[de la Iglesia], risque d'hospitalisation, RR 1,50, p = 1,00.

[de la Iglesia], COVID-19 suspecté, RR 1,43, p = 0,15.

[de la Iglesia], confirmé COVID-19, RR 0,92, p = 0,84.

[Ferreira], risque de cas COVID-19, RR 0,53, p < 0,001.

[Ferri], risque de cas COVID-19, RR 0,37, p = 0,01.

[Gendebien], risque de cas COVID-19, RR 0,96, p = 0,93.

[Gendelman], risque de cas COVID-19, RR 0,92, p = 0,88.

[Gentry], risque de décès, RR 0,13, p = 0,10.

[Gentry], risque de cas COVID-19, RR 0,79, p = 0,27.

[Gianfrancesco], risque d'hospitalisation, RR 0,97, p = 0,82.

[Goenka], risque d'IgG positif, RR 0,13, p = 0,03.

[Grau-Pujol], risque de cas COVID-19, RR 0,30, p = 0,47.

[Huang], risque d'hospitalisation, RR 0,20, p < 0,001.

[Huh], risque de cas COVID-19, RR 1,48, p = 0,09.

[Khurana], risque de cas COVID-19, RR 0,49, p = 0,02.

[Konig], risque d'hospitalisation, RR 0,97, p = 0,88.

[Laplana], risque de cas COVID-19, RR 1,56, p = 0,24.

[Macias], risque d'hospitalisation, RR 0,74, p = 1,00.

[Macias], risque de cas COVID-19, RR 1,49, p = 0,53.

[Mathai], risque de cas COVID-19, RR 0,10, p < 0,001.

[Mathai], risque de cas COVID-19, RR 0,12, p < 0,001, symptomatique.

[Mitchell], risque de décès, RR 0,01, p < 0,001.

[Rajasingham], risque d'hospitalisation, RR 0,50, p = 1,00.

[Rajasingham], risque de cas COVID-19, RR 0,73, p = 0,12.

[Rentsch], risque de décès, RR 1,03, p = 0,83.

[Singer], risque de cas COVID-19, RR 1,09, p = 0,62.

[Zhong], risque de cas COVID-19, RR 0,09, p = 0,04.

‑Prophylaxie post-exposition

 

Un seul résultat par étude est inclus dans les calculs, conformément aux détails ci-dessus.

[Boulware (B)], risque de cas COVID-19, RR 0,83, p = 0,35.

[Boulware (B)], cas probable COVID-19, RR 0,75, p = 0,22.

[Dhibar], risque de cas COVID-19, RR 0,59, p = 0,03.

[Dhibar], risque de cas COVID-19, RR 0,50, p = 0,04, PCR+.

[Dhibar], risque de cas symptomatique, RR 0,56, p = 0,21.

[Mitjà], risque de décès, RR 0,68, p = 0,58.

[Mitjà], pcr de base - risque de cas, RR 0,70, p = 0,15.

[Polat], risque de cas COVID-19, RR 0,43, p = 0,03.

[Simova], risque de cas COVID-19, RR 0,04, p = 0,01.

Traitement précoce

 

Un seul résultat par étude est inclus dans les calculs, conformément aux détails ci-dessus.

[Ashraf], risque de décès, RR 0,32, p = 0,15.

[Cadegiani], risque de décès, RR 0,17, p = 0,21, groupe de contrôle 1.

[Cadegiani], risque de ventilation, RR 0,05, p < 0,001, groupe de contrôle 1.

[Cadegiani], risque d'hospitalisation, RR 0,02, p < 0,001, groupe de contrôle 1.

[Chen], temps médian avant la PCR-, RR 0,28, p = 0,01.

[Derwand], risque de décès, RR 0,21, p = 0,12.

[Derwand], risque d'hospitalisation, RR 0,18, p < 0,001.

[Esper], risque d'hospitalisation, RR 0,36, p = 0,02.

[Fonseca], HCQ contre rien, RR 0,36, p < 0,001.

[Fonseca], HCQ contre toute autre chose, RR 0,49, p = 0,006.

[Gautret], risque de non-guérison virologique au 6e jour, RR 0,34, p = 0,001.

[Guisado-Vasco], risque de décès, RR 0,12, p = 0,001.

[Guérin], risque de décès, RR 0,57, p = 0,73.

[Guérin], risque de non-récupération, RR 0,35, p < 0,001.

[Heras], risque de décès, RR 0,08, p < 0,001.

[Hong], risque d'excrétion virale prolongée, RR 0,35, p = 0,001.

[Huang (B)], risque d'absence de guérison virologique, RR 0,41, p < 0,001.

[Huang (C)], risque de non-récupération au 14e jour, RR 0,09, p = 0,09.

Huang (C)], risque d'absence d'amélioration de la pneumonie au jour 14, RR 0,17, p = 0,22.

[Ip], risque d'hospitalisation, RR 0,54, p = 0,03.

[Izoulet], risque de décès, RR 0,15, p < 0,001.

[Kirenga], délai médian de rétablissement, RR 0,74, p = 0,20.

[Lagier], risque de décès, RR 0,41, p = 0,05.

[Ly], risque de décès, RR 0,44, p = 0,02.

[Mitjà (B)], risque d'hospitalisation, RR 0,75, p = 0,64.

[Mitjà (B)], risque de non-recouvrement, RR 0,83, p = 0,38.

[Simova (B)], risque d'hospitalisation, RR 0,03, p = 0,01.

Simova (B)], risque de viral+ au 14e jour, RR 0,02, p = 0,001.

[Skipper], risque d'hospitalisation, RR 0,48, p = 0,19.

[Skipper], risque de non-récupération au 14e jour, RR 0,80, p = 0,21.

[Sulaiman], risque de décès, RR 0,36, p = 0,01.

[Sulaiman], risque d'hospitalisation, RR 0,61, p = 0,001.

Traitement tardif

 

Un seul résultat par étude est inclus dans les calculs, conformément aux détails ci-dessus.

[Abd-Elsalam], risque de décès, RR 1,20, p = 1,00.

[Abd-Elsalam], risque de non-récupération au 28e jour, RR 0,70, p = 0,009.

[Alamdari], risque de décès, RR 0,45, p = 0,03.

[Alberici], risque de décès, RR 0,57, p = 0,12.

[Almazrou], risque de ventilation, RR 0,35, p = 0,16.

[Almazrou], risque d'admission en soins intensifs, RR 0,79, p = 0,78.

[An], temps nécessaire à la clairance du virus, RR 0,97, p = 0,92.

[Annie], risque de décès, RR 0,96, p = 0,83.

[Annie], risque de décès, RR 1,21, p = 0,46.

[Aparisi], risque de décès, RR 0,37, p = 0,008.

[Arshad], risque de décès, RR 0,49, p = 0,009.

[Ashinyo], risque d'hospitalisation, RR 0,67, p = 0,03.

[Ayerbe], risque de décès, RR 0,48, p < 0,001.

[Barbosa], risque de décès, RR 2,47, p = 0,58.

[Berenguer], risque de décès, RR 0,38, p < 0,001.

[Bernaola], risque de décès, RR 0,83, p < 0,001.

[Bousquet], risque de décès, RR 0,57, p = 0,15.

[Budhiraja], risque de décès, RR 0,35, p < 0,001.

[Catteau], risque de décès, RR 0,68, p < 0,001.

[Cavalcanti], HCQ+HCQ/AZ risque de décès, RR 0,84, p = 0,77.

[Cavalcanti], HCQ+HCQ/AZ risque d'hospitalisation, RR 1,28, p = 0,30.

[Chen (B)], risque d'absence de guérison virologique, RR 0,76, p = 0,71.

Chen (B)], temps médian avant la PCR-, RR 0,50, p = 0,40.

[Chen (C)], risque d'absence de guérison virologique, RR 1,29, p = 0,70.

Chen (D)], risque d'absence d'amélioration de la pneumonie au jour 6, RR 0,43, p = 0,04.

[Chen (E)], risque de progression radiologique, RR 0,71, p = 0,57.

Chen (E)], risque de virale+ au 7e jour, RR 2,00, p = 1,00.

[Choi], temps médian avant la PCR-, RR 1,22, p < 0,001.

[Coll], risque de décès, RR 0,54, p < 0,001.

[Cravedi], risque de décès, RR 1,53, p = 0,17.

[D'Arminio Monforte], risque de décès, RR 0,66, p = 0,12.

[Davido], risque d'intubation/décès combiné, RR 0,45, p = 0,04.

[Di Castelnuovo], risque de décès, RR 0,70, p < 0,001.

[DISCOVERY], mortalité à 29 jours estimée à partir du graphique, RR 0,69, p = 0,35.

[DÉCOUVERTE], risque de statut d'échelle à 7 points, RR 0,83, p = 0,40.

[Dubee], mortalité au 28e jour, RR 0,54, p = 0,21.

[Dubee], mortalité/intubation combinée au 28e jour, RR 0,74, p = 0,82.

[Dubee], HCQ+AZ du jour 0 sous-groupe mortalité/intubation combinée, RR 0,16, p = 0,21.

[Dubernet], risque d'admission en USI, RR 0,12, p = 0,008.

[Faíco-Filho], Δt7-12 ΔCt amélioration, RR 0,19, p = 0,40.

[Faíco-Filho], Δt<7 ΔCt amélioration, RR 0,76, p = 0,36.

[Faíco-Filho], Δt>12 ΔCt amélioration, RR 1,15, p = 0,52.

[Fontana], risque de décès, RR 0,50, p = 0,53.

[Fried], risque de décès, RR 1,27, p < 0,001.

[Frontera], PSM, RR 0,63, p = 0,01.

[Frontera], régression, RR 0,76, p = 0,02.

[Geleris], risque d'intubation/décès combiné, RR 1,04, p = 0,76.

[Goldman], risque de décès, RR 0,78, p = 0,46.

[Gonzalez], risque de décès, RR 0,73, p = 0,06.

[Guisado-Vasco (B)], risque de décès, RR 0,80, p = 0,36.

[Gupta], risque de décès, RR 1,06, p = 0,41.

[Heberto], risque de décès, RR 0,46, p = 0,04.

[Heberto], risque de ventilation, RR 0,34, p = 0,008.

[Huang (D)], risque d'absence de guérison virologique, RR 0,33, p < 0,001.

[Ip (B)], risque de décès, RR 0,99, p = 0,93.

[Kamran], risque de progression de la maladie, RR 0,95, p = 1,00.

[Kamran], avec des comorbidités, RR 0,45, p = 0,30.

[Kamran], risque de viral+ au 14e jour, RR 1,10, p = 0,52.

[Kelly], risque de décès, RR 2,43, p = 0,03.

[Kim], risque d'hospitalisation, RR 0,49, p = 0,01.

[Kim], risque d'absence de guérison virologique, RR 0,44, p = 0,005.

[Komissarov], risque de charge virale, RR 1,25, p = 0,45.

[Kuderer], risque de décès, RR 2,34, p < 0,001, HCQ+AZ.

[Lammers], risque de décès combiné/ICU, RR 0,68, p = 0,02.

[Lano], risque de décès, RR 0,67, p = 0,28.

[Lano], risque de décès combiné/ICU, RR 0,61, p = 0,23.

[Lano], ne nécessitant pas d'O2 au moment du diagnostic, RR 0,31, p = 0,11.

[Lauriola], risque de décès, RR 0,27, p < 0,001.

[Lecronier], risque de décès, RR 0,58, p = 0,24, HCQ contre contrôle.

[Lecronier], risque d'escalade du traitement, RR 0,94, p = 0,73, HCQ contre contrôle.

[Lecronier], risque de viral+ au 7e jour, RR 0,85, p = 0,61, HCQ contre contrôle.

[Luo], risque de décès, RR 1,02, p = 0,99.

[Lyngbakken], risque de décès, RR 0,96, p = 1,00.

[Lyngbakken], amélioration du taux de réduction de la charge virale, RR 0,29, p = 0,51.

[Magagnoli], risque de décès, RR 1,31, p = 0,28.

[Mahévas], risque de décès, RR 1,20, p = 0,75.

[Martinez-Lopez], risque de décès, RR 0,67, p = 0,20.

[McGrail], risque de décès, RR 1,70, p = 0,69.

[Membrillo de Novales], risque de décès, RR 0,45, p = 0,002.

[Mikami], risque de décès, RR 0,53, p < 0,001.

[Nachega], risque de décès, RR 0,72, p = 0,17.

[Nachega], risque d'absence d'amélioration, RR 0,74, p = 0,13.

[Núñez-Gil], risque de décès, RR 0,92, p = 0,005.

[Paccoud], risque de décès, RR 0,89, p = 0,88.

[Peters], risque de décès, RR 1,09, p = 0,57.

[Pinato], risque de décès, RR 0,41, p < 0,001.

[RECOUVREMENT], risque de décès, RR 1,09, p = 0,15.

[Rivera], risque de décès, RR 1,02, p = 0,90.

[Roomi], risque de décès, RR 1,38, p = 0,54.

[Rosenberg], risque de décès, RR 1,35, p = 0,31.

[Saleemi], temps médian avant la PCR-, RR 1,21, p < 0,05.

[Sbidian], risque de décès, RR 1,05, p = 0,74, population entière HCQ AIPTW ajusté.

[Sbidian], risque de non sortie d'hôpital, RR 0,80, p = 0,002, population entière HCQ AIPTW ajusté.

[Soi], risque de décès, RR 0,93, p = 0,84.

[Serrano], risque de décès, RR 0,57, p = 0,14.

[Shabrawishi], risque de non-guérison virologique au 5e jour, RR 0,85, p = 0,66.

[Sheshah], risque de décès, RR 0,20, p < 0,001.

[Shoaibi], risque de décès, RR 0,85, p < 0,001.

[Singh], risque de décès, RR 0,95, p = 0,72.

[Singh], risque de ventilation, RR 0,81, p = 0,26.

[Solh], risque de décès, RR 1,18, p = 0,17.

[SOLIDARITÉ], risque de décès, RR 1,19, p = 0,23.

[Soto-Becerra], risque de décès, RR 1,84, p = 0,02.

[Synolaki], risque de décès, RR 0,76, p = 0,27.

[Sánchez-Álvarez], risque de décès, RR 0,54, p = 0,005.

[Tang], risque de non-guérison virologique au 21e jour, RR 0,79, p = 0,51.

[Téhéran], risque de décès, RR 0,87, p = 0,63.

[Trullàs], risque de décès, RR 0,64, p = 0,12.

[Ulrich], risque de décès, RR 1,06, p = 1,00.

[Wang], risque de décès, RR 0,94, p = 0,63.

[Xia], risque d'absence de guérison virologique, RR 0,62, p = 0,17.

[Yu], risque de décès, RR 0,40, p = 0,002.

Zhong (B)], risque de non-guérison virologique au 10e jour, RR 0,20, p < 0,001.

[Águila-Gordo], risque de décès, RR 0,33, p = 0,10.

[Ñamendys-Silva], HCQ+AZ contre ni HCQ ni CQ, RR 0,68, p = 0,18.

[Ñamendys-Silva], CQ contre ni HCQ ni CQ, RR 0,63, p = 0,09.

[Ñamendys-Silva], HCQ+AZ ou CQ, RR 0,66, p = 0,006.

Annexe 2. Projet d'analyse avec exclusions

De nombreuses méta-analyses ont été rédigées pour le HCQ, dont la plupart sont devenues quelque peu obsolètes en raison du flux continu d'études plus récentes. Parmi les analyses récentes dont les conclusions sont positives, on peut citer [IHU Marseille], qui considère les biais significatifs résultant de la compréhension de chaque essai, et [Garcia-Albeniz, Ladapo, Prodromos], qui se concentrent sur les études d'utilisation précoce ou prophylactique.

Les méta-analyses faisant état de conclusions négatives se concentrent sur les études de traitement tardives, ont tendance à ne pas tenir compte du retard de traitement, ont tendance à suivre des évaluations basées sur des formules qui négligent les principaux problèmes des différentes études et finissent par avoir une pondération disproportionnée par rapport à une analyse raisonnée de la contribution de chaque étude. Par exemple, [Axfors] attribue un poids de 87% à un seul essai, l'essai RECOVERY [RECOVERY], produisant ainsi le même résultat. Cependant, l'essai RECOVERY est peut-être l'étude la plus biaisée de toutes celles qu'ils ont incluses, en raison du dosage excessif utilisé, proche du niveau qui s'est avéré très dangereux dans [Borba] (OR 2.8), et avec des patients en phase terminale extrêmement malades (60% nécessitant de l'oxygène, 17% une ventilation/ECMO, et un taux de mortalité très élevé dans les deux bras). Il y a peu de raisons de penser que les résultats de cet essai sont applicables à des dosages plus typiques ou à un traitement plus précoce (10/22 : la deuxième version de cette étude publiée 10/22 attribue 74% à la RECOUVERTE et 15% à la SOLIDARITE [SOLIDARITY], qui est le seul autre essai utilisant un dosage excessif similaire).

Nous incluons toutes les études dans l'analyse principale, mais plusieurs d'entre elles présentent des problèmes majeurs qui pourraient modifier sensiblement les résultats. Nous présentons ici un projet d'analyse excluant les études présentant des problèmes importants, notamment l'indication de différences significatives entre groupes non ajustées ou la confusion par indication, l'utilisation à un stade extrêmement avancé >14 jours après les symptômes ou >50% sur l'oxygène au départ, la fourniture de très peu de détails, les dosages excessifs qui se sont révélés dangereux, les problèmes importants avec des ajustements qui pourraient raisonnablement faire des différences substantielles, et le recours à la PCR qui peut être inexacte et moins indicative de la gravité que les symptômes. Nous vous invitons à nous faire part de vos commentaires sur les améliorations ou les corrections à apporter à ce sujet. Les études exclues sont les suivantes, et la placette forestière qui en résulte est présentée à la figure 10.

[Alamdari], confondant substantiel non ajusté par indication.

[An], ne donne que les résultats de la PCR, qui peuvent être très différents des symptômes.

[Annie], il est probable qu'il y ait confusion par indication et les ajustements ne tiennent pas compte de la gravité de la COVID-19.

[Barbosa], des différences excessives non corrigées entre les groupes.

[Cassione], ne s'ajustant pas complètement aux différents risques de base des patients auto-immuns systémiques.

[Chen], ne donne des résultats que pour le statut PCR qui peut être significativement différent des symptômes.

[Chen (B)], ne donne que les résultats de la PCR, qui peuvent être significativement différents des symptômes.

[Chen (C)], ne donne que les résultats de la PCR, qui peuvent être significativement différents des symptômes.

[Cravedi], confondant substantiel non ajusté par indication.

de la Iglesia], ne s'ajustant pas complètement aux différents risques de base des patients auto-immuns systémiques.

[Fried], différences excessives non corrigées entre les groupes, confusion importante non corrigée par indication.

Gautret], des différences excessives non ajustées entre les groupes, ne donne que des résultats pour le statut PCR qui peut être significativement différent des symptômes.

[Geleris], des problèmes importants ont été constatés lors des ajustements.

Gendebien], ne tenant pas compte des différences de risque de base chez les patients auto-immuns systémiques.

[Gendelman], ne s'ajustant pas complètement aux différents risques de base des patients auto-immuns systémiques.

[Gianfrancesco], n'ajustant pas complètement les différences de risque de base chez les patients auto-immuns systémiques.

[Gupta], >50% sur l'oxygène/la ventilation au départ.

[Hong], ne donne des résultats que pour le statut PCR qui peut être significativement différent des symptômes.

[Huang], confusion non ajustée importante possible.

[Huang (B)], ne donne que les résultats de la PCR, qui peuvent être significativement différents des symptômes.

[Huang (D)], ne donne que les résultats de la PCR, qui peuvent être significativement différents des symptômes.

[Huh], ne s'ajustant pas complètement aux différents risques de base des patients auto-immuns systémiques.

[Izoulet], des différences excessives non corrigées entre les groupes.

[Kamran], des différences excessives non corrigées entre les groupes.

[Kelly], une confusion substantielle non ajustée par indication.

Konig], ne tenant pas compte des différences de risque de base chez les patients auto-immuns systémiques.

[Kuderer], confondant substantiel non ajusté par indication.

Laplana], ne s'ajustant pas complètement aux différents risques de base des patients auto-immuns systémiques.

[Lecronier], >50% sur l'oxygène/ventilation au départ.

[Luo], confondant substantiel non ajusté par indication.

[Lyngbakken], ne donne des résultats que pour le statut PCR qui peut être significativement différent des symptômes.

[Macias], n'ajustant pas complètement les différences de risque de base chez les patients auto-immuns systémiques.

[McGrail], des différences excessives non corrigées entre les groupes.

[Mitchell], des différences excessives non corrigées entre les groupes.

[Peters], des différences excessives non corrigées entre les groupes.

[RÉCUPÉRATION], dosage excessif, les résultats ne s'appliquent pas aux dosages typiques.

Rentsch], ne tenant pas compte des différences de risque de base chez les patients auto-immuns systémiques, l'adhésion au traitement est inconnue et peut modifier les résultats de manière significative.

[Roomi], confondant substantiel non ajusté par indication.

[Saleemi], résultats uniquement pour le statut PCR qui peut être significativement différent des symptômes, confondant substantiellement non ajusté par indication.

[Sbidian], des problèmes importants ont été constatés lors des ajustements.

[Shabrawishi], ne donne des résultats que pour le statut PCR qui peut être significativement différent des symptômes.

Singer], ne tenant pas compte des différences de risque de base chez les patients auto-immuns systémiques.

Singh], il est probable qu'il y ait confusion par indication et les ajustements ne tiennent pas compte de la gravité de la COVID-19.

[Solh], >50% sur l'oxygène/la ventilation au départ, confusion importante non ajustée par indication.

SOLIDARITÉ], dosage excessif, les résultats ne s'appliquent pas aux dosages typiques, >50% sur l'oxygène/la ventilation au départ.

[Soto-Becerra], la confusion par indication est probable et les ajustements ne tiennent pas compte de la gravité de la COVID-19.

[Tang], ne donne des résultats que pour le statut de la PCR qui peut être significativement différent des symptômes.

[Téhéran], une confusion substantielle non ajustée par indication.

[Ulrich], >50% sur l'oxygène/ventilation au départ.

Wang], il est probable qu'il y ait confusion par indication et les ajustements ne tiennent pas compte de la gravité de la COVID-19.

[Xia], détail trop minime.

Zhong (B)], ne donne que les résultats de la PCR, qui peuvent être significativement différents des symptômes.

Long2.png

 

Figure 10. Parcelle de forêt (modèle à effets aléatoires) excluant les études présentant des problèmes importants. (ES) indique le sous-ensemble de traitement précoce d'une étude (ceux-ci ne sont pas inclus dans les résultats globaux).

 

 

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Traduction et adaptation : Jean-Dominique Michel

 

 

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