14 L’Evidence based Medicine dans la médecine de l’assurance

Nouveau, 3ème édition, mai 09

Evidence based Medicine (EBM) entre hypothèse et vérité

En médecine, la recherche scientifique au sens de la de la division cartésienne de la machine homme se base sur des hypothèses qui, en fin de compte, ont été postulées pour l’ensemble des stratifications de la nature (individu, organe, cellule, organite cellulaire, structure génétique). Les résultats obtenus par la médecine officielle sur la base de ces principes sont impressionnants et ils permettent de prendre des décisions rationnelles. Mais ils peuvent uniquement répondre à la question de savoir comment et non pas pourquoi quelque chose se déclenche ou fonctionne. Nos décisions se fondent donc sur des hypothèses d’impact.

Mais ce qui intéresse le patient, ce ne sont pas les hypothèses, mais les vérités. Il voudrait avant tout savoir avec quelle certitude une mesure diagnostique ou thérapeutique peut contribuer à améliorer ou du moins à entretenir ses capacités. Quelle part de vérité se cache derrière l’hypothèse selon laquelle un taux de cholestérol devrait être abaissé, une densité osseuse augmentée, un genou instable stabilisé par une opération chirurgicale, un test de dépistage du cancer effectué régulièrement pour tous? Dans quelle mesure la recherche clinique réussit-elle à rendre le mieux plausible le bénéfice du patient souhaité. Dans quelle mesure se contente-t-on, par exemple, de traiter des résultats d’analyse de laboratoire ou d’ECG qui «ne conviennent pas»?

Dans l’histoire de l’Evidence based Medicine (EBM), une étude sur les troubles du rythme cardiaque est restée inoubliable. En administrant un médicament, on a réussi à transformer un battement cardiaque irrégulier en un beau rythme sinusal. Mais la joie provoquée par ces bons résultats n’a duré que jusqu’au moment où quelqu’un a eu l’idée d’examiner la mortalité d’un groupe de contrôle comparable sans médicament. Au grand étonnement de beaucoup, les sujets non traités ont vécu plus longtemps (Etude CAST). Une courbe ECG a ainsi une fonction de succédané ou d’épiphénomène.

Dans le domaine de la médecine, le nombre d’études scientifiques est tellement grand que l’on s’y perd, ce qui permet de supposer qu’il est difficile d’apporter une réponse cohérente à la plupart des questions.

Les études qui doivent cerner le mieux la vérité examinent la question de la causalité, en ce qui concerne aussi bien l’apparition de la maladie que la meilleure thérapie possible. Dans une large mesure, les causalités ne peuvent être prouvées que par des expériences de physique`qui sont caractérisées par des relations de cause à effet. De telles expériences avec de la matière inerte sont le plus souvent faciles à renouveler à tout moment.

Dans le domaine de la médecine, la matière à observer et à influencer est vivante, c.-à-d. que chaque jour il se produit une guérison, une actualisation d’un équilibre de santé, indépendamment du fait que l’on intervienne ou non.

L’acteur de l’intervention thérapeutique doit toujours avoir conscience du fait qu’un bon résultat peut se produire malgré son intervention ou à cause de celle-ci. Une conception moderne de la guérison exige donc de toujours tenir compte du gold standard de la«Natural History». En fin de compte, la mise en œuvre d’une mesure médicale doit être meilleure que les processus de guérison naturels, si le patient doit en avoir un bénéfice thérapeutique.

Les conclusions des articles de recherche médicale et de la pratique clinique sont nettement plus caractérisées par la présence de corrélations, de liens. Les corrélations peuvent être absentes, faibles ou fortes. La corrélation la plus forte peut, mais ne doit pas être synonyme de causalité, comme le montre le célèbre exemple de Rosen et al. (Fig. 1). Dans un groupe de population A, 20% des membres portent un chapeau et 20% ont un cancer. Dans un groupe de population B, 40% des membres portent un chapeau et 40% ont un cancer. Dans un groupe C, les taux respectifs sont de 60%. Si l’on conclut à une corrélation linéaire stricte entre le port d’un chapeau et le cancer du poumon, la conséquence est qu’il faut fermer les usines de chapeaux. Mais leurs directeurs se défendent à juste titre en rétorquant que le port d’un chapeau protège du cancer du poumon et le prouvent avec le dessin correspondant dans la partie supérieure de la figure.

Fig. 1: Une corrélation linéaire stricte ne signifie pas forcément un rapport de causalité

L’Evidence based Medicine, qui «met en relation des choses dans le domaine de la médecine», traite intensivement les questions de causalité et de corrélation, ce qui se reflète en fin de compte dans la hiérarchie des études, avec les restrictions respectives de leurs possibilités d’interprétation (Fig. 2). Ce champ de tension entre la corrélation et la causalité fait naître une fascination dans l’interprétation des études. Lorsqu’elle vous a saisi, il est difficile de s’en défaire. Celui qui étudie intensivement la méthodologie de l’EBM, appelée également épidémiologie clinique, constate à maintes occasions que des méthodes douteuses déforment certaines hypothèses d’impact pour les faire tenir dans un corset de causalité et que le soi-disant bénéfice est souvent présenté d’une façon qui peut induire le lecteur en erreur. Après cette expérience, on traverse d’abord une courte phase de dépression, mais on attaque ensuite inexorablement une nouvelle période de sa vie. Malgré ces déceptions, il ne faut toutefois pas oublier qu’en règle générale le chercheur n’agit pas dans une mauvaise intention lorsque, sous le charme de ses idées, il choisit pour les représenter une forme qui lui semble optimale. Très tôt, l’un des pionniers de l’épidémiologie clinique, Alvan Feinstein, a souligné que les recherches scientifiques fondées sur une conception cartésienne partent de la supposition erronée que plus on divise l’homme, plus on approche de la vérité. Le physicien Albert Einstein aurait reconnu un jour qu’après la dissolution de la matière seule la philosophie était en mesure de pouvoir l’aider. L’EBM a une façon de pensée opposée au cartésianisme, une finalité intégrative. Elle s’occupe uniquement de la question de savoir si les hypothèses d’impact sont également valables dans la réalité des patients. L’EBM doit être principalement un outil d’interprétation de données scientifiques, un outil permettant de mieux répondre aux questions importantes cliniquement pour la modification des capacités, qui sont les seules à intéresser le patient dans sa situation individuelle.

Hiérarchie des études entre causalité et corrélation

Fig. 2 Hiérarchie des études entre causalité et corrélation

L’EBM et la médecine de l’assurance

Pourquoi un médecin d’assurance doit-il avoir des notions d’EBM? Après tout, il est entouré d’un grand nombre de mathématiciens et de statisticiens qui savent calculer la totalité des risques. De plus, il peut à tout moment demander l’avis de spécialistes.

Pour l’évaluation des résultats, des caractéristiques de patients non influençables ou tout au plus peu influençables telles que le sexe, la race, l’âge, la formation, les habitudes de vie, semblent avoir une importance. Trop fréquemment, on découvre des théories sur le bénéfice des patients qui, en évaluant une intervention, ne tiennent pas suffisamment compte de la valeur prévisionnelle d’une de ces caractéristique de patients, qu’elle soit démographique, psychosociale ou qu’elle corresponde au degré d’atteinte à la santé du malade. On a coutume d’attribuer la réussite du traitement à l’intervention. Mais ces études se concentrent sur une sélection positive avec laquelle on aurait pu atteindre le même résultat sans intervention. Les mauvais facteurs de risque ne sont pas pris en considération, car ils aboutissent à de plus mauvais résultats, avec ou sans intervention. L’importance et l’ampleur des valeurs prévisionnelles de chacune des caractéristiques de patients sont souvent si impressionnantes qu’il est urgent que le médecin d’assurance, qui s’occupe des risques du malade, s’intéresse de près à ce sujet.

Comme chacun sait, les représentants de la médecine de l’assurance sont souvent confrontés aux «vérités» post festum. On fait notamment appel à eux quant les attentes du médecin et celles du patient divergent et qu’il est nécessaire d’apporter des éclaircissements à ce sujet. Il est difficile de dire exactement - mais cela a probablement une immense importance – quelle énergie se perd dans des luttes interminables où chacun essaie de faire porter le chapeau à l’autre, uniquement parce que l’interprétation des études n’est pas effectuée avec les critères EBM qui sont centrés sur le patient.

De nombreux médecins d’assurance établissent des expertises. Pour ce faire, ils peuvent être amenés à s’appuyer sur la littérature spécialisée. Comme il doit frustrant de ne pas avoir la compétence pour consulter cette littérature en séparant le bon grain de l’ivraie. Lorsque même des experts de haut niveau aboutissent à des évaluations diamétralement opposées et que l’on vérifie les travaux qu’ils citent respectivement, on n’est guère étonné de constater que l’un des experts a principalement mentionné des «études so-what» (voir la hiérarchie des conséquences à la fig.3).

Les médecins d’assurance travaillent également pour des institutions LAMal/AI/AM. Ces assureurs remboursent les fournisseurs de prestations d’après le principe des prestations en nature. Mais les assureurs ne sont pas eux-mêmes responsables du résultat. Toutefois, ils se gardent bien de donner des conseils de traitement aux sociétés spécialisées. Comme chacun sait, les sociétés spécialisées ont tendance à faire preuve de retenue et à peser soigneusement le pour et le contre avant de modifier un comportement. Il arrive qu’elles ne le fassent que sous l’effet d’une pression extérieure, d’autant plus qu’elles entretiennent des liens étroits avec la recherche et l’industrie.

Pour conclure, on est en droit de se poser la question de savoir si une formation méthodique et approfondie des techniques EBM ne doit pas constituer une des priorités absolues pour tous les représentants de la médecine de l’assurance.

Pertinence statistique et pertinence clinique

L’EBM est souvent confondue avec la statistique. La statistique essaie de représenter le mieux possible la vérité sous forme de modèles comprenant des calculs et des graphiques, afin de minimiser les probabilités d’erreurs des données mesurées.

L’EBM, de son côté, s’occupe principalement de la pertinence clinique. Certaines études ont une haute pertinence statistique mais une faible pertinence clinique. On peut même reconnaître une corrélation réciproque directe. Quand p.ex. une étude comparative de deux médicaments exige d’étudier un grand nombre de cas afin d’obtenir en fin de compte une pertinence statistique, la pertinence clinique de la différence des résultats de ces deux médicaments est souvent très faible. Si la pertinence n’est pas encore atteinte, on décide de procéder à une méta-analyse pour augmenter le nombre de cas étudiés, afin de documenter la pertinence escomptée. Les études présentant un très grand nombre de cas sont généralement impressionnantes, mais elles traitent un problème médical plutôt négligeable. Cette sorte de communication utilitaire proposant des résultats statistiquement significatifs et destinée à donner accès à l’Olympe scientifique est particulièrement préférée par l’industrie pharmaceutique. De nos jours, cette dernière doit faire face à une dure concurrence caractérisée par des pratiques d’éviction à l’intérieur ou au delà de la limite maximale de bénéfice. L’évaluation de la pertinence clinique concerne plutôt un praticien isolé qui, confronté à la «réalité individuelle», est obligé de prendre une décision individuelle.

Valeurs normes et leurs limites

Dans la pratique, la pertinence clinique (clinimétrie) comprend aussi l’évaluation des variables de résultats en ce concerne leur importance pour le patient lui-même. Il arrive fréquemment que pour avoir des facteurs de pronostic on utilise des succédanés au niveau des organes qui n’intéressent pas le patient, comme p.ex. des résultats d’analyses de laboratoire, une mesure de la tension artérielle, un indice de masse corporelle, un résultat d’ECG, l’angle d’incidence d’une radiographie ou, densitométrie osseuse. Elle doivent représenter le risque de maladie chez les sujets en bonne santé. La plupart du temps, la limite entre la santé et la maladie est fixée arbitrairement à l’emplacement du double écart-type d’une courbe de distribution normale de Gauss. Il n’est pas rare que les données d’un sujet de 20 ans en bonne santé soient choisies comme référence pour la distribution normale. Tous les éléments qui changent avec l’âge deviennent automatiquement un risque de maladie, de telle sorte qu’on risque de devoir reconnaître le vieillissement normal comme le mal du siècle n° 1. L’âge entraîne l’hypertension artérielle, l’ostéoporose, l’artériosclérose, l’arthrite, ce qui fait la plus grande joie des fabricants.

Les pédiatres dressent l’oreille quand le poids ou la taille d’un enfant se déplace du 10ème au 50ème percentile. Dans sa manière de penser habituelle, la médecine appelle cela une normalisation de la valeur mesurée. En fait, la «manière de penser pédiatrique» devrait plutôt pousser à parler d’une valeur pathologique quand

quelqu’un ne se trouve plus sur son percentile! Pour le moment, nous n’en sommes pas encore à recommander aux sujets dont la taille dépasse 195cm une ostéotomie bilatérale de raccourcissement.

Sous cet éclairage, les valeurs des courbes normalisées devraient toujours être remises en question. Malheureusement, il n’est plus guère possible d’établir des valeurs de courbes normalisées dépendant de l’âge, car la plupart d’entre elles sont déjà traitées. Pour la mesure de la densité osseuse, on dispose de courbes séparées en fonction de l’âge et du sexe, mais elles ne sont malheureusement pas classées par poids corporel. Il n’est donc pas étonnant que des femmes en bonne santé qui ont depuis des décennies un poids faible et par conséquent une valeur de densité osseuse faible soient considérées comme des patientes à risque.

De telles questions font partie du répertoire standard de l’école de pensée EBM et devraient être intégrées au cursus de base des études de médecine.

Objectifs pertinents pour les patients et ICIDH (IFC)

Pour répondre de façon appropriée aux questions des malades et comprendre l’EBM, il est indispensable de s’intéresser aux classifications de médecine courantes. On se rend alors clairement compte des limites de la classification ICD, qui est le plus souvent utilisée. La classification internationale des maladies (ICD) se fonde sur le principe du développement de la maladie (pathogenèse) et elle constitue une classification utile pour les lésions organiques. Mais elle atteint déjà là ses limites, elle ne fournit aucune indication sur la façon dont les conséquences de la maladie se manifestent, comment le sujet concerné réagit à une lésion organique, quel degré d’invalidité cette lésion lui fait subir et quelles sont pour lui les inconvénients sociaux provoqués par cette invalidité. Ce principe du développement de la santé (salutogenèse) est fondamental dans la conception de l’EBM, car les intérêts des patients ne sont respectés que grâce à des évaluations au niveau des individus (validité) et de la société (dérangements ou désavantages). Jusqu’à aujourd’hui, cette classification ICIDH (International Classification of Impairments, Disabilities and Handicaps, créée en 1980) n’est malheureusement toujours pas assez appliquée de façon conséquente (Fig. 3). La classification ICF (International Classification of Functioning, Disability and Health) qui est utilisée aujourd’hui constitue une modification plutôt sans importance reposant pratiquement sur les mêmes bases. Elle n’a guère fait progresser la diffusion de telles classifications.

Le Score-Bias

Lorsqu’on évalue le bénéfice d’une intervention, notamment les résultats à escompter d’une opération, on est souvent exposé au risque de score-bias. On peut le comprendre en se basant sur la ICIDH (ICF). Un score-bias peut survenir lorsqu’on obtient un score (avec un maximum de 100 points) en mélangeant des valeurs mesurées au niveau d’un organe avec des valeurs mesurées au niveau de l’individu. Dans les scores du genou courants, 70% des éléments concernent la détérioration de l’organe, comme p.ex. le test de stabilité, la mobilité, l’enflure, la douleur (en tant que détérioration sensorielle!), le boitement comme expression d’un trouble anatomique ou fonctionnel, et seuls 30% des éléments concernent le niveau de l’individu, comme la capacité de marcher, de faire du sport ou de maîtriser la vie quotidienne. Les détériorations d’organes ne concernent que le médecin et, en règle générale, elles sont modifiées positivement et dans son sens par une intervention, ce qui signifie un gain appréciable de points. Mais le patient peut être confronté à d’importantes pertes de validité qui, en raison de leur faible importance quantitative, ne sont pas représentées fidèlement dans le résultat d’ensemble. Depuis de nombreuses années, la justification d’interventions reconstructrices du genou souffre de ces déformations de la communication utile.

Utilisation d’indices d’efficacité

Dans les domaines spécialisés concernant les maladies internes, où il s’agit avant tout de contrôler des études de médicaments, il est également de coutume de présenter le bénéfice d’une intervention sous une forme raffinée. La connaissance et l’utilisation correcte des indices d’efficacité est une des préoccupations essentielles de l’EBM. Quelle est l’utilité d’une communication dans laquelle on informe le praticien qu’une certaine mesure, comme p.ex. la prise d’un médicament contre les rhumatismes pendant 3 semaines dans le cas d’un lumbago, a permis faire baisser la douleur de façon significative sur l’échelle visuelle analogue à 10 points en l’amenant de 4,8 à 4,1? Il serait plus utile d’utiliser des indices d’efficacité. Ceci suppose que l’événement indésirable pertinent cliniquement doit être d’abord décrit précisément: p.ex. le nombre de patients qui ne peuvent pas aller travailler à cause de leurs douleurs. L’examen montre ensuite que cette mesure médicale a fait baisser l’incidence de 15% en l’amenant de 42% à 27%. Avec cette réduction absolue du risque de 15%, on peut calculer un number needed to treat (NNT) de 7, c.-à-d. qu’il faut traiter 7 patients pendant 3 semaines pour éviter un seul événement non désiré, donc permettre à la personne de retourner à son travail. Il est facile de comprendre que cette façon de représenter le bénéfice permet de procéder bientôt à un calcul coût-bénéfice.

Les erreurs induites par la réduction relative du risque

La lutte contre une communication utile avec des réductions relatives du risque est un chapitre regrettable de l’histoire de la médecine. Une réduction (relative) du risque de 33% peut à la fois signifier que p.ex. un taux de complication de 60% est baissé à 40%, ce qui a une grande importance clinique, mais aussi qu’il est baissé de 0,06 à 0,04%, ce qui est moins important cliniquement et correspondrait seulement encore à une valeur aléatoire. Traditionnellement, les représentants de l’industrie ont l’habitude, quand ils rendent visite aux médecins, d’exprimer leurs succès diagnostiques et thérapeutiques dans des prospectus sur papier glacé qui indiquent des réductions relatives du risque, car généralement ces dernières font bien meilleure impression. Si, exceptionnellement, le sujet primaire de l’étude porte sur les réductions absolues du risque, on effectue plutôt des études sur des groupes à haut risque car, contrairement aux groupes à faible risque, ces groupes permettent d’escompter des réductions de risque plus élevées et des NNT plus bas, ce qui justifie mieux le prix élevé du médicament. Ce n’est qu’ultérieurement que les indications sont élargies aux groupes à faible risque.

Les méthodologues de l’EBM en tant qu’«ennemis»

Une «confusion de langues babylonienne» caractérise les discussions médicales souvent chargées d’émotion à propos des réductions du risque. Elle donne au public l’impression que les «experts» n’arrêtent pas de se disputer. Et pourtant, ceux qui appliquent la méthodologie de l’EBM utilisent exactement les mêmes chiffres que ceux qui souhaiteraient que ce soit leur technique de diagnostic ou leur genre de traitement qui s’impose. Les données sont simplement interprétées et communiquées de façon différente. Dans le cas du screening d’un carcinome, le spécialiste parle d’une baisse de mortalité de 25% due au dépistage précoce. Le méthodologue examine le même tableau et constate qu’en 10 ans une seule personne sur 1'000 pourrait profiter du dépistage précoce, un risque comparable à celui qu’une de ces personnes examinées puisse avoir un accident en 10 ans en venant au centre de dépistage. De son côté, le statisticien parvient à la conclusion que cette différence de résultat n’est pas significative statistiquement. Ils ont tous raison. La différence n’est pas due à l’objet de l’étude lui-même, mais à la façon dont on présente un risque. Les résultats devraient être présentés de telle manière que chaque patient puisse être impliqué dans la décision concernant le risque. De nos jours, les méthodologues ont malheureusement encore une position difficile, mais en acquérant toujours plus de savoir-faire ils ont appris à se battre.

Conséquences pour le curriculum d’une formation de base EBM

La médecine, qui doit faire face à une pénurie croissante des ressources, est obligée de rechercher une nouvelle approche dans sa façon de raisonner. Cette recherche a lieu dans tous les domaines et concerne également la médecine de l’assurance. Il est possible de vérifier les connaissances médicales grâce à la méthodologie de l’épidémiologie clinique et de l’Evidence based Medicine qui permet de démasquer sans ménagement les erreurs de systématique et les stratagèmes sémantiques. Le maintien d’une approche purement pathogénique sera soumis à rude épreuve. L’EBM veillera à faire la distinction entre les effets spécifiques et non spécifiques, à intégrer une approche salutogénique et à abandonner une recherche dominée par l’analyse et la division de la matière pour se tourner vers une nouvelle forme de recherche de la vérité. Il est important de promouvoir la propagation d’une nomenclature et d’une classification centrées sur les besoins du patient (ICDH ou ICF) qui tienne également compte de la personne concernée par le dommage, afin de répondre aux questions qui intéressent le patient en se fondant sur une évaluation de sa validité. La faculté d’analyser et d’évaluer une étude selon le principe SPION (Fig.4) et d’en hiérarchiser les conséquences (Fig.5) doit être promue dans tous les domaines parcours de formation universitaire, de formation post-graduée et de formation continue.

1. Diagnostique

A l’aide d’un tableau à quatre entrées, étude des propriétés du test (sensibilité, spécificité, likelihood-ratio) et des probabilités de maladie (probabilité pré-test et post-test, seuil décisionnel, valeur informative). Méthode Sherlock Holmes

2. Systématique des études

Principe SPION (Fig. 4) pour l’analyse de la littérature spécialisée, designs des études et leur valeur informative (études de corrélations, série de cas, études de cas de contrôle, études de cohortes, études randomisées, number-of-1-trials), hiérarchie de l’évidence avec rating des conséquences (Abb. 5).

3. Indices d’efficacité

Réductions du risque, number needed to treat, analyse coût-bénéfice basée sur des études, prix d’équivalence

4. Méta-analyses, erreurs du premier ou du second type

Bibliographie chez l’auteur

Légendes pour les figures:

Fig. 1: Une corrélation linéaire stricte ne signifie pas forcément un rapport de causalité.

Fig. 2 Hiérarchie des études entre causalité et corrélation

Fig. 3 Le passage de l’ICD à l’ICIDH (ICF) (Livre de LD page 16 en bas)

Fig. 4 L’analyse SPION

Fig. 5 Hiérarchie des conséquences d’une étude (Livre de LD page 29)