Le point Vétérinaire n° 294 du 01/04/2009
 

Méthodologie

Mise à jour

LE POINT SUR…

Jean-Michel E. Vandeweerd

Clinique vétérinaire
18, rue des Champs, La Brosse, 78470 Saint-Lambert-des-Bois
Faculté de Médecine Vétérinaire
Universitaire de Liège, bât. 42
Boulevard de Colonster, 20
4000, Liège 1, Belgique

La médecine factuelle repose sur une approche structurée, qui vise à évaluer l’information scientifique disponible et à choisir la plus adaptée afin de répondre à une question clinique.

Résumé

La médecine factuelle (evidence based medicine, ou EBM), pratiquée en médecine humaine, tend à se développer en médecine vétérinaire et constitue un outil potentiel pour répondre à ses besoins. Son objectif est de donner aux décisions cliniques et/ou thérapeutiques des fondations solides, issues de la recherche. Sa démarche repose sur la formulation correcte d’une question clinique, une recherche efficace des meilleurs éléments dans les publications, une critique systématique de l’étude et des informations publiées, l’évaluation de leur adéquation au cas envisagé et une analyse de l’efficacité de l’approche du cas. Ce processus organisé repose sur des critères et des techniques précis, dont l’épidémiologie constitue la clé de voûte.

Le vétérinaire doit idéalement se tenir informé et démontrer l’aspect rationnel de son approche clinique ainsi que sa capacité à adopter les données récentes de la recherche scientifique, dans un souci de qualité de service et de bonnes pratiques [5]. Nombreux sont également les praticiens qui désireraient tester les hypothèses nées de leur expérience professionnelle et les publier. Ils peuvent se heurter à des difficultés de méthodologie qui ruinent le travail réalisé et entraînent le refus de publication. Cela signifie que la recherche systématique et la critique de la bibliographie, la compréhension des méthodes expérimentales, l’enregistrement précis et systématique des données médicales et l’auto-évaluation pourraient devenir des éléments essentiels de la profession vétérinaire.

Pour ces raisons, les praticiens pourraient être amenés, eux aussi, à se former, comme en médecine humaine, à l’approche de la médecine factuelle.

Une approche issue de la médecine humaine

Jusqu’à récemment, en médecine humaine, la connaissance de la physiopathologie d’une maladie dirigeait la stratégie thérapeutique. Cette approche s’est révélée insuffisante. L’exemple souvent cité est celui du flécaïnide qui, dans les années 1980, a été décrété comme l’antiarythmique de choix pour les patients cardiaques, à la suite d’une étude sur neuf malades publiée dans le New England Journal of Medicine [1]. Mais des essais randomisés (essais cliniques effectués sur des individus pris au hasard) portant sur les données cliniques brutes d’un grand nombre de patients ont été réalisés par d’autres chercheurs qui ont montré que le médicament utilisé augmente, au lieu de diminuer, le risque de décès, et doit en conséquence être abandonné. Après 18 mois de traitement, plus de 10 % des patients ayant reçu du flécaïnide sont décédés, ce qui est deux fois plus important que dans le groupe témoin [6]. Plus de 200 000 personnes ont ainsi été traitées après 1989, simplement parce que les médecins n’ont pu appréhender la qualité scientifique de la publication initiale et de celle menée par la suite sur le taux de survie. Ces dernières années, des milliers d’études randomisées ont été réalisées pour confirmer ou infirmer l’efficacité de divers traitements.

Des méthodes de recherche similaires ont été utilisées pour évaluer la validité des éléments contenus dans l’anamnèse, des signes cliniques, des tests diagnostiques et des facteurs de pronostic. Un nouveau type d’informations pris en compte pour modifier la façon dont les patients sont soignés a émergé : les faits.

La pratique médicale a évolué et jeté les bases d’un principe nouveau reposant sur les développements de la recherche clinique et l’intégration de ses résultats dans la pratique quotidienne du médecin, généraliste ou spécialiste. Une approche différente a vu le jour et s’est développée, celle de l’evidence based medicine (EBM).

À la fin des années 1990, le concept d’EBM fait son apparition en médecine vétérinaire, et ce n’est qu’au début de notre décennie que la profession et la communauté scientifique ont fait état d’une démarche inéluctable de la médecine vétérinaire vers une approche factuelle [3, 5, 12, 15, 16, 17, 21, 23, 27]. Depuis, de nombreux articles et ouvrages ont été publiés, dans différentes espèces et disciplines, dont la pratique de la médecine vétérinaire des animaux de compagnie, avec une intensification des publications au cours des deux dernières années [2, 4, 7, 8, 10, 11, 13, 14, 22, 24, 28, 30-33].

Bien sûr nous ne disposons pas actuellement d’autant d’études de qualité qu’en médecine humaine, mais cela ne doit pas nous dispenser de fonder nos décisions sur les faits et la meilleure preuve à notre disposition.

Définition de la médecine factuelle

La médecine factuelle se réfère, par définition, à l’utilisation consciente et explicite des données actuelles les plus pertinentes pour prendre une décision sur les soins à administrer [26]. Au cours de ce processus, le clinicien doit associer au mieux son expérience personnelle avec les données publiées les plus utiles et les plus récentes. Ces deux aspects sont essentiels. En n’exploitant pas son expérience, il risque d’appliquer à un individu une information qui, bien qu’excellente, ne lui convient pas. Mais, sans recherche systématique des meilleurs éléments d’information actuels, le praticien pourrait être dépassé dans sa pratique quotidienne. La démarche de la médecine factuelle repose sur cinq étapes fondamentales.

1. Formuler la question clinique

La première étape consiste à formuler correctement et brièvement la question clinique. Elle comporte en général quatre éléments, décrits comme le « PICO principle » :

– P, pour le patient ou le problème ;

– I, pour l’intervention sur laquelle porte l’interrogation (une cause potentielle, un test diagnostique, un facteur de risque ou de pronostic, ou un traitement) ;

– C, pour une autre intervention à comparer à la première ;

– O, pour les résultats (outcome, en anglais).

Une question correctement formulée prendrait donc la forme suivante : « Chez des chiens présentant une rupture du ligament croisé antérieur (= le problème ou le patient), la technique chirurgicale A (= l’intervention), comparativement à la technique B (= la comparaison) entraîne-t-elle plus de complications (= le résultat) ? ».

2. Rechercher la meilleure preuve

La deuxième étape consiste à rechercher les données les plus pertinentes et à identifier le type de recherches adéquat pour répondre à la question clinique posée. En utilisant le système PICO, la question est claire et permet d’effectuer une recherche des publications à l’aide de mots-clés descripteurs, mais aussi en tenant compte du type d’interrogation. Différentes bases de données existent, dont Pubmed (Medline) est la plus connue.

3. Évaluation critique des études

Divers types d’études existent, avec leurs avantages et leurs inconvénients, et il s’agit d’évaluer l’adéquation de l’étude menée à la question posée. L’évaluation de la qualité des informations, inhérente à la démarche de la médecine factuelle, repose sur différents systèmes de classification. En général, les données fournies par des études contrôlées randomisées, en double aveugle, sont plus fiables que celles issues d’études de cohortes ou de cas-témoins, ces dernières étant supérieures aux séries et aux rapports de cas et aux avis d’experts (figure). Par ailleurs, certains types d’études répondent mieux à certains sujets d’interrogation (tableau).

Cette troisième étape consiste aussi en une évaluation critique de la validité interne des études décrites (encadré) :

– identifier les biais, c’est-à-dire les éléments qui pourraient altérer la représentativité des résultats et entraîner une erreur systématique sur la représentation de l’effet étudié ;

– évaluer si les méthodes adéquates ont été mises en œuvre pour les éviter ;

– s’assurer que les données obtenues ont fait l’objet d’un test statistique.

Biais

Il existe diverses sources de biais qui peuvent être schématiquement regroupés en trois groupes : les biais de sélection, de mesure et les facteurs de confusion. Il existe un risque d’introduire un biais lors de la sélection des individus. À titre d’exemple, lors d’une étude comparant deux interventions différentes, les sujets des deux groupes à comparer doivent se trouver à des stades identiques de la maladie ou des lésions. Il serait inadéquat de comparer l’efficacité de deux prothèses dans le traitement chirurgical de la rupture du ligament croisé antérieur en utilisant la première sur un groupe d’animaux en phase aiguë, juste après la rupture, et la seconde sur un autre groupe en boiterie chronique depuis plusieurs mois.

De même, les résultats peuvent ne pas être représentatifs si les mesures n’ont pas été effectuées correctement. L’expérimentateur pourrait également avoir tendance à les orienter dans la direction souhaitée. Sans aller imaginer nécessairement, dans notre exemple, que le clinicien réalisant l’examen orthopédique du chien ait un intérêt commun avec celui de la firme qui fabrique une des prothèses utilisées, il est en revanche possible que son interprétation soit influencée par sa préférence subjective pour une prothèse plutôt qu’une autre. De plus, si dans l’étude d’une technique chirurgicale, l’évaluation de la boiterie ou de la douleur par le propriétaire figure parmi les paramètres mesurés, il se pourrait que l’effet subjectif rapporté par celui-ci soit lié au fait que l’animal a subi une intervention plutôt qu’à la technique utilisée. Enfin, les résultats peuvent être aussi influencés par des facteurs appelés variables de confusion, plutôt que par l’intervention elle-même. Dans notre exemple et dans le hasard de la constitution des groupes, l’un peut se composer en majorité d’animaux âgés et l’autre d’individus plus jeunes. L’âge des animaux, plus que le protocole utilisé, pourrait influencer le succès de la chirurgie et constituer ainsi un facteur de confusion pour l’étude comparative des deux types de prothèse.

Méthodes pour éviter les biais

Différentes stratégies doivent idéalement avoir été mises en place au stade du protocole (matériel et méthodes) pour éviter les biais. Afin de s’assurer que les groupes étudiés sont similaires, il convient de sélectionner les individus dans la population d’intérêt de façon aléatoire : il s’agit de la randomisation, qui doit être effectuée de façon correcte. Les individus ou les expérimentateurs ne doivent pas influencer la constitution des groupes. De façon imagée, dans notre exemple, le choix de la prothèse à utiliser pour chaque animal s’établirait à pile ou face. Pour cette raison, ce processus est idéalement réalisé par informatique ou par une tierce personne. Des critères d’inclusion et d’exclusion précis doivent être appliqués pour réduire le nombre de caractéristiques, qui peuvent varier (restriction). Il peut être décidé de ne choisir que des chiens pour lesquels la rupture du ligament croisé s’est produite dans les quinze jours précédant l’intervention. L’appariement assure que, pour chaque individu présentant certaines caractéristiques dans un groupe, un individu avec des caractéristiques similaires est sélectionné pour l’autre groupe. Ainsi, pour chaque chien de race A inclus dans un groupe, un chien de même race fait partie de l’autre groupe. Certains biais de classification peuvent être évités en utilisant des individus et des assesseurs en aveugle (aveuglement). Il existe des études en simple ou en double aveugle, selon qu’un seul (le clinicien) ou les deux protagonistes (le clinicien et le propriétaire de l’animal lorsqu’il intervient dans l’évaluation de certains paramètres) ne sont pas informés de l’intervention mise en œuvre. En médecine humaine, il est prouvé que l’effet d’un traitement sur le patient peut provenir du simple fait de l’avoir reçu plutôt que de la molécule utilisée ou de l’intervention pratiquée. Il est donc important qu’un essai étudie aussi un groupe recevant un traitement placebo (se dit d’un médicament ou d’une procédure inerte) qui ne peut être reconnu ou distingué du traitement réel (couleur, odeur, etc.). Dans notre exemple, il s’agirait de pratiquer, sur un troisième groupe de chiens, une intervention chirurgicale au cours de laquelle seule la peau serait incisée puis suturée, simulant l’aspect final d’une chirurgie de ligament croisé, aveuglant ainsi le clinicien et le propriétaire et permettant d’évaluer un effet placebo chez l’animal. La médecine humaine a franchi le pas depuis plusieurs années en pratiquant dans certaines expérimentations (notamment pour la maladie de Parkinson) ce qui est appelé une « sham surgery » (sham signifie “faux, simulé, feint”). Cette approche génère évidemment des débats confrontant les plus hauts standards de la recherche à ceux de l’éthique et, en tout cas, est difficile à envisager dans le cadre de la pratique vétérinaire. Lors de l’analyse des données, diverses techniques peuvent être appliquées afin de ne pas subir l’influence de potentiels facteurs de confusion. La stratification consiste à comparer différentes sous-catégories des deux groupes (par exemple en fonction de l’âge ou du sexe) et l’ajustement à donner un poids différent aux sous-catégories.

Les résultats sont-ils réels ou peuvent-ils être dus au hasard ?

Les résultats obtenus doivent faire l’objet d’un test statistique pour tester l’hypothèse de départ et établir si l’effet mis en évidence n’est pas le fruit du hasard.

4. Appliquer les éléments de preuve au patient

La quatrième étape consiste à évaluer la validité externe de l’étude. Il s’agit de savoir :

– si le résultat est concordant avec les autres connaissances et publications sur le sujet ;

– si les meilleures données trouvées sont adaptées au patient ;

– si le cas est tellement différent de ceux repris dans l’étude que les conclusions ne sont pas applicables.

5. Évaluer l’efficacité du processus

À la fin du processus, une auto-évaluation, inhérente à la philosophie de la médecine factuelle, est nécessaire. La cinquième étape consiste donc à évaluer l’efficacité de l’approche. En d’autres termes, à garder une trace des questions cliniques posées, des résultats de la recherche effectuée, des décisions prises, du suivi des patients et des résultats.

Contexte de la médecine vétérinaire

L’evidence based veterinary medicine constitue l’incorporation des principes de la médecine humaine factuelle en médecine vétérinaire. Toutefois, elle n’en est encore qu’à ses balbutiements. Un des obstacles rencontrés est la difficulté d’accès à un grand nombre d’animaux et l’élaboration d’essais randomisés ou en aveugle. Actuellement, le praticien obtient bien souvent les informations au travers d’études de cas-témoins ou de séries de cas documentées [18]. Une condition pour le développement de la médecine factuelle vétérinaire est donc l’amélioration des protocoles et de la rigueur des expérimentations. Une des solutions serait aussi d’avoir accès aux données issues des praticiens de terrain. Cependant, cela nécessite une documentation précise et systématique des cas, donc une technique efficace d’enregistrement des données cliniques [3].

Le défi des années à venir consistera à engager les étudiants, les écoles vétérinaires et la profession tout entière vers une approche factuelle [9, 29]. Le programme éducatif des futurs diplômés pourrait en poser les fondations. Un point de départ intéressant serait de cultiver un esprit critique à l’égard des publications scientifiques. Une recherche clinique efficace nécessiterait de plus l’accès au grand nombre de cas vus par les praticiens, qui pourraient être appelés à y coopérer.

POINTS FORTS

• L’approche de la médecine factuelle, ou médecine basée sur la preuve, tend à apparaître en médecine vétérinaire.

• Elle repose sur une approche structurée pour évaluer l’information scientifique disponible et choisir celle qui est la plus adaptée pour répondre à une question clinique.

• La compréhension de la démarche expérimentale est un prérequis pour le praticien qui désire publier.

Encadré : Questions à se poser pour évaluer la qualité de l’étude

• La population de l’étude a-t-elle été bien définie ?

• La population étudiée représente-t-elle la population pour laquelle les résultats pourront être généralisés ?

• Les définitions de la maladie, des cas et des facteurs étudiés sont-elles claires et précises ?

• Quels sont les critères d’inclusion et d’exclusion ?

• Les groupes de départ sont-ils comparables ?

• Les groupes restent-ils comparables tout au long de l’étude ?

• Les techniques de mesure des résultats sont-elles claires et précises ?

• Les mesures sont-elles aussi objectives que possible ?

• L’étude est-elle réalisée le plus en aveugle possible ?

• Le suivi est-il identique pour tous les sujets ?

• Les conditions de réalisation restent-elles les mêmes ?

• Quels sont les facteurs de confusion possibles ?

• Des stratégies adéquates ont-elles été prises dans le protocole et lors de l’analyse pour prévenir les biais ?

• Une analyse statistique adéquate a-t-elle été réalisée ?

• L’interprétation et les conclusions sont-elles étayées par les résultats ?

Figure : Illustration de la hiérarchie des sources d’informations disponibles

Tableau : Types d’études et caractéristiques selon l’objectif