donderdag 24 februari 2022

CNN vs Ivermectin

CNN zegt dat studie aantoont dat Ivermectin niet werkt, maar het laat zien dat het wel werkt

18 februari 2022

Kwam dit tegen tweet van een bluecheck CNN anker :

Ik was zo verdrietig om te horen dat Ivermectin niet effectief is, dus besloot ik de studie van dichterbij te bekijken.

De studie had een 241 persoons studiegroep die 5 dagen 0,4 mg / kg Ivermectine kregen, wat de door FLCCC aanbevolen dosis is. (my wife got 0.3 mg/kg). It also had a 249 person control group who received the standard of care. (and no ivermectin)

The patients were at-risk persons with comorbidities, most likely to get sick or die.

Design, Setting, and Participants The Ivermectin Treatment Efficacy in COVID-19 High-Risk Patients (I-TECH) study was an open-label randomized clinical trial conducted at 20 public hospitals and a COVID-19 quarantine center in Malaysia between May 31 and October 25, 2021. Within the first week of patients’ symptom onset, the study enrolled patients 50 years and older with laboratory-confirmed COVID-19, comorbidities, and mild to moderate disease.

Interventies Patiënten werden gerandomiseerd in een verhouding van 1: 1 om oraal ivermectine, 0,4 mg / kg lichaamsgewicht gedurende 5 dagen dagelijks te krijgen, plus zorgstandaard (n = 241) of zorgstandaard alleen (n = 249). De zorgstandaard bestond uit symptomatische therapie en monitoring op tekenen van vroege achteruitgang op basis van klinische bevindingen, laboratoriumtestresultaten en borstbeeldvorming.

Tot mijn grote schok toonde de studie eigenlijk aan dat Ivermectin werkte :

Dus de studie toonde aan dat, voor Ivermectin vs controlegroep :

· 4 vs 10 werden geplaatst op mechanische ventilatie

· 3 vs 10 stierven (dus 3 Ivermectin-patiënten stierven, vs 10 zonder Ivermectine).

For those versed in statistics, the “statistical significance” of these differences (P) was 0.19 and 0.09. It does not get under the standard of P <= 0.05, so the difference can be called “not statistically significant”. But it IS significant to us, and the P values are high because the study was underpowered.

Ivermectine vertoonde duidelijk een positief effect, 3 versus 10 sterfgevallen zijn een enorm voordeel. De studie heeft waarschijnlijk ongeveer 7 levens gered door Ivermectin aan 241 personen te geven.

Dus ik plaatste een tweet waarin de cijfers uit het artikel werden uitgelegd, en je weet wat er is gebeurd? Kijk eens en sorry voor mijn Hunter Biden-level kunstvaardigheden

· Serieus, voor een sterftecijfer van 1-3% is het duidelijk NIET genoeg om zulke kleine 200-persoons studie- en controlegroepen te hebben. Toch ben ik dankbaar voor onderzoekers die deze studie hebben uitgevoerd and for saving approximately 7 people from dying by giving them Ivermectin.

Our astute reader Dean commented and his thinking about the P value is the clearest explanation I have ever seen:

So, why does the article say Ivermectin did not work, where it clearly reduced the worst outcomes (ventilators and deaths)?

Het is mogelijk dat hun 'conclusie' een manier was om waarheidsgetrouwe reële getallen van JAMA-anti-ivermectine-censoren te verwijderen.

Tempest op Substack

Nadat ik dit artikel had geschreven, moest ik een klant bezoeken en kwam terug om mezelf in het oog van een storm te bevinden. Het bleek dat nog twee mensen artikelen schreven over deze specifieke studie :

· Jessica Rose schreef een GEWELDIG artikel over dezelfde studie. Ze maakte een aantal goede punten over FLCCC-dosering waar ik niet eens aan dacht.

· Alex Berenson schreef een bombastische post met de titel Ivermectin faalt, waar hij zei dat hetzelfde artikel dat ik en Jessica bespraken, overtuigend bewijst dat Ivermectin een mislukking is. Zijn post omvatte slechts één paragraaf van de studie over "ernstige ziekte".

Ik zal hem niet bekritiseren, maar ik zou opmerken dat de studie werd uitgevoerd IN ZIEKENHUIZEN :

Ontwerp, setting en deelnemers De Ivermectin Treatment Efficacy in COVID-19 High-Risk Patients (I-TECH) -studie was een open-label gerandomiseerde klinische studie uitgevoerd in 20 openbare ziekenhuizen en een COVID-19 quarantainecentrum in Maleisië tussen 31 mei en 25 oktober 2021. Binnen de eerste week na het begin van het symptoom van patiënten, omvatte de studie patiënten van 50 jaar en ouder met laboratoriumbevestigde COVID-19, comorbiditeiten en milde tot matige ziekte.

Is het een wonder dat mensen die al in een ziekenhuis zijn, binnenkort zuurstof nodig hebben? Hoe is dat echt een "primair resultaat"? Het 'primaire resultaat' is overlijden of een ander permanent nadelig gezondheidsresultaat, niet wat er gebeurt een dag nadat de persoon voor het eerst in het ziekenhuis is opgenomen en Ivermectin heeft gekregen, en op de een of andere manier zal de toestand van de patiënt verbeteren binnen een dag na ziekenhuisopname?

De feedback op de opmerkingen van Alex-artikelen is het meest verbazingwekkend.

Feb 1818 februariLiked by Igor ChudovGeliket door Igor Chudov

If I understand correctly, "P= .09" means there is a 91% chance that the effect was not by chance. And if there's a 91% probability that by taking a harmless drug for a few days I can reduce my chance of death by 70%, then how stupid would I be to refuse? The P=.05 cutoff is arbitrary and doesn't take into account risk vs. benefit, right?Als ik het goed begrijp, betekent "P = .09" dat er een kans van 91% is dat het effect niet toevallig was. En als er een kans van 91% is dat ik door een paar dagen een onschadelijke drug te nemen mijn kans op overlijden met 70% kan verminderen, hoe dom zou ik dan zijn om te weigeren? De afsnijding P = .05 is willekeurig en houdt geen rekening met risico vs. voordeel, toch?

34 replies by Igor Chudov and others34 antwoorden van Igor Chudov en anderen

Betsy McDonel Herr, Ph.D.Betsy McDonel Herr, Ph.D .

Feb 1818 februariLiked by Igor ChudovGeliket door Igor Chudov

Another great example of undermining a real finding "the effect size" with an underpowered study "statistical significance." Do people ever do power analyses any more before they start a study, it was always required for any Ph.D. candidate.Een ander geweldig voorbeeld van het ondermijnen van een echte bevinding "de effectgrootte" met een ondermaats onderzoek "statistische betekenis."Doen mensen ooit nog machtsanalyses voordat ze een studie starten, was het altijd vereist voor elke Ph.D. kandidaat.

9 antwoorden

286 more comments…Nog 286 reacties ...