1  

UE12–Lecture Critique d’Article Pr X. COMBES

Date : 16/02/18 Plage Horaire : 14-17h Promo : DFGSM3 17/18 (Best Promo <3) Enseignant : Dr Combes Ronéistes : BALLINI Romeo PEEROO Deen

La Lecture Critique d’Article I. Généralité II. Objectifs Pédagogiques III. EBM IV. Article Médical V. Article Original VI. Statistique et Épidémiologie VII. Les biais VIII. L’enregistrement des essais

2  

I. Généralité La lecture d’articles médicaux sera pour vous, lorsque vous serez des docteurs, la principale manière d’entretenir vos connaissances et puis surtout de vous tenir au courant des progrès de la médecine. On estime dans la médecine en général, sans parler de spécialités, que les connaissances changent de 50% tous les 5ans : avec les progrès techniques, les nouveaux équipements, les nouveaux matériaux, les nouveaux examens biologiques et les nouvelles études… Une des manières essentielles de se tenir au courant est la lecture d’articles scientifiques. Il faut lire d’une certaine manière, avec une critique : il y a des « scandales » avec des médicaments parfois et on s’aperçoit a posteriori qu’il y a des médicaments mis sur le marché sur lesquels on a beaucoup cru ; mais si les études avaient été conduites plus méthodologiquement ou un peu mieux lues, ces médicaments n’auraient peut-être pas été mis sur le marché et on aurait peut-être évité des catastrophes sanitaires. Il y a un problème avec cette UE c’est que vous serez évalué à l’ECN sous de nouvelles modalités et on ne sait pas comment cet enseignement sera évaluer dans les prochains ECN. En gros on devra présenter un article écrit en français ou en anglais, en faire un résumé et répondre à un certain nombre de questions méthodologiques (quelle est l’hypothèse principale ? les tests diagnostiques et statistiques sont-ils adaptés ? critiquer…) Il dit que la LCA va rester à l’ECN mais que la manière de contrôler nos connaissances va changer.

➢   Principes généraux de la LCA

➢   Lecture d’une étude thérapeutique, étiologique

➢   Lecture d’une étude diagnostique, pronostique

➢   L’épreuve de LCA aux ECN : se préparer à une épreuve de LCA

➢   Evaluation en ligne

➢   Examen : 30 minutes, sous forme de QCM

Objectif de la LCA : « Former des praticiens capables d’une lecture éclairée, objective et critique des résultats scientifiques pour une exploitation raisonnable de ces résultats dans leur pratique » Vous allez voir quand vous serez médecin, quand vous serez médecin généraliste par exemple, il y aura moins de contact avec la faculté et avec les confrères : lorsque vous serez face à des représentant pharmaceutiques qui vous présenteront de nouveaux médicaments vous vous direz : mais pourquoi je ne prescris pas encore ce médicament, il n’y a pas d’effet secondaire… mais son concurrent vous dira la même chose pour vendre son médicament, ce sont des commerçants. Il faut être capable d’analyser la littérature et de modifier sa pratique si besoin est. Des petites réunions de biblio entre praticiens dans un service ne peuvent être que profitable. Exemple du refroidissement du patient sortant d’un arrêt cardiaque.

3  

Deux articles publiés il y a 15 ans dans la meilleure revue médicale de médecine, démontrait que faire baisser la température des patients réanimés, améliorait le pronostique et diminuait les séquelles lors du réveil. Cette pratique a été totalement remise en cause suite à des études plus poussée il y a peu de temps. Ceci émergeant lors d’une réunion de biblio au sein de service ne peut être que bénéfique dans la pratique de tous les jours. LCA (Lecture Critique d’Article) est une épreuve de l’ECN depuis 2007. L’objectif est de former les futurs praticiens pour qu’ils soient capables de lire de manière objective un article médical et de le critiquer. Elle dure 3h et représente 10% de la note totale. C’est l’épreuve la plus rentable des ECN ; La plus utile à connaître ; La plus facile en termes de volume de connaissances à acquérir ; « La seule dont vous êtes sûrs qu’elle tombera aux ECN ». L’article donné au cours de l’épreuve sera :

➢   Article traitant d’un sujet mentionné dans le programme du 2ème cycle ➢   Issu d’une revue médicale avec comité de lecture ➢   Toujours En Français à ce n’est plus le cas, on pourra avoir de l’anglais aussi ;) ➢   Dans le cadre du programme SIDES ➢   Concordance de script

II. Objectifs Pédagogiques Pourquoi les connaître ? Les questions permettent de vérifier que les objectifs pédagogiques de la LCA sont acquis. La connaissance des objectifs pédagogiques permet de repérer et lister les mots-clés qui seront utilisés dans le résumé et les réponses aux questions. Les objectifs pédagogiques permettent de constituer la grille de lecture des articles. Ils permettent de voir que la méthodologie des études est le point central de cette épreuve. Ils permettent de définir les notions de base qui doivent être IMPERATIVEMENT connues pour réussir une LCA. Ils permettent aussi de savoir où s’arrêter dans son apprentissage : les données trop spécialisées ne vous seront pas demandées.

IDENTIFIER 1°) L’objet d’un article médical scientifique, parmi les suivants :

-évaluation d’une procédure diagnostique, -d’un traitement, -d’un programme de dépistage, -estimation d’un pronostic, -enquête épidémiologique à l’exclusion des méta-­‐analyses

2°) Quelle est la « question » posée par les auteurs (hypothèse)

ANALYSER LA MÉTHODOLOGIE Population étudiée :

4  

3°) Identifier les caractéristiques (données démographiques) de la population étudiée, à laquelle, les conclusions pourront être appliquées. 4°) Analyser les modalités de sélection des sujets, critères d’inclusion et de non inclusion et d’exclusion qui sont détaillés dans l’article (données en lien avec les biais) 5°) Identifier la technique de randomisation et vérifier sa cohérence, le cas échéant (donner le médicament A les jours pairs et le B les jours impairs serait une technique extrêmement critiquable) 6°) Discuter la comparabilité des groupes soumis à la comparaison 7°) Discuter l’évolution des effectifs étudiés et leur cohérence dans la totalité de l’article savoir si le calcul du nombre de sujets nécessaires a été effectué à priori

MÉTHODOLOGIE

8°) S’assurer que la méthode employée est cohérente avec le projet du travail et qu’elle est effectivement susceptible d’apporter « une » réponse à la question posée dans l’introduction. 9°) Vérifier que les analyses statistiques (en fonction de notions élémentaires) sont cohérentes avec le projet du travail (technique de calcul adapté ou non ?) ; connaître les limites de l’analyse par sous-groupe ; connaître la notion de perdus de vue 10°) Vérifier le respect des règles d’éthique (variant selon les pays, avis du comité d’éthique, consentement éclairé du patient etc.)

ANALYSER LA PRESENTATION DES RESULTATS 11°) Analyser la présentation, la précision et la lisibilité, des tableaux et des figures, leur cohérence avec le texte et leur utilité 12°) Vérifier la présence des indices de dispersion permettant d’évaluer la variabilité des mesures et de leurs estimateurs

CRITIQUER L’ANALYSE DES RÉSULTATS ET DE LA DISCUSSION

13°) Discuter la nature et la précision des critères de jugement des résultats 14°) Relever les biais qui ont été discutés. Rechercher d’autres biais d’information et de sélection éventuels non pris en compte dans la discussion et relever leurs conséquences dans l’analyse des résultats 15°) Vérifier la logique de la discussion et sa structure. Reconnaitre ce qui relève des données de la littérature et ce qui est opinion personnelle de l’auteur 16°) Discuter la signification statistique des résultats 17°) Discuter la pertinence clinique des résultats 18°) Vérifier que les résultats offrent une réponse à la question annoncée

5  

19°) Vérifier que les conclusions sont justifiées par les résultats 20°) Indiquer le niveau de preuve de l’étude (grille de l’HAS) 21°) Discuter la ou les applications potentielles proposées par l’étude

ANALYSER LA FORME DE L’ARTICLE 22°) Identifier la structure IMRAD (Introduction, Matériel et méthode, Résultats, Discussion) et s’assurer que les divers chapitres de la structure répondent à leurs objectifs respectifs 23°) Faire une analyse critique de la présentation des références 24°) Faire une analyse critique du titre III. EBM Ce qu’il faut savoir c’est que la génération actuelle n’a pas connu l’époque où la médecine était plus un art qu’une science. Le modèle médical dans les pays occidentaux a complètement été bouleversé il y a 25-30 ans. Il y a une quarantaine d’année, les médecins apprenaient la médecine en se basant sur les dires et expériences d’autres médecins qui jugeaient leur technique meilleure. Et alors apparu une nouvelle méthode de réflexion venant principalement des anglo-saxons, très porté par les canadiens, qui a été ce qu’on appelle l’Evidence-Based Medicine (EBM). Ancien paradigme médical :

-   Transmission passive d’information -   La physiopathologie -   L’expérience personnelle (limité)

≠ Nouveau paradigme médical :

-   L’accès à l’information (+2000 articles/jr publiés dans des revues référencées)

-   La lecture critique

-   La prise en compte des résultats dans ses décisions (le niveau de preuve)

-   La remise en cause permanente de ses connaissances (cas de la mise en hypothermie des réanimés qui a prouvé le problème de cette méthode)

L’HAS pour émettre ces recommandations (nullement obligatoires) use comme base d’analyse ces articles, mais les conférences durant lesquelles ces recommandations sont émise mettent du temps à se faire... Cela ne dispense donc pas d’une lecture et critique personnelle des articles afin d’améliorer notre pratique.

À un moment on s’est rendu compte que la médecine n’était pas simplement empirique. Et à partir du moment où on propose une démarche qu’elle soit diagnostique ou thérapeutique il faut l’évaluer scientifiquement et démontrer que ça marche ou pas. On va appliquer une démarche médicale à partir d’études scientifiquement bien conduites. L’étude sera alors publiée pour que toute la communauté médicale puisse la lire. Ces articles sont ainsi devenus le pilier de la connaissance médicale actuelle.

6  

L’EBM est la médecine fondée sur les faits, les preuves (médecine factuelle). Les bases théoriques de l’EBM :

➢   Pour détecter le meilleur des traitements d'une maladie, il suffit de les appliquer au même nombre de patients, en rendant identiques toutes les circonstances : c’est la définition de Laplace de plus de 200 ans de l’essai randomisé. C’est la meilleure méthode quand on veut comparer deux traitement (mais il peut quand même exister des biais).

➢   La supériorité du meilleur traitement sera de plus en plus évidente quand les nombres augmenteront, et le calcul donnera la probabilité de sa supériorité et le rapport de son avantage sur les autres. C’est une démarche plus scientifique.

La décision de prise en charge d’un patient :

La meilleure décision thérapeutique pour le patient dépend :

-   des données de la science, de ce qui est évident et prouvé -   mais elle va aussi dépendre de l’expérience clinique du praticien -   et de la préférence du patient.

Et c’est le mélange de ces 3 qui doit aboutir au meilleur choix pour le patient parce que même si dans une étude, il y a un médicament qui a clairement démontré son efficacité, il y a des cas ou pour un patient donné, ce n’est pas le meilleur choix car le médicament impacte sur sa vie personnelle par exemple. Ainsi l’EBM ne fait pas qu’appliquer uniquement ce qui est démontré, plusieurs facteurs entrent en comptes. Exemple : Dans l’hypothermie post arrêt cardiaque : les patients qu’on réanime et dont le cœur repart, le principal problème est neurologique. On sait que ces patients vont rester en coma post-anoxique et vont soit survivre avec des séquelles neurologiques très sévères soit vont décéder. Une petite partie peuvent se réveiller, plus tôt se fait la réanimation, meilleure est le pronostic. Il y a 10ans on s’est dit, sur des arguments expérimentaux animaux, que l’hypothermie pourrait peut-être améliorer le pronostic neurologique.

7  

Quand un patient fait un arrêt cardiaque, et qu’on le réanime, il est dans le coma durant les 1ères heures après que le cœur soit reparti. Durant ces premières heures, il y a pleins de réactions chimiques qui se passent dans le cerveau qui sont délétères pour le neurone (la privation en oxygène mais aussi la ré-oxygénation brutale du neurone entraînent une cascade de réaction inflammatoire qui sont toxiques pour le neurone). On s’est dit que si on met le corps humain entier, donc le cerveau, en hypothermie relative, cela diminuerait certains métabolismes, et diminuerai la toxicité de cette reperfusion du cerveau. Ainsi une étude randomisée a été effectué il y a 10ans : les patients sont réanimés avec succès après un arrêt cardiaque et cette étude oppose les patients laissés à température normale vs les patients placés en hypothermie. Au final, les patients en hypothermie ont un meilleur pronostic neurologique. Il y a eu 2 articles parus dans le New England Journal of Medecine :

-   1ere étude : pas de différence, voire un excès de morbidité chez les patients en hypothermie vs patients sans hypothermie après réanimation cardiaque. L’étude est réalisée avec un nombre plus élevé de sujets qu’il y a 10ans et avec un suivi beaucoup plus fin.

-   2e étude 2 mois après : les patients sont réanimés en pré hospitalier par les SMUR. 75% des réanimations en pré hospitalier placent le patient en hypothermie en France parce qu’on pensait que plus tôt on faisait de l’hypothermie, mieux c’était pour le patient. Cette 2e étude montre que le risque d’œdème pulmonaire est plus élevé pour les patients en hypothermie (avec injection de sérum salé glacé) et ne montre aucune différence concernant le pronostic neurologique. Ainsi la LCA permet de remettre en question par rapport à des habitudes qui ont été soi disant prouvées dans le passé.]

L’EBM est donc de manière générale :

➢   La formulation d'une question clinique claire et précise à partir d'un problème clinique posé

➢   La recherche dans la littérature d'articles cliniques pertinents et appropriés sur le problème

➢   L'évaluation critique de la validité et de l'utilité des résultats trouvés (« niveau de preuve »)

➢   La mise en application des résultats de l'évaluation dans la pratique clinique pour une prise en charge personnalisée de chaque patient.

Niveau de preuves : ➢   Les données de la recherche apportent des preuves scientifiques

➢   Résultats statistiques Ø

➢   Objectivité

Niveau de recommandation :

➢   En fonction du niveau de preuve, des recommandations plus ou moins fortes vont être formulées

➢   Il faut faire Ø

➢   Il faut probablement faire

8  

➢   Il ne faut pas faire...

Ici nous avons un exemple de recommandation de l’ESC (European Society of Cardiology) concernant les patients présentant un syndrome coronarien aigu sans surélévation du segment ST. La colonne de gauche nous montre le traitement oral par antiagrégant plaquettaire, l’aspirine est recommandée pour tous les

patients n’ayant pas de contre-indications. Puis on a la classe et le niveau de recommandation ; la classe I niveau A est le plus haut niveau de recommandation qui puisse exister.

Question élève : À quoi correspond la classe et le niveau ? Réponse prof : La classe représente le niveau de pertinence méthodologique des études. Mais on peut avoir des études moins bonnes sur le plan méthodologique mais dont le niveau de recommandation peut être très fort. Par exemple, il y a des études qu’on ne fera jamais, comme dans le cas d’un patient en arrêt cardiaque : il faudra toujours lui faire un massage cardiaque donc le niveau de recommandation va être A mais le niveau des études va être très bas parce que personne ne va randomiser le fait de faire du massage cardiaque vs ne pas faire de massage cardiaque et ensuite regarder ce qui se passe. LOL

9  

Ici on a les références des articles qui ont permis d’établir cette recommandation.

IV. Article Médical

➢   Des milliers de revues (papiers, électronique +++) Ø

➢   Revues indexées à PubMed Ø

➢   Nombreux type d’articles Ø

➢   Première Source d’information de la FMC (Formation Médicale Continue) ➢   New england Journal of Medecine (gratuit pour les articles vieux de plus de 6 mois, est l’une des

meilleurs sources de données au monde)

La recherche documentaire

à Recherche sur PubMed

Les moteurs de recherche

10  

Google est un très bon début pour la recherche d’articles scientifiques/médicaux. Après il faut savoir les critiquer…

Par exemple si on tape intubation difficile sur Google on tombe sur la SFAR (Société Française d'Anesthésie et de Réanimation).

11  

Avec Wikipédia il faut faire plus attention. Parfois on peut tomber sur des articles très pertinents, très bien faits. Mais le problème c’est qu’on a pas la certitude surtout quand on n’est pas spécialiste dans le domaine et qu’on manque de critique.

Il n’y a pas de contrôle comme dans les articles originaux où on a quand même un processus de sélection et de critique par des relecteurs.

Avec Wikipédia c’est plus difficile d’évaluer la pertinence des articles car on ne peut pas savoir qui les a écrits. Il en va de même pour les sites privés, les sites de l’industrie etc.

12  

Par exemple ici quand on tape « intubation difficile et vidéolaryngoscope » on peut tout avoir, notamment des sites de l’industrie qui vantent leurs produits.

Les sites des sociétés savantes

Les sociétés savantes sont un meilleur choix car elles mettent souvent en ligne des documents, des recommandations, des référentiels, des articles avec un filtre assez bien surveillé.

13  

Site du ministère de la santé

14  

PubMED PubMED c’est la base ! Si on veut vraiment faire une recherche scientifique, une recherche d’articles originaux, PubMED est l’outil à utiliser ! PubMED correspond à la base de données bibliographiques produite par la national library of medicine (nlm- usa), medline couvre tous les domaines biomédicaux : biochimie, biologie, médecine clinique, économie, éthique, odontologie, pharmacologie, psychiatrie, santé publique, toxicologie, médecine vétérinaire.

Elle donne accès aux références de plus de 20 millions d'articles appartenant à plus 5000 revues biomédicales du monde entier.

Toutes les revues biomédicales ne sont pas sur PubMED. Par exemple la revue de la Société Française de Médecine d’Urgence n’est pas indexée sur PubMED. Néanmoins la plupart des revues reconnues sont indexée sur PubMED.

15  

Comment ça marche ? La fonction de mise en correspondance automatique (Automatic Term Mapping) recherche dans quatre listes (index) principales et dans leurs "sous-listes" respectives :

1. mots-clés (MeSH Translation Table) ;

2. titres de périodiques (Journals Translation Table) ;

3. expressions (Phrase list) ;

4. auteurs (Author/Investigator Index).

Si le même terme est trouvé dans plusieurs listes, toutes les occurrences sont additionnées avec l'opérateur logique OR. Et à cela s’ajoute une recherche sur les mots seuls dans tous les champs de la référence (All Fields).

Exemples :

➢  « DNA AND crick AND 1993 » : pour trouver les articles publiés par Crick en 1993 sur l'ADN.

➢   « HIV Infections AND (Lancet [ta] OR N Engl J Med [ta]) AND 1999 », pour trouver les articles dont le sujet prinicipal est le VIH, publiés dans les périodiques The Lancet et The New England Journal of Medicine au cours de l’année 1999.

Par exemple si on met des mots-clés trop généraux comme « intubation » on tombe sur 62274 articles

16  

Après on peut taper « intubation and obesity » pour resserrer la recherche et on tombe sur 752 articles.

Ici on ne tombe plus que sur 10 résultats si on tape « intubation and obesity and videolaryngoscope ».

Donc on peut « jouer » avec les mots-clés pour essayer de cerner le sujet et avoir un nombre raisonnable d’articles ramenés par le moteur de recherche.

Exemple Ebola :

On peut nous demander de faire le point sur Ebola du point de vue épidémiologique, du traitement etc. Donc si on ne resserre pas la recherche avec les mots-clés on tombe sur 7165 résultats.

17  

Cet histogramme nous montre le nombre de publications par année. On voit que pour l’épidémie d’Ebola en 2015, 1907 articles sont sortis alors qu’avant il n’y avait que très peu de publications sur Ebola.

Quand on va sur PubMED il faut aussi savoir que la plupart des articles sont dans des revues et ne sont pas accessible car payants. Désormais la plupart des revues ont des sites électroniques mais si on n’est pas abonné et qu’on a pas de code d’accès via les hôpitaux, les instituts de recherche, les facultés etc ; l’article peut très vite revenir cher (≈30€). Les articles gratuits (15-20% sur PubMED) sont signalés en rouge « Free Article » et on a accès directement au pdf en cliquant dessus.

Quand on clique sur un article, on tombe sur le résumé (abstract). Tous les résumés sur PubMED peuvent être copiés.

18  

Quand on clique sur « See reviews » et « See all » (voir flèches rouges), on a accès à toutes les revues de la littérature en lien avec le sujet et à tous les articles en rapport avec le titre respectivement.

Sur PubMED la plupart des articles sont en anglais (95%) mais on peut tomber sur d’autres langues. Exemple ici avec un article en hollandais et un autre en français.

Ce qui est surtout important de connaître dans PubMED ce sont les mots-clés. Quand on clique sur un article, les mots-clés en lien avec l’article apparaissent en dessous de celui-ci.

19  

Il existe 3 mots importants à associer avec les mots-clés : « AND » ; « OR » ; « NOT ». Par exemple ici, si on tape « combes x and intubation not emergency », on tombe sur tous les articles publiés par Combes sur l’intubation excluant les urgences.

Un article sur PubMED est toujours présenté de la même façon : titre, auteur, pagination, date de publication, volume etc…

20  

Quand on est sur la page d’accueil du site, on a accès à certains liens. Par exemple, si on clique sur le lien « Clinical Trials » on tombe sur le site « ClinicalTrials.gov ». Ce qu’il faut savoir c’est que pendant très longtemps, les chercheurs qui voulaient faire des essais cliniques lançaient des essais dans leur coin et puis très souvent si ça marchait avec des résultats très intéressants, ils allaient les publier puisque c’est très gratifiant et puis s’ils avaient des résultats négatifs ils ne publiaient pas leurs résultats et personne ne savait. Ce qui entraîne un biais de publication. Imaginons que pour une maladie donnée, est mené 100 études qui comparent 2 traitements A et B. Statistiquement, de manière aléatoire, sur les 100 il y en a 5 pour lesquelles un traitement est supérieur à un autre et 95 pour lesquelles les traitements ont le même résultat. Ceux qui auront des résultats positifs vont les publier, et on aura ainsi 5 publications qui montreront que le traitement A et supérieur au B et les 95 autres ne publieront rien car ils n’ont montré aucune différence. Et donc quand on va faire l’analyse de la littérature, on verra que 5 articles ont prouvé la supériorité d’un traitement par rapport à un autre et on aura occulté les 95 autres études qui montraient que les 2 traitements étaient identiques. C’est ce qu’on appelle un biais de publication. Ceci est maintenant impossible car désormais lorsqu’on commence un essai clinique, les chercheurs doivent enregistrer leur essai avant de le débuter. Et sur ClinicalTrial.gov, si on veut comparer 2 médicaments par exemple, avant de commencer il faut enregistrer le nombre de patients inclus, les traitements à comparer, l’hypothèse de départ, la durée de l’étude etc. Les éditeurs des revues demande depuis 15-20 ans le numéro d’enregistrement des études menées, ce qui permet aux lecteurs d’interroger cette base de données pour voir toutes les études enregistrées et qui n’ont pas donné lieu à des publications.

21  

L’autre lien qu’on peut avoir est le « MeSH Database » (Medical Subject Headings) qui correspond aux mots-clés.

Par exemple, si on tape « intubation » on a plusieurs mots-clés liés à l’intubation.

22  

Et quand on clique sur ces mots-clés, on nous donne la définition des mots.

On a aussi le lien « Journals in NCBI Databases » :

23  

On peut taper le nom d’un journal ou une spécialité. Par exemple si on tape « anesthesiology » on retrouve tous les journaux indexés en lien avec l’anesthésie dans PubMED.

Avec le display settings (flèche rouge) on peut choisir ce qui est affiché (format, nombre d’articles par page, date, auteur, journal etc.)

24  

Différents Types D’articles dans ces revues :

➢   Editorial (comme dans les journaux d’information: un article qui reflète la position ou bien le point

de vue de l'éditeur ou de la rédaction sur un thème d'actualité.) ➢   Cas Clinique (histoire d’un patient intéressant, l’article le plus simple à écrire) ➢   Revue générale (avis d’un expert publiant hebdomadairement dans le new England par exemple qui

fait le point, la synthèse d’un sujet) ➢   Article didactique (cours) ➢   Article original (ce dont on va parler le plus) issu d’une revue avec comité de lecture (c’est une étude

scientifique) ➢   Méta-analyse (c’est essayer de grouper plusieurs analyses sur une même thématique qui n’arrive pas

à aboutir pour essayer d’augmenter la puissance des résultats) Ex  :  la  ventilation  non  invasive  diminue-­‐‑t-­‐‑elle  vraiment  le  taux  d’intubation,  taux  d’hospitalisation  etc  …  de  nombreuses  études  sont  menées  sans  concrètement  établir  un  résultat,  du  coup  une  méta-­‐‑analyse   de   tout   ces   articles   pourrait   aboutir   à   une   véritable   réponse   via   l’augmentation   du  nombreux  de  cas  étudiés   (  10  articles  étudiant  50  patient  chacun  =  500  patients  sur  une  méta-­‐‑analyse).  

Il  y  a  un  certain  nombre  de  grandes  familles  d'articles  :  

�   Études transversales : étude d'une population à une date donnée à Etude de prévalence. Par exemple en ce moment on regarde dans un service d’urgence le nombre de cas de conjonctivite.

�   Etudes d’incidence : On regarde sur une période donnée le nombre de nouveaux cas. Par exemple sur un an à la réunion on regarde le nombre de leptospirose.

�   Etude de pratique : �   Études cas-témoins : plus simple, pour les maladies rares, par exemple si on a 25 patients avec une

maladie rare et on veut savoir pourquoi ils ont eu cette maladie. On doit trouver des témoins qui ressemblent le plus possible aux malades à part pour la maladie (même sexe, âge, facteurs de risque (fumeur)...). Puis on regarde ce qui les différencie et on peut mettre en évidence le

�   Etudes de cohorte : une des grande études épidémiologiques, exemple étude de Framingham : étude

25  

anglaise qui incluse des dizaines de milliers de patients qu'on a suivi pendant plusieurs décennie en regardant ce qu'ils fumaient... grâce à une enquête annuelle sur leurs habitudes de vie. Ces études sont très compliquées à mettre en place, ce sont des études nationales à l'échelle d'un état.

�   Etude pronostique : On suit par exemple les gens qui ont un cancer du rein pendant 3 ans et on regarde ceux qui meurent et ce qui ne meurent pas

�   Etude diagnostique : On évalue la performance d’un tests �   Etude comparatifs : On évalue un traitement, c’est le plus compliqué à mettre en place �   Analyse de survie :

Les  Études  Épidémiologiques  

Analytique    ßà  Descriptive  Prospective  ßà  Rétrospective  

•   De cohorte : suivi sur une longue durée d’une population •   Cas témoin : comparaison de malades et de sujets sains •   Transversale : étude d’une population a une date donnée.

�   études analytiques : qui cherche à répondre à une question, par exemple l'essai (= la comparaison

d'un traitement à un autre). Elles s'opposent aux études descriptives. �   Études descriptives : cherche à isoler un facteur de risque pour une maladie. C'est important car

permet les politiques de préventions. �   Études prospectives : on part d'un temps t0, et puis l'étude va se dérouler. L'essai ne peut être que

prospectif, puisqu'on compare 2 traitements en temps présent. �   Études rétrospectives : exemple : on reprend les 150 derniers cas de leptospirose en réanimation à la

réunion (leptospirose : maladie dont la prévalence est très forte à la réunion), et on regarde les facteurs associés à la mortalité (par exemple, les formes pulmonaires sont plus grave...)

�   facteur qui a favorisé la maladie. Les  Études  Clinique  :     Randomisée  ßà  Observationnelle  :  elles  ont  la  qualité  méthodologique  la  plus  haute   Contrôlée  ßà  Non  contrôlée     Contre  placebo  ßà  Contre….  (en  général  traitement  de  référence)   Mono  centrique  ßà  Multicentrique    (Il  y  a  plusieurs  services  qui  sont  concernés  par  l’étude)  Contrôlée   vs   non   contrôlée  :   dans   un   étude   contrôlée,   le   groupe   test   est   comparé   à   une   groupe  contrôle  (dans  le  cas  d’un  médicament,  on  compare  un  traitement  à  un  placebo  ou  au  ttt  de  référence)  ;  une  étude  non  contrôlée  ne  compare  pas  les  résultats  (on  évalue  le  ttt  sans  le  comparer).   Termes  qui  reviennent  souvent  dans  les  articles  :  monocentrique  (une  équipe,  un  endroit,  un  hôpital  qui  fait  l'étude)  vs  multicentrique  (plusieurs  hôpitaux).  En  général,  c'est  toujours  mieux  que  ça  soit  multicentrique  parce  qu'on  peut  imaginer  que  les  résultats  d'une  étude  est  très  impactée  par  une  équipe  (par  exemple  :  on  essaie  d'évaluer  un  nouvel  outil  chirurgical,  si  on  est  dans  le  centre  de  l'inventeur  qui  le  manipule  depuis  des  années  et  qui  à  formé  tout  les  chir  du  centre,  et  qu'on  le  compare  à  l'outil  de  référence,  si  la  conclusion  est  que  le  nouvel  outil  est  bien  mieux  ok,  mais  ça  serait  mieux  si  on  avait  des  études  de  25  centres  avec  des  chir  qui  l'utilise  pour  la  première  fois...)  

26  

Donc  si  une  étude  est  multicentrique  et  concerne  des  CHU  et  des  centres  de  plus  petite  taille,  et  qu'on  retrouve   les  mêmes  conclusions,   c'est  encore  plus   fort.   Intérêt  dans   l'évaluation  et   la  pertinence  du  travail.   V.  L’Article  Original   Ce  sur  quoi  vous  serez  interrogés,  notamment  à  l’ECN  

 

L'essai  thérapeutique  :  c'est  ce  dont  on  vient  de  parler,  l'objectif  est  d'évaluer  l'efficacité  d'un  traitement  (souvent  médicamenteux  mais  ça  peut  être  chirurgical,  radiothérapie,  etc),  et  le  mieux  c'est  l'essai  comparatif  randomisé,  on  va  voir,  si  possible  en  double  insu.  Pour  éviter  les  biais,  l'idéal  est  que  ni  le  patient  ni  le  médecin  ne  sache  quel  médicament  est  pris.   Test  diagnostique  :  pour  la  validité  et  la  fiabilité  d'un  test,  grâce  à  des  courbes  roc  avec  la  spécificité  et  la  sensibilité  des  tests,  on  va  essayer  de  voir  quelles  sont  les  meilleures  statistiques.     Recherche  d'associations  et  de  facteurs  de  risque  :  études  cohorte  ou  cas-­‐‑témoin,  c'est  essayer  de  voir  s'il  y  a  des  maladies  associées  à  des  facteurs  de  risque.  Ces  recherches  sont  indispensable  à  la  prévention,  la  relation  cancer  du  poumon/tabac  qui  paraît  être  une  évidence  aujourd’hui  a  été  démontré  grâce  à  ce  genre  d’études  dans  les  années  70.   Etude  pronostique  :  voir  s'il  y  a  des  facteurs  pronostiques  pour  certaines  maladies.  Par  exemple,  pour  les  patients  cancéreux,  il  est  important  de  savoir  en  fonction  du  type  et  de  l'évolution  de  la  maladie  quel  est  leur  pronostique.  Purement  observationnelle  mais  elle  doivent  être  conduite  parce  qu’elle  vont  impacter  les  prises  en  charge.   Etude  descriptive  :  Etude  épidémiologique  qui  servent  à  décrire  une  population,  décrire  une  série  de  cas  etc.  Ça  permet  d’apporter  un  certains  nombre  d’élément  et  d’enclencher  une  réflexion  pour  derrière  proposer  certaines  thérapeutique.     Méta-analyse

27  

Definition:

Une méta-analyse est une « analyse d’analyses ». Elle consiste à colliger les données de plusieurs études réalisées sur une même problématique avec des protocoles les plus proches possibles puis à faire une analyse statistique globale afin de profiter de la puissance apportée par l’augmentation du nombre de cas. Elle tente de trancher des controverses apparues à la suite d’essais contradictoires. Elle tient compte de la variabilité des résultats des différentes études.

Construction  D’un  Article  Original  

➢   Titre ➢   Mots clés ➢   Auteurs ➢   Résumé ➢   Structure du texte

Il  y  a  toujours  le  titre,  c'est  important,  ce  n’est  pas  quelque  chose  qui  vient  tout  seul,  chaque  mot  est  important.  Dans  une  revue,  il  y  a  des  mots  clés  (key  words),  dans  les  moteurs  de  recherche  ce  sont  les  mots  clés  qu'on  rentre.  À  chaque   fois  qu'un  mot  clé  est  mis  par  un  auteur  sur  un  article,   il   est   indexé  dans   le  moteur   de   recherche   (par   exemple   article   sur   l'infarctus   à   la   réunion,   les   mots   clés   doivent   être  «  infarctus  »  et  «  réunion  »).  Après  il  y  a  les  auteurs,  le  résumé  et  la  structure  du  texte,  on  passe.   Structure  d’une  Publication  Originale  :  IMRAD  (non  commenté)  Une  article  original  médical  est  toujours  construit  comme  ça  

➢   Introduction ➢   Matériel et méthodes ➢   Résultats

And  ➢   Discussion ➢   + Références

On  pourra  vous  demander  si  la  structure  IMRAD  d’un  article  est  respecté.   Le  résumé  standardisé  suivra  la  même  structure.   La  structure  IMRAD  est  la  structure  internationalement  reconnue,  et  les  résumés  des  études  sont  aussi  construits  sous  cette  forme.     Dans  le  chapitre  matériel  et  méthodes,  on  retrouve  quel  type  de  schéma  expérimental  est  utilisé  (QCM).    Les  auteurs  doivent  dire,  dans  ce  chapitre,  quel  est   le   type  d'étude   (essai,  descriptif,   randomisée,  double  insu,  lieu  de  l'étude,  description  de  la  population  étudiée,  l'intervention  et  critères  de  jugement  (qu'est  ce  qu'on  va  mesurer))   Matériel  et  méthodes:  (non  commenté)  

➢   Schéma expérimental

28  

▪   Essai thérapeutique : randomisé, double insu ? ➢   Lieu de l’étude ➢   Patients ➢   Intervention ➢   Critères de jugement

Règles  générales  :  en  vrac  :  (non  commenté)   Il  y  a  toujours  un  critère  de  jugement  principal  dans  une  étude.    Le  critère  le  plus  fort  c'est  la  mortalité,  on  teste  un  médicament  sur  la  mortalité,  il  n'y  a  pas  beaucoup  de  médicament  qui  démontre  une  réduction  de  mortalité  pour  un  traitement  donné,  mais  ce  sont  les  études  les  plus  fortes.     Un  critère  de  jugement  c’est  une  variable  :  

�   Peut-être une donnée chiffrée, objective : tension artérielle, survie, qualité de vie, durée de séjour...

�   Sa mesure, sa comparaison entre deux groupes traduit l’efficacité du traitement que vous étudiez.

Ce  n’est  pas  «  une  différence  entre  »,  une  «  évolution  »,  c’est  le  chiffre  en  lui-­‐‑même.   VI.  Statistique  et  Épidémiologie   Matériels  et  Méthodes  :  

➢   L’aveugle et le double aveugle ou insu / double insu Aveugle  :  le  malade  Double  aveugle  :  le  médecin  aussi  Triple  aveugle  :  l’évaluateur  du  critère  de  jugement  (technicien  de  recherche  qui  donne  des  résultats)   Pour  revenir  à  l'aveugle  et  double  aveugle  :  

�   Étude en simple aveugle : le malade ne sait pas quel ttt il reçoit. Il y a des modalités d'étude plus ou moins simple. Exemple, étude SMUR sur l'intubation, préparation de curare pour intubation, le curare est trop dangereux pour que le médecin ne sache pas la quantité injectée, par contre le patient n'a pas besoin de savoir.

�   Étude en double aveugle : ni le patient ni le médecin ne sait (intérêt notamment dans les études avec critère de jugement subjectif, par exemple douleur pour les analgésiques). C'est le mieux car si le médecin sait quel médicament est injecté, et qu'il pense qu'un médicament est plus efficace que l'autre, et que les critères de jugement ne sont pas objectifs, le médecin va avoir tendance à favoriser le groupe qui a le ttt auquel il croit le plus. L'idéal est donc le double aveugle, mais sur un point méthodologique et logistique ce n’est pas forcement simple, car il faut que les médicaments soient exactement identiques dans leur forme (comprimé, couleur, forme, goût...)

�   triple aveugle : évaluateur du critère de jugement est lui aussi est en aveugle. Dans  certaines  études  pharmacologiques  on  peut  faire  un  aveugle  complet  (réduction  maximum  des  biais),  mais  sur  d'autres  études  c'est  impossible  (VNI  vs  masque  à  oxygène  car  pas  même  matériel  donc  médecin  obligé  de  savoir).   VII.  Les  biais  

29  

Biais,  Association  causalité  et  mots  barbares  :  

➢   Association : constat que 2 évènement semblent évoluer avec un lien ➢   Causalité : association ayant prouvé le lien supposé ➢   L’association n’implique pas la causalité

➢   Exemple de fausse causalité : Schizophrénie = fdr cancer poumon ➢   Vrai lien : schizophrénie augmente le tabagisme qui LUI est un facteur de risque d’ADK pulmo

On   doit   pouvoir   les   reconnaître.   Ce   sont   des   choses   parfois   compliquées   mais   qu'on   doit   pouvoir  débusquer.  L'association  de  2  événements  c'est  constater  que  2  événements  semblent  évoluer  avec  un  lien,  mais  qui  dit  lien  ne  dit  pas  causalité  (ex  :  quand  on  est  schizophrène  on  a  plus  de  chance  de  faire  un  cancer  du  poumon  donc  la  schizophrénie  est  un  facteur  de  risque  du  cancer  du  poumon,  or  quand  on  regarde  de  plus  près  on  s’aperçoit  que  les  schizophrènes  fument  plus  et  que  c'est  donc  ce  tabagisme  qui  est  un  facteur  de  risque  du  cancer  du  poumon  →  biais  de  confusion).   Des  biais,  il  y  en  a  partout,  c'est  pour  ça  qu'il  faut  être  critique  vis  à  vis  d'un  article  et  ne  pas  le  prendre  pour   argent   comptant.   Historiquement   on   est   revenu   sur   des   choses   acquises   en   s'apercevant   que  l'étude  initiale  avait  été  mal  menée  avec  des  biais,  et  quand  on  les  a  refaites  sans  biais  on  trouve  des  résultats  complètement  différents.  

�   Biais de sélection de la population : notamment s'il n'y a pas eu de randomisation, les groupes ne peuvent pas être comparable. On ne peut pas savoir si les différences sont liées au ttt ou à la différence des groupes. Ex : choix des groupes en fonction des jours pairs(ttt A) et impairs (ttt B), les médecins qui croient plus en un médicament auront tendance à admettre des patient plus jeunes et forts le jour du ttt qu'ils préfèrent et des patients âgés l'autre jour. La randomisation permet de ne pas avoir ce biais de sélection.

�   Biais de suivi : s'il n'y a pas d'aveugle, on peut suivre les patients différemment si on sait qu'ils sont

dans un groupe plutôt que dans un autre. On compare non seulement 2 ttt différents mais aussi 2 prises en charge différentes donc on ne peut pas statuer sur le ttt.

�   Biais attrition : un peu particulier, dans certaines études des patients vont se retirer d'un groupe plus

que d'un autre, souvent du fait des contrainte du ttt (ex : ttt avec un comprimé par jour et un autre avec 25), donc à la fin de l'étude on ne sait pas quoi dire car beaucoup de patients ont quitté l'étude.

�   Biais d’analyse : Si pas d’ITT ou de gestion des données manquantes

�   Biais de confusion : si pas d’analyse multivariée de prévue

1)  Biais de sélection Les  biais  de  sélection  sont  liés  à  la  constitution  de  l’échantillon  d’étude  au  sein  de  la  population.     Les  différents  biais  de  sélection  :  

o   la constitution d’un échantillon par un autre moyen que le tirage au sort (sujets volontaires : biais du volontaire) ;

o   les non-réponses à une enquête ; o   le recrutement de témoins non représentatifs de la population générale (biais de

Berkson) ;

30  

o   les sujets perdus de vue

➢   Si pas de randomisation

➢   Si mauvaise randomisation (par jour pair/impair) o   Exemple : traitement lors d’un Arrêt Cardiaque o   Traitement A ou B o   A jour pair o   Si les médecins pensent que le traitement A est meilleur

➢   Risque

▪   Inclusion des patients les plus jeunes avec le meilleur pronostic les jours du Traitement A ▪   Réticence des médecins pour inclure des patients jeunes lors des jours de traitement B

2)  Biais de suivi

➢   Si pas d’aveugle ➢   Deux traitements A et B ➢   Les médecins « croient moins « au traitement B ➢   Ils vont plus s’occuper des patients « B » ➢   Plus les hospitaliser ➢   Prescrire plus d’examens ➢   …………….MIEUX s’en OCCUPER

3)  Biais d’attrition

➢   Traitement A contraignant ➢   Traitement B moins contraignant ➢   Beaucoup de patients A vont arrêter d’eux même le traitement

Exemple  :  On  va  comparer  deux  traitements  anticoagulants    

-   Randomisation -   1000 sujets par groupe -   Critère d’évaluation : récidive d’EP à 6 mois

➢   Traitement A : 1 cp par jour et pas de contrôle biologique ➢   Traitement B : 2 injections par jour et une prise de sang par semaine

31  

 ➢   90 EP pour les 900 patients du traitement A ➢   70 EP pour les patients du traitement B

➢   Oui, mais quid des 300 + 50 qui ont arrêtés? ➢   25 EP A et 150 EP B (le patient qui arrête ces anticoagulants, il a une chance sur deux de faire une

EP) Si  on  ne  tient  compte  que  des  patients  qui  n’ont  pas  arrêtés  :  les  deux  médicaments  sont  aussi  efficaces  

▪   Traitement A : 90 EP (10%) ▪   Traitement B : 70 EP (10%)

En  revanche  si  on  regarde  tous  les  patients  qui  ont  été  inclus  au  début  de  l’essai  :  

▪   Traitement A : 90 +25 EP (11,5%) ▪   Traitement B : 70 + 150 EP (22%)

Pour  l’essai  de  ces  nouveaux  anti  coagulants,  pour  éviter  ce  biais,  même  si  les  patients  étaient  traités  avec  les  NACOs  ils  avaient  quand  même  une  prise  de  sang  à  effectués  toute  les  semaine  même  si  leur  sang  n’avait  pas  analysé  

4)  Biais de confusion  C’est   le   cas   de   l’exemple   déjà   traité   de     la  schizophrénie  qui  sans  analyse  serait  un   fdr  du  cancer  du  poumon.   ➢   Exemple de fausse causalité : Schizophrénie = fdr cancer poumon ➢   Vrai lien : schizophrénie augmente le tabagisme qui LUI est un facteur de risque d’ADK pulmo

32  

5)  Biais d’information : (non commenté)

-   erreur systématique de mesure de l’exposition ou de la maladie. Ils conduisent à mal classer les sujets en « malades / non malades » ou en « exposés / non exposés ».

-   Les différents biais d’Information o   Biais lié à l’enquêteur : différence d’évaluation de l’exposition au risque selon les groupes o   Biais lié à l’enquête : différence d’évaluation de l’exposition par le sujet selon les groupes

(biais de mémorisation entre cas et témoins) o   Biais lié à la mesure de l’exposition : appareil, dosage etc…

6)  Biais de publication

➢   Les résultats négatifs sont moins fréquemment publiés que les résultats positifs ➢   L'étude du devenir de 285 protocoles soumis au comité d'éthique d'Oxford révèle que 85% des résultats

positifs ont été publiés contre seulement 56% des résultats négatifs ➢   comités de lecture des revues, peu séduits par un résultat négatif, ➢   auteurs qui n'investissent pas dans la rédaction d'un article qui a peu de chance d'être accepté.

Exemple  :    

  VIII.  L’enregistrement  des  essais   Maintenant  on  est  obligés  d’enregistrer  tous  les  essais  que  l’on  fait.  On  doit  donc  décrire  ce  que  l’on  veut  faire.  Cela  permet  à  quelqu’un  qui  veut  faire  une  méta  analyse  de  récupérer  les  données  des  études  qui  n’ont  jamais  été  publiées.  

33  

 

 

Ci-­‐‑dessus  on  ne  voit  pas  très  bien  mais  il  s’agit  de  l’étude  qui  sont  actuellement  en  train  de  réaliser  au  SMUR  avec  les  différentes  données  de  l’essai  (nombre  de  personnes,  centres)   Pour  finir,  lors  d’une  lecture  critique  d’article  il  faut  être  en  mesure  d’identifier  les  biais   Il  ne  traite  pas  du  tout  des  statistiques  (diapo  65  à  76),  il  précise  que  cela  sera  fait  au  prochain  cours    

Q/R  :  Le  patient  est  en  France  informé  explicitement  par  écrit  de  l’essai  auquel  il  va  participer  (avec  tous  les  détails  techniques  écrits  en  Français  lambda)  Dans  95%  des  cas  les  patients  acceptent  de  participer  à  l’essai.  Mais  il  arrive  souvent  qu’ils  ne  comprennent  pas  tout  malgré  toutes  les  explications     Le Titre

34  

➢   Bref, clair, sans abréviation avec le maximum d’informations sur l’objet de l’article avec un minimum de mots. Reflet exact de l’article, attractif, sélectif mais non provocateur (pas de putaclic).

ex:

Introduction

➢  Doit permettre de comprendre pourquoi le travail a été entrepris et quel était son objectif.

➢  1.Objectif informatif : apporter au lecteur les éléments nécessaires et suffisants à la compréhension du travail (passerelle entre les connaissance de l’auteur et celles du lecteur). Description du contexte qui a présidé à la mise en oeuvre de l’étude, qui a motivé la conception de l’étude.

➢  2.Préciser le but du travail la question posée et l’objectif. L’hypothèse doit être clairement exposée. Chaque affirmation doit être référencée. Si vous dites « des études ont montré que l’arrêt cardiaque est souvent associé à une embolies pulmonaire ou à un infarctus du myocarde » il faudra mettre un petit numéros renvoyant aux articles ayant rapporté ces résultats.

35  

Ici l’introduction est surligné en rouge (Matériels &)Méthodes La partit la plus importante à lire lorsque l’ont fait un article, c’est là où l’ont doit être critique. C’est là où on vous demanderas si il y a des biais ou pas, et lesquelles.

➢   Suffisamment précis pour qu’un lecteur puisse reproduire ou vérifier le travail. Le noeud de la rigueur scientifique et de la crédibilité.

➢   Ne comporte ni résultats ni commentaires.

➢   Cette section décrit comment le travail a été réalisé en fournissant des informations précises, rigoureuses, devant permettre de reproduire le travail en totalité.

➢   Contient tous les détails nécessaires à l’interprétation des résultats.

➢   Doit permettre d’identifier les biais éventuels.

➢   Précise le critère principal de jugement et les critères accessoires. On vous demanderas dans les LCA la différence entre l’objectif (savoir si tel action donne un meilleur pronostique) et le critère de jugement (survie à 30jours, survie à 6mois, survie avec récupération neurologique, etc). Dans une étude il n’y qu’un critère de jugement principal qu’il faut savoir identifier..

36  

➢   les critères d’inclusion ou de non-inclusion, ils doivent être adaptés au but de l’essai (âge, sexe, CSP1, origine ethnique, symptomatologie, données morphologiques,) On peut vous demander des les identifier.

➢   Le schéma expérimental : série consécutive ou non ; travail prospectif ou rétrospectif, randomisé ou non, ouvert ou en insu, primo traitement ou non

➢   Les éléments ayant permis la construction d’un échantillon ou d’une population,

➢   Calcul de la taille de l’échantillon. Un certains nombre de patient doit être inclus dans chaque groupes pour pouvoir conclure à une différence ou non entre ces groupes.

➢   Traitements étudiés ; le traitement de référence est-il utilisé suivant les modalités habituelles ?

➢   Accord du CPP, consentement des patients. Parfois c’est le consentement des proches qui est choisis, cela peut être critiquable.

2ème objectif

➢   Ce que l’on cherche à évaluer

➢   Action d’un médicament, résultats d’une intervention, valeur diagnostique d’un examen.

➢   Le critère de jugement principal et éventuellement un ou des critères secondaires est (sont) sont précisé(s) ainsi que les moyens permettant de les évaluer.

Appréciation des résultats

➢   Valeurs normales retenues

➢   Tests et méthodes statistiques

➢   Précision : comment chiffrer un amaigrissement, comment quantifier une diarrhée

➢   Indiquer le nombre de malades exclus de l’analyse (en donnant la raison) ou perdus de vue

37  

En rouge est surligné la méthode, vous avez le dessins de l’étude (le design): étude randomisé. On la description des patients éligible (critères d’inclusion): pas de contre-indication à la thrombolyse, réanimation commencé dans les 10min après l’effondrement (plus la réanimation est rapide plus le pronostique est bon). Puis description de la procédure: l’équipe qui arrive sur place, ouvre une enveloppe (randomisation) pour choisir de thrombolyser ou pas.

38  

Puis viens dans le paragraphe méthode, l’analyse statistique. Elle contient notamment le nombre de patient à inclure pour pouvoir démontrer l’hypothèse (1000),

39  

Et puis a la fin du paragraphe méthode on explique comment les résultats sont exprimé (moyenne, médiane, écart-type, etc.) Résultats

Dans cette article le paragraphe « résultats » commence par la période d’inclusion (2004-2006)

>Ce chapitre " résultats " ne doit contenir que les résultats se référant directement aux critères de jugement.

>Tous les résultats et rien que les résultats, y compris les résultats négatifs dans la mesure où ils apportent une information utile. Normalement tout les résultats qui apparaisse ont déjà été annoncé dans la méthode.

>En cas d’essai thérapeutique la répartition des groupes et leur comparabilité à l’inclusion sont mentionnées (on fait en sorte que les groupes ne soient pas différents), de même que le nombre et la cause des arrêts prématurés et des sorties d’essai, la répartition des perdus de vue et les effets secondaires.

Tableaux et Figures

➢   Ils fournissent le maximum d’information sous une forme synthétique et claire. Ils évitent les répétitions entre l’exposé des résultats et leur rappel comme base de discussion dans le chapitre " discussion ».

➢   Ils doivent être informatifs par eux-mêmes (légende, titre…).

➢   Ils doivent être appelés dans le texte.

Quand vous avez un résultats dans le texte il ne doit pas réapparaître dans une figure et inversement.

40  

Ici on peut observer le groupe Tenecteplase (groupe thrombolysé) et le groupe Placebo, et leurs comparaisons sur différents critère avec p>0,05

Ici ce sont tout les éléments lié au traitement, notamment la vitesse de réanimation. Sur ce tableau on observe donc qu’il n’y a pas un groupe réanimé plus tardivement qu’un autre, ils sont statistiquement comparables.

41  

Ici le critère de jugement principal est discutable: la survie à 30j. Ce tableau indique qu’il n’y a aucune différence significative entre les groupes donc que vous thrombolysiez ou pas, sur tout les critères de jugement principaux ou secondaire il n’y a pas de différence dans cette étude. (A l’exception des saignements intra-cerebraux, plus fréquent dans le groupe thrombolysé).

42  

Dernier résultats, ce sont les courbes de survie. On voit que courbes sont identiques, la survie à 30 jours est la même.

43  

no comment Discussion

paragraphe qui viens après les résultats, elle sert d’autocritique aux auteurs, ils y jugerons la la qualité de leur étude.

➢   Précise si le but du travail exposé à la fin de l’introduction a été atteint ou non.

➢   Juge de la qualité et de la validité des résultats : la discussion critique et objective porte sur chacun des chapitres de l’article. Commentaire sur les biais. On parle de validité interne.

➢   Compare les résultats observés à ceux d’autres auteurs en cherchant à expliquer les différences et en soulignant l’apport original. On parle de validité externe. Si on trouve un résultats complètements différent de tout ce qui a été publié depuis 20ans on peut se poser des questions…

Les références

➢   Elles justifient tout fait énoncé : principe fondamental de la démarche scientifique.

➢   Elles soutiennent les faits ayant amené les auteurs à formuler l’objectif du travail (introduction), renvoient aux méthodes déjà décrites (matériel et méthodes) et argumentent les résultats critiqués dans la discussion.

44  

➢   Sélectionnées de façon pertinente, elles doivent être appelées dans le texte.

Analyse statistique (non commenté)

➢   Base de statistiques:

➢   Sur les hypothèses

➢   Sur les risques consentis : α, β, puissance

➢   Sur la distribution d’une variable, ses caractéristiques

➢   Sur la notion de paramétrique, non paramétrique

➢   Sur les tests qui en découlent

➢   Sur la notion d’analyse univariée – significativité

➢   Sur la notion d’analyse multivariée - indépendance

➢   Sur la notion de variabilité : IC, p

➢   Sur la notion de précision : RR, OR, p

➢   Sur la notion de significativité

45  

Un petit mot de statistiques

➢   Il est plus facile de prouver qu’une démonstration est fausse que de prouver qu’elle est vraie.

➢   Dans les études cliniques on prouve qu’une hypothèse est fausse, démontrant de ce fait que son contraire est vrai.

➢   Hypothèses H0 et H1 : en général H0 pas intérêt à la démontrer, H1= contraire de H0 =hypothèse alternative= hypothèse qui nous intéresse.

➢   Comment accepte-t-on H0 ou H1 ?

➢   Énoncer H0 et H1et fixer p (en générale 0,05)

➢   Mesurer critère de jugement principal dans chaque groupe

➢   Calculer écarts et valeur de p

➢   Dans le cas le plus fréquent, on a posé H0 = pas de différence

➢   Si p < valeur posée dans les méthodes, alors la différence qui existe est significative, on rejette H0 et on accepte H1.

➢   Rejeter H0 à tort et accepter H1 correspond au risque de première espèce α.

2 erreurs:

➢   H1 faux H0 vraie : Rejeter H0 vraie et accepter H1 : risque de première espère : risque d’avoir un faux positif : risque α. La différence statistiquement significative est due au hasard. Quand p est à 0,05 il y a 5% de chance que la différence soit due au hasard. Notons que si le p observé dans l’étude est à 0,0001 il y a une chance sur 10 000 de se tromper.

➢   H1 vrai H0 faux Accepter H0 et rejeter H1 : risque de faux négatif, risque dit de deuxième espèce mesuré par le risque ß.

Risque α ou risque de première espèce

C’est le risque, accepté dans une étude, de conclure à une différence significative alors qu’en réalité elle n’existe pas. Ce risque est fixé arbitrairement et le plus souvent à 5% en médecine et en biologie mais d’autres valeurs peuvent se justifier.

Risque ß ou risque de deuxième espèce

C’est le risque, accepté dans une étude, de ne pas conclure à une différence significative alors qu’elle existe. Ce risque peut être diminué en augmentant les effectifs de l’étude.

Tout l’intérêt de réaliser plusieurs études sur le même sujet est de diminuer ces risques de se tromper. Bien sur on peut retrouver certains biais de publication, par exemple sur 30 études réalisé sur l’efficacité d’un traitement, 3 positive et 27 négatives, seuls les 3 positives ont été publié. On crois alors que le traitement est

46  

efficace alors qu’en fait non. C’est pour cela que l’on cherche désormais à systématiser la publication des résultats d’étude. La puissance statistique

Le nombre de malades inclus est un élément essentiel de la puissance d’un essai clinique. La puissance statistique (1-ß) est la probabilité de trouver une différence qui existe. Elle est complémentaire du risque ß ou risque de deuxième espèce qui est le risque de ne pas trouver une différence qui existe. Dans une étude, le calcul du nombre de sujets est réalisé de manière à assurer la puissance statistique souhaitée. Le nombre de sujets augmente avec la puissance et vice-versa. annales 2016-2017 1)Donner les définitions de la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive, la valeur prédictive négative. 2)Définir ce qu’est le biais d’attrition lors d’un essai clinique. 3)A quoi correspond le risque de première espèce alpha et le risque de deuxième espèce beta? 4) Quelle est la principale différence entre une analyse dite « en intention de traiter » et une analyse dite « per protocole ». annales 2015-2016 1. Dans l’analyse en intention de traiter : A. Tous les participants à l’étude restent étudiés dans le groupe auquel ils ont été assignés. B. Les patients qui ne terminent pas l’étude ne sont pas évalués dans cette analyse. C. Les patients qui décèdent durant l’étude ne sont pas évalués dans cette analyse. D. Les patients qui ne suivent pas le traitement dans sa totalité sont pris en compte lors de cette analyse. E. Seuls les patients guéris sont évalués. 2. Dans le cadre d’un essai thérapeutique : A. Double insu signifie double aveugle. B. Simple aveugle signifie que le patient sait quel traitement il prend mais pas le médecin. C. Double aveugle signifie que le patient ne connaît ni le traitement qu’il prend ni le médecin qui le lui prescrit. D. Le double aveugle est la méthode d’évaluation qui diminue le plus la survenue de biais. E. Double aveugle signifie que ni le patient ni ses proches ne savent quel traitement est pris. 3. Concernant les risques : A. Le risque alpha correspond au risque de conclure à une différence qui n’existe pas. B. La puissance d’un test est égale à 1-ß. C. La puissance d’un test ne dépend pas de la taille de l’effet à mettre en évidence. D. Le risque alpha est aussi appelé risque de première espèce.

47  

E. Le risque acceptable d’erreur alpha retenu est de 15%. 4. Dans une étude clinique, les « perdus de vue » sont les patients : A. - dont le suivi s’arrête avant la fin de l’étude. B. - qui ont une baisse de l’acuité visuelle. C. - qui peuvent engendrer un biais d’interprétation important. D. - dont le nombre doit être indiqué dans les résultats d’une étude. E. - qui meurent avant la fin de l’étude. 5. Dans un test statistique, la puissance : A. - est la probabilité de conclure à l’existence d’une différence qui existe. B. - s’exprime par la formule 1-alpha. C. - augmente avec le nombre de sujets inclus dans l’étude. D. - est fixée a priori. E. - est la probabilité de conclure à une différence qui n’existe pas en réalité. 6. L’Etude cas témoins : A. - est intéressante pour étudier une maladie rare. B. - nécessite de petits échantillons. C. - compare deux populations strictement identiques. D. - est peu onéreuse. E. - permet une estimation variée de l’incidence de la maladie. 7. Dans le cas d’un test diagnostique : A. La sensibilité d’un signe pour un diagnostic est la probabilité que le signe soit absent chez les individus atteints par la maladie recherchée. B. Le résultat isolé de la sensibilité est sans valeur pour évaluer la performance diagnostique d’un test. C. Pour une même sensibilité et spécificité, la valeur prédictive négative d’un test s’améliore d’autant que la maladie est peu rare. D. Pour une même sensibilité et spécificité, la valeur prédictive positive d’un test s’améliore d’autant que la maladie est fréquente. E. Le rapport de vraisemblance positif est le rapport de la probabilité d’être malade sur la probabilité de ne pas l’être pour un résultat du test positif. 8. Concernant le nombre de sujets nécessaire à inclure dans une étude : A. Plus l’événement est fréquent plus le nombre de sujets nécessaire à évaluer est petit. B. Il est calculé une fois l’étude terminée. C. Il dépend de la valeur du risque ß choisi. D. Plus la taille de l’effet à mettre en évidence diminue, plus ce nombre augmente. E. Il existe des formules pour calculer ce nombre. 9. Dans une étude randomisée contrôlée, la randomisation a pour but : A. - de réduire le nombre de sujets dans l’essai. B. - de supprimer les biais de mémorisation. C. - d’augmenter la puissance de l’étude. D. - de garantir le respect de la réalisation de l’essai en aveugle. E. Aucune des propositions ci-dessus n’est exacte. 10. Concernant le risque alpha A. Il correspond au risque de deuxième espèce. B. Par convention sa valeur est fixée à 0,05. C. Il correspond au risque de ne pas conclure à une différence qui existe vraiment.

48  

D. La somme des risques alpha et beta est toujours supérieure à 1. E. Il est calculé à partir d’une formule. annales 2014-2015 8. Concernant les biais de confusion : A. La randomisation permet d’éliminer tous ces biais. B. L’analyse en double aveugle limite ces biais. C. Ils sont liés à un défaut de prise en compte de certains facteurs extérieurs à l’étude. D. Ils ne se rencontrent que dans les études rétrospectives. E. Ils ne s’observent jamais dans les études cas-témoins. 9. Concernant le risque alpha : A. Il correspond au risque de première espèce. B. Par convention sa valeur est fixée à 0,005. C. Il correspond au risque de ne pas conclure à une différence qui existe vraiment. D. La somme des risques alpha et beta est toujours supérieure à 1. E. Il est calculé à partir d’une formule. 13. Dans un test statistique, la puissance : A. Est la probabilité de conclure à l’existence d’une différence qui existe. B. Elle s’exprime par la formule 1-alpha. C. Elle augmente avec le nombre de sujets inclus dans l'étude. D. Elle est fixée à priori. E. C’est la probabilité de conclure à une différence qui n’existe pas en réalité. 15. Le biais d’attrition : A. Caractérise la perte dans le temps de patients inclus dans une étude. B. Est d’autant plus important que la durée de l’étude est courte. C. N’est présent que dans les études randomisées. D. Est toujours absent lorsque l’étude est réalisée en aveugle. E. Aucune des réponses ci-dessus n’est vraie. 16. Dans le cadre d’un essai thérapeutique : A. Double insu signifie double aveugle. B. Simple aveugle signifie que le patient sait quel traitement il prend mais pas le médecin. C. Double aveugle signifie que le patient ne connait ni le traitement qu’il prend ni le médecin qui le lui prescrit. D. Le double aveugle est la méthode d’évaluation qui diminue le plus la survenue de biais. E. Double aveugle signifie que ni le patient ni le médecin ne savent quel traitement est pris. 17. L’étude cas témoins : A. Est intéressante pour étudier une maladie rare. B. Nécessite de petits échantillons. C. Compare deux populations strictement identiques. D. Est peu onéreuse. E. Permet une estimation varie de l’incidence de la maladie.

49  

18. Dans le cas d’un test diagnostique : A. La sensibilité d’un signe pour un diagnostic est la probabilité que le signe soit absent chez les individus atteints par la maladie recherchée. B. Le résultat isolé de la sensibilité est sans valeur pour évaluer la performance diagnostique d’un test. C. Pour une même sensibilité et spécificité, la valeur prédictive négative d’un test s’améliore d’autant que la maladie est peu rare. D. Pour une même sensibilité et spécificité, la valeur prédictive positive d’un test s’améliore d’autant que la maladie est fréquente N. E. Le rapport de vraisemblance est le rapport de la probabilité d’être malade sur la probabilité de ne pas l’être pour un résultat du test.