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Études scientifiques : lesquelles sont les plus « solides » ?

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Peut-on se fier à toutes les « études scientifiques » qui font les manchettes ? Cela dépend de la « solidité » de la preuve scientifique qu’elle apporte, laquelle dépend du type d’étude qui a été menée.

Aussi, sur l’échelle de la solidité de la preuve scientifique, on discerne de bas en haut : 

  • les études observationnelles;
  • les études expérimentales [et];
  • les revues systématiques.

 

Les études observationnelles

Dans ce genre d’étude, les chercheurs observent les faits sans chercher à intervenir pour en modifier le développement.

En médecine, ces études décrivent l’apparition ou le développement d’un symptôme sans chercher à en modifier le cours par un traitement médical. Cette catégorie comprend principalement quatre types d’études :

 

  • Les études de cas rapportent les observations d’un patient unique ou d’un nombre restreint de patients. 

    Ces études apportent la description détaillée d’une nouvelle maladie ou mettent en lumière un effet secondaire d’un médicament. Elles peuvent être de bonne qualité et offrir des pistes de recherche pertinentes, mais en s’appuyant sur un faible nombre d’observations elles sont essentiellement descriptives.

    Cette étude, par exemple, a rapporté comment un jeune garçon de 11 ans a développé un syndrome de Guillain-Barré trois semaines après contracté la COVID-19.

 

 

 

  • Les études de cas-témoins consistent à comparer deux groupes de personnes présentant un état de santé différent. En comparant les habitudes de vie, les comportements alimentaires ou les antécédents médicaux des deux groupes, l’objectif est d’identifier des facteurs de risque associés à l’état de santé étudié.

    C’est le cas de cette étude qui compare des patients hospitalisés pour la COVID-19, certains présentant des symptômes modérés, d’autres une détresse respiratoire. Dans cette étude, fumer est apparu comme l’un des facteurs de risque associés à la détresse respiratoire.

 

 

 

 

  • Les études transversales s’apparentent à un sondage mené au sein d’une population, à un moment donné. En santé, elles permettent — par le biais de questionnaires ou de tests médicaux — de brosser un état des lieux pour déterminer la prévalence d’un facteur de risque, de la prise d’un médicament ou d’un comportement dans la population. 

    Elles peuvent révéler des corrélations entre deux éléments, mais elles ne permettent pas nécessairement de conclure à une relation de cause à effet entre ces deux éléments.

    Par exemple, dans cette étude, les scientifiques ont sondé la population quant à leur état de santé mentale pendant le confinement.

 

 

  • Les études longitudinales sont également menées au sein d’une population suivie dans le temps. En revanche, au lieu de ne prendre qu’une « photographie » à un moment donné, elles en prendront plusieurs au fil du temps, ce qui permet de suivre l’évolution d’un état de santé.

    Cette étude a ainsi suivi une cohorte de patients atteints de la COVID-19 et présentant une perte de goût ou d’odorat. Elle a observé que la majorité de ces patients recouvrait goût et odorat au bout d’un mois.

 

 

 

 

 

Les études expérimentales

Dans ces études, les chercheurs ne se contentent pas d’observer un phénomène de façon passive, ils introduisent une mesure et en observent les conséquences. 

Il peut s’agir des effets d’un médicament ou d’une diète sur le développement d’une maladie, de la mise à l’essai d’un nouveau matériau pour un édifice ou d’un carburant moins polluant. En médecine, ces études apportent une preuve plus solide que les études observationnelles, mais il faut vérifier si elles sont faites sur des cellules en culture, sur des animaux ou sur des humains : même bien menée et solide, une étude sur des cellules ou sur des animaux peut difficilement être extrapolée à l’humain.

Les études expérimentales sont de deux types :  

  • Dans les essais randomisés contrôlés, les participants à l’étude sont affectés aléatoirement à l’un des différents groupes de l’étude. Par exemple, un groupe recevra un placebo, un autre recevra un traitement déjà validé et un autre groupe recevra un nouveau traitement dont on veut connaître l’efficacité par rapport au placebo et au traitement habituel.


La randomisation permet de constituer des groupes de même composition selon l’âge, le sexe ou en fonction d’autres caractéristiques.  Si une différence est observée entre les groupes, elle peut être attribuée au traitement reçu. On ne parle plus seulement d’association ou de corrélation, mais de relation de cause à effet.

Une étude de ce genre a notamment permis d’évaluer l’efficacité d’une trithérapie combinant les antiviraux lopinavir, ritonavir et ribavirin pour le traitement de la COVID-19.

 

  • Les essais randomisés en double aveugle sont encore plus solides, car le participant ignore quel traitement il a reçu et le chercheur ne sait pas non plus quelle personne a reçu quel traitement.


C’est ainsi que cette étude a montré que l’antiviral Remdésivir accélère la guérison des patients hospitalisés pour la COVID-19.

 

 

 

 

 
 

Les plus solides : les revues systématiques (méta-analyses)

Malgré sa solidité, une étude randomisée en aveugle n’est qu’une étude parmi d’autres. 

Ses conclusions pourraient diverger de celles d’une autre étude tout aussi solide, mais menée dans des conditions différentes. Chaque étude n’est qu’une pièce d’un casse-tête : il faut rassembler toutes les pièces pour voir l’image complète. C’est ce que font les revues systématiques qui analysent l’ensemble des études produites sur un sujet. Elles en examinent la solidité et les biais pour en extraire l’état des connaissances sur le sujet.

Cela dit, contrairement à un casse-tête qui compte un nombre fixe de pièces, la recherche génère toujours de nouvelles études qui apportent une meilleure résolution à l’image de la connaissance scientifique. Même une revue systématique doit donc être mise à jour, et il faut s’assurer d’avoir la plus récente.

Un bon exemple de revue systématique : cette étude qui identifie des facteurs de risques (âge, sexe, l’hypertension, diabète…) associés à une augmentation de la mortalité de la COVID-19.

 

 Par Valérie Levée - 37e Avenue

 

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