Comment truquer une étude scientifique

Ma mission est de vous aider à prendre le contrôle de votre santé.

Pour y parvenir, vous devez être capable de lire et d’évaluer une étude scientifique. Ceci implique de savoir juger de la méthodologie utilisée (vous verrez, c’est passionnant et très utile).

J’ai la conviction que plus nous serons nombreux à décrypter les preuves scientifiques, et à expérimenter, plus vite nous ferons progresser la médecine (pour sauver des vies).

Les deux types d’études à connaître

Les deux types que vous allez rencontrer en médecine sont :

  • Les études d’observation
  • Les essais randomisés contrôlés (aussi appelés essais cliniques)

Comment reconnaître une étude d’observation qui ne dit pas son nom

Les études d’observation sont assez simples.

Elles ne nécessitent pas de laboratoire.

Il vous faut une population, quelques formulaires, et un logiciel de traitement de statistiques (les spécialistes connaîtront SPSS qui est édité par IBM).

Ensuite, vous allez demander à votre population de remplir un questionnaire à intervalles réguliers (par exemple, tous les ans). Ce questionnaire récolte des informations comme, votre âge, sexe, situation personnelle, alimentation, état de santé, etc.

Vu la simplicité, vous pouvez sonder des populations gigantesques (des milliers voire des millions de sujets). C’est d’ailleurs un moyen simple de reconnaître une étude d’observation.

Au fil des années, vous constaterez que certains sondés auront :

  • Adopté un régime végétarien
  • Pris du poids
  • Attrapé un diabète de type 2
  • Guéri d’un cancer du sein
  • Passé l’arme à gauche – hé oui…

Et toutes ces informations viendront s’ajouter à votre base de données sur ordinateur.

Après 10 ou 40 ans (oui, les études d’observation se reconnaissent à ce qu’elles peuvent durer des décennies), vous pourrez commencer à jouer avec votre logiciel de statistiques :

Voyons… si je prends tous les fumeurs à l’année 1, combien ont attrapé un cancer du poumon 10 ans plus tard ?

Et ainsi, vous commencerez à publier vos articles du type :

« Fumer aujourd’hui est lié à une augmentation du risque de cancer du poumon à 10 ans de x%. »

Observez bien la structure de cette phrase, car cela vous permettra de savoir quand vous avez affaire à une étude d’observation.

Le détail qui tue (littéralement)

Le problème, c’est que les mauvais scientifiques – ceux qui cherchent par exemple à se faire un nom, détournent les études d’observation (et ça marche presque à tous les coups).

Observez bien. En l’occurrence, ils vous diront « Une étude montre que fumer donne le cancer du poumon ».

Rien de choquant.

Sauf que c’est une forme de syllogisme. Car l’étude n’a rien démontré. L’étude nous apprend que la cigarette et le cancer du poumon sont corrélés (liés)… mais rien ne permet d’affirmer que les cancers du poumon étaient causés par la cigarette.

Mais « corrélation n’implique pas causalité ». Et Le fait de mélanger corrélation et causalité a coûté la vie de nombreuses personnes. C’est ce que j’appelle le détail qui tue.

C’est flagrant dans l’exemple suivant :

Si vous observez que chausser de 41 est lié à une augmentation le risque de cancer du poumon de x%… vous n’irez pas déclarer : Chausser du 41 donne le cancer du poumon.

C’est absurde.

Mais si vous êtes prédisposé à croire que la cigarette est mauvaise, vous accepterez plus volontiers le saut de corrélation à causalité.

Or, il existe de nombreux cas moins flagrants.

Le cas d’école : l’étude des infirmières de Harvard

L’étude des infirmières de Harvard (Nurses’ Health Study) existe depuis 1976[1]. Elle rassemble 121 700 infirmières américaines âgées de 30 à 55 ans au début de l’étude. Les sondages sont réalisés une fois tous les ans. Depuis, deux autres cohortes ont été lancées par la suite. Une en 1989, et une en 2010.

En septembre 1991, on apprend que les infirmières ménopausées et en bonne santé qui prennent des œstrogènes ont 44% moins de risque de maladie du cœur[2].

C’est beaucoup 44% !

Tout le monde s’est dit : Si les infirmières ménopausées ont intérêt à prendre des œstrogènes, c’est que toutes les femmes ménopausées ont intérêt à prendre des œstrogènes[3].

Certains médecins étaient prêts à se ruer pour prescrire des œstrogènes à toutes les femmes ménopausées du pays…

Seulement… Nous sommes face à une corrélation, pas une causalité.

Je vais vous raconter la suite de l’histoire de l’étude des infirmières de Harvard, mais pour cela, je dois vous parler d’essai randomisé contrôlé.

Pour établir une causalité, vous devez avoir recours à un essai randomisé contrôlé (ou essai clinique).

Comprendre le principe de l’essai clinique

Si vous voulez démontrer qu’un traitement marche, il faut réaliser un essai randomisé contrôlé (et obtenir un résultat significatif).

L’Essai Randomisé Contrôlé est le fondement de la méthode scientifique moderne.

Par rapport à une étude d’observation, l’essai randomisé contrôlé implique moins de participants et dure moins longtemps.

Le principe est le suivant :

  1. Prenez une population de sujets
  2. Demandez à un ordinateur de diviser cette population en deux groupes de façon aléatoire (randomisé est un anglicisme qui signifie aléatoire).
  3. Le groupe n°1, appelé groupe test, recevra la substance active que vous souhaitez tester – des comprimés d’œstrogènes. Le groupe n°2, appelé groupe contrôle, recevra un placebo – des comprimés identiques sans substance active. Mais ni vous (l’organisateur), ni les sujets, ne saurez quel groupe reçoit le placebo. On dit que l’essai est « en double aveugle, contrôlé par placebo ».

Toutes ces mesures visent à réduire les biais statistiques. En effet, il faut éviter une surreprésentation d’une profession, sexe, âge, individus soucieux de leur santé…

Maintenant que vous comprenez le principe des essais cliniques, revenons à l’étude des infirmières de Harvard.

Comment l’étude des infirmières de Harvard aurait pu coûter la vie à des milliers de femmes ménopausées

Suite à l’annonce que les œstrogènes pourraient réduire le risque de maladies du cœur de 44%, plusieurs essais randomisés contrôlés ont été initiés.

D’abord en 1999, après 4 ans d’essai sur 2763 femmes, les œstrogènes ont montré l’effet inverse[4] : Au lieu de réduire le risque de maladies du cœur de 44%, les œstrogènes augmentaient ce risque de 50% la première année[5][6].

Puis en 2002, qui marque la publication de l’étude Women’s Health Initiative impliquant 16 608 femmes ménopausées [7] (notez que c’est une population énorme pour un essai randomisé contrôlé). Cet essai clinique aura duré 5 ans et demi. Résultat : les femmes qui prennent des œstrogènes ont 30% plus de risque d’attraper une maladie du cœur (et elles font plus d’AVC)[8].

Prescrire des œstrogènes est donc dangereux.

Mais comment explique-t-on les résultats positifs de l’étude d’observation des infirmières de Harvard ?

Vous avez une idée ?

Pourquoi l’étude des infirmières de Harvard présente un résultat contraire à la réalité ?

La raison probable, c’est la présence d’un biais de confusion (confounding variable en anglais).

Ce biais de confusion, c’est la présence d’individus soucieux de leur santé.

Les infirmières qui prennent des œstrogènes sont avant tout soucieuses de leur santé. Elles prennent ces œstrogènes car elles sont persuadées que ça aura un impact positif sur leur santé. Et leur comportement au quotidien est très particulier.

Les personnes soucieuses de leur santé sont moins susceptibles de :

  • Fumer
  • Boire trop d’alcool
  • Manger des cochonneries

Et elles ont plus tendance à :

  • Faire du sport
  • Dormir suffisamment
  • Prendre des vitamines
  • Aller consulter un médecin lorsqu’elles sont malades

Ce qui s’est produit, c’est que leurs saines habitudes de vie ont compensé l’effet négatif des œstrogènes. Et même plus que compenser : leurs habitudes saines ont renversé l’effet négatif des œstrogènes.

C’est pourquoi les études d’observation sont très compliquées à manier.

Suite à ces essais cliniques, on a arrêté de prescrire des THS longues aux femmes ménopausées. Les THS sont des Thérapies Hormonales de Substitution à base d’oestrogènes.

Mais, imaginez un instant la catastrophe sanitaire qu’aurait pu causer cette étude d’observation mal comprise.

PS : Placebo, nocebo, quelle est la différence ?

Placebo signifie en latin « je plairai ».

Nocebo signifie « je nuirai ».

Le nocebo est donc l’inverse du placebo.

Le placebo vous guérit sans substance active.

Le nocebo vous rend malade sans poison.

Pourquoi dit-on « je plairai » ? Parce que le médecin va faire plaisir à son patient en lui prescrivant un remède qu’il espère recevoir – même si le remède ne contient aucune substance active.




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Consulter les sources :

 

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Nurses%27_Health_Study

[2] https://www.2minutemedicine.com/nurses-health-study-estrogen-associated-lower-cardiovascular-disease-risk-classics-series/

[3] https://www.nytimes.com/2003/04/22/science/hormone-studies-what-went-wrong.html

[4] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10498564

[5] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9718051

[6] https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/fullarticle/485489

[7] http://www.em-consulte.com/en/article/114792

[8] https://en.wikipedia.org/wiki/Women%27s_Health_Initiative#Hormone_therapy_(HT)_intervention


6 réponses à “Comment truquer une étude scientifique”

  1. Métatronido dit :

    il y a :
    1) l’effet placebo. 2) l’effet nocebo.
    mais il y en encore 2 autres dont je ne connais pas les noms :
    3) la substance active ne vous soigne pas car vous êtes persuadé, soit qu’elle est absente, soit qu’elle est inefficace.
    4) le poison ne vous intoxique pas car vous êtes persuadé, soit qu’il est absent, soit qu’il est inoffensif.

  2. Lucille Potvin dit :

    Bonjour Eric,

    Merci pour cet article qui nous révèle et nous aide à comprendre les dessous des « études scientifiques« . Vraiment, votre façon de décortiquer et d`expliquer me procure la satisfaction de bien saisir ce sujet.

    C`est toujours un plaisir de vous lire.
    Bonne journée à vous.

  3. Alain dit :

    Bonjour, merci grandement de nous partager votre analyse et surtout la raison pour laquelle vous le faite; celle de nous aider à oendre le contrôle de notre santé !
    Bien à vous

  4. Francis dit :

    La race de vaches les plus nombreuses en France dans les années 80 et 90 était la Holstein. Forcément, ce fut la race la plus atteinte par l’ESB. Conclusion: c’est parce que c’est la race la plus productive en lait qu’ on y a trouvé le plus de cas de vaches folles. Eh bien non, l’analyse statistique a prouvé que « l’agriculture intensive »n’y est pour rien. Chaque catégorie de bovins, y compris en bio fut touchée par la maladie proportionnellement à sa population, avec comme seules influences aggravantes la zone géographique ayant des liens commerciaux intenses avec l’Angleterre, en particulier la Bretagne et le choix d’approvisionnement en matières premières des firmes fabriquant les aliments concentrés pour les veaux. Les éleveurs n’y étaient pour rien.

  5. Van Crombrugge Yves dit :

    Bravo pour cette information, très simplement exprimée..
    Il faut la diffuser partout et très tôt. afin que chacun puisse être positivement critique.

  6. A.E.LEON dit :

    cet article est tres revelateur et superbement bien et simplement explique ,bravo!!!!!

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