Ep 11 : Taille d'effet. RR, OR, NNT ...

[@RisqueAlpha]

Vers 4:50 quand je parle de paris je me suis un peu planté (mea culpa ... :-/) du coup j'en profite pour vous dire que dans les descriptions de mes vidéos je mets des précisions, des sources et des petits éléments pour aller plus loin. Et surtout un erratum ou je corrige coquilles et autres erreurs que je commets ! Merci beaucoup pour vos retours dans tout les cas ! ^^

[@admos9110]

D'ailleurs je me demandais...dans ton tableau de contingence, avec ton exemple du début, j'ai du mal à être sur que ca marche car il est bien probable que les deux groupes soient à priori différents, non pas par le seul paramètre de "regarder de la vulgarisation". En d'autres termes, tu aurais un résidu qui serait corrélé à la ta variable d'intérêt, à savoir le taux de réussite aux examens. Et ca en général c'est pas très bon signe...

[@gaelceillier2518]

Petite question / précision sur l'erratum : Il me semble que les cotes ne sont pas directement liées au probabilités de gain, cela n'assurerait pas les gains du bookmaker. Les cotes sont plutôt liées aux proportions attendues de parieur pour chaque équipe, de cette façon qu'une équipe ou l'autre gagne il y a toujours assez de perdants pour payer les gagnants (et la marge du bookmaker).

[@loxaanoxyde1518]

EDIT : 16:34 -- Nevermind. ------ 3:18 "Vous avez 1,28 fois plus de chances de réussir vos examens avec de la vulgarisation que sans". (Tableau de contingence) -- Confusion entre corrélation et causalité.Voir la vidéo de La Statistique Expliquée à mon chat sur le sujet : Chocolat, corrélation et moustache de chat v=aOX0pIwBCvw "Et tandis que les chocophiles se réjouissaient de cette nouvelle, les statisticiens se frappaient la tête contre le mur et se mettaient aux antidépresseurs."

[@Alsh0ck]

"Les probabilités décrites* à mon chien" * Tu as écrit "décritent" ; honte à toi le contenu de la vidéo s'en trouve entièrement faux et à jeter ! (houpa) Bon sinon, y a-t-il réellement besoin de repréciser que cette vidéo est excellente ? ;)

[@RisqueAlpha]

@Admos : Tout à fait ! Il y a fort a parier qu'effectivement, une étude de ce genre la, présenterait ce biais majeur. Mais en disant cela tu es en train de faire de l'inférence, cad essayer de voir si les résultats de cet échantillons/exemple veut dire qqch en le généralisant (étape préalable à la recherche de causalité). ^^ Et comme je le dis vers la fin, je ne veux pas faire d'inférences pour l'instant ;-) @Gael Ceillier : Oui, je reconnaît que je ne fais pas souvent de paris. Mais de ce que j'en ai compris ce que tu dis est juste. Après il faudrait que je regarde mais j'ai comme le pressentiment que les cotes estimés des parieurs ne doivent pas être très loin des cotes en épidémiologie (enfin, çà reste théorique de toutes façon ...) @Loxaan Oxyde : Alors ... on commente avant la fin des vidéos ? ;-) Ça me fait très plaisir en tout cas de voir que les gens font attention à la corrélation/causalité et veille aux grains ! Merci du coup ! ^^ @Alshock : Dramatique faute ... :-/ :-S J'en ai faite une version corrigée ici : twitter.com/RisqueAlpha/status/981545343417503746

[@HygieneMentale]

Cette vidéo est vraiment fascinante. Merci Risqueα

[@RisqueAlpha]

Merci beaucoup !!! Et je crois que tu es l'un des premiers que je vois utiliser "α" comme ça :-D

[@le_science4all]

Science8Us approuve cette vidéo XD Je me permets de réécrire toutes ces définitions en notations probabilistes :P (oui parce que je suis de ceux qui pensent que le langage des probabilité est le "bon" langage, donc j'aime tout retraduire dans le "bon" langage ^^) Je vais noter T pour Traitement et D pour Destinée. (en fait j'utilise ces lettres plutôt pour Théorie et Data d'habitude, mais ça fera l'affaire :P) En appelant n le nombre total de patients (dans l'ex, n=1000), ça fait que les données du tableau sont égales à n*P[D et T] n*P[non D et T] n*P[D et non T] n*P[non D et non T] Si je ne m'abuse, ça nous donne : Risque(D,T) = P[D|T] = P[D et T] / (P[D et T] + P[non D et T]) RR(D) = Risque(D, T) / Risque(D, non T) = P[D|T] / P[D|non T] = ( P[D et T] / P[D et non T] ) * ( P[D et non T] + P[non D et non T] ) / ( P[D et T] + P[non D et T] ) D'ailleurs, si je ne m'abuse, la causalité définie par Mr Phi dans un de mes commentaires est une sorte de grande valeur de RR(D)... Ensuite, les odd-ratios : Odd(D,T) = P[D|T] / P[non D|T] = P[D et T] / P[non D et T] OR = Odd(D,T) / Odd(D, non T) = (P[D et T] * P[non D et non T]) / (P[non D et T] * P[D et non T]) On peut d'ailleurs remarquer que OR = RR(D) / RR(non D) Enfin le NNT / NNH : NNT = 1/( P[D|T] - P[D|non T] ) = (P[D et T] + P[non D et T]) * (P[D et non T] + P[non D et non T]) / (P[D et T] P[non D et non T] - P[D et non T] P[non D et T]) On peut remarquer que NNT = 1/ (Risque(D,T) - Risque(D, non T)).

[@archererst3321]

Science4All laisse moi deviner, c'est très bayesien comme façon de faire ;)

[@ErfingoArmelf]

C'est sûrement très bien, mais je crains que ceux qui comprennent soient ceux qui maîtrisent déjà. Moi, par exemple, je ne suis pas coutumier de ce langage, et ce commentaire ne m'a pas beaucoup avancé, parce que certains opérateurs me sont tout à fait inconnus.

[@RisqueAlpha]

Roohh le "Bon" langage. Je me demande ce que pense MrPhi d'une telle qualification ;-) Très joli, d'ailleurs tu retrouves à la fin : NNT = 1/ (Risque(D,T) - Risque(D, non T)) Ce qui en "mauvais" langage donne 1/RAR c'est à dire l'inverse de la réduction absolue du risque (encore une taille d'effet couramment utilisé ^^) Sinon un calcul qui nous intéresse pas mal c'est comment approximer RR quand on a que des OR sous l'hypothèse de non rareté des risques absolus. On veut une fonction f telle que f(OR)~RR (On a des papiers la dessus) PS: As tu envoyé une demande à KZbin pour que tu puisses commenter en LateX ? ;-)

[@MsRaimon16]

J'aime beaucoup ta chaîne Science4all mais je ne comprends pas grand chose à toutes ces définitions ... et puis tu pars vraiment au quart de tour !!! On adore !!

[@weak7897]

J'en suis au premier tableau et déjà : facteur de confusion ? (par exemple, ceux qui sont plus curieux seraient plus enclins à réussir ET à regarder de la vulgarisation) Il faudrait séparer les gens en deux groupes aléatoires et les forcer à regarder ou non de la vulgarisation.

[@RisqueAlpha]

Héhé ! Mais tellement ^^

[@MrDarkPage]

Exactement ce je me suis dit apres deux minute de video

[@cuduort1239]

Il détaille beaucoup plus ce qu'il aurait fallut faire à la fin (à partir de 13min30)

[@weak7897]

Oui, j'ai quand même fini par aller jusqu'au bout 😜

[@jmpjexplique]

Très Joli ! Bon va vraiment falloir que je me remette aux statistiques c’est passionnant surtout quand c’est très bien expliqué ! Merci pour cette référence à la chaîne jmpjexplique, et bravo pour les coups de pouce aux 2 autres chaînes que je ne connaissais pas. Un succès amplement mérité ! Et gg pour les détournements de chaînes, le genre de créativité qui prend du temps et que j’adore retrouver mêlée à des sujets sérieux

[@MonsieurPhi]

Et c'est ta vidéo qui a le meilleur RR fictif, bravo ^^

[@jmpjexplique]

Ah ah oui merci ! Bon je soupçonne une falsification des résultats, mais comme elle m'avantage, je vais exceptionnellement ignorer cette probable coquille :) Hem hem je tousse à gorge déployée :D

[@minimatamou8369]

Excellente vidéo =) En effet, merci Albert de m'avoir introduit à cette chaîne, et merci les vulgarisateurs d'aiguiser ma curiosité et mon esprit critique. Ma sœur est antivaxx, et ce genre de métriques de santé publique que tu présente sont très intéressantes pour avoir un argumentaire solide en faveur de la vaccination. Par exemple, ma soeur me rétorque souvent que le risque des vaccins est beaucoup plus élevé que leur bénéfice. Avoir des mesures comme le RR, le OR et le NNT (ou NNV dans ce cas en.wikipedia.org/wiki/Number_needed_to_vaccinate) est plutôt pratique pour évaluer cette balance, plutôt que simplement trouver des études où la conclusion "oui, les vaccins sont utiles" se trouve dans l'abstract en toute lettre, ce que j'ai tendance à faire, ne sachant pas toujours lire correctement ces études. 9:31 "je vous passe le calcul [du NNT]" un peu déçu d'abord, mais j'ai vite compris pourquoi avoir omis ce calcul en allant chercher moi-même. En gros, le NNT est une mesure expérimentale qui prend du sens en étant étudiée contre placebo, avec un groupe contrôle. Dans le cas des vidéos KZbin, on avait pas vraiment de placebo à disposition. Pour ceux que ça intéresse, l'article Wikipedia français est assez court, mais l'anglais est bien mieux fourni (comme souvent) : en.wikipedia.org/wiki/Number_needed_to_treat

[@RisqueAlpha]

Le NNV est intéressant aussi mais de mémoire il est plus complexe, car il prend en compte l'effet d'immunité de groupe. En tout cas dans la description j'ai mis des liens pour en savoir plus sur les NNT ! N'hésite pas pour en savoir plus ^^ Merci beaucoup !

[@lastatistiqueexpliqueeamon4366]

Je ne me remets pas de ces détournements de logos et de cette intro x-D Tu viens de me donner une idée : troller nos abonnés en faisant une vidéo avec des chiens plutôt que des chats cet été.

[@Martius2madhatter]

et pourquoi pas les deux, des chats et des chiens? :p (... des chatchien aussi reférence à un vieux dessin animé^^)

[@GildasCotomale]

Attention, le premier avril est passé ;-)

[@RisqueAlpha]

Tu risques d'éveiller le latent conflit chien vs chat qui sommeille en nous ! C'est encore plus risqué que l'homéopathie ! ;-) J'ai hâte de voir ça :-p

[@soun59]

Pour un premier avril peut-être ?

[@PrVeka]

il y à pas un problème de cose a éffet dans son exemple??

[@sined704]

Ouah, bravo et merci. De vidéo en vidéo (du chat et de vs, oui Lé un peu de vs aussi) je découvre à quoi servent les stats... C'est bête, çà fait 20 ans que j'ai abandonné la discipline après 2 ans d'études à trouver ttes les excuses possibles pour éliminer les individus qui vt à l'encontre de ce que l'on souhaite dire... Love & gratitude.

[@RisqueAlpha]

Content que ça permette une petite réconciliation ;-)

[@unikben]

Brilliant! Merci, la Qualité de ton travail est impressionnante, Bravo 👍🏼

[@vincewayzzy7645]

Je trouve que le seul truc plus cool que ta manière d'aborder le sujet c'est ton t-shirt !

[@vladbelmon9146]

Merci pour ta manière d'expliquer le rapport entre la "réalité" et les stat, je suis plus versé en science humaines, et ai eu pas mal de souci avec les math, et ton travail, celui de Science4all, Mr Phi, les stat expliquée a mon chat, heureka... est incroyable pour réussir a comprendre (même de loin) le fonctionnement général du langage mathématique et la bonne manière de l'interpreter. Merci beaucoup!

[@grandangleeco]

Super intéressant comme d'habitude :-) Courage pour la suite ;-)

[@sined704]

Merci de m'avoir fait découvrir medifact : abonné :) et super tee-shirt ;) je suis jaloux... Love & gratitude.

[@snd6087]

Bonjour Docteur. Merci pour les explications très claires de concepts souvent compliqués. Mais je pense qu'il faut approfondir les NNT et NNH dans les prochaines vidéos

[@KryssAA]

J'ai hâte de voir la suite, où à partir de quel moment, de quel seuil, on passe de corrélation à causalité.

[@julienhernandezhacquin8192]

Pour "prouver" une causalité, un seuil arbitraire au dessus duquel un odds ratio ou un risque relatif mettrait en évidence une causalité n'existe pas. On se réfère généralement aux critères de Bradford-Hill pour démontrer que deux évènements sont liés par une relation cause-effet.

[@TheSymboles]

Je suis étudiante en économie et j'aimerai continuer par la suite en stat. Tes vidéos sont tellement intéressantes! Je pense sincèrement que les outils statistiques et les dangers de leur mauvaise interprétation devraient être enseignés à tous. Sinon vraiment hâte d'avoir une vidéo sur le Bayesianisme! (Déjà que Lê de Science4All nous tease)

[@RisqueAlpha]

Merci ! :-) Je vais lui laisser le Bayesianisme, c'est lui le spécialiste. Et je sens qu'il aura un entrain infernal le jour ou cela arrivera ! ^^

[@bertranda.6248]

Super ! J’ai soumis à ma compagne ex-épidémiologiste, et ça lui rappelle beaucoup de choses et attend la suite ! +1 pour jmpjexplique qui est une chaîne que j’apprécie beaucoup ! (Objectivement hem hem)

[@RisqueAlpha]

Épidémiologiste un jour, épidémiologiste toujours ! Merci ! ^^

[@angelintranvanba7241]

Sublime! On reconnais un bon vulgarisateur quand il t'explique quelque chose puis te dit "en fait c'est faux, c'est plus compliqué que ça" :D

[@RisqueAlpha]

Je suis content que cette démarche soit appréciée :-D Merci beaucoup !

C'est malin, j'ai maintenant un nouveau Tee-Shirt dans mon armoire... Mais Super Vidéo ! ;)

[@kunderium]

Jusqu'à la fin j'ai attendu que tu précises la différence entre corrélation et causalité. En effet, en ce qui concerne les étudiants qui réussissent les examens : ils regardent peut-être de la vulgarisation précisément parce qu'ils sont meilleurs (et donc plus intéressés) ; ceci étant le contraire d'être meilleurs parce qu'ils en auraient regardé...

[@RisqueAlpha]

Absolument ! ^^ Et en plus, comme je le dis à la fin, avant même de se poser la question de la causalité il faut se poser la question de l'inférence ;-)

[@Fangh44]

Wow la qualité de cette vidéo ! J'imagine pas tout le taff qu'il y a derrière ! (surtout pour dessiner les parodies de chaîne KZbin)

[@ZeroTranceport]

Les probabilités décrites à mon chien ... je suis encore plié de rire XD

[@BenMazar]

Bon j'apporte ma petit pierre à l'édifice pour la reconnaissance des logos : celui avec where surg avec le point d'interrogation/serpent c'est whydoc (je surpris quand même, c'est pas très connu ^^, super bien mais pas très connu)

[@WhyDoc]

Seuls les meilleurs connaissent Ben, seuls les meilleurs ...

[@yvesrongy4355]

Excellente vidéo (J'adore ton tshirt!)

[@Nekodemus]

Au bout du compte même si le calcule est différent, je ne fais pas de grande différence entre RR et RO que j'ai pourtant souvent vu dans Prescrire. Comme le préconise le bip31 il semble que le NNT soit plus clair (et dans les fait il l'est vachement plus). Cela dit j'aime bien tes vidéo (toutes vu) continues !

[@RisqueAlpha]

Pourtant, quand les risques ne sont pas faibles, utiliser l'OR comme un risque relatif c'est surévaluer l'effet (+++). Dans mon exemple pour un même effet tu passes d'un RR=1.28 à OR=3.86. C'est pas la même chose ;-) Merci en tous cas ! ^^

[@jurybatekongunsia6797]

merci mr pour les enseignements

[@Daniel-js2pk]

Elles sont vraiment excellentes tes vidéos ! Thk

[@MrDarkPage]

Les probabilites decrites a mon chien, ;-p oui c'est de la que je viens

[@FoxSocialClub]

16:07 : 2 de tes intervalles de confiances comprennent la valeur 1; Je ne peux donc pas conclure pour les vidéos de Science4All et d'e-penser... mais j'ménerve pas, j'explique est statistiquement significatif :)

[@lecacadu7]

Une autre vidéo sur la taille de la terre, enfin surtout sur le mètre... kzbin.info/www/bejne/rXTZgKCiorKXZqc Et une chaine incroyable

[@RisqueAlpha]

J'aime beaucoup Scilabus ^^ J'avais oublié cet épisode en effet. Sinon j'avais penser à détourner son logo aussi mais il est juste tellement génial que c'était trop chaud, j'ai manqué d'idée :-o

[@jmpjexplique]

Oui d'ailleurs à la toute fin de mon travail sur ma version, je me suis rendu compte qu'elle aussi avait fait cette vidéo spéciale sur le mètre et explique plus précisément la triangulation ! Je suis d'accord c'est une très belle chaîne :)

[@samuellefranc2675]

J'aime beaucoup ton t-shirt x)

[@RisqueAlpha]

;-)

[@RammusTheArmordillo]

Ha ! Je suis pas venu de la chaîne des amis d'Albert, ton modèle statistique est mis à mal :D (bon en vrai je suis une valeur atypique non aberrante) Je viens quand même d'une des chaînes que tu as donné en exemple (indice : ♦♦♦) PS: Hahaha les tubes d'homéo sur le logo de Secundo Multum Diluere x)

[@aylaa1907]

Merci pour la vidéo ct très clair👏🏻👏🏻

[@caragar855]

Moi je regarde à cause de Lê et son podcast axiome :/ Sinon j'ai bien fait de venir, j'ai entendu bayésien, je suis refait :D

[@soun59]

Petite précision, si en médecine on parle plus volontier de risque relatif tout en calculant des odds ratio, c'est parce que comme tu dis l'OR est plus simple à calculer, mais qu'en réalité seul le RR intéresse les médecins. Et comme tu dis dans le cas des maladie l'OR est souvent une très bonne estimation du RR. Évidemment les médecins sont conscients des raccourcis qu'ils font. Sinon très bonne vidéo. Je ne connaissais pas le principe de NNT et de NNH. je ne crois pas qu'on voit ça pendant l'externat alors que ce serait un outil génial pour les médecins.

[@RisqueAlpha]

Oui les NNT et NNH sont moins connus, comme je le dis dans la description ils ont leurs partisans et leurs détracteurs. Personnellement je préfère la RAR que le NNT. Mais c'est vrai que pour un clinicien c'est peut être plus clair. Merci en tout cas ^^

[@soun59]

Risque Alpha oui la RAR est assez fréquemment utilisé. Je me posais une question est-ce qu'il y a moyen de cumuler les NNH pour différents effets indésirables, ainsi que les NNT pour différents effets attendus? Histoire d'avoir une vision plus résumé des bénéfices et des risques?

[@RisqueAlpha]

Cumuler non je ne crois pas. Les pathologies sont parfois totalement incomparables. Mais tu peux les afficher tous ensemble . Sur le site thennt.com ils présentent plusieurs NNT et plusieurs NNH en deux tableaux synthétiques : Genre pour l'aspirine en prévention primaire : www.thennt.com/nnt/aspirin-to-prevent-a-first-heart-attack-or-stroke/

[@ShaSnape]

Bonjour, Merci pour vos vidéos, j'avais une question, OÙ PUIS JE TROUVER CE T-SHIRT ? 😁 Merci 😁

[@professeurcultureprecieuse936]

"Ignorance bon marché" approuve cette vidéo. Pourquoi ? Car une étude statistique que j'ai fait, mais que j'ai oublié chez mon dentiste donc je peux pas vous la montrer, montre que les vidéos qui parlent de stat et avec en plus un chat, sont cool.

[@ulfsweetshadow]

Ce travail explicatif est tellement pro ! On sent que tu travailles les scenars. Et vive les chats ! surtout les chats. Mais ! (there's always a BUTT) mais le son... mama mia ! www.thomann.de/fr/tascam_dr05.htm?sid=cc4af035f982f53e689e73c1f0955eca ce genre de bestiole à une super qualité et donnera un côté bien plus pro aux vidéos, pour coller avec la qualité visuelle :) Merci pour tout ce travail !

[@RisqueAlpha]

Merci du retour ! Mis à part pour l'intro ou j'ai fait du bidouillage je trouvais que c'était pas si mal. Mais je reconnais que le son n'est pas mon sens préféré. ;-) Je vais essayer de voir comment améliorer ça pour la prochaine fois !

[@alainloua3389]

Merci cher Monsieur

[@arferf2869]

Pourtant, d'après des études que j'ai vu relayées sur des journaux, il semblerait que la polution en ville génére un grand nombre de morts prématurée et une s'avançait à dire que c'est equilavent par endroit à fumer 1clope par jour. Du coup,pour un petit fumeur très régulièrement t exposé, il se peut que la comparaison se tienne par rapport à un rural qui ne frequenterais pas de lieu urbanisé et enclavés...

[@RisqueAlpha]

Oui je crois avoir lu ça aussi récemment. (Ici : www.bmj.com/content/360/bmj.k167/rr-3) Mais dans la vidéo je ne parle pas de mortalité prématuré. Je parle de cancer du poumon ;-) En fait quand on regarde l'une des études cité, sur d'autre pathologie, genre les pathologies cardiaques : www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5482174/ On peut voir que le RR de maladie cardiovasculaire (qui est la cause n°1 de décès en France) pour les petits fumeurs est estimé à 1,29. Ce qui est possiblement du même ordre de grandeur que la pollution :-)

[@arferf2869]

Je trouve que c'est quand meme important de mettre ca en lumiere, c'est pas si facile pour le quidam de comprendre et c'est pas une bonne chose d'arriver avec un air détaché en prenant le quidam pour un idiot.... Je me rend compte bien souvent, qu'a rebourds, beaucoup de fois, le questionnement du quidam était loin d'etre inpertinent sur pas mal d'idée recu finalement pas si fausse que ca :) La réalité est bien plus complexe, et ce pour l'expert comme pour le non expert. Ce dernier a aussi un biais bien connu, car avoir plein d'information en tete ne permet pas forcement de dicerner ceux qui sont prépondérants de ceux qui ne le sont pas. Je critique en fait plus la posture que les fais mais sur ce coup quand meme, ca rend la vidéo un poil moins crédible je trouve (dsl)... Perso, j'adore quand le quidam me remet en place apres avoir fait un discours d'intéllo, ca nous remet bien ;) je parle pas du quidam qui veux se croire plus intelligent que tout le monde bien evidement, mais de celui qui semble vraiment vouloir reflechir et avancer en partageant des idées, car, comme pour l"'intello qui se pose comme supérieur, c'est une posture de defiance et ca n'aide pas a construire une discussion.

[@ParlonsAstronomie]

Super vidéo ! J'ai beaucoup appris, ça faisait longtemps :) Je vais pinailler un peu mais : il faut faire attention car il se peut que les bons élèves soit attirés par la vulgarisation. Le meilleur taux de réussite proviendrais du coup du fait que la vulgarisation serait un filtre. Du coup l'étude serait biaisé. je me rappelle plus du nom de ce biais (Quand la cause d'une conséquence est la conséquence d'autre chose). Ça ne change rien à l'épisode, mais je tenais à le faire remarquer :p (Car c'est pour ça que corrélation ne veut pas dire causalité) D’ailleurs je me demande, quand on sait qu'une étude est biaisé, comment on fait pour prendre en compte ce biais.

[@RisqueAlpha]

Tout à fait. ^^ Mais avant même de se poser la question de la causalité il faut se poser la question de l'inférence. C'est à dire de généraliser à une population complète une corrélation observé dans un échantillon. Et c'est ce que, à la fin de cette vidéo, j'invite à ne pas faire (sous entendu que je vais finir par en parler plus tard ;-) )

[@enneite42]

j'adore ton t-shirt ^^

[@inesboudiaf70]

Bonjour merci pour les vidéos. Je suis étudiante en médecine, une chaîne ou des vidéos de LCA à recommander? Merci!

[@FR3DOU]

merci pour cette vidéo très quali. As tu une source concernant le NNT de l'ibuprofène sur les maux de t^te stp? je ne trouve pas.

[@RisqueAlpha]

Yep : www.thennt.com/nnt/ibuprofen-treatment-episodic-tension-type-headaches/ Et d'ailleurs en le revoyant je vois que au lieu de 14 j'ai dis 16. Heureusement que j'ai dis que mes exemples étaient "un peu merdique" ;-) Bon la ce n'est pas le cas mais, comme je le disais dans la description, attention avec les résultats de thennt.com, c'est souvent des revues de la Cochrane mais parfois datés. ^^

[@FR3DOU]

je n'arrive pas a comprendre le lien entre les NNT affichés dans l'étude: 1 in 14 became headache-associated pain-free at 2 hours 1 in 6 reported “very good” or “excellent” scores on a global evaluation scale 1 in 9 did not use an additional rescue medication En gros, sur 100 personnes 7 sont guéries, 17 disent que c'est excellent et 11 ne prennent pas d'autres médicaments? Je vois pas de rapport direct entre le dernier NNT et les deux premiers et je ne comprends pas pourquoi il y a plus de personnes qui disent que c'est excellent, que de personnes qui disent que ça fonctionne. Ce chiffre devrait etre le même non?

[@RisqueAlpha]

Le NNT c'est vraiment la notion de "en plus que dans l'autre groupe". La les 3 NNT veulent dire : - Sachant que, de toute façon, il y a des patients qui *sans* ibuprofen n'ont plus mal au bout de 2h. Le fait de donner de l'ibu à 14 personnes augmente le nombre de personne sans mal de tête à 2h de 1. - Sachant que, de toute façon, il y a des patients qui *sans* ibuprofen noteront leur évaluation de la douleur "très bonne" ou "excellente". Le fait de donner de l'ibu à 6 personnes augmente le nombre de personne s'évaluant à "très bonne" ou "excellente" de 1. - Sachant que, de toute façon, il y a des patients qui *sans* ibuprofen n'utiliseront pas d'autre médicament. Le fait de donner de l'ibu à 9 personnes diminue le nombre de personne a prendre une autre médic de 1. Je reconnais que j'aurais peut être du plus insisté sur la notion de "en plus". J'ai mis des liens dans la description pour avoir des docs sur les NNT si je ne suis pas clair ... :-/ (A titre personnel je ne suis pas un fan des NNT. Je préfère les RR et RAR (réduction absolu du risque) que je trouve plus agréable.)

[@FR3DOU]

je pense avoir bien compris la notion de "en plus". Mais du coup je ne comprends pas pourquoi le 1 et 2 ne sont pas les même. Si on a 1 personne guérie en plus toute les 14 personnes, alors il serait logique d'avoir le même nombre de personne en plus qui dit du bien du médicament, et pas ~2x plus. Ou bien il y a quelque chose qui m'échappe. En tout cas félicitation pour ta chaine, j'ai regardé toutes tes vidéos en un weekend tellement je les trouvais interessante. Merci à la Stat expliquée à mon chat pour m'avoir fait découvrir ta chaine :)

[@renfyn]

Je veux le même t-shirt !!!!

[@alexrvolt662]

haha rien qu'en voyant l'intro, je viens de comprendre pourquoi la dernière vidéo de Lê t'a fait râler :-D

[@RisqueAlpha]

Ce sera lui qui râlera quand il entendra ma définition d'intervalle de confiance à la fin ^^

[@GildasCotomale]

J'ai loupé cet épisode

[@max2nantes459]

Salut !! merci pour ton taf c'est vraiment très instructif. Par contre j'ai des doutes quant à ta comparaison avec les jeux ... : Je crois que pour un cheval à 5 contre 1, le joueur estime avoir une chance sur 5 ... et à 50 contre 1 c'est généralement un vieux bourrin grabataire! Voilà voilà ! Bonne continuation :)

[@RisqueAlpha]

Oui. Déjà effectivement c'est dans l'autre sens. C'est 5 contre 1 de perdre et non de gagner. Et en plus en paris les cotes ne sont pas des calculs de réussites ou d’échecs mais des estimations des bookmakers. J'ajoute une note dans la description ! Merci du retour ! ^^

[@Nico71Fr]

Superbe vidéo !

[@RisqueAlpha]

Merci ! C'est grâce à la navette Lego au début ;-)

[@Nico71Fr]

Haha pas seulement. Sans rire tes émissions sont superbes, et concernant la navette, gardes la bien elle commence à coter surtout si tu as le micromoteur rouge qui fonctionne encore ;-)

[@RisqueAlpha]

Merci beaucoup ! Ouaip tout marche impec'. Je crois que j'ai même encore la boîte ! 😊 Ce qui a vraiment mal vieilli c'est les courroies élastiques.

[@Nico71Fr]

Ça se rachète, ça ne vaut rien aujourd'hui :)

[@estellepaschoud6398]

J'adore le t-shirt :)

[@DonneLaSource]

il est génial ton t shirt

[@Mxmlln-we4fs]

Hello, Je ne comprends pas du tout la notion de NNT.... Dans le cas de youtube par exemple tu expliques qu'il faut que 5 personnes regardent des vidéos pour 1 résussite supplémentaire, mais d'où ça vient? Et à quoi correspond cette notion dans le cas de la vidéo? Quelle est la conséquence probabiliste de regarder des vidéos de vulgarisation sur la réussite des examens? Du coup pour le cas de l'ibuprohène, ça veut dire que sur 16 personnes qui ont mal de tête et qui prennent de l'ibuprophène, seulement 1 va aller mieux?

[@ErfingoArmelf]

C'est exactement ainsi que je l'ai compris. C'est à dire que pour qu'une personne de plus réussisse, il faut montrer une vidéo à 5. Et donc que toutes les 5 personnes à qui on en montre une, 1 réussi, et ça n'a pas d'effet sur 4. Quant au calcul… il y a des informations supplémentaires dans la description, et un commentaire plus haut indique que d'une part, effectivement, c'est pas évident à calculer, et d'autre part que ça s'applique mal aux vidéos parce que ça se calcule en utilisant un placebo. Et, moi, pas plus qu'eux, ne voit ce qui pourrait équivaloir à un placebo dans le cadre de la vidéo.

[@Mxmlln-we4fs]

Okay je viens de comprendre.... Une personne ne regardant pas les vidéos a 70% de chances de réussir à l'examen. Sur un échantillon de 5 il y en a donc 3.5 qui réussiront (je raccourcis >

[@GildasCotomale]

Hùginn Mùninn Voilà :-)

[@RisqueAlpha]

@Hùginn Mùninn : C'est exactement ça ! Ce qui n'est pas instinctif c'est de comprendre que dans les deux groupes des gens réussissent l'examen de toute façon.. Si je décide de prendre 5 personnes du groupe non-youtube et de leurs montrer des vidéos alors il n'y aura que 1 réussite au examens en plus au total. ^^

[@mathieuaurousseau100]

17:10 Personnellement ce n'est pas "les statistiques décrite à mon chien" mais "les statistiques expliquées à mon chat" qui m'a indiqué l’existence de cette chaîne :)

[@PrVeka]

Dans ton exemple il ne porais pas y avoir de cose a éffet entre la vulgarisation et la réusite des examen ( la cose des 2 pourais être le serieux de la curiositer des étudien)

[@PrVeka]

oups j'avais pas tous regarder

[@CDILLEY12]

Bravo, très clair

[@cofbmaitres1177]

Mais du coup, pourquoi est-ce qu'il existe des cas où l'on ne peut calculer que des Oods Ratio ? Parce que si on a le nombre de gens malades et de non-malades (et donc calculer un Odds Ratio), on peut faire la somme des deux et donc calculer des risques relatifs, non ?

[@mutethesong8435]

-chérie, je vais au pute, à demain. - QUOI ??? -Conseil du medecin !

[@inarus1er]

Quelqu'un arrive à retrouver la citation en VO ? Deja en VF je la trouve sur très peu de cite et je voudrai etre certain que c'est une "vraie" citation

[@AphroditeMilo]

gj dude

[@Laymannn]

"Crasse corticale"... GG, j'adore ! A un moment, tu parles de défibrillateur en cas d'arrêt cardiaque. J'ai raté un truc ou c'est une connerie ?

[@RisqueAlpha]

Nope. "Arrêt cardiaque" c'est "le cœur qui ne pompe plus le sang". Et le plus souvent c'est pas tellement que le cœur arrête de se contracter, c'est surtout qu'il se contracte n'importe comment : il fibrille. Du coup le défibrillateur est efficace ;-) Cf la vidéo de Primum Non Nocere sur le sujet : kzbin.info/www/bejne/o3_ChWuPlr2hkMk

[@Laymannn]

Risque Alpha c'est bien ce à quoi je pensais. Je suis aussi PNN de près. Tout ceci m'intéresse beaucoup...

[@tkyustefguk5963]

Par rapport à l'article de Laupacis Sackett et Roberts : tinyurl.com/yb5ybpkq

[@RisqueAlpha]

Ne fonctionne pas chez moi :'-(

[@tkyustefguk5963]

Ah ! Du coup, sur Scribd : fr.scribd.com/document/375557452/Laupacis-Andreas-Sackett-David-L-Roberts-Robin-S-An-Assessment-of-Clinically-Useful-Measures

[@GildasCotomale]

Tu peux prendre des actions dans la production du t-shirt ; il ravi énormément de monde (-:

[@pierregallet]

nice le ruban rouge

[@BFab4]

Génial ! (et vive la LCA ! ... ^^)

[@claey7285]

Encore une très bonne vidéo. Mais du coup. Combien de pouce bleu tu dois avoir pour monter d'une place dans les tendances ? Mmhhh dans le doute j'en met un et on verra plus tard

[@RisqueAlpha]

Faut avoir une très grosse taille d'effet pour être dans les tendances ;-) Merci beaucoup !

[@GildasCotomale]

Je confirme pour les tendances (-;

[@unchatdeuxgouttieres4184]

Merci !

[@claudebbg]

Dommage de prendre cette étude de Jama si discutée et en plus de se tromper de ligne (baseline ?). Bravo pour la fin si pondérée, les pièges de RR mériteraient une vidéo entière, gros RR sur tout petit risque, causalité vs corrélation, facteurs externes, et surtout alternatives (et sur ces sujets cette étude de Jama est une source presque sans fin : 159 0,9 table 1)

[@RisqueAlpha]

Je ne me suis pas trompé de ligne. Le statut tabagique at baseline m’intéresse plus, surtout vu l'age des patients qui ont déjà un bon passé de fumeurs potentiel derrière eux (surtout pour le cancer du poumon ou de mémoire le temps de consommation est l'élément clef, bien plus que les quantités). Juste, les calculs des HR vont être des résultats agglomérés de ceux qui ont poursuivis leurs consommation et ceux qui ont arrêtés. Du coup il est probable que les HR soient même conservateurs. ^^ Et aussi qu'on a du coup un biais de mémorisation mais bon pour le tabac c'est pas le pire. Mais de toute façon, même si je me trompe, c'était exactement le but de mon message final comme tu le fais remarquer : des RR balancés comme ça à l'arrache sans décrire exactement ce qu'on fait : Ce n'est pas bien ;-) Par contre je suis très intéressé, tu as des liens de discussions autour de cette publi ? Comme je savais que j'allais être très critique sur mes exemples à la fin de la vidéo je ne les ai pas creusé plus que ça. J'ai juste trouvé un commentaire de Lehner dans les réponses de JAMA, mais c'est juste une critique sur l'absence d'ajustements sur l'IMC dans le modèle de Cox. C'est un peu léger (et pour le K pulmonaire osef)

[@claudebbg]

Je chatouillais, oui le temps pour le tabac est clé (qté x temps^4,5 en raccourci selon C.Hill, avec des effets de seuil en particulier côté CVD et un plancher quand même car les maladies "nécessitent" une vingtaine d'années au moins de tabagisme régulier pour être mesurables. Et oui au message dans la vidéo, entre fumer et vivre en ville il vaut mieux le second si on a pour objectif principal l'espérance de vie et qu'on a le choix, respectivement. Pas vu de liens/discussions, je l'ai juste lue parce qu'on la reprenait ad nauseam dans la presse. Le problème de cette étude, qui est "juste" dans le sens qu'elle fait juste des calculs (avec la réserve qu'elle se fonde sur des chiffres peu fiables sans trop l'inclure dans ses calculs, les témoignages et les réponses à des questions moralisantes devraient être accompagnées d'un étalonnage), c'est l'exploitation médiatique/politique qui en a été faite sur la colonne ≤1 et ses 159 individus pour contribuer à la nouvelle marotte sémantique "toute consommation de tabac est nocive". Si on la poussait au bout cette nouveauté rend caduques nombre de mesures et d'indicateurs anti-fumeurs explicitement fondés sur la consommation, supprimer des lieux et des tentations de fumer, monter des taxes délirantes, dénigrer voire interdire les alternatives moins/pas à risques, mais dans les faits fondées sur la coercition, qui n'est pas sensée faire partie des mesures de santé publique, en tout cas dans les pays qui prétendent chérir la liberté. Concernant les RR elle illustre une exploitation abusive, qui est bien introduite en rappel dans la vidéo, "ce ne sont pas les mêmes gens" et par exemple dans la table 1 la ligne "alcohol intake" en dit long. Corrélation/causalité, facteur/nature d'intervention. Elle pause aussi l'autre question, sur ces petits fumeurs bons buveurs, celle du picking (on reprend "lung cancer" mais pas "all cancer" ni CVD et on oublie la ligne "former"). Et bravo pour le trop rare rappel que "tabac" c'est un peu général, une "révélation" (pour les gens qui croient trop les autorités de santé publique) dans le Lancet Global Burden of Disease 2016, snus : "no sufficient evidence of a RR greater than one for any health outcome". Toujours interdit de vente dans l'UE, parce qu'au nom de la santé publique on peut bien faire ce que l'on veut et toute mise en cause des pratiques de bullying doit être refusée (c'est toujours charmant les exposés d'autorités sanitaires à la Cour Européenne de Justice). C'est aussi ça les conséquences de "balancer des RR" (et une bonne indication d'une diffusion insuffisante des éléments de lecture, mais maintenant il y a cette chaîne 😍).

[@RisqueAlpha]

Je pense que je suis un peu trop déconnecté de la presse et des médias. J'ai complètement raté la présence de cette étude en dehors de la sphère médicale/académique ^^ Je ne me suis jamais penché sur le snus. Il faudra que je regarde à l'occasion. (Je sais que le consensus est assez fort sur l'innocuité des gommes à la nicotine, même si on est sur deux modes de consommations différents c'est plus similaire que le tabac fumé) Dans tout les cas merci beaucoup pour le retour :-)

[@johncat3315]

Nous épargne pas les calculs juste posé un carton pour ceux qui veulent fait l'affaire !

[@ywenp]

Tu ne le précises pas, mais on est bien d'accord que tu ne peux pas calculer comme ça le RR si tes deux groupes ne contiennent pas le même nombre d'invidus ? Sinon très bon format, j'aime beaucoup les rappels de prudence que tu fais à la fin, ça n'encombre pas le discours principal et ça permet quand même de ne pas tricher en vulgarisant.

[@RisqueAlpha]

Non , il n'y a pas de problème pour calculer les RRs avec des groupes de tailles différentes. Dans le calcul on n'utilise pas directement les nombres de sujets, mais les risques en %. 450/500 = 900/1000 = ...etc. Merci beaucoup ! Oui je tiens à ces "petites notes", c'est vrai que pour simplifier rapidement il faut faire des impasses sur beaucoup de précisions/précautions (enfin c'est peut être possible de faire différemment note bien). Je suis content que la démarche soit appréciée ! ^^

[@lap1blanc1]

Si toi aussi tu regardes cette vidéo juste après la vidéo de Sophie Riche sur le SIF et que du coup tu t'attends à toute autre chose lorsque tu entends "taille d'effet"... bah... Ouais, voilà.

[@anthonycanu]

Super vidéo risque alpha ou j'apprends simplement et efficacement. Par contre ta référence aux côtes avec les chevaux est fausse 5 contre 1 ne signifie pas 5 chances de gagner contre 1 chance de perdre car sinon un tocard côté 70 contre 1 aurait 70 chances de gagner contre 1 chance de perdre ... y a un truc qui ne va pas ?!

[@BFab4]

Oui, ça a été rectifié en commentaire et en description :)

[@kennykerman978]

Excellent, mais... Plusieurs petits soucis. 3:54 "Les fumeurs": bin non, ceux qui fument 20 cigarettes par jour. Point de vue maths, tu ne parles pas de ce qui se passe quand le dénominateur s'approche (de combien...?) de zéro. Et au début je ne vois pas pourquoi dire "donc à peu près 1 virgule 28", au lieu de "neuf septièmes". Comme ça tu passes directement à des "sept contre neuf" . Donc tu compliques d'abord pour simplifier après. Et chaque fois tu repasses en réels au lieu de rester en fractions, ce qui est absurde et augmente inutilement le nombre de calculs et la barre d'erreur. En plus, tout cela parle de corrélation. Donc il faudrait ce mot quelque part, non ? Ah ok c'est à la fin :D drôle d'idée. Et ça signifie aussi qu'une personne donnée peut avoir raté parce qu'elle a regardé YT, ou réussi parce qu'elle ne l'a pas regardé. Donc, au niveau individuel, déduire: "pour réussir il faut regarder YT" est abusif. "Cinq personnes de plus pour réussir un examen" --> parmi ces 5, quelle est la probabilité qu'une de ces personnes RATE parce qu'elle a regardé YT...? Ou que quelqu'un évite un cancer grâce à la radioactivité ? Or là est la principale erreur ambiante. (Par exemple: "bilan des inondations: 10 morts". Or ça ne compte pas les morts par accident de voiture évités par lesdites inondations, ce n'est donc pas un bilan) Quand on prend des décisions dans un monde aléatoire, la plus rationnelle n'est pas forcément la plus souhaitable au niveau individuel. L'espérance de gain compte moins que le gain tout court. [trouver une phrase gentille pour fermer le sandwich]

[@RisqueAlpha]

Merci pour le retour (je vois l'effort de ne pas paraître méchant :-D ) Pour les imprécisions (Comme le "pour les fumeurs" au lieu de "pour 20 cig/jours" ) je pense que je continuerai d'en faire... En fait, c'est l'un des exercices les plus délicat quand je prépare une vidéo, le rythme ou la précision. Mais être précis dans tout les domaines c'est impossible. Techniquement ça voudrait dire lire dans la vidéo la partie méthode de chaque étude (en tout cas c'est ce que moi je trouverais satisfaisant) Ici par exemple dire "x2" c'est de toute façon trop court, même en précisant que c'est pour 50 PA : x2 sur quelle période de temps ? C'est un risque brut ou ajusté ? Sur quelle population h/f ? Age ? En quelle année ? Pour quel type de cancer précisément ? etc. J'essaie que le message soit surtout clair et je donne mes sources pour ceux qui veulent. :-D Ici l'idée était de donner des estimations de risques pour montrer comment cela se présente dans la littérature scientifique. Mais je comprend que le choix des simplifications peut ne pas satisfaire. C'est logique. Quand à l'interprétation individuelle d'un résultat statistique c'est un débat long et sans fin. Dans cet exemple (YT) je suis implicitement dans la situation d'un RCT d'évaluation d'une intervention de santé. Et personnellement si une étude "randomisé, de forte puissance, bien menée, sans attrition, en ITT, sans analyses intermédiaires, sur des critères de jugements pertinents, sur la population d’intérêt etc." ne donne pas de résultat, a minima, "en moyenne" alors je prend le risque de passer peut être à coté de quelques effets individuels positifs possible. (en attendant que quelqu'un vienne les identifié et les étudier spécifiquement pourquoi pas ! Evidemment.) Ne pas le faire, c'est laisser la porte ouverte à une médecin basé sur "nos envies" plutôt que sur le monde réel. ;-)

[@philoupes]

Moi, je suis rien mais je me régale ... MAIS JE VEUX LE TEE-SHIRT !!!! 42 !!!!!! Tu l'as trouvé où ??? Dis moi sinon je te braque virtuellement !!! ... En tout cas bravo pour tes vidéos que je conseille à tous mes internes. Continue ! Philippe

[@RisqueAlpha]

J'avoue que celui là il est particulièrement bien. Je l'ai trouvé sur Qwertee. Mais je suis sur qu'il doit se trouver ailleurs ! 😉 Merci beaucoup en tout cas, c'est super sympa et j'espère que vos internes aiment aussi !

[@Medifact]

hello, merci pour la présentation. Je viens de lire la derniere meta Analyse du journal of pain sur l'effet antidouleur de l'acupuncture dans certaines indications: www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29198932 La conclusion de cette méta analyse est que dans les indications étudiées, il existe un effet anti douleur de l acupuncture au delà de son effet placebo. Ce que je n' arrive pas à me représenter c'est la taille de cet effet. A ce titre, la meta analyse sur laquelle je m'étais appuyé pour ma vidéo sur l'acupuncture était tres claire : elle definissait la reduction de la douleur sur une echelle d'auto evaluation de la douleur entre 1 et 20 Ici, la taille d'effet de l'acupuncture est donnée en deviation standard et je n'arrive pas du tout à me représenter à quoi cela peut correspondre en terme de reduction de la douleur en pratique clinique puisque, comme tu nous l'as brillamment expliqué, la déviation standard est un indicateur de dispersion. A bientot

[@RisqueAlpha]

Salut Medifact ! En fait quand on veut faire des méta-analyses et que l'on veut mélanger des choux et des carottes il faut ruser. Dans la méta que tu as mis en lien ils ont certainement poolés des résultats d'études qui utilisaient des échelles différentes (un coup une EVA de 1-10, 1-20, 1-100 etc...) Tu ne peux donc pas directement tout mélanger pour faire une mesure globale Du coup on utile des SMD "standardized mean difference" ou des d de Cohen pour mesurer les tailles d'effets handbook-5-1.cochrane.org/chapter_9/9_2_3_2_the_standardized_mean_difference.htm en.wikipedia.org/wiki/Effect_size#Cohen's_d En gros c'est d = Différences des moyennes / Ecart-type Du coup tu exprimes les différence de résultats en "Nombre d'écart-types entre les deux moyenne" (on appelle ça souvent "le" d de Cohen) Dans cette étude entre Acu - Placebo il y a une taille d'effet d=0.5, la différence entre les deux moyennes de douleurs est donc un demi écart type de la douleur, soit une taille d'effet "Moyenne" selon Cohen. Et entre Acu-AcuSham d=0.2. Soit une taille d'effet faible. Si tu veux visualiser ça il y a un générateur ici : rpsychologist.com/d3/cohend/ Tu mets d=0.2 pour voir... Page 8 de la publi il donne un exemple avec une échelle de douleur sur 100 (pourquoi prendre Moy=60 et SD=25 par contre je ne sais pas trop. Ils ne justifient pas ... ;-) ) Voilà ^^ Bonne continuation à toi !

[@Medifact]

Salut, Merci de ta réponse, c'est tres clair et ça m'a permis de me représenter de façon plus concrète la taille d'effet de cette intervention qui est franchement pas intuitive quand elle est exprimée comme cela. bonne continuation à toi aussi !

[@0hne]

Bon alors : - Les probabilités décritent à mon chien (bravo le "décritent" :P) -> La statistique expliquée à mon chat (t'as gagné combien d'abonnés avec?) -> - Crasse corticale -> Hygiène mentale - Science8us - Science4all - Secundo multum diluere -> Primum non nocere - Le mec qui a un pistolet chargé de films -> Le fossoyeur de films Par contre aucune idée de ce que c'est Médiation Demi Pension, Immensément émoussé, Where surg, Ignorance bon marché, Clean technology ou le "Mince!" avec l'oignon ou la patate je sais pas ^^ Donc si quelqu'un veut bien éclairer ma lanterne et peut-être me faire découvrir des choses j'suis preneur :P

[@RisqueAlpha]

Méditation Demi Pension = kzbin.info/door/9JQQll_r5k1O_Y18ymTp4gfeatured Immensément émoussé = kzbin.info/door/j2sb4hak2L_UpW-1AQ6Qhwvideos Where surg = kzbin.info Ignorance bon marché = kzbin.info/door/C_Uk-ByD_o3ZvsvRvHlX-A Clean technology = kzbin.info/door/tqICqGbPSbTN09K1_7VZ3Q "Mince!" = kzbin.info/door/MRIeHMKRW8gAFULPToat4Q ^^

[@0hne]

Risque Alpha Bon ben ça fait des trucs à regarder! J'avais pas fait le rapprochement avec Dirty Biology, pourtant effectivement c'est logique.

[@ao9779]

Il y a quand même une chose qui me fait tilter moi là dedans, sur la zoophile et le cancer du pénis, ils sont parvenu à faire une étude là dessus ? Ils leur fallait un échantillon suffisant de personne pour pouvoir faire ça non ? histoire que ça soit fiable ? Du coup comment ils ont fait pour trouver autant de personne d'accord pour dire "ha wai je baise de animaux, tu veux que je participe à ton étude ?", ça a pas du être simple : | Chouette vidéo sinon : )

[@RisqueAlpha]

C'était au Brésil ! J'ai fait un épisode de LCA dessus : kzbin.info/www/bejne/n6XGqauGfa-Ll9E Mais oui, j'imagine que ça n'a pas du être simple >_

[@ao9779]

Mince ça explique sans doute pourquoi Claude François semblait si heureux d'aller à Rio :/

[@vincentcatalo9302]

Dire quelque chose, putain, dire quelque chose pour l'algorithme... Merci ;)

[@RisqueAlpha]

Répondre un truc, putain, dire qqch pour remercier les gens d'être cool ... Merci ;-)

[@ZbibPower]

MAIS POURQUOI JE DECOUVRE CETTE CHAINE QU'AUJOURD'HUI... LE JOUR DE LA LCA DES ECN :'(((

[@ZZ0R0]

ptdr l'intro

[@belgium6598]

prochaine étape: calculer la cote d'un prof en vidéo ytb par rapport à celle d'un prof d'unif.... y a pas photo je comprends mieux ici qu'en cours

[@PoufLeOuf]

C'est quelle chaîne, en vrai, "Ignorance bon marché" ? Je la connais pas, on dirait.

[@RisqueAlpha]

kzbin.info/door/C_Uk-ByD_o3ZvsvRvHlX-A ;-)

[@PoufLeOuf]

Merci bien :)

[@vinceguemat3751]

Je cri a la publicité mensongère, il n'est pas une seule fois question de porte "or" (comme sur la miniature) alors que je suis venu ici juste pour ca :'(

[@RisqueAlpha]

J'avoue. C'est traître ... Shame on me !

[@jaunybegood451]

15:20

[@ywenp]

DécritENT ?? ^^

[@RisqueAlpha]

Rahlalala ... Shame ... Remarque j'aurais pu écrire "Décritents" :-/ Sur twitter j'ai corrigé ^^ : twitter.com/RisqueAlpha/status/981545343417503746