Décrypter les articles médicaux qui vous concernent
- Par olivier-callet
- Le 30/11/2019
- Commentaires (2)
Vérifier les données de santé qui nous concernent
Les articles médicaux dans les journaux spécialisés, sont les sources d'informations principales pour tous les acteurs du domaine de la santé (médecins, chercheurs, presse grand public, autorités de santé, etc.).
Ces articles médicaux sont souvent peu accessibles pour les profanes (en anglais le plus souvent, vocabulaire très spécifique, et certains articles sont payants, dans des revues connues des seuls spécialistes).
L'accès que nous, grand public, avons à toutes ces informations est donc filtré. Remonter à la source de ces articles permet toutefois de vérifier les informations qui concerneront directement votre traitement et votre état de santé. Ce n'est pas facile, mais c'est très souvent utile voire nécessaire, par exemple si votre médicament ne marche pas ou si vous constatez des effets secondaires.
Je donne ici quelques "astuces", des points à vérifier absolument, pour déceler les mensonges ou exagérations les plus fréquents et les plus grossiers. Ces mêmes critères de lecture et de vigilance sont d'ailleurs valables pour la médecine classique ou pour toutes les médecines alternatives. Ils devraient être vérifiés aussi par tout professionnel de santé.
- Les critères principaux de l'étude clinique sont ils en rapport avec la pathologie ?
- L'étude est-elle un essai dit randomisé (les groupes traités ou non sont tirés au sort) en double-aveugle (les médecins et les patients ne savent pas qui reçoit le médicament testé ou le placebo) ? Et le double aveugle est il levé facilement ? Par exemple si on teste un traitement antihypertenseur, ou anticholestérol, on voit très vite qui prend le médicament et qui prend le placebo : il y a un biais possible puisque les médecins savent qui appartient à quel groupe. Le risque d'erreur en faveur du médicament est augmenté (patients mieux surveillés, etc.).
- Les critères principaux concernent ils un résultat clinique réel et observable, ou un marqueur intermédiaire? Car il arrive très souvent que des progrès liés à un marqueur intermédiaire (par exemple telle analyse biologique de tel paramètre) soient présentés comme une avancée décisive contre telle ou telle maladie, sans données permettant de vérifier la réelle baisse de l'incidence et/ou de la mortalité de la maladie citée. C'est même un des facteurs de confusion majeur. Beaucoup de journalistes et médecins s'y laissent prendre. C'est typiquement le cas du vaccin contre le papillomavirus : cf. les diapos de ce lien : http://docteur.nicoledelepine.fr/wp-content/uploads/2019/11/2019-Senlis-gardasil-def-du-9-11-.pdf , ou encore cette série d'articles : https://www.aimsib.org/?s=gardasil. En résumé : les vaccins contre les papillomavirus n'ont jamais, jamais, été testés par rapport aux cancers du col de l'utérus. Ils ont été commercialisés sur la base de critères intermédiaires (par exemple la diminution des verrues génitales). Ce qui peut expliquer que maintenant on se retrouve avec ... plus de cancers du col de l'utérus pour les tranches d'âge qui ont été les plus vaccinées ! En effet, pour pleins de raisons (cf. le diaporama du Dr Delépine) cette efficacité ou ce risque n'avaient tout simplement pas été testé jusque là. Si vous ou l'un ou l'une de vos enfants a été vacciné pour le papillomavirus ... il vaut mieux ensuite avoir un dépistage classique (frottis) tous les deux ans, pour compenser cette probable augmentation de risque.
- Les critères principaux de l'étude sont ils simples ? (ex : mortalité) ou complexes, avec un agrégat d'évènements de gravité diverses difficilement vérifiables (ex : tel évènement cardio-vasculaire + tel résultat d'imagerie) ? Dans ce dernier cas, de fait l'étude est très difficilement interprétable, et possiblement biaisée. C'est aussi un cas très fréquent.
- Les données présentées sont elles en rapport avec les épidémiologies connues ? Dans le monde ? Et dans le lieu d'exercice du praticien qui va prescrire ? Et avec l'histoire de la maladie ? Par exemple, des études relatives aux soins cardio-vasculaires dans le nord de l'Europe ou aux Etats-Unis ne seront pas vraiment extrapolables en France, car les profils de mortalité cardio-vasculaire sont très différents. L'absence ou la rareté d'étude(s) sérieuses en France sur ce thème sera donc plus que suspecte. C'est pourtant quasi systématiquement le cas. Ou encore des essais de vaccination pour des enfants de la nation Navajo (sud des Etats-Unis), dont les résultats sont extrapolés au reste du monde, alors que le profil santé de ce secteur est très différent de partout ailleurs.
- Les données utilisées sont-elles issues d'observations réelles, de questionnaires ou bien de modélisations ? Un questionnaire ou une modélisation peuvent être intéressants, mais ont un niveau de preuve très très faible. Ils sont insuffisants pour prendre une décision en santé publique ou pour votre traitement à vous.
- La durée d'observation du traitement et de ses effets secondaires dans le cours de l'étude est-elle en rapport avec la durée moyenne de traitement réelle avec le produit concerné ? une durée de test de 4 à 5 ans (durée générale des études cliniques les mieux conduites) pour un médicament ensuite pris à vie est un grand classique. Cette durée ne permet pas souvent de vérifier tous les effets secondaires, comme les effets favorisant de cancers par les molécules testées. Des signaux inquiétants sont quand même possibles et visibles, et malgré tout être ignorés par les professionnels. A voir par exemple ici pour les statines, dans le chapitre "compléments" ; Résumé d'études cliniques.
- Le nombre de sujets à traiter (= NST, ou encore nombre de patients à traiter, ou en anglais NNT : Number Needed to Treat) pour sauver une vie ou éviter un évènement santé est-il élevé ? S'il faut traiter plusieurs personnes pour en sauver une, cela peut être un signe d'inefficacité de la molécule. Soigner 5 ou 10 patients pour en sauver un est déjà très élevé. C'est même très suspect si un ou plusieurs des autres biais sont présents. Par exemple si les effets secondaires sont mal reportés. Plusieurs médicaments autorisés et répandus ont un NST beaucoup plus élevé, ce qui est très étonnant. Si cette donnée n'est pas accessible ni clairement affichée, les résultats sont à prendre avec prudence.
- Les résultats présentés sont-ils en rapport avec les observations connues, par exemple en cabinet ? Ou autour de vous ? Si telle étude montre que la molécule A ne génère que peu ou pas d'effets secondaires, alors qu'un nombre croissant de patients s'en plaignent, il y a un risque initial de très mauvaise conduite de l'étude, voire d'étude biaisée.
- Les données de mortalité du groupe témoin de l'étude sont-elles cohérentes avec celles connues pour une population équivalente dans le pays concerné ? Idem pour le groupe testé.
- Les critères d'exclusion initiaux sont ils détaillés et explicités ? Ont-ils conduit à supprimer de nombreux patients ? Si pendant l'étude de nombreux patients sont exclus, c'est qu'il y a un possible biais de sélection ; l'étude ne concerne plus alors que les patients les plus en forme, les moins à risque d'effets secondaires, très loin de la population qui consultera réellement plus tard. Cela peut expliquer de nombreux effets secondaires non vus et non signalés dès le départ.
- Des conflits d'intérêt sont-ils décrits ? Dans ce cas un biais d'analyse, même inconscient, est possible, en faveur du produit testé, de même que pour la conduite d'étude.
- L'étude est elle indépendante ou comprend-elle des sponsors, et parmi ceux ci des groupes pharmaceutiques ? La présence d'un sponsor peut indiquer une certaine pression sur la présentation des résultats. A noter qu'avant le milieu des années 2000, l'indication du sponsor n'était pas obligatoire dans les articles scientifiques. Ca veut dire que cette pression pouvait exister mais n'était pas ou que peu détectable.
- Les gains de survie sont ils donnés en pourcentage ou en valeur absolue ? Un pourcentage même élevé, laissant croire à un progrès majeur, peut ne représenter que quelques jours à quelques semaines de durée de vie augmentée, dans des conditions non améliorées. Si l'accès aux chiffres en valeur absolue n'est pas facile, c'est que la présentation est potentiellement biaisée et fausse. C'est un cas extrêmement fréquent.
- Le résumé et la conclusion d'un article sont ils fidèles aux données du même article ? En clair, il peut arriver qu'une étude démontre l'inefficacité d'une molécule, .... et que les auteurs concluent qu'il faut quand même traiter les patients avec. Ca peut être un signe que l'étude est biaisée. C'est un cas fréquent. Des médecins, des scientifiques, se laissent piéger par manque de temps et de vérification, par un résumé et des conclusions positives, par une incitation à traiter, alors que les données de l'étude montrent le contraire.
- Les données de contexte sont elles réalistes ? C'est à dire, est ce que le nombre de cas de la maladie à traiter, et le nombre de décès, sont correctement évalués ? Avec une analyse historique de l'évolution de cette pathologie, plutôt qu'une projection hasardeuse dans le futur ? Si ce n'est pas le cas, le risque est de se retrouver avec une molécule censée sauver des vies pour une maladie déjà en train de disparaître. L'épidémiologie de la maladie doit être regardée de la façon la plus large possible. Si l'étude ne montre que quelques années, en soulignant l'efficacité d'un médicament sur ce laps de temps court, il y a un biais possible.
Il est nécessaire de discuter avec votre médecin si vous doutez de telle ou telle partie de l'ordonnance. Mais vous aurez déjà fait une grande partie du travail d'analyse en vous posant ces quelques questions. Demandez au médecin qu'il vérifie a minima les points annoncés ci-dessus si vous ne pouvez pas le faire vous même. Y compris pour des traitements qui semblent courants.
D'autant plus si vous avez des effets secondaires. Au sujet des effets secondaires, quels qu'ils soient, même très légers, pensez à vous préserver : Effets secondaires de médicaments : tous les signaler pour se protéger
Autres sites à lire sur ces sujets
N'hésitez pas à les parcourir et à les citer à votre médecin. Ce sont des sites très clairs, très complets :
http://michel.delorgeril.info/ ; cet auteur avait par exemple annoncé longtemps avant que ce ne soit reconnu, le rôle diabétogène des statines. A l'époque personne d'autre n'en parlait, et maintenant on se rend compte que pour plusieurs statines le nombre de diabètes de type 2 déclenchés est énorme. Il décrypte aussi depuis plus récemment les données scientifiques réellement disponibles pour plusieurs vaccins ; c'est la meilleure source d'informations vérifiées à ma connaissance.
https://www.aimsib.org/ ; plusieurs articles portent sur les "trucages" d'études scientifiques.
Si tant de résultats "faux" se baladent dans les études, c'est aussi parce que des auteurs n'hésitent pas à tricher, comme c'est très bien décrit ici :
Même une revue comme Prescrire pourtant considérée comme indépendante et plus fiable que les autres journaux médicaux (une personne qui avait travaillé comme visiteuse médicale pour une des grosses boîtes de l'industrie pharmaceutique, me disait qu'à l'époque ils détestaient cette revue) peut se laisser piéger par plusieurs des biais décrits.
Exemple de médicament à problème
J'aurai pu citer le fameux vaccins contre le papillomavirus, qui pose de nombreux et sérieux problèmes. Les liens donnés plus haut les détaillent déjà.
D'autres types de médicaments posent des problèmes, ce qui revient à dire qu'ils ont été mal étudiés avant leur mise sur le marché, et/ou qu'ils sont mal utilisés. C'est par exemple le cas de plusieurs molécules utilisées chez les personnes âgées : Personnes âgées : Médicaments à diminuer, stopper ou à ne pas commencer
Dans cette liste de 14 médicaments, je choisis la problématique du cholestérol, qui concentre plusieurs biais.
Ces articles sont à fournir également à vos médecins svp, notamment pour le premier lien ci-dessous. N'hésitez pas. Ce sont des publications sérieuses qui ont pu être ignorées. Votre médecin n'en a certainement pas connaissance.
Cet article : https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17512433.2018.1519391. Oui : le LDL, très élevé, élevé, moyen ou autre n'est pas du tout responsable de la mortalité cardiovasculaire ... mais peut être lié à une mortalité augmentée quand il est trop bas.
Ou encore cette analyse récente sur des nouveaux médicaments qui devraient être miraculeux, car ils abaissent réellement de façon significative le LDL : https://michel.delorgeril.info/anticholesterol-injectable/alirocumab-et-lodyssey-encore-un-pretendant-dont-penelope-ne-voudra-pas/
L'auteur de l'article analyse de façon très fine les bizarreries et erreurs manifestes dans la conduite de ce type d'étude. Cela résume aussi la plupart des problèmes qui ont été rencontrés dans une grande partie des essais cliniques relatifs aux traitements anti-cholestérol. A noter que pour une donnée essentielle, dans cet essai clinique, on a pour la mortalité totale : 334/1199 dans un groupe, et 392/1349 dans l'autre, soit 27,8 % vs 29 % de mortalité totale malgré une baisse drastique du LDL dans le groupe traité. En d'autres termes, pour un médicament qui diminue drastiquement une des causes supposées majeures de mortalité (le LDL mauvais cholestérol serait selon la théorie dominante, la cause majeure de mortalité cardiovasculaire, elle même cause majeure de mortalité totale), il n'y a strictement aucun effet sur la mortalité totale.
On est au coeur d'un des principaux problèmes d'une majorité d'études cliniques : les auteurs se focalisent sur des évènements intermédiaires (problèmes de santé divers), mais qui étonnamment ne se retrouvent pas du tout en mortalité totale. On retrouve la fameuse phrase "Docteur, je meurs guéri". A chaque fois qu'une analyse "santé" ne porte que sur des critères intermédiaires, encore plus s'ils sont sujets à interprétation, et difficilement vérifiables, l'étude clinique en question doit être considérée suspecte ou non complète.
Ceci pour des classes de médicaments qui ont été en majorité étudiées au début dans les pays anglo-saxons ou scandinaves, en évitant soigneusement la France.
L'article suivant est plus simple, moins complet, mais il illustre très bien quelques unes des erreurs classiques dans les articles médicaux.
C'est un article en Anglais, j'en extrait juste quelques éléments, en partie traduits avec l'aide de Google traduction. :
" En tant que lecteurs des revues scientifiques, il ne faut pas confondre signification statistique et signification clinique. Pour qu'un résultat soit "statistiquement significatif", cela signifie que le résultat était probablement le résultat du traitement, que le résultat soit efficace à 100% ou inférieur à 0,1%. Autrement dit, si vous traitez 1000 personnes pour sauver une vie (0,1%), cela peut être statistiquement significatif, mais ce n'est pas cliniquement significatif. "Signification clinique" signifie 20% à 30% ou plus. "
" Les études les plus positives menées par les sociétés pharmaceutiques sur les statines pour la prévention des maladies cardio-vasculaires font état d'une signification statistique, la plupart du temps inférieure ou égale à 1%, et aucune n'a révélé de signification clinique. "
Pourtant ces médicaments sont très prescrits, très répandus dans la population. N'hésitez pas à insister auprès de votre médecin, même si c'est un cardiologue ultra-diplômé autoritaire. Il y a de grandes chances qu'il n'ait pas eu en main toutes les informations, ni le temps de les analyser sérieusement.
En résumé, vous pourrez au moins comprendre, si ce n'est éviter, de nombreux effets secondaires en pratiquant ce type d'analyse "facile" et/ou en demandant à votre médecin de le faire aussi. Après tout cela fait partie des fondements de son métier : soigner, et surtout ne pas nuire "Primum non nocere". Pour ça il faut absolument qu'il vérifie ces informations. Cette habitude de lecture pourra vous servir aussi pour mieux suivre une polémique médiatique sur tel ou tel médicament, ou encore pour une décision à prendre ; par exemple pour savoir s'il vaut mieux ou pas que votre enfant se fasse vacciner contre le papillomavirus. Les données disponibles plaident pour la non vaccination.
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