De nos jours, il est très facile d'accéder à un large éventail d'informations sur diverses maladies via les médias en ligne. Si la plupart des gens savent qu'ils ne doivent pas croire tout ce qu'ils lisent en ligne et ont appris à rechercher des sources telles que des articles scientifiques, évaluer la qualité de ces articles peut s'avérer quelque peu difficile.
Les données scientifique sissues d'essais contrôlés randomisés ainsi que d'études en situation réelle constituent l'étalon - la référence pour les décisions thérapeutiques. En particulier pour les maladies qui ne sont pas encore bien étudiées ou pour lesquelles il n'existe que des données limitées sur les traitements potentiels, comme c'est le cas pour le COVID long, les patients et les professionnels de la santé s'appuient sur la recherche en cours et les publications récentes. Cependant, toutes les études scientifiques ne répondent pas aux mêmes normes et les processus de publication peuvent être déroutants pour les personnes qui ne sont pas familiarisées avec les mécanismes de contrôle de la qualité des publications scientifiques. En outre, une présentation scientifique peut être utilisée pour faire passer des informations non validées pour scientifiquement exactes. De telles affirmations peuvent ainsi être rapidement reprises par les médias et diffusées à un large public sans aucun contrôle de qualité.
Il est donc important que chacun ait une compréhension de base de la manière dont les publications scientifiques doivent être traitées, de la manière dont vous pouvez savoir si une étude est digne de confiance ou non et de la manière dont des résultats bien évalués peuvent être distingués d'affirmations audacieuses qui ne sont pas étayées par des données. Voici une liste de critères à utiliser pour déterminer si une étude est crédible ou non et quelles sont les données à rechercher dans une publication sur les résultats d'un essai clinique.
Toutes les données scientifiques ne sont pas dignes de confiance. Il est parfois légitime de "juger le livre à sa couverture".
Pour déterminer si l'article de recherche que vous vous apprêtez à lire répond à certains critères de qualité standard, vous pouvez vérifier un certain nombre de choses AVANT même de lire l'article :
- Le document a-t-il été publié dans un journal avec révision par les pairs ? (peer-review)
Les revues scientifiques à fort impact utilisent un processus de révision par les pairs pour garantir la qualité de leurs publications. Avant d'être publié, un article est soumis à plusieurs pairs, ou examinateurs (experts dans le domaine domaine concerné), qui évaluent la qualité du manuscrit. Ce processus se déroule soit en « double aveugle » (l'examinateur ne sait pas qui est l'auteur de l'article et l'auteur ne sait pas qui a effectué la révision) soit en « simple aveugle » (l'auteur ne sait pas qui a effectué la révision). Les experts peuvent demander des données supplémentaires s'ils ne sont pas convaincus par les résultats présentés ou des modifications du manuscrit s'il n'est pas suffisamment clair. L’article ne peut être publié que si tous les examinateurs s’accordent à dire que le contenu présenté mérite d'être publié. Les revues qui ne requièrent pas de processus d'évaluation par les pairs sont généralement moins fiables et peuvent contenir des données non validées.
- S'agit-il d'une prépublication (preprint) ?
Outre la soumission à un journal avec révision par les pairs, il est possible de publier des manuscrits sur une plateforme de prépublication. Cela signifie que les données présentées n'ont pas été examinées par d'autres experts. Il est possible qu'un article soit refusé par des revues renommées en raison de son manque de qualité, mais qu'il existe toujours en tant que prépublication.
- Combien d'auteurs sont impliqués ?
Une étude clinique implique beaucoup de travail et souvent plusieurs institutions différentes sont impliquées. Si un article n'a qu'un ou deux auteurs, il s'agit très probablement d'une opinion, d'un résumé d’études récentes (revue de la littérature) ou d'un résumé et d'une comparaison de résultats de recherche récents (revue et méta-analyse). Cette dernière peut fournir des informations précieuses sur la manière dont les différents traitements disponibles sur le marché se comparent les uns aux autres.
- Où et quand l'étude a-t-elle été réalisée ?
L'étude est-elle à jour ? Les normes relatives aux essais cliniques évoluent avec le temps et une étude plus ancienne pourrait ne plus répondre aux normes de qualité actuelles. L'origine, l'ethnie et les facteurs environnementaux peuvent avoir un impact important sur l'efficacité de certains traitements. Les caractéristiques des participants à l'étude doivent être comparables à celles de vos patients pour que des conclusions puissent être tirées.
- L'étude clinique en question est-il enregistré sur clinicaltrials.gov ou sur un registre national ?
Un essai doit remplir certains critères de qualité pour être enregistré dans un registre national ou international.
- Les auteurs sont-ils en situation de conflit d'intérêts ?
Comment l'étude a-t-elle été financée et les auteurs ont-ils des relations avec des personnes susceptibles de bénéficier financièrement des résultats de l'étude présentée ? Les essais cliniques sont très coûteux et dépendent donc du soutien financier des sociétés pharmaceutiques. Afin de prévenir toute exploitation éventuelle et de garantir une objectivité totale, la communication dans l'industrie pharmaceutique est fortement réglementée par les autorités nationales et internationales.
Comment l'étude est-elle structurée et comment sa conception reflète-t-elle la pratique clinique quotidienne ?
Si l'étude que vous examinez vous semble digne de confiance sur la base des critères susmentionnés, vous pouvez passer à l'évaluation du contenu qui vous est présenté. Voici les éléments à prendre en compte lors de l'analyse de la conception de l'étude :
- Combien de patients ont participé à l'étude ?
Une étude qui ne porte que sur une poignée de personnes ne permet pas de tirer des conclusions pour un large public de patients. Toutefois, le nombre de personnes incluses dépend fortement du nombre de personnes touchées par la maladie étudiée.
- Quel type de participants a été impliqué ?
Pour tirer des conclusions, la population des participants doit être comparable à vous/vos patients.
- Les patients ont-ils été randomisés ?
Si deux traitements ou plus sont comparés dans une étude, il est important de savoir si les traitements ont été attribués de manière aléatoire. Si ce n'est pas le cas, il pourrait y avoir un biais de sélection.
- L'étude a-t-elle été réalisée en aveugle ?
Lorsque deux traitements ou plus sont comparés, il est important de savoir si les patients savaient quel traitement ils allaient recevoir et les investigateurs quel traitement ils allaient donner. Si oui, l’étude est ouverte, si les patients ne le savaient bien, l’étude est en simple aveugle, et si, additionnellement, les investigateurs ne le savaient pas, l’étude est en double aveugle.
- Quelle a été la durée de l'étude ?
La durée de l'étude doit permettre d'évaluer la sécurité et l'efficacité du traitement sur une période de temps suffisante.
- Pour les essais comparant différents traitements : Le comparateur choisi est-il approprié et les caractéristiques des patients des deux groupes sont-elles comparables ?
En particulier pour les pathologies pour lesquelles il existe des traitements efficaces, il peut être nécessaire de comparer un nouveau traitement à la norme de soins actuelle plutôt qu'à un placebo. Les caractéristiques des patients des groupes comparés doivent être prises en compte. Idéalement, elles sont similaires, sinon un ajustement statistique des résultats basé sur les caractéristiques de base peut être nécessaire.
L'étude repose-t-elle sur une hypothèse claire et les méthodes présentées sont-elles adaptées à l'évaluation de cette hypothèse ?
Les méthodes utilisées dans une étude sont cruciales pour évaluer les résultats présentés. Si la méthodologie n'est pas claire, est biaisée ou défectueuse, les résultats obtenus ne sont pas fiables.
- L'hypothèse est-elle claire ?
Les auteurs doivent indiquer quel est le résultat attendu de l'étude.
- La méthodologie de l'étude permet-elle d'évaluer l'hypothèse ?
Les résultats ne peuvent étayer l'hypothèse que si les résultats sont bien choisis.
- Qui a défini les résultats ?
Il est de bon augure que les résultats soient définis par un comité d'experts indépendants.
- Quels résultats ont été définis ?
Il convient de définir ce qui a été mesuré et d'expliquer pourquoi les résultats pourront étayer ou infirmer l'hypothèse.
Les résultats confirment-ils l'hypothèse ?
Les résultats doivent être présentés de manière objective et la discussion doit expliquer pourquoi ces résultats soutiennent l'hypothèse susmentionnée.
- Les résultats permettent-ils de tirer les conclusions qui ont été faites ?
Parfois, des conclusions sont tirées à partir de données ambiguës. La différence entre causalité et corrélation doit être claire.
- Tous les résultats sont-ils inclus dans l'analyse et la discussion ?
Si certains résultats n'apparaissent pas dans la discussion, cela indique que les résultats n'étaient pas ceux escomptés. En outre, si seule une fraction des patients inscrits à l'étude est analysée, il est probable que certains patients ont été censurés parce que leurs résultats n’étaient pas les résultats escomptés ou que de nombreux patients ont abandonné l'étude (par exemple, en raison de toxicités ou d'un manque d'efficacité).
- Les résultats peuvent-ils être généralisés à la pratique clinique ?
Cela dépend beaucoup de la population de patients. Si les patients ont dû remplir un grand nombre de critères très spécifiques pour obtenir le résultat présenté, le traitement pourrait ne pas être applicable à la pratique clinique.
- Les résultats sont-ils présentés de manière objective ?
Les résultats doivent être présentés sans interprétation. Si les résultats ne sont pas présentés objectivement, le risque de partialité des auteurs est grand.
- La discussion indique-t-elle si l’hypothèse préspécifiée et les résultats attendus ont été validés ?
Au début d'une étude, l'hypothèse et le résultat attendu doivent être définis. En conclusion, la discussion d'une publication scientifique devrait inclure une déclaration indiquant si les résultats attendus ont été atteints, si l'hypothèse est correcte et, en conclusion, si l'étude est positive ou non.
- Les chercheurs mentionnent-ils les limites éventuelles de l'étude dans la discussion ?
Si la discussion comprend une section sur les limites d'une étude, c'est un signe que les chercheurs sont conscients des défauts potentiels et qu'ils présentent les résultats de manière objective, en invitant le lecteur à évaluer les résultats.
Les résultats de l'étude sont-ils statistiquement significatifs ?
Les études cliniques portant généralement sur un grand nombre de données individuelles sur les patients, une analyse statistique des résultats obtenus est indispensable. Les statistiques peuvent être difficiles à comprendre, mais il y a quelques points simples à vérifier :
- Quelles méthodes statistiques ont été utilisées ?
Pour les personnes qui ne sont pas familiarisées avec les méthodes statistiques, il est recommandé de vérifier si une analyse statistique a été effectuée. Les professionnels de la santé devraient prendre le temps de comprendre les méthodes statistiques standard et la signification statistique.
- Que signifient les rapports de cotes (odds ratio) et les intervalles de confiance ?
Les rapports de cotes (odds ratios) sont souvent utilisés pour les résultats portant sur la sécurité et montrent comment différents traitements se comparent les uns aux autres en ce qui concerne les effets secondaires. Un rapport de cotes de 1 signifie que l'apparition d'un certain effet secondaire a été la même dans les deux groupes. Un rapport de cotes inférieur à 1 signifie que l'effet secondaire a été moins fréquent et un rapport de cotes supérieur à 1 signifie que l'effet secondaire a été plus fréquent dans le groupe qui a reçu le traitement en cours d'évaluation que dans le groupe de comparaison (celui qui a reçu, par exemple, le placebo). Un intervalle de confiance indique l'intervalle qui contient 95 % des résultats. Si l'intervalle de confiance est très large, les résultats varient beaucoup d'un patient à l'autre. En ce qui concerne l'efficacité, cela pourrait signifier que chez certains patients, le médicament en question a été très efficace alors que chez d'autres, aucun bénéfice n'a été observé.
- La signification statistique a-t-elle été démontrée ?
Il convient d'indiquer dans la discussion si la signification statistique a été atteinte. Les traitements présentant un très faible risque d'effets secondaires peuvent toujours être envisagés dans la pratique si la signification statistique n'est pas atteinte, mais que les chercheurs ont pu montrer que les avantages l'emportent très probablement sur les risques et que, même dans le cas où le traitement ne serait pas efficace, le patient ne subirait pas de nuisance ou d’effets secondaires.
Altea Long COVID s'engage à rendre projets de recherche en cours accessible à tous. Nous espérons que ce guide vous aidera à évaluer plus facilement le contenu des études scientifiques et vous invitons à discuter les nouvelles publications avec d'autres patients et professionnels de la santé de notre communauté.
