La recherche pour les nuls

Il existe deux grands types d’études :

- les études d’observation ou études épidémiologiques (étude transversale, étude cas-témoins, étude de cohorte)
>On observe la réalité

- les études d’intervention ou études cliniques (étude croisée, essai contrôlé randomisé)
>On intervient (médicament, régime alimentaire, supplément nutritionnel) et on observe ce qui se passe

Ces études poursuivent des objectifs différents. Elles ont des méthodologies différentes et donc délivrent des informations différentes.

C’est en fonction de la question que les chercheurs se posent c’est-à-dire en fonction de l’information recherchée que les chercheurs s’orientent vers un type d’étude donné.

Information recherchée	Type d’étude
Prévalence d’une maladie   (nombre de personnes atteintes par cette maladie dans une population déterminée)	Etude transversale (observation)
Incidence d’une maladie   (nombre de nouveaux cas de maladie survenant pendant une période donnée dans une population définie)	Etude de cohorte (observation)
Facteur de risque d’une maladie	Etude de cohorte, étude cas-témoins (observation)
Efficacité d’un traitement	Essai contrôlé randomisé, étude croisée (intervention)

Qu'est-ce qu'une étude d'observation ?

L’épidémiologie étudie les maladies à l’échelle des populations ou de groupes de population. Elle examine les rapports existant entre les maladies et les divers facteurs susceptibles d'exercer une influence sur la fréquence et l'évolution de ces maladies. Ces études peuvent se faire à très long terme.

Parmi les études d’observation, on distingue principalement :

• Les études transversales
• Les études de cas-témoins
• Les études de cohorte

L'étude transversale (cross-sectional study)

> C’est comme si l’on prenait la photo d’une population donnée.

Une étude transversale décrit la fréquence d’une maladie, de ses éventuels facteurs de risque ou de ses autres caractéristiques dans une population donnée pendant un laps de temps déterminé.

La population doit être définie précisément au plan géographique et sur le plan des caractéristiques individuelles (âge, sexe etc…).

En comparant les données, on peut mettre en évidence une association entre un facteur et une maladie.

Attention : il s’agit d’une association. On ne peut pas conclure à une relation de causalité.

Exemple d’une étude transversale

Information recherchée : quelle est la prévalence du tabagisme (proportion de fumeurs) parmi les médecins généralistes en France ?

Population sélectionnée pour l’étude : 2073 médecins généralistes en activité à qui l’on téléphone pour savoir si oui ou non ils fument.

Analyse des réponses

Bilan des observations : "Près d’un tiers des médecins généralistes fument (32,1 %). Et il y a plus de fumeurs parmi les médecins-homme (33,9 %) que parmi les médecins-femme (25,4 %)."

L'étude cas-témoins (case-control study)

Il s’agit d’une étude d’observation rétrospective car elle intervient une fois que la maladie est déclarée. Les caractéristiques des malades (les cas) sont comparées à celles de sujets indemnes de la maladie (les témoins). La population est sélectionnée en fonction de l’issue.

Exemple d’une étude cas-témoins

Information recherchée : le tabagisme est-il un facteur de risque du cancer du poumon ?

Population sélectionnée : les cas (103 personnes atteintes d’un cancer du poumon), les témoins (103 personnes saines sans cancer).

On étudie les antécédents pour chacun des groupes par le biais d’un questionnaire ou lors d’un entretien médical : la consommation de tabac (durée du tabagisme, nombre de cigarettes par jour).

Analyse des données : on compare les antécédents.

Bilan des observations : "Plus on fume longtemps, plus le risque de développer un cancer du poumon est élevé. Plus on fume de cigarettes par jour, plus le risque de développer un cancer du poumon est élevé. Le tabagisme est un facteur de risque du cancer du poumon."

L'étude de cohorte ou de suivi (cohort study ou follow-up study)

Il s’agit d’une étude d’observation, le plus souvent prospective, dans laquelle un groupe de personnes exposées (à des facteurs de risque d’une maladie) est suivi pendant une période déterminée et comparée à un groupe contrôle non exposé. Les sujets sont sélectionnés en fonction de l’exposition et non pas de l’issue.

Exemple d’une étude de cohorte

Information recherchée : le traitement hormonal substitutif (THS) de la ménopause favorise-t-il le cancer du sein ?

Durée de l’étude 10 ans

Population suivie : 54 000 femmes françaises ménopausées saines qui n’avaient jamais pris de THS avant le début de l’étude et à qui l’on demande de répondre à un questionnaire tous les deux ans : prise ou non d’un THS, type de THS, durée d’utilisation, cancer du sein ou non.

Analyse des données. (30 000 ont pris un THS, 24 000 n’en ont pas pris)

Bilan des observations : "Les femmes qui prennent des hormones de synthèse ont un risque de cancer du sein augmenté de 40 % par rapport à celles qui ne prennent pas de THS."

Qu'est-ce qu'une étude d'intervention ?

Ces études consistent à évaluer les effets de différentes thérapeutiques (médicament, régime alimentaire, supplément nutritionnel…) sur des groupes comparables. Elles sont difficiles à mettre en œuvre et coûteuses mais elles constituent le meilleur critère d’évaluation.

Parmi les études d’intervention, on distingue principalement :

• les études croisées
• les essais contrôlés randomisés

L’étude croisée

Il s’agit d’une étude expérimentale dans laquelle on administre à un même groupe de patients deux traitements (le traitement étudié et le traitement contrôle) dans un ordre aléatoire.

L'avantage de ce type d’étude est d'assurer une forte comparabilité des groupes contrôle et traité étant donné que ce sont les mêmes patients que l'on retrouve dans ces deux groupes.

L’essai croisé n’est utilisable que dans des situations particulières : dans le cas de maladie chronique, pour tester des traitements dont les effets disparaissent rapidement à leur arrêt et dont l’efficacité supposée est d’apparition rapide.

A mi-parcours les patients d'un groupe de traitement croisent pour rejoindre l'autre groupe de traitement. À la fin tous les patients seront passés par chaque groupe de traitement. L'ordre d'administration des traitements crée deux groupes dont l'effectif est égal à la moitié du nombre de patients inclus dans l'essai.

Exemple d’une étude croisée

Information recherchée : quelle est l’efficacité du saule blanc (plante surnommée aspirine végétale) sur les douleurs de l’arthrite ?

Population sélectionnée : 82 personnes qui souffrent d’arthrite

Deux groupes de 41 personnes sont formés. Pendant deux mois, un groupe prend le médicament à base de saule, l’autre un placebo. Au terme des deux mois : évaluation des douleurs.

Arrêt pendant 15 jours. Puis on croise : pendant 2 mois, prise à nouveau des traitements qui ont été intervertis. Au terme des 2 mois : nouvelle évaluation des douleurs.

Analyse des scores et comparaison.

Résultat : "Légère amélioration des douleurs avec le saule par rapport au placebo."

L'essai contrôlé randomisé (randomized controlled trial), qu'est-ce que c'est ?

C’est la « Rolls-Royce » des études. Les essais randomisés contrôlés sont généralement considérés comme la méthode scientifique la plus rigoureuse en recherche médicale.

Les patients sélectionnés pour l’essai sont répartis de manière aléatoire en deux groupes : le premier groupe reçoit le traitement, tandis que le second reçoit généralement un placebo.

Cette répartition aléatoire a pour but d’obtenir des groupes les plus homogènes possible.

Afin de limiter encore les biais, ni les médecins ni les patients ne connaissent la nature du traitement administré (on parle d’essai en double aveugle ou en double insu).

Exemple d'un essai randomisé

Information recherchée : une alimentation riche en oméga-3 (acide alpha linolénique) protège-t-elle les personnes ayant déjà eu un infarctus du myocarde ?

Population sélectionnée : 605 hommes et femmes ayant déjà eu un infarctus. Ces personnes ont été réparties aléatoirement en deux groupes : 303 personnes dans le groupe expérimental (usage d’une margarine riche en oméga-3), 302 personnes dans le groupe contrôle (usage d’une margarine normale, habituellement recommandée par les cardiologues).

Ces patients sont suivis pendant 5 ans au terme desquels on comptabilise le nombre d’infarctus non mortels et le nombre de décès d’origine cardiaque.

Résultat : "Réduction de tous les risques (de décès cardiaque, de nouvel infarctus) dans la proportion d’au moins 50 % et jusqu’à 70 %."

Qu'est-ce qu'une étude de synthèse ?

La revue (review)

Une revue est un type de publication qui rassemble, évalue et synthétise toutes les études sur un sujet donné. Une revue si elle a été réalisée rigoureusement peut être prise comme document de référence, ce qui évite ainsi une analyse détaillée de la littérature antérieure à ce document.

Exemple de revue

Information recherchée : est-ce qu’en augmentant la consommation de fruits et légumes, on réduit le risque d’infarctus du myocarde ?
Recherche dans la littérature scientifique des études sur le sujet.
Résultat de la recherche : 8 études de cohorte et un essai contrôlé non randomisé.

Analyse de ces études

Synthèse des auteurs : "Il semble raisonnable de recommander d’augmenter la consommation de fruits et légumes pour réduire le risque de maladies cardiovasculaires."

Le problème de ce type d’étude est lié parfois au manque d’objectivité. Il peut arriver en effet que les synthèses réalisées sous forme de revue générale ne retiennent que les résultats positifs et omettent de prendre en compte ceux qui ont été négatifs.
C'est pour éviter ce problème lié à l’absence d’une méthodologie rigoureuse (notamment dans la sélection des études) que la méta-analyse a été développée.

La méta-analyse

La méta-analyse permet de synthétiser les résultats d’essais contrôlés randomisés répondant à une question donnée. Les chercheurs rassemblent les données issues d'études comparables et les réanalysent au moyen d'outils statistiques adéquats.

Ce traitement statistique des données revient à « additionner » en quelque sorte les résultats de plusieurs études pour en faire une énorme.

Une méta-analyse s’effectue en suivant un protocole bien précis dans le but d’obtenir un résultat reproductible en toute objectivité.

En pratique, si les méta-analyses découlent d’une technique très sophistiquée, elles sont aussi parfois très controversées et il n’est pas rare de voir la publication d’une méta-analyse susciter de nombreux débats et commentaires parmi les experts du domaine.

Exemple de méta-analyse

Information recherchée : la prise de suppléments de vitamine E augmente-t-elle ou diminue-t-elle la mortalité par maladies cardiovasculaires ? (certaines études ayant conclu à un bénéfice, d’autres à un effet délétère)

19 essais contrôlés randomisés réunissant plus de 135 000 patients ont été sélectionnés et retenus pour leur bonne qualité méthodologique.

Analyse statistique

Résultat : L'utilisation de vitamine E à dose thérapeutique (supérieure ou égale à 400 UI /j) est associée à une élévation de la mortalité cardiovasculaire, les doses nutritionnelles de vitamine E (moins de 400 UI/j) étant au contraire associées à une réduction de la mortalité.

Mais même une méta-analyse est imparfaite. Les critères qu'utilisent les chercheurs pour retenir une étude et en écarter une autre sont parfois subjectifs. Très souvent, les études sont hétérogènes. On arrive donc régulièrement à des résultats très discutables, comme la méta-analyse du British Medical Journal parue en mars 2006 qui laissait penser que les oméga-3 sont sans effet sur les maladies cardiovasculaires.

Toutes les études scientifiques n'ont pas le même poids

Les études d’observation permettent de générer des hypothèses. Elles donnent des tendances. Elles examinent s’il existe des correspondances entre un facteur donné et des paramètres cliniques révélateurs de l’état de santé d’une population. Si ces correspondances sont fortes, elles apportent une information fondamentale. A l’inverse quand les correspondances sont de faibles amplitudes, il faut faire appel à des techniques statistiques complexes pour « faire parler » ces analyses. Dans ce cas, les informations fournies doivent être interprétées avec beaucoup de précaution.

Les études d’intervention permettent de confirmer ou d’infirmer les hypothèses qui découlent de l’épidémiologie.

L'essai contrôlé randomisé constitue « le must » des études. Il produit les preuves les plus fiables. Cependant, le résultat d'un seul essai thérapeutique n’est pas suffisant pour conclure définitivement. Si un essai donne des résultats positifs intéressants, avant de pouvoir affirmer quoi que ce soit, il est nécessaire de confirmer ces résultats par un deuxième essai. En effet, même si les résultats obtenus sont statistiquement significatifs, il existe toujours une probabilité (même si elle est très faible) que ces résultats soient faux.

Il faut dire aussie que si l'essai randomisé constitue un bon moyen de preuve pour un médicament, c'est différent pour un aliment ou une substance nutritionnelle, car un essai randomisé n'est pas toujours possible, et pas toujours adapté. dans ce cas, la preuve viendra d'une bonne synthèse des études épidémiologiques.

Comment lire un résumé d'une étude (abstract) ?

Trouver un résumé sur Medline

Plusieurs bases de données bibliographiques sont accessibles via internet. Medline est l’une des principales. Elle indexe 4 600 journaux internationaux dans la plupart des domaines de la médecine. Elle donne accès gratuitement à la plupart des résumés d’études publiées (résumés en anglais).

Adresse : http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?DB=pubmed (recherche par mots clé, auteur, année de la publication, nom du journal…)

Décrypter un résumé sur Pubmed

Voici un exemple de résumé d’une étude d’intervention :

Mediterranean alpha-linolenic acid-rich diet in secondary prevention of coronary heart disease.

de Lorgeril M, Renaud S, Mamelle N, Salen P, Martin JL, Monjaud I, Guidollet J, Touboul P, Delaye J.

INSERM (Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale), Units 63, Bron, France.

In a prospective, randomised single-blinded secondary prevention trial we compared the effect of a Mediterranean alpha-linolenic acid-rich diet to the usual post-infarct prudent diet. After a first myocardial infarction, patients were randomly assigned to the experimental (n = 302) or control group (n = 303). Patients were seen again 8 weeks after randomisation, and each year for 5 years. The experimental group consumed significantly less lipids, saturated fat, cholesterol, and linoleic acid but more oleic and alpha-linolenic acids confirmed by measurements in plasma. Serum lipids, blood pressure, and body mass index remained similar in the 2 groups. In the experimental group, plasma levels of albumin, vitamin E, and vitamin C were increased, and granulocyte count decreased. After a mean follow up of 27 months, there were 16 cardiac deaths in the control and 3 in the experimental group; 17 non-fatal myocardial infarction in the control and 5 in the experimental groups: a risk ratio (RR) for these two main endpoints combined of 0.27 (95% CI 0.12-0.59, p = 0.001) after adjustment for prognostic variables. Overall mortality was 20 in the control, 8 in the experimental group, an adjusted risk ratio of 0.30 (95% CI 0.11-0.82, p = 0.02). An alpha-linolenic acid-rich Mediterranean diet seems to be more efficient than presently used diets in the secondary prevention of coronary events and death.

Publication Types:

Clinical Trial

Multicenter Study

Randomized Controlled Trial

Voici comment l'interpréter

Type d’étude : essai randomisé contrôlé en simple aveugle (les médecins savent quels sont les patients qui font partie du groupe expérimental et quels sont ceux qui font partie du groupe contrôle ; les patients eux ignorent à quel groupe ils appartiennent).

Nombre de personnes inclues dans l’étude : 605 dont 303 dans le groupe expérimental (alimentation riche en acide alpha linolénique), 302 personnes dans le groupe contrôle (alimentation habituellement recommandée par les cardiologues).

Critères de jugement (Outcome ou endpoint en anglais) : le décès d’origine cardiaque et l’infarctus du myocarde (le critère de jugement est le paramètre qui est quantifié dans l’étude et qui permet d’évaluer l’efficacité du traitement).

Durée de l’étude : 5 ans

Résultat : RR 0,27 (95% CI 0.12-0.59, p = 0.001)

• RR est l’abréviation de risk ratio, risque relatif en français. Dans notre exemple, un risque relatif de 0,27 signifie que le risque de décès d’origine cardiaque dans le groupe expérimental est 0,27 fois le risque de mourir du cœur dans le groupe contrôle. Le traitement a donc permis une réduction relative du risque (RRR) de décès d’origine cardiaque de 73 % { RRR = (1-RR) x 100 }

• CI est l’abréviation de confidence interval, intervalle de confiance en français. Un CI de 95 % est un intervalle de valeurs qui a 95 % de chance de contenir la véritable valeur du paramètre estimé. L’intervalle de confiance traduit la précision du résultat. Plus cet intervalle est étroit, plus le résultat est précis.

Dans notre exemple l’intervalle est de [0,12 ; 0,59]. Il y a 95 % de chance que la vraie valeur du risque relatif de mourir du cœur soit comprise entre 0,12 et 0,59. Cela signifie aussi qu’au mieux le vrai risque relatif est de 0,12, au pire il est de 0,59.

Traduction en terme de réduction relative du risque. L’intervalle de confiance est de [ -88 % ; - 41 %]. Cela signifie qu’au mieux la vraie réduction relative du risque est de – 88 % (ce qui est formidable), au pire elle est de – 41 % (ce qui est toujours satisfaisant).

« p » = 0,001

Le petit « p » est un élément important qui permet de s’assurer que le résultat obtenu à de fortes chances d’être réel et non pas le fruit du hasard.

Un p <0,05 (seuil de la signification statistique que les chercheurs se fixent classiquement) signifie que la différence du nombre de décès observés dans les deux groupes est statistiquement significative.

Un p > 0,05 signifierait que la différence observée n'est pas suffisamment importante pour pouvoir raisonnablement exclure qu'elle soit due au hasard.

Dans notre exemple, le p est nettement inférieur à 0,05 ce qui signifie que la différence de mortalité entre les deux groupes a de très fortes chances d’être réelle. Ce qui implique qu’il y a de fortes chances pour que le traitement soit réellement efficace.

Conclusion que l'on doit tirer de cette lecture

Il est indéniable que le régime alimentaire testé permet de réduire la mortalité cardiaque. De même il permet de réduire le risque de récidive d’infarctus non mortel et ce avec une grande efficacité.

Qu’est-ce qu’un odds ratio (OR) ?

L’odds ratio ou rapport des cotes (RC) en français est utilisé dans les études de cas-témoins pour appréhender le risque relatif qui ne peut pas être calculé directement. En effet dans ces études, le nombre de cas et de témoins sont fixés à l’avance, au début de l’étude. Il n’est donc pas possible de calculer la fréquence des événements et par conséquent le risque relatif.

Un odds ratio s’interprète comme un risque relatif.

Lire aussi : Pourquoi les études ne disent pas tout