Comment lire un essai clinique

La première chose à faire en lisant un essai clinique est de décider si les résultats sont valables. En d'autres mots, peut-on avoir confiance aux résultats? Pour déterminer si les résultats d'une étude sont valables, voici quelques questions à vous poser :

  • L'étude a-t-elle été réalisée chez des humains, chez des animaux ou en éprouvette ou en laboratoire (« in vitro »)? Les études effectuées en éprouvette, en laboratoire ou chez des animaux signifient que la recherche en est encore à ses premiers balbutiements. Les études chez les humains donnent un meilleur aperçu de l'efficacité du traitement auprès des gens souffrant de SEP.
  • Le nouveau traitement a-t-il été comparé à un traitement courant et bien établi, ou contre placebo (une pilule de sucre ne contenant aucun ingrédient actif)? Les meilleures études testeront le traitement contre placebo ou compareront ses effets à un autre traitement bien établi. Les tests contre placebo permettent de savoir si les avantages sont le fruit du nouveau traitement ou d'autres facteurs. La comparaison avec un traitement établi révèle si le nouveau traitement est supérieur, égal ou inférieur au premier.
  • Les participants de l'étude ont-ils été répartis aléatoirement dans un groupe de traitement? La répartition au hasard aide à éliminer tout préjugé susceptible de se produire si le personnel de l'étude était autorisé à choisir les patients affectés aux groupes.
  • Les groupes de traitements étaient-ils semblables en toutes manières les uns aux autres, à l'exception du traitement reçu? Durant l'étude, les patients étaient-ils tous traités de façon similaire, sauf en ce qui a trait au traitement administré? Plus les groupes sont semblables, plus le traitement est similaire durant l'étude (pour tous les facteurs à l'exception du traitement étudié), plus il sera probable que les différences observées entre les groupes seront attribuables au traitement et non à des facteurs externes.
  • Combien de personnes ont participé à l'étude? Les chercheurs des essais cliniques utilisent la lettre « n » pour désigner le « nombre de participants d'une étude ». En général, plus le nombre de participants est élevé, plus probants sont les résultats.
  • Pendant combien de temps les participants à l'étude ont-ils été suivis? Si les participants n'ont été suivis que pendant un court laps de temps, les chances sont moindres d'avoir compris les avantages à long terme et les effets secondaires du nouveau traitement.
  • À la fin de l'étude, a-t-on comptabilisé tous les participants? Un nombre important de volontaires se sont-ils retirés de l'étude? Un fort taux d'abandon peut fausser les résultats. Les auteurs doivent expliquer combien de participants ont abandonné l'étude et quel effet ce phénomène peut exercer sur les résultats, s'il y a lieu.
  • Le traitement s'est-il fait à l'insu des participants à l'étude, de leur médecins et du personnel de l'étude? En d'autres mots, y avait-il des personnes informées du traitement administré aux participants? Les meilleures études font appel à la méthode à double insu dans laquelle les participants, les médecins et les membres du personnel ignorent quel traitement est administré aux volontaires. Cette méthode élimine tout parti pris causé par des attente préconçues que les gens pourraient entretenir envers un traitement.

Si l'étude satisfait à ces critères, la prochaine étape consiste à vérifier quels en sont les résultats. À la lecture des résultats de l'étude, il importe de comprendre comment les effets du traitement sont mesurés. C'est ce qu'on appelle la « mesure des résultats ». Les essais sur la SEP utilisent souvent comme mesure des résultats une échelle de l'évaluation de l'incapacité, qui classe le niveau d'incapacité d'une personne sur une échelle chiffrée. Portez attention à la différence entre le traitement de l'étude et celui auquel il était comparé (un placebo ou un traitement de référence). Le traitement de l'étude a-t-il obtenu de meilleurs résultats que celui auquel il était comparé? L'étude doit mentionner si la différence dans les résultats est statistiquement significative, ce qui signifie qu'il est fort probable que le résultat soit causé par un effet réel causé par le traitement. Une « valeur P » est souvent utilisée pour mesurer la signification statistique. Ainsi, une valeur P inférieure à 0,05 est généralement significative du point de vue statistique.

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