Ce que nous pouvons apprendre en examinant la conception d’une étude consacrée aux humains?

De nos jours, on lit presque à chaque jour des choses sur les nouveaux régimes alimentaires et les résultats de recherches récentes en nutrition. En raison de toutes les recherches qui sont publiées et communiquées dans les médias, tout le monde, y compris les professionnels de la santé, ne sait pas toujours comment interpréter correctement l’étude et ce qu’il faut en retenir. L’efficacité d’une étude de recherche et si on arrive à établir une relation de «  cause à effet  » entre des facteurs multiples, y compris un volet important, soit la conception de l’étude, et où elle se situe dans la hiérarchie de la preuve scientifique (ci-dessous).

Pour les études qui comportent des sujets humains, il y a généralement deux types de conceptions : expérimentale (en jaune) et d’observation (en mauve), et la qualité des preuves devient meilleure à mesure qu’on monte dans la hiérarchie.

Les essais contrôlés randomisés donnent la meilleure preuve de toutes les études expérimentales et sont le seul type d’études qui évalue la relation de cause à effet.

Les études expérimentales (essais contrôlés) sont conçues pour modifier un comportement spécifique chez l’homme et évaluer ses effets sur une certaine période de temps. Les essais contrôlés randomisés donnent la meilleure preuve de toutes les études expérimentales et sont le seul type d’études qui évalue la relation de cause à effet. Choisir au hasard les sujets de l’étude dans des groupes expérimentaux et de contrôle minimise les possibilités de biais (p. ex., biais de sélection) et on essaie de s’assurer que les groupes sont assez semblables sur le plan de plusieurs caractéristiques. L’étude très contrôlée permet aux chercheurs de répondre à une question simple : le traitement (p. ex., la consommation d’huile de poisson) cause-t-il le résultat recherché (p. ex., facteurs de risque moindres des maladies du cœur) dans ce type spécifique d’études?

Les études d’observation, y compris les études écologiques, de prévalence et de cohorte prospectives peuvent donner des indices entre des liens observés, mais ne déterminent pas la relation de cause à effet.

Les études d’observation, d’un autre côté, adoptent une approche passive pour examiner divers aspects du comportement humain qui sont reliés aux sujets de l’étude. Les études de cohorte prospectives donnent la meilleure preuve parmi toutes les études d’observation, et suivent un groupe de sujets qui présentent un intérêt pendant un certain temps et observent si un comportement spécifique (p. ex. la consommation de poisson) cause les résultats visés ou nous protège contre ceux-ci (p. ex., crise de cœur). Bien que les études de cohorte prospectives donnent la meilleure qualité des études d’observation, les médias oublient souvent leurs limites et le fait que les liens dérivés des études d’observation sont des associations et non pas des relations de cause à effet.

Une limite importante des études de cohorte prospectives est que les comportements (p. ex., consommer du poisson) sont habituellement mesurés des années avant l’apparition de la maladie. Les comportements peuvent changer au fil du temps par rapport aux valeurs de base et donc, venir modifier l’exactitude des résultats mesurés. Cependant, sans vérification périodique, l’importance du changement d’un comportement ne peut être quantifiée et ne peut donc pas être ajustée en conséquence. De plus, parce que l’environnement n’est pas contrôlé, toutes les études d’observation courent le risque d’avoir des résultats « combinés », c.‑à‑d. la présence d’autres variables qui sont aussi reliés à l’exposition ou aux résultats. Ces points n’ont peut-être pas été inclus par les chercheurs lorsqu’ils ont conçu l’étude, ou n’ont peut-être pas été mesurés pour des raisons pratiques. Par exemple, sans évaluer les facteurs importants de l’alimentation ou du style de vie (p. ex., consommation de fruits et de légumes, tabagisme, activité physique) qui ont aussi une influence éventuelle sur le résultat de l’étude (p. ex., crise de cœur), il est difficile d’attribuer le résultat obtenu des années plus tard seulement à la consommation de poisson mesurée au début de l’étude.

Les examens systématiques et méta-analyses tiennent compte de l’ensemble des preuves scientifiques disponibles; les limites sont les questions posées et le type d’études examinées.

En haut de la hiérarchie de la preuve scientifique on trouve les examens systématiques et méta-analyses. Ils n’étudient pas directement un groupe de sujets humains, mais une série d’études publiées qui correspondent à certains critères de sélection précis, et donc, tiennent compte de l’ensemble des preuves scientifiques disponibles plutôt que d’une seule étude. Les méta-analyses donnent une mesure quantitative de l’association qu’on est en train d’étudier, et aident à comprendre l’ampleur des effets et permettent de mieux comparer avec d’autres effets. Les examens systématiques font l’objet de certaines limites. Plus important, la qualité de l’examen systématique dépend beaucoup du type de conception utilisée dans les études, et est donc seulement aussi bonne que les meilleures preuves disponibles résumées. Par exemple, les examens systématiques des essais contrôlés randomisés donnent des preuves bien supérieures à celles des examens systématiques des études de cohorte prospectives.

La prochaine fois que vous lisez une étude et que vous voulez donner votre opinion ou la partager avec des lecteurs, clients et amis… ne vous contentez pas de lire seulement la conclusion des auteurs ou son titre. Posez-vous quelques questions d’abord : L’étude est-elle pertinente aux humains? De quel type d’étude s’agit‑il? La conclusion est‑elle soutenue par des données? Et surtout, où se trouve‑t‑elle dans la hiérarchie de la preuve scientifique?