Par Marc-Olivier Dubé, Pht, Candidat PhD

Cette conférence mettait en lumière certaines limitations de la recherche ou à tout le moins rappelait l’importance de garder un œil critique lors de la lecture de la littérature scientifique.

Mensonges

D’entrée de jeu, le Dr Cook a abordé les multiples mensonges et subterfuges qu’il est possible de rencontrer dans le milieu scientifique, et ce, malgré la rigueur et l’objectivité typiquement attribuées à ce milieu.

Tout d’abord, il y a maintenant de plus en plus de publications rétractées, même dans les plus grands journaux. En effet, il a mentionné qu’au moment d’enregistrer sa présentation, il y avait déjà 33 articles sur la COVID-19 qui avaient été rétractés. Une rétraction c’est quoi : c’est l’acte de retirer une publication lorsqu’il est démontré que celle-ci énonce des résultats erronés (par erreur ou de façon intentionnelle).

Parmi les mensonges qui ont été publiés puis rétractés, le présentateur a cité l’article suggérant que les vaccins causent l’autisme, celui mentionnant que la consommation de 2 verres de vin par jour avait un effet positif sur la santé cardiaque ainsi que les études supportant la prescription de Vioxx (AINS) alors que celui-ci avait une très grande possibilité d’induire des effets secondaires négatifs sur la santé cardiovasculaire.

Puisque le milieu de la recherche est beaucoup mené par l’argent, publier de nombreux articles avec des résultats intéressants et novateurs est une manière pour un chercheur de s’assurer une certaine sécurité financière. Certains se permettent donc de modifier ou d’embellir leurs résultats afin de s’assurer d’entretenir leur financement ou de développer leur notoriété. Évidemment, ici, il est important de ne pas tomber dans la généralisation, et ces individus malhonnêtes ne représentent qu’une très petite partie de la population scientifique.

Lecture suggérée par Chad Cook pour approfondir ce sujet :

Ioannidis JP. Why most published research findings are false. PLoS Med. 2005;2(8):e124. doi:10.1371/journal.pmed.0020124

Relations

Il a poursuivi en comparant les relations humaines à la recherche en mentionnant que celles-ci sont influencées par nos émotions, bien qu’on devrait poser un œil objectif dessus. Il a utilisé l’exemple de parents d’un criminel qui seraient plus enclins à se blâmer ou blâmer le système plutôt que d’incriminer leur propre enfant. Sur le plan de la recherche, les cliniciens et les chercheurs peuvent avoir tendance à se laisser aveugler par leur allégeance thérapeutique. Celle-ci peut mener à une vue non balancée et amener l’individu à supporter une intervention jugée utile ou non, en autant qu’elle corresponde aux valeurs prônées par son école de pensée.

Afin de soutenir ce point, il a présenté une étude ayant conclu que 62% des créateurs de guides de pratique clinique avaient un conflit d’intérêt ou une certaine relation avec l’intervention ou le diagnostic qu’ils suggéraient.

Statistiques

Dans la section sur les statistiques, il a abordé plusieurs éléments pouvant venir influencer les résultats et leur interprétation. En effet, le présentateur a mentionné que ce ne sont pas toujours les résultats les plus significatifs qui sont présentés et que les résultats d’une recherche peuvent être tournés afin de les faire paraître plus importants ou plus positifs. Sans énumérer tous les éléments abordés par Dr Cook, en voici certains :

• Utilisation de données observationnelles sans relation cause/effet;
• Pas de contrôle pour les mesures initiales : une valeur de changement en pourcentage va désavantager une mesure ayant une valeur initiale plus élevée (ex : diminution de 50% de la douleur lorsque l’ÉVA passe de 8 à 4, mais aussi lorsqu’elle passe de 2 à 1);
• Fidélité et efficacité de l’intervention testée : les interventions ne sont pas nécessairement toujours prodiguées à un dosage optimal ce qui limite notre capacité à conclure (ex : paramètres de TMO);
• Le changement direct observé peut être modulé par des facteurs externes (ex : état de santé général);
• Lorsque les données ont une forme non-linéaire, il est impossible de pouvoir conclure. Par contre, les articles ne mentionnent pas toujours ce point et concluent quand même à certains résultats.

Il a aussi discuté d’une potentielle explication centrale pour l’amélioration des patients, et ce, peu importe l’intervention prodiguée. Ces mécanismes partagés entre les différentes interventions évaluées en physiothérapie feraient davantage référence à la globalité des individus et leurs caractéristiques biopsychosociales plutôt qu’à des mécanismes spécifiques qu’on attribue généralement aux interventions.

En guise de conclusion, il a proposé 3 éléments à prendre en considération lorsqu’on lit un article scientifique discutant de l’efficacité d’une intervention :

1. Si une étude rapporte une taille d’effet plus élevée (plusieurs écarts-types) que d’autres études avec la même méthodologie, vous devriez remettre en question les résultats de l’article.
2. Si les résultats de l’étude ne peuvent pas être reproduits avec une méthodologie similaire par des chercheurs indépendants, vous devriez remettre en question les résultats de l’article.
3. Si cela semble trop beau pour être vrai et que ce n’est pas ce que vous observez dans votre pratique clinique, c’est probablement trop beau pour être vrai.

Lecture suggérée par Chad Cook pour approfondir ce sujet :

Cook CE, George SZ, Keefe F. Different interventions, same outcomes? Here are four good reasons. BJSM. 2018;52(15):951-952. doi:10.1136/bjsports-2017-098978