Le Livre d'Argent

Et nous voici de nouveau #VendrediVulga, soit le bon moment pour reprendre nos histoires de santé. Mais avant, précisons à tout hasard que c'est la Fête de la science, donc, les gens qui sont sur #Lannion et qui veulent m'entendre causer de bouffe de l'espace, je serai aux Ursulines tout le week-end, n'hésitez pas à passer.

Et donc, on s'était laissés la dernière fois avec une question : comment on sait, au juste, ce qui marche ou pas pour nous soigner ? Ou qui est dangereux pour nous, aussi, tant qu'à faire. Consacrons-y donc les seize pouets de ce nouveau #Vulgadredi !

2/16 On va commencer par noter que, parfois, les médecins prescrivent un « traitement » ne faisant rien, lorsqu'aucun traitement n'est requis mais que læ patient·e semble néanmoins vraiment en avoir envie. Juste pour lui plaire, donc, d'où le fait qu'on appelle ça un « placébo », du latin « placebo », « je plairai ».

Ce nom, vous le savez sans doute déjà, a ensuite été transféré à l'effet que produisent ces traitements qui ne font supposément rien : « l'effet placébo », le fait que prendre un médicament en soi aide déjà à guérir même si le médicament lui-même ne fait pas grand chose. C'est en fait, évidemment, un poil plus compliqué que ça.

3/16 On devrait en fait plutôt parler d'« effets contextuels », au pluriel, parce que ce que l'on appelle communément « l'effet placébo » est la combinaison de plusieurs choses différentes. D'ailleurs, une partie de ces effets va plutôt être négative (ce qu'on appelle aussi l'effet « nocébo », du latin « nocebo », « je nuirai »).

Le point est en tout cas que toute prise de médicament, tout traitement d'une manière générale, provoque des effets contextuels. Qui vont varier selon pas mal de choses ; mais déterminer si un traitement est efficace ou ne l'est pas revient donc à déterminer si ce traitement a un effet qui s'explique autrement que par cette combinaison contextuelle, ce qui n'est pas forcément évident.

4/16 Comme on l'a en effet mentionné il y a deux semaines, ce n'est pas parce qu'un traitement a un effet en laboratoire, dans une boîte de Petri, que cet effet est reproductible à l'intérieur du corps humain, où les conditions sont autrement plus complexes.

D'ailleurs, il faut également tenir compte du fait que notre corps humain est spécifique, et qu'un traitement effectué chez un autre animal, puisqu'on a mentionné plusieurs fois des cas de ce genre dans les derniers threads, pourraient aussi avoir des résultats assez différents.

5/16 Mentionnons par exemple la théobromine, une molécule (de formule C₇H₈N₄O₂) que l'on trouve dans le cacao, et donc dans le chocolat. Elle a un effet stimulant sur notre système nerveux, un peu comparable à celui de sa cousine la caféine (aussi appelée théine, dont la formule est C₈H₁₀N₄O₂), mais qui agit moins sur nous car notre corps l'élimine assez vite.

Même une quantité excessive de chocolat a donc peu de risques d'avoir des effets gênants sur nous. Les chiens et les chats, en revanche, ont un métabolisme qui élimine la théobromine beaucoup moins vite, au point qu'un gramme ou deux de cette molécule peuvent, selon le poids de l'animal, être mortels. C'est pour ça qu'il ne faut jamais donner de chocolat à un chien.

Même assaisonné à la vanille et au piment, mais je vous renvoie au thread de la semaine dernière : https://fadrienn.irlnc.org/notice/BAm0vPx19RETevrVM8

6/16 Et puisqu'on en est à parler de chocolat, mentionnons une étude qui avait fait un peu parler d'elle en 2012, ce qui commence à remonter un peu, parce qu'elle montrait que les pays qui consomment le plus de chocolat, proportionnellement à leur population, sont aussi ceux dont les scientifiques décrochent le plus de prix Nobel.

Est-ce donc qu'il y a un lien entre la consommation de chocolat et l'excellence scientifique ? Oui, d'une certaine manière, mais pas celle qu'on pourrait penser, et vous avez déjà probablement entendu quelqu'un le mentionner à propos de cette étude : tout simplement le fait que les pays riches ont plus de sous pour financer à la fois la recherche scientifique et la production chocolatée.

7/16 Ce qui nous amène donc à une autre difficulté à laquelle la recherche, notamment en santé, peut être confrontée : corrélation n'est pas causalité. Si deux facteurs semblent statistiquement varier ensemble, ce n'est pas nécessairement parce que l'un est la conséquence de l'autre : les deux peuvent aussi dépendre d'un facteur commun.

On ne peut donc pas se contenter de faire des stats pour pointer que quelque chose est positif ou négatif sur la santé. En fait, comme on en avait déjà parlé dans un autre thread, on ne peut pas se contenter d'observer pour prouver quelque chose : il faut également expérimenter, forcer la nature à trancher entre nos hypothèses.

D'autant que, parfois, les corrélations sont même simplement que le fruit du hasard : https://www.tylervigen.com/spurious-correlations

8/16 Pour tester si un médicament fonctionne ou non, il faut donc le prescrire, mais dans des conditions qui nous permettent de déterminer si ce qu'on observe est un effet contextuel ou n'en est pas. Or, puisqu'il y a une partie aléatoire, tout le monde ne réagissant pas de la même manière, il nous faut un point de comparaison.

On va donc prendre un nombre important de patients, et les séparer par exemple en deux groupes : l'un qui recevra le traitement, et l'autre non, afin que l'on puisse comparer les résultats obtenus des deux côtés, de façon à ce que la différence entre les deux soit uniquement due au traitement lui-même.

C'est, évidemment, un peu plus compliqué que de juste amener un tube à mercure en haut d'une montagne, même si là aussi on comparait deux résultats : https://fadrienn.irlnc.org/notice/B6nKDHGGGfbyQmQLgG

9/16 Pour qu'aucune autre différence n'intervienne, on va faire en sorte autant que possible qu'il n'y ait aucun biais statistiques dans la répartition entre les deux groupes. Avoir suffisamment de monde et trier au hasard est plutôt efficace pour ça, et c'est pour ça qu'on parle d'études statistiques « randomisées ».

Dans certains cas, toutefois, on peut faire mieux : si on connaît les facteurs qui sont susceptibles d'intervenir, on peut grouper les sujets du test deux par deux, en prenant à chaque fois une paire aussi similaire que possible. Mais c'est assez délicat à obtenir en médecine, où l'étude randomisée reste souvent l'idéal.

10/16 Mais pour qu'aucune différence n'intervienne, il faut aussi donner aux deux groupes exactement le même traitement, sous la même forme, sinon les effets contextuels vont être différents. On va donc attribuer à l'un des groupes le traitement à tester, et à l'autre, une réplique exacte mais qui ne contient pas le principe actif.

Ce qui revient en quelque sorte à leur donner un placébo, et c'est pourquoi on parle d'étude randomisée « contre placébo ». On dit parfois aussi « en aveugle »… et vous avez peut-être déjà entendu à ce sujet l'expression « double aveugle ». Ce n'est pas parce qu'il faut fermer les deux yeux (sinon j'imagine qu'on dirait « borgne » dans l'autre cas).

11/16 En fait, le truc est que nous sommes globalement plutôt doué·e·s pour interpréter les réactions de nos semblables. On a donc pu remarquer que, si le médecin sait s'il prescrit un placébo ou un vrai traitement, même s'il s'efforce de le faire de la même façon dans les deux cas, les patient·e·s peuvent s'en rendre plus ou moins compte, pas forcément consciemment, mais assez pour affecter certains effets contextuels.

On parle donc de « double aveugle » quand, pour s'assurer que les patient·e·s ne sachent pas dans quel groupe ils sont, la personne qui leur apporte le traitement ne le sait pas non plus, et les personnes qui font effectivement le tri entre les deux ne sont jamais en contact direct.

12/16 On utilise même parfois le « triple aveugle », dans le cas où la personne qui relève le résultat et détermine ce qui a marché ou pas et à quel point ne sait pas non plus à l'avance quel groupe a reçu le vrai traitement et quel groupe (qu'on appelle « groupe témoin » en français, ou « groupe contrôle » par anglicisme, d'où le fait qu'on parle aussi parfois d'étude « contrôlée ») a reçu le placébo.

En effet, l'interprétation des résultats peut aussi être affectée pour les effets contextuels. C'est principalement pour ça que l'« effet placébo » concerne aussi nos animaux de compagnies et nos plantes : parce que c'est nous qui jugeons si ils et elles vont mieux ou non.

13/16 Ça fait donc pas mal de trucs à vérifier pour ne pas fausser accidentellement les résultats. C'est globalement la difficulté de la recherche sur l'être humain : un taux de complexité et de variabilité assez élevé qui demande des précautions plus importantes que pour étudier les planètes⁽*⁾. Difficultés qui peuvent parfois aussi être éthiques.

En effet, mettre en place une étude contre placébo revient à ne pas vraiment soigner un des deux groupes. Selon la maladie, ça peut avoir de graves conséquences. Les traitement contre le cancer, par exemple, ne sont jamais testés contre placébo. On utilise bien des tests en double aveugle, mais en comparant plutôt au meilleur traitement disponible jusque là.

(∗) Alors que, parfois, étudier les planètes nous amène aussi à des corrélations hasardeuses : https://fadrienn.irlnc.org/notice/AyMztvDdmCsEVRGpYe

14/16 Bien sûr, ça dépend de la maladie, et justifier par l'éthique de ne pas avoir recours à un test randomisé en double aveugle contre placébo pour soigner læ covid, par exemple, ne serait pas exactement un excellent signal d'honnêteté intellectuelle. Mais c'est une autre question⁽*⁾.

Il n'empêche que nous sommes dans un cas où, parfois, on préfère avoir davantage d'incertitudes, parce que le meilleur niveau de preuves à notre disposition nous semble gênant à obtenir. Typiquement, on fait ce type de tests pour s'assurer qu'un traitement fonctionne, mais pas qu'un produit est dangereux.

(∗) À laquelle j'avais déjà consacré un article sur mon blog, d'ailleurs : https://fadrienn.irlnc.org/articles/sciences/a_lheure_du_raout/

15/16 Pour prouver les méfaits du tabac, une étude randomisée en double aveugle contre placébo aurait été plus efficace ; mais on a évidemment préféré opter pour des preuves plus faibles (obtenues en labo, statistiques, et sur des animaux, pour le coup on a les trois⁽*⁾), histoire de ne pas tuer des gens pour ça. De toute façon, aucune étude n'est une preuve définitive à elle seule.

D'ailleurs, l'expérimentation animale est elle aussi très encadrée, pour les mêmes raisons éthiques, et il existe pas mal de règlementations pour privilégier chaque fois que c'est possible des méthodes alternatives. Si la science permet de sauver des vies, c'est bien aussi que ce ne soit pas au prix d'autres.

(∗) Et on les a depuis un moment, mais je vous renvoie par exemple à ceci : https://skeptikon.fr/w/bg3u4cz4VZCb6fgyrxhdNr

16/16 Certains sujets sont donc aussi un peu plus sensibles à vulgariser que d'autres… mais d'un autre côté, parvenir à comprendre et à corriger ce qui ne va pas dans nos pratiques est aussi quelque chose d'assez important, donc ça mérite aussi qu'on s'y attarde, même si ça ne fait pas plaisir à tout le monde.

C'est la raison pour laquelle, avant de terminer cette petite escapade du côté de la santé, nous consacrerons un dernier thread, la semaine prochaine, à parler de quelques trucs qui ne marchent pas vraiment. En tout cas si ça vous plaît toujours, donc merci pour vos retours et partages, et à ce week-end pour les gens qui peuvent !