Le côté obscur de la force.

Je vous raconté cette histoire, plein de colère.

Le temps a passé, ma patiente marche toujours aussi bien qu'avant son angioplastie.

Puis avec le fil du temps, insidieusement, j’en suis venu à me demander si j’en avais pas trop fait.

Si finalement, leur attitude n’avait pas été la bonne.

Puis hier j’ai reçu le compte rendu d’hospitalisation, et cela m'a rassuré.

Je n’étais pas rentré dans les détails, mais mon cher collègue vasculaire voulait aussi dilater une sténose de l’artère rénale, et une artère du membre inférieur droit. J’avais bien sûr tout fait arrêter en annulant par courrier la procédure déjà fixée.

D’abord l’artère rénale : je l’avais trouvée non serrée, celui qui lui a refait le döppler à la clinique non plus, et l’artériographie encore moins (carrément pas de sténose).

Ensuite au membre inférieur droit: à l’artériographie, la fémorale superficielle est occluse à son origine mais collatéralisée (je l'avais vu, de même que le second döppleriste) ainsi que la tibiale postérieure qui est reprise par la rétro-malléolaire (Celle là, je ne l'avais pas vue). Le reste est correct. Donc rien à faire de plus.

Petit rappel clinique, cette patiente diabétique de 78 ans marche sans aucun problème et sa tension est équilibrée par un Esidrex 25 et un Aprovel 75.

Question du médecin généraliste à qui j’ai raconté cette histoire pendant la visite : « Mais quand on dilate une sténose qui n’existe pas, quel geste fait l’opérateur ?? ».

Bonne question, ma foi.

Il dilate ses revenus, je présume.

Puissant est le côté obscur de la Force…

Les statistiques.

J’ai essayé de m’y remettre car dans le cadre de mon EPP, je dois monter une petite étude statistique, et aussi de manière générale afin d’essayer de mieux décrypter les études.

J’ai récemment trouvé un bouquin qui me parait excellent, notamment son chapitre sur les modalités d’utilisation des tests statistiques.

Si le Student, le Fisher-Snedecor,  le chi² de McNemar, le Wilcoxon, le Kruskall-Wallis, ou le Kolmogorov-Smirnov vous empêchent de dormir en dansant une sarabande infernale dans votre tête, à quelques mois de la thèse, ou d’un travail d’analyse de données, sautez sur ce livre :

Statistique Epidémiologie (2^ème édition)

Thierry Ancelle

Maloine.

J’ai même réussi à comprendre l’analyse de survie de Kaplan-Meier, qui m’avait donné tant de sueurs froides avant ma thèse, c’est dire comme cet ouvrage est didactique !

 

Le biais de publication.

Un article très intéressant a été publié hier dans le NEJM.

Il montre que les études défavorables à la molécule étudiée ont bien moins de probabilité d’être publiées que celles qui sont favorables.

Par ailleurs, l’équipe qui a conduit cette étude a effectué deux méta-analyses : une sur les seules études publiées, et une sur l’ensemble des études (publiées et non publiées) sur 12 antidépresseurs différents.

Vous allez voir que les résultats diffèrent assez largement, et donc in fine,  que notre pratique quotidienne pourrait être inflencée par ce biais.

Le registre de référence est celui de la FDA, registre dans lequel tout promoteur a obligation d’inscrire son étude, mais qui n’est pas facilement accessible aux simples praticiens, contrairement aux études publiées.

La période est 1987-2004.

Les essais étudiés sont des phases II et III, concernant 12 anti-dépresseurs.

Le registre de la FDA comporte 74 études, englobant 12564 patients.

31% des études (23 publications) de ce registre n’ont jamais été publiées.

Parmi les 38 études considérées comme « favorables » par la FDA : 37 ont été publiées, 1 ne l’a pas été.

Parmi les 36 études considérées comme « défavorables » ou « douteuses » (c'est-à-dire que la FDA n’a pas pu trancher), 3 ont été publiées, 22 n’ont pas été publiées et 11 ont été publiées mais avec une conclusion « favorable » dans le texte de l’article (!!).

Si l’on regarde la littérature publiée dans des journaux scientifiques, 94% des essais impliquant un traitement anti-dépresseur sont positifs.

Si l’on regarde l’ensemble du registre de la FDA, le pourcentage d’essais positifs descend à 51%.

Maintenant, si l’on fait une méta-analyse sur ces 2 groupes d’études, individuellement pour chaque molécule, et globalement pour les 12, on retrouve une « amélioration » de l’efficacité comprise entre 11 et 69%, soit globalement une « amélioration » de 32%.

Publier sélectivement les études sur l’ensemble de ces 12 traitements anti-dépresseurs augmente donc leur efficacité de près de 32%. Et que dire des 11 études jugées négatives ou douteuses par la FDA, mais qui ont été publiées avec des conclusions plutôt positives ?

Les auteurs concluent ainsi :

« Selective reporting deprives researchers of the accurate data they need to estimate effect size realistically. Inflated effect sizes lead to underestimates of the sample size required to achieve statistical significance. Underpowered studies — and selectively reported studies in general — waste resources and the contributions of investigators and study participants, and they hinder the advancement of medical knowledge. By altering the apparent risk–benefit ratio of drugs, selective publication can lead doctors to make inappropriate prescribing decisions that may not be in the best interest of their patients and, thus, the public health. »

Réponse d’un représentant de l’industrie pharmaceutique dans le NYT :

« Alan Goldhammer, deputy vice president for regulatory affairs at the Pharmaceutical Research and Manufacturers of America, said the new study neglected to mention that industry and government had already taken steps to make clinical trial information more transparent.

“This is all based on data from before 2004, and since then we’ve put to rest the myth that companies anything to hide,” he said. »

Ouf ! Je suis rassuré, cette étude est donc parfaitement caduque car depuis 2004 l’industrie pharmaceutique a tourné la page des années noires et maintenant agit de manière totalement transparente et éthique….

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• Turner EH, Matthews AM, Linardatos E, Tell RA, Rosenthal R.Selective publication of antidepressant trials and its influence on apparent efficacy. N Engl J Med. 2008 Jan 17;358(3):252-60.

• Researchers Find a Bias Toward Upbeat Findings on Antidepressants. By Benedict Carey. New York Times. Published: January 17, 2008