Il permet en cela de comparer deux groupes sur une ou plusieurs variables données là où le facteur de corrélation ne fait que tisser un lien entre deux variables numériques uniques et non pas entre groupe exposé / non exposé . Or , ce qui nous intéresse dans ce genre d'étude , c'est bien la différence entre les groupes de malades exposés ou non exposés à une thérapeutique . Pourquoi ne pas avoir calculé les rapports de chances ( odds ratio ) pour vos variables numériques ? On constate curieusement que les rapports de chances n'ont pas été calculés pour des variables numériques telles que l'âge . Pourtant , on connaît l'importance du facteur âge dans la maladie . Il aurait été bon de disposer de ce résultat pour savoir le poids que pesait ( la taille d'effet serait plus juste en statistiques ) chaque variable dans l'issue favorable ou non du patient . Comment pouvez-vous conclure à « l'intérêt potentiel de la thérapie combinée de HCQ / AZI ( 48 heures de prise au moins ) pour limiter le taux de transfert en soins intensifs » alors même qu' avec les deux groupes décrits initialement sans basculer les neuf patients HCQ + AZI dans le groupe contrôle , on ne constate aucune différence ? Nous l'avons vu , avec de tels biais , cette étude ne peut pas proposer cette conclusion . Nous n'aurions pas fait d'article si elle n'avait pas été partagée en masse sur les réseaux avec plus de 7 . 800 likes et 3 . 000 retweets sous un tweet du Professeur Raoult . À cause de ce partage massif et compte tenu de la potentielle manipulation de l'opinion publique que cela constitue , la rédaction de cet article nous a semblé nécessaire . Voici la réponse que nous avons reçue de l'auteur principal de l'étude : « Bonjour , l'article a été soumis à comité de lecture pour évaluation . Pas de commentaire . » Pourtant , tous les scientifiques que nous avons interrogés sont unanimes : ce papier ne passera jamais un processus de relecture par les pairs sérieux . Cet article ne semble pas digne d'une attitude scientifique .