EBP - Cours avec Bruyère PDF

EBP : cours avec Bruyère Plan du cours : - EBP : introduction - La publication scientifique - Les biais méthodologiques o Les différents types d’études scientifiques o Les études d’observation o Les études interventionnelles - Les...

EBP : cours avec Bruyère Plan du cours : - EBP : introduction - La publication scientifique - Les biais méthodologiques o Les différents types d’études scientifiques o Les études d’observation o Les études interventionnelles - Les revues systématiques et les méta-analyses - Discussion de cas I. Introduction : L’Evidence Based Practice (EBP) serait le pendant de l’Evidence Based Medecine (EBM ➔ donner le meilleur traitement possible au patient). Il existe aussi : - Evidence Based Nursing - Evidence Based Physiotherapy - Evidence Based Public Health - … L’Evidence-Based Practice (EBP) est "l’utilisation consciente, explicite et judicieuse des meilleures données actuelles de la recherche clinique dans la prise en charge personnalisée de chaque patient". - Consciente signifie une connaissance des sources d’information disponibles - Explicite sous-entend la traçabilité du processus de recherche de l’information - Judicieuse signifie l’évaluation de l’utilité de cette information - Meilleures données actuelles impliquent une sélection des études ayant le meilleur niveau de preuve - Prise en charge personnalisée définit le niveau d’utilisation final de l’EBP : la pratique de soins autour d’un patient donné Pourquoi ? - Parce que vous êtes sans cesse confronté à des choix thérapeutiques dans votre pratique courante - Pour réduire la variabilité des pratiques de soins non justifiées - Pour suivre l'évolution rapide des connaissances et gérer le volume d'information - Parce que les résultats d’études inappropriées ont des conséquences importantes sur la pratique - Pour réduire le délai entre les résultats de la recherche et l’intégration à la pratique, perte de chance pour les patients - Car l’EBP permet d’améliorer la santé des patients, au-delà du simple changement de comportement des soignants → meilleurs résultats chez les hôpitaux qui utilisent l’EBM. Utiliser la médecine, kiné, … basé sur l’EBP améliore l’état de santé, de finance. 1  II. La publication scientifique : a. Principe EBP : Se base à la fois sur les rechercher scientifique mais également sur nos capacités pratiques et sur les préférences du patient. Ex : si le patient veut absolument recevoir un massage, peut être le faire une ou deux fois même si on sait que c’est inutile. Cas pratique : - Votre (grand-)maman - Observation auto-rapportée : moins de force musculaire - Lu dans un magazine : la prise de complément alimentaire pourrait augmenter la force - Elle demande votre avis sur l’intérêt de ces produits… Que faire ? - Allez sur Google → force musculaire sujet âgé. - On clique sur le premier site → principes de santé.com (relativement neutre). - On trouve ceci : Pas de références : on part du principe qu’on ne ment pas. o Etude de départ réalisé sur des rats. o Etude réalisée chez « l’homme » → qu’elle populations ? Tranche d’âge ? Que chez les hommes o ou femmes aussi ? o On ne sait pas si l’augmentation de la synthèse protéique musculaire augmente la force musculaire. - Sur quelque chose qui semble edvidence base, on n’a rien d’EBP ! Faire attention !! Aller regarder ce qui est publier actuellement sur ce sujet. Pourquoi plus croire l’article scientifique sur PubMed plutôt qu’un article mis sur google ? 2  b. Etapes de la publication d’un article scientifique : 1. Ecriture d’un article scientifique 2. Soumission de l’article à une revue 3. Evaluation par les pairs 4. Retour des évaluateurs Soit on nous renvoie l’article et on ne le publiera pas car il est trop mauvais OU on demande des corrections pour améliorer les choses. L’article est alors réévalué → soit il est publié, soit on ne le prend pas, soit on redonne encore une chance et ainsi de suite ! La qualité de l’étude devrait être garanti par la publication dans une revue/journal scientifique ! Malheureusement, tous les articles ne sont pas de bonne qualité → éditeurs prédateurs pour avoir de l’argent.  On n’est pas payé pour publier un article et souvent on doit payer pour que la population ait accès librement à un article.  On peut donc publier ce qu’on veut (n’importe quoi) à cause de ces éditeurs prédateurs. Il faut donc avoir de la jugeote pour savoir si l’étude est qualitative ou pas. III. Les biais méthodologiques : a. Représentation schématique de l’erreur systématique et de la dispersion : a) Je suis extrêmement précis, mon bras ne bouge pas, par contre mon fusil est mal réglé ou bien j’ai un problème de vision. Ça veut dire que si je retourne derrière et que je retire cinq fois, je vais me retrouver exactement au même endroit. b) C’est la première fois que j’utilise un fusil, je tire cinq fois mais à priori, je n’ai pas de problème de vision ni de fusil. Si je reviens derrière et que je retire cinq fois, je vais trembler un petit peu moins. Après mille fois, avec un bon fusil et sans problème de vision, j’arriverai totalement dans le centre. Alors qu’en a), je ne serai jamais dans le centre même après mille fois. Ça veut dire quoi au niveau scientifique ? Reprenons par exemple le cas du fumeur et du cancer du poumon. On avait dit qu’il y avait dix fois plus de risque chez la personne qui fumait. On ne connaîtra jamais la valeur exacte de l’effet de la cigarette. Mais la valeur exacte est la valeur que je cherche à obtenir. - Pour a) : Si je fais une étude de mauvaise qualité, par exemple j’interviewe des adolescents à côté de leurs parents et je leur demande s’ils fument ou pas, on se doute bien qu’ils ne vont pas répondre la vérité. Je risque donc d’avoir dans mon étude de cohorte des gens pour lesquels je pensais qu’ils fumaient alors qu’ils ne fument pas et peut-être que l’inverse sera vrai aussi. Je risque d’être complètement faussé dans mes analyses et de me retrouver avec des valeurs totalement aberrantes. On pourrait très bien imaginer d’avoir une valeur où au contraire le fait de fumer protège du cancer du poumon : je diminue par deux mon cancer du poumon et c’est ce que j’obtiens dans mon étude scientifique. Si je refais la même étude avec toujours ce problème méthodologique où j’interviewe les 3  adolescents à côté de leurs parents, j’aurais encore exactement la même donnée. Et, si je le fais mille fois avec toujours ce même problème méthodologie, je serais toujours à côté de la plaque. - Pour b) : Dans ce cas-ci, je fais une superbe étude, pas de problème de méthodologie, j’interviewe les gens comme il le faut mais cependant, je n’avais que quelques patients, donc je ne suis pas du tout sûr de moi. J’ai une valeur qui n’est probablement pas juste, mais je le sais parce que j’avais très peu de patients dans mon étude. Probablement que si j’augmente la taille de mon échantillon/mon étude, je vais me retrouver avec une valeur qui va s’approcher de la valeur vraie.  Donc, je préfère être dans b) que dans a) : En a), on va faire une étude, on va croire en nos résultats, on va en être persuadé parce qu’ils sont extrêmement précis mais en réalité, je suis complètement à côté de la valeur vraie. En b), je n’ai pas de problème de méthodologie mais la taille de mon échantillon est trop petite, j’ai fait une étude sur trop peu d’individus, donc je ne suis précis dans mon étude. - c) On combine les deux : non seulement, je suis biaisé mais en plus, je ne suis pas précis. Ce n’est pas bien non plus car même si j’augmente la taille de mon échantillon/étude, je vais me retrouver avec une valeur totalement en dehors de la valeur que je recherche vraiment. Je préfère quand même être en c) qu’en a) car en a), je suis sûre de moi mais je suis complètement à côté de la plaque. Pour notre mémoire de fin d’étude, il vaut probablement mieux avoir une étude avec peu de sujets mais très bien faite qu’une étude où on va passer toutes nos journées et nos nuits à récolter le plus grand nombre d’informations mais être complètement à côté de la plaque scientifiquement. On nous reprochera toujours d’être à côté de la plaque, donc la méthodologie de notre mémoire doit être bonne. Et il vaut mieux avoir une bonne méthodologie et peu de patients que l’inverse. Pour l’Evidence-Based, il faut les deux : il faut beaucoup de sujets et pas de biais méthodologique. Pour être très précis, je dois avoir beaucoup de patients dans mon étude (c’est quelque chose qu’il faut évidemment regarder avant de faire de l’Evidence-Based) et il faudra regarder si on n’a pas de biais méthodologique. Le gros souci, c’est qu’on ne connait pas la valeur vraie. Donc, le plus dur pour notre défense de mémoire, c’est qu’on est persuadé d’avoir fait un superbe mémoire de fin d’étude et on va se faire allumer dès le premier commentaire parce que le jury va estimer que le mémoire est mal fait puisqu’il y a un énorme problème de méthodologie. Ne pas se rendre compte de la faiblesse de notre étude est ce qu’il y a de pire ! C’est pour cela qu’il est très probablement utile pour notre conclusion d’être un peu modéré dans celle-ci (petit conseil de Bruyère) : plutôt que de dire que notre massage a diminué de 40% la douleur, il vaut mieux dire « Mon massage pourrait avoir entre-autres diminué d’approximativement 40% de la douleur. Cependant, d’autres études avec une autre méthodologie pourraient être nécessaire ». On doit se couvrir un peu parce qu’au sinon, on court au massacre !! b. Les types de biais :  Biais de sélection : Un biais de sélection est une erreur systématique induite dans une étude à cause des méthodes adoptées pour choisir les participants à l’étude Exemples : - Le biais de volontariat : prendre des volontaires = toujours un intérêt à participer. - Le biais de recrutement : il apparaît à chaque fois que la probabilité que les sujets entrent dans l’étude est liée à un facteur étudié. 4  - Le biais de « bonne santé des travailleurs » ou « healthy worker effect » → les personnes qui ont mal ne sont pas là, elles ont changé de post, elles sont à l’hôpital, … - Le biais de migration ou biais des « perdus de vue » - Le biais d’attrition : différences entre les groupes initiaux et les groupes finaux liés à des sorties d’essai ou des interruptions de traitement.  Biais d’information / classement Un biais d’information est une erreur systématique induite lorsque la mesure ou l’observation d’un phénomène est incorrecte et conduit à mal classer les sujets en « malades/non malades » ou en « exposés/non exposés ». Biais de mesure ou d’observation ou d’information. Il peut s’agir : - D’un biais différentiel entre les 2 groupes : il apparaît lorsque la probabilité de l’erreur de classement n’est pas la même selon les groupes. - D’un biais non différentiel : il se produit lorsque les erreurs de classement ont la même probabilité selon les groupes. Les erreurs de classement non différentielles sont très souvent de nature aléatoire et peuvent être dues à la mauvaise qualité des instruments de mesure ou à des erreurs matérielles. Biais différentiel entre les 2 groupes - exemples : - Le biais de suivi : Il est lié à des différences de prise en charge au niveau du groupe traité et du groupe témoin. - Le biais de subjectivité ou d’enquêteur ou biais de suspicion - Le biais de « non-réponse » : il est dû au « droit de refus » des personnes participant à une enquête. - Le biais de mémoire ou biais de rappel : il est dû au fait qu’un sujet atteint d’une pathologie (cas) se souvient davantage de ses expositions passées qu’un sujet indemne de la pathologie (témoin). Biais non différentiel entre les 2 groupes - exemples : - Outils non calibrés - Questionnaires erronés - Mauvaise mémoire - Dossier mal rédigé - Mensonge  Biais de confusion Un biais de confusion est lié à une erreur d’appréciation de l’association entre les effets du facteur étudié et la maladie. Il est lié à un défaut de prise en compte d’un facteur dit « de confusion » (facteur externe, encore appelé tiers facteur). Un facteur de confusion est un facteur lié à la fois à l’exposition et à la maladie étudiée. Le phénomène de confusion : exemple 5 Exemple : mémoire - Comparaison force musculaire (isocinétisme) des chuteurs et des non-chuteurs - Groupe 1 : sujets chuteurs recrutés en maison de repos - Groupe 2 : sujet non-chuteurs recrutés dans la famille de l’étudiants - Différence de force statistiquement significative (p