Peter Doshi : Les vaccins "efficaces à 95%" de Pfizer et Moderna - nous avons besoin de plus de détails et de données brutes (British Medical Journal)

Peter Doshi : Les vaccins "efficaces à 95%" de Pfizer et Moderna - nous avons besoin de plus de détails et de données brutes
Article originel : Peter Doshi: Pfizer and Moderna’s “95% effective” vaccines—we need more details and the raw data
British Medical Journal Opinions, 4.01.21

Note de SLT : Peter Doshi est rédacteur en chef adjoint au British Medical Journal et fait partie de l'équipe de News & Views. Basé à Baltimore, il est également professeur adjoint de recherche sur les services de santé pharmaceutiques à l'école de pharmacie de l'université du Maryland.

Il y a cinq semaines, lorsque j’ai soulevé des questions sur les résultats des essais de vaccins covid-19 de Pfizer et Moderna, tout ce qui était dans le domaine public était les protocoles d’étude et quelques communiqués de presse. Aujourd’hui, deux publications de revues et environ 400 pages de données de synthèse sont disponibles sous la forme de multiples rapports présentés par et à la FDA avant l’autorisation d’urgence par l’agence du vaccin ARNm de chaque entreprise. Si certains détails supplémentaires sont rassurants, d’autres ne le sont pas. Ici, je souligne les nouvelles préoccupations concernant la fiabilité et la signification des résultats d’efficacité rapportés.
 

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1- « Covid-19 suspecté »

Toute l’attention s’est concentrée sur les résultats d’efficacité spectaculaires : Pfizer a signalé 170 cas de covid-19 confirmés par PCR, répartis de 8 à 162 entre les groupes vaccin et placebo. Mais ces chiffres étaient éclipsés par une catégorie de maladie appelée « covid-19 suspecté » – ceux avec un covid-19 symptomatique qui n’ont pas été confirmés par PCR. Selon le rapport de la FDA sur le vaccin de Pfizer , il y a eu « 3410 cas au total de covid-19 soupçonnés, mais non confirmés, dans la population globale de l’étude, 1594 sont survenus dans le groupe vacciné contre 1816 dans le groupe placebo. »

Avec 20 fois plus de cas suspects que de cas confirmés, cette catégorie de maladie ne peut être ignorée simplement parce qu’il n’y avait pas de résultat positif au test PCR. En effet, cela rend d’autant plus urgent à comprendre. Une estimation approximative de l’efficacité du vaccin contre le développement des symptômes de la covid-19, avec ou sans résultat positif au test PCR, serait une réduction du risque relatif de 19% (voir note de bas de page) – bien en dessous du seuil d’efficacité de 50% pour l’autorisation fixé par les régulateurs. Même après élimination des cas survenus dans les 7 jours suivant la vaccination (409 sous le vaccin Pfizer vs 287 sous placebo), qui devraient inclure la majorité des symptômes dus à la réactogénicité du vaccin à court terme, l’efficacité du vaccin reste faible : 29% (voir note de bas de page).

Si un grand nombre ou la plupart de ces cas suspects concernaient des personnes dont le résultat du test PCR était faussement négatif, cela diminuerait considérablement l’efficacité du vaccin. Mais étant donné que les maladies de type grippal ont toujours eu une myriade de causes – rhinovirus, virus grippaux, autres coronavirus, adénovirus, virus respiratoire syncytial, etc. – certains ou plusieurs des cas suspects de covid-19 peuvent être dus à un agent causal différent.

Mais pourquoi l’étiologie devrait-elle avoir de l’importance ? Si les personnes souffrant de « covid-19 suspecté » avaient essentiellement la même évolution clinique que la covid-19 confirmée, alors « le covid-19 suspecté et confirmé » pourrait être un critère d’évaluation plus significatif sur le plan clinique que la simple covid-19 confirmé.

Cependant, si le covid-19 confirmé est en moyenne plus sévère que le covid-19 suspecté, il faut quand même garder à l’esprit qu’en fin de compte, ce n’est pas la gravité clinique moyenne qui compte, c’est l’incidence de la maladie grave qui affecte l’hôpital. Avec 20 fois plus de covid-19 suspectés que de covid-19 confirmés, et des essais non conçus pour évaluer si les vaccins peuvent interrompre la transmission virale, une analyse de la maladie grave indépendamment de l’agent étiologique – à savoir, les taux d’hospitalisations, les cas de soins intensifs et les décès parmi les participants aux essais – semble justifié, et c’est le seul moyen d’évaluer la capacité réelle des vaccins à surmonter la pandémie.

Il existe un besoin évident de données pour répondre à ces questions, mais le rapport de 92 pages de Pfizer ne mentionnait pas les 3410 cas de « covid-19 suspectés ». Ni sa publication dans le New England Journal of Medicine. Aucun des rapports sur le vaccin de Moderna non plus. La seule source qui semble l’avoir signalé est l’examen du vaccin de Pfizer par la FDA.

2- Les 371 personnes exclues de l’analyse de l’efficacité du vaccin Pfizer

Une autre raison pour laquelle nous avons besoin de plus de données est d’analyser un détail inexpliqué trouvé dans un tableau de l’examen par la FDA du vaccin de Pfizer : 371 personnes exclues de l’analyse d’efficacité pour « des écarts de protocole importants sur ou avant 7 jours après la dose 2. » Ce qui est préoccupant, c’est le déséquilibre entre les groupes randomisés dans le nombre de ces individus exclus : 311 du groupe vaccin contre 60 sous placebo. (En revanche, dans l’essai de Moderna , il n’y avait que 36 participants exclus de l’analyse d’efficacité pour « écart majeur du protocole » – 12 groupes vaccinaux contre 24 groupes placebo.)

Quels étaient ces écarts de protocole dans l’étude de Pfizer et pourquoi y avait-il cinq fois plus de participants exclus dans le groupe vacciné ? Le rapport de la FDA ne le dit pas, et ces exclusions sont difficiles à même repérer dans le rapport de Pfizer et dans la publication du journal.

3- Fièvre et analgésiques, levés de l’insu et comités de sélection des événements primaires

Le mois dernier, j’ai exprimé mon inquiétude quant au rôle de confusion potentiel des médicaments contre la douleur et la fièvre pour traiter les symptômes. J’ai émis l’hypothèse que de tels médicaments pourraient masquer les symptômes, conduisant à une sous-détection des cas de covid-19, peut-être en plus grand nombre chez les personnes ayant reçu le vaccin dans un effort pour prévenir ou traiter les événements indésirables. Cependant, il semble que leur potentiel de résultats a été assez limité : bien que les résultats indiquent que ces médicaments ont été prises autour de 3 – 4 fois plus souvent dans le vaccin contre ayant reçu le placebo (au moins pour le vaccin-Moderna de Pfizer n’a pas rapport aussi clairement), leur utilisation était vraisemblablement concentrée dans la première semaine après l’utilisation du vaccin, prise pour soulager les événements indésirables locaux et systémiques post-injection. Mais l’incidence cumulée, les courbes suggèrent un taux assez constant de cas confirmés de covid-19 au fil du temps, les dates d’apparition des symptômes s’étendant bien au-delà d’une semaine après l’administration.

Cela dit, le taux plus élevé d’utilisation de médicaments dans le bras vaccin fournit une raison supplémentaire de s’inquiéter de la levée de l’insu non officielle. Compte tenu de la réactogénicité des vaccins, il est difficile d’imaginer que les participants et les chercheurs ne pourraient pas faire des suppositions éclairées sur le groupe dans lequel ils appartenaient. Le principal critère d’évaluation des essais est relativement subjectif, ce qui fait de la levée de l’insu une préoccupation importante. Pourtant, ni la FDA ni les entreprises ne semblent avoir formellement sondé la fiabilité de la procédure de mise en aveugle et ses effets sur les résultats rapportés.

Nous n’en savons pas non plus suffisamment sur les processus des comités d’arbitrage des événements primaires qui comptaient les cas de covid-19. Ont-ils été ignorés des données sur les anticorps et des informations sur les symptômes des patients au cours de la première semaine suivant la vaccination ? Quels critères ont-ils utilisés, et pourquoi, avec un événement primaire consistant en un résultat rapporté par le patient (symptômes de covid-19) et un résultat de test PCR, un tel comité était-il même nécessaire ? Il est également important de comprendre qui faisait partie de ces comités. Bien que Moderna ait nommé son comité de sélection de quatre membres – tous médecins affiliés à l’université – le protocole de Pfizer indique que trois employés de Pfizer ont fait le travail. Oui, les membres du personnel de Pfizer.

4- Efficacité du vaccin chez les personnes qui avaient déjà un covid ?

Les personnes ayant des antécédents connus d’infection par le SRAS-CoV-2 ou un diagnostic antérieur de Covid-19 ont été exclues des essais de Moderna et Pfizer. Mais encore 1125 ( 3,0% ) et 675 ( 2,2% ) des participants aux essais de Pfizer et Moderna, respectivement, ont été jugés positifs pour le SRAS-CoV-2 au départ.

La sécurité et l’efficacité des vaccins chez ces receveurs n’ont pas reçu beaucoup d’attention, mais comme des parties de plus en plus importantes de la population de nombreux pays peuvent être « post-Covid », ces données semblent importantes – et d’autant plus que les CDC américains recommandent d’offrir le vaccin aux antécédents d’infection par le SRAS-CoV-2 symptomatique ou asymptomatique. » Cela fait suite aux conclusions de l’agence concernant le vaccin de Pfizer, selon lequel il avait une efficacité ≥ 92% et « aucun problème de sécurité spécifique » chez les personnes ayant déjà eu une infection par le SRAS-CoV-2.

D’après mes calculs, Pfizer a apparemment signalé 8 cas de Covid-19 symptomatiques confirmés chez des personnes séropositives au SRAS-CoV-2 au départ (1 dans le groupe vaccin, 7 dans le groupe placebo, en utilisant les différences entre les tableaux 9 et 10 ) et Moderna, 1 cas (groupe placebo ; tableau 12 ).

Mais avec seulement environ quatre à 31 réinfections documentées dans le monde, comment, dans des essais sur des dizaines de milliers, avec un suivi médian de deux mois, pourrait-il y avoir neuf cas confirmés de covid-19 parmi ceux atteints d’une infection par le SRAS-CoV-2 au départ ? Est-ce représentatif d’une efficacité vaccinale significative, comme le CDC semble l’avoir approuvé ? Ou pourrait-il s’agir d’autre chose, comme la prévention des symptômes de la covid-19, peut-être par le vaccin ou par l’utilisation de médicaments qui suppriment les symptômes, et rien à voir avec la réinfection ?

5- Nous avons besoin des données brutes

Pour répondre aux nombreuses questions ouvertes sur ces essais, il faut accéder aux données d’essai brutes. Mais aucune entreprise ne semble avoir partagé de données avec un tiers à ce stade.

Pfizer déclare mettre les données à disposition « sur demande et sous réserve de révision« . Cela évite de rendre les données accessibles au public, mais laisse au moins la porte ouverte. Le degré d’ouverture n’est pas clair, car le protocole de l’étude indique que Pfizer ne commencera à rendre les données disponibles que 24 mois après la fin de l’étude.

La déclaration de partage de données de Moderna indique que les données « peuvent être disponibles sur demande une fois l’essai terminé ». Cela se traduit entre le milieu et la fin de 2022, car un suivi est prévu sur 2 ans.

Les choses peuvent ne pas être différentes pour le vaccin Oxford / AstraZeneca, qui a promis des données au niveau des patients « lorsque l’essai est terminé ». Et l’entrée ClinicalTrials.gov pour le vaccin russe Spoutnik V indique qu’il n’est pas prévu de partager les données individuelles des participants.

L’Agence européenne des médicaments et Santé Canada peuvent toutefois partager les données de tout vaccin autorisé beaucoup plus tôt. L’EMA s’est déjà engagée à publier les données soumises par Pfizer sur son site Web « en temps voulu », tout comme Santé Canada.

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Peter Doshi , rédacteur en chef adjoint, The BMJ

Intérêts concurrents: J’ai poursuivi la diffusion publique des protocoles d’essais de vaccins et j’ai cosigné des lettres ouvertes appelant à l’indépendance et à la transparence dans la prise de décision liée au vaccin covid-19.

note de bas de page

Les calculs de cet article sont les suivants: 19% = 1 – (8 + 1594) / (162 + 1816); 29% = 1 – (8 + 1594 – 409) / (162 + 1816 – 287). J’ai ignoré les dénominateurs car ils sont similaires entre les groupes.

Lu sur LLP

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