Médecine fondée sur les preuves, principes fondateurs

Entretien de Chris Masterjohn avec Gordon Guyatt, fonda­teur de la méde­cine fondée sur les preuves

Résumé

👉 Adapté d’un résumé exécu­tif rédigé par NotebookLM

Ce docu­ment de synthèse analyse les prin­cipes fonda­men­taux, les nuances et les défis de la méde­cine fondée sur les preuves (EBM), tels qu’ex­po­sés par le profes­seur Gordon Guyatt, l’un de ses pères fonda­teurs. L’EBM repose sur trois piliers essen­tiels : une hiérar­chie recon­nais­sant que certaines preuves sont plus fiables que d’autres, la néces­sité de fonder les déci­sions sur la tota­lité des meilleures preuves dispo­nibles plutôt que sur une seule étude, et le prin­cipe fonda­men­tal selon lequel les preuves seules ne dictent jamais une déci­sion. Celles-ci doivent être inté­grées dans le contexte des valeurs et des préfé­rences du patient, un aspect crucial de l’EBM qui reste souvent sous-estimé.

Le profes­seur Guyatt critique vive­ment la « pyra­mide des preuves », un mème popu­laire qu’il juge « complè­te­ment erroné » car il confond de manière inap­pro­priée les devis d’études, les méthodes d’agré­ga­tion des données et les guides de pratique clinique. Il propose à la place une approche plus rigou­reuse repo­sant sur trois hiérar­chies distinctes : une pour les études primaires, une pour le niveau de trai­te­ment des données (comme les revues systé­ma­tiques) et une pour guider les clini­ciens (où les lignes direc­trices de qualité sont au sommet).

Au sommet théo­rique de la hiérar­chie des preuves pour un indi­vidu se trouvent les essais N = 1, qui évaluent l’ef­fet d’un trai­te­ment sur un patient unique. Le profes­seur Guyatt les consi­dère comme l’idéal, car « les preuves concer­nant des groupes de personnes ne peuvent infor­mer que sur des groupes de personnes ». Cependant, il quali­fie cette approche de sa « meilleure idée complè­te­ment ratée » en raison de sa complexité logis­tique et du manque de temps des clini­ciens, ce qui a conduit à son échec pratique généralisé.

Enfin, le docu­ment explore les nuances de l’EBM, notam­ment le rôle du raison­ne­ment physio­lo­gique, qui est essen­tiel pour inter­pré­ter les preuves indi­rectes mais reste infé­rieur aux données empi­riques. Il aborde égale­ment le scep­ti­cisme à l’égard des études obser­va­tion­nelles pour évaluer les effets des trai­te­ments, les critiques concer­nant l’in­fluence de l’in­dus­trie phar­ma­ceu­tique et l’er­reur que consti­tue une foca­li­sa­tion exces­sive sur les critères d’éva­lua­tion primaires au détri­ment d’une vision globale des résul­tats impor­tants pour le patient.

1. Les fondements de la médecine fondée sur les preuves (EBM)

1.1. La pratique médicale avant l’EBM

Avant l’avè­ne­ment de la méde­cine fondée sur les preuves, les déci­sions cliniques repo­saient prin­ci­pa­le­ment sur trois bases jugées aujourd’­hui comme poten­tiel­le­ment erronées :

1. L’expérience clinique person­nelle : Les méde­cins tiraient des conclu­sions sur l’ef­fi­ca­cité des trai­te­ments à partir de leurs propres obser­va­tions. Cette approche est consi­dé­rée comme très sujette aux biais.
2. Le raison­ne­ment physio­lo­gique : Les déci­sions étaient basées sur la compré­hen­sion des méca­nismes biolo­giques sous-jacents. Le profes­seur Guyatt souligne que les essais rando­mi­sés ont par la suite démon­tré que ce raison­ne­ment était souvent « désas­treu­se­ment faux ».
3. L’appel aux experts : Les clini­ciens se réfé­raient à leurs collègues plus expé­ri­men­tés ou à des experts recon­nus, qui eux-mêmes basaient leurs recom­man­da­tions sur leur expé­rience clinique et leur compré­hen­sion de la physiologie.

Selon Gordon Guyatt, l’en­semble des acteurs de ce système, y compris les experts, igno­raient large­ment les méthodes que nous consi­dé­rons aujourd’­hui comme essen­tielles pour juger de la vali­dité des preuves.

1.2. Les trois piliers de l’EBM

En oppo­si­tion à l’an­cienne approche, l’EBM repose sur trois prin­cipes fondamentaux :

1. Une hiérar­chie des preuves : L’EBM établit que toutes les preuves ne sont pas égales. Certaines sources d’in­for­ma­tion sont intrin­sè­que­ment plus crédibles et fiables que d’autres. Cette hiérar­chie place les essais rando­mi­sés bien conduits au-dessus de l’ex­pé­rience person­nelle et du raison­ne­ment physio­lo­gique pour les ques­tions de thérapie.
2. La synthèse des meilleures preuves : Une déci­sion clinique ne doit jamais être basée sur une seule étude, même s’il s’agit d’un essai rando­misé de haute qualité. Les études peuvent donner des résul­tats diffé­rents pour diverses raisons. Il est donc impé­ra­tif de s’ap­puyer sur un « résumé accu­mulé des meilleures preuves » pour obte­nir une image complète et fiable.
3. L’intégration des valeurs du patient : C’est un prin­cipe fonda­men­tal souvent mal compris. Le profes­seur Guyatt insiste sur le fait que « les preuves en elles-mêmes ne vous disent jamais quoi faire ». Les preuves peuvent éclai­rer les avan­tages et les incon­vé­nients des diffé­rentes options, mais la déci­sion finale doit inté­grer la valeur que le patient accorde à ces diffé­rents résul­tats. Cet aspect, absent des publi­ca­tions initiales de 1992, est devenu un prin­cipe central de l’EBM depuis 2000, bien qu’il reste « sous-apprécié ».

2. Démystifier la hiérarchie des preuves

2.1. Critique de la « pyramide des preuves » traditionnelle

Le profes­seur Guyatt quali­fie la pyra­mide des preuves, large­ment diffu­sée (y compris sur Wikipédia), de « complè­te­ment erro­née » et « tota­le­ment confuse ». Selon lui, sa prin­ci­pale erreur est de fusion­ner sur une même échelle des concepts qui devraient être séparés :

• Les types d’étude : Essais rando­mi­sés, études de cohorte, études cas-témoins, etc.
• Les méthodes d’agré­ga­tion : Revues systé­ma­tiques et méta-analyses, qui sont des moyens de synthé­ti­ser les études primaires.
• Les docu­ments de recom­man­da­tion : Les lignes direc­trices de pratique clinique, qui consti­tuent un « animal tout à fait diffé­rent » visant à guider les cliniciens.

Il souligne qu’une revue systé­ma­tique d’études de faible qualité (par exemple, des séries de cas) produira des preuves de faible qualité, démon­trant ainsi que la posi­tion des revues systé­ma­tiques au sommet de la pyra­mide est fonda­men­ta­le­ment trompeuse.

2.2. Une approche structurée en trois hiérarchies distinctes

Pour clari­fier la situa­tion, le profes­seur Guyatt propose de penser en termes de trois hiérar­chies distinctes et complémentaires :

Hiérarchie	Description	Exemples
Études primaires	Classement des devis d’études selon la ques­tion posée (théra­pie, pronos­tic, diag­nos­tic). Chaque type de ques­tion a sa propre hiérarchie.	Pour la théra­pie, les essais rando­mi­sés sont au sommet. Pour le pronos­tic, les études de cohorte sont plus appropriées.
Niveau de traitement	Méthodes utili­sées pour agré­ger les preuves issues des études primaires.	Une revue systé­ma­tique peut porter sur des essais rando­mi­sés (haut niveau de preuve pour la théra­pie) ou sur des études obser­va­tion­nelles (niveau de preuve plus faible).
Destination pour les cliniciens	Outils les plus effi­caces pour obte­nir des réponses pratiques et guider la pratique clinique.	Les lignes direc­trices cliniques de haute qualité se situent au sommet de cette hiérar­chie en raison de leur efficacité.

3. Les essais N = 1 : le sommet théorique de la preuve

3.1. Le principe fondamental

Le profes­seur Guyatt posi­tionne les essais N = 1 (essais rando­mi­sés sur un seul patient) au sommet absolu de la hiérar­chie des preuves pour les déci­sions indi­vi­duelles. Le prin­cipe est d’éva­luer l’ef­fet d’une inter­ven­tion direc­te­ment sur le patient concerné, en alter­nant de manière rando­mi­sée et en aveugle des périodes avec et sans trai­te­ment, tout en mesu­rant quan­ti­ta­ti­ve­ment les résultats.

« Les preuves concer­nant des groupes de personnes ne peuvent infor­mer que sur des groupes de personnes… le mieux serait de décou­vrir l’ef­fet du trai­te­ment chez ce patient précis. Et c’est ce que font les essais N = 1. »

Cette approche permet de surmon­ter la limi­ta­tion fonda­men­tale des essais sur de grands groupes, dont les résul­tats moyens peuvent ne pas s’ap­pli­quer à un indi­vidu donné en raison de la varia­bi­lité humaine.

3.2. L’échec pratique d’une idée prometteuse

Malgré son poten­tiel théo­rique, le profes­seur Guyatt consi­dère les essais N = 1 comme sa « meilleure idée complè­te­ment ratée ». Inspirés de la psycho­lo­gie, lui et son équipe ont mis en place un service dédié aux essais N = 1 qui a mené envi­ron 75 essais avant que les demandes de consul­ta­tion ne se tarissent. De nombreuses autres tenta­tives de mise en place de services simi­laires à travers le monde ont connu le même sort.

3.3. Les raisons de l’échec et la pertinence continue

La prin­ci­pale raison de cet échec est d’ordre pratique : c’est « trop de tracas ». Les clini­ciens, qui déclarent univer­sel­le­ment manquer de temps avec leurs patients, ne peuvent pas assu­mer la charge logis­tique et le temps supplé­men­taires requis pour orga­ni­ser et super­vi­ser un essai N = 1.

Cependant, Guyatt main­tient que ces essais ont une utilité certaine dans des cas spora­diques et ne les reti­re­rait pas de la hiérar­chie. Il cite l’exemple d’es­sais N = 1 qui ont démon­tré que les douleurs muscu­laires de certains patients n’étaient pas causées par les statines, leur permet­tant ainsi de conti­nuer un trai­te­ment vital [?].

4. Nuances et défis de l’application de l’EBM

4.1. Le rôle du raisonnement physiologique

Le raison­ne­ment physio­lo­gique n’est pas rejeté par l’EBM, mais son rôle est redé­fini. Il devient crucial en présence de « preuves indi­rectes », c’est-à-dire lors­qu’il faut déci­der d’ap­pli­quer les résul­tats d’une étude à une situa­tion diffé­rente. Exemples :

• Appliquer les résul­tats d’es­sais sur des adultes à des enfants.
• Extrapoler les résul­tats d’es­sais sur des personnes plus jeunes à des patients très âgés (>90 ans).
• Généraliser des résul­tats obte­nus sur une popu­la­tion majo­ri­tai­re­ment blanche à des personnes d’ori­gines ethniques différentes.
• Évaluer la perti­nence de résul­tats à court terme pour une déci­sion à long terme.

Dans ces cas, la compré­hen­sion de la physio­lo­gie aide à évaluer la proba­bi­lité que les résul­tats soient trans­po­sables. Cependant, le profes­seur Guyatt reste beau­coup plus enclin à faire confiance aux données empi­riques, même de moindre qualité, qu’au seul raison­ne­ment physio­lo­gique, qui s’est avéré « erroné de si nombreuses fois ».

4.2. Les limites des études observationnelles

La prin­ci­pale faiblesse des études obser­va­tion­nelles est leur vulné­ra­bi­lité au « biais de confu­sion rési­duel » : les facteurs non mesu­rés ou mal mesu­rés qui peuvent faus­ser les résul­tats. Bien qu’u­tiles pour iden­ti­fier des effets indé­si­rables rares et graves, elles sont consi­dé­rées comme une source de preuve de faible qualité pour évaluer l’ef­fi­ca­cité des inter­ven­tions par rapport aux essais randomisés.

4.3. L’approche GRADE et ses évolutions

Le système GRADE est une méthode de nota­tion de la qualité des preuves. Le profes­seur Guyatt exprime une préfé­rence pour l’ap­proche « Core GRADE », qui stipule que les essais rando­mi­sés commencent avec une qualité de preuve élevée et les études obser­va­tion­nelles avec une qualité faible. Ces dernières peuvent être reva­lo­ri­sées si elles démontrent des effets de très grande ampleur. Il se montre scep­tique face aux approches plus récentes (comme ROBINS‑I) qui, selon lui, compliquent inuti­le­ment le processus.

4.4. L’EBM face aux influences externes (“hijacking”)

Face à la critique selon laquelle l’EBM a été « détour­née » par l’in­dus­trie phar­ma­ceu­tique, la réponse de Guyatt est nuancée :

• Oui, l’in­dus­trie contrôle ce qui est étudié. Les grandes entre­prises financent et mènent les essais, orien­tant la recherche vers leurs produits.
• Non, elle ne devrait pas contrô­ler l’in­ter­pré­ta­tion. Il conseille aux clini­ciens de ne pas lire l’in­tro­duc­tion ou la discus­sion des articles publiés par l’in­dus­trie, où se trouve le « spin », mais de se tour­ner vers des lignes direc­trices indé­pen­dantes et de haute qualité, rédi­gées par des experts sans conflits d’in­té­rêts financiers.

4.5. La tyrannie des critères d’évaluation primaires

Le profes­seur Guyatt consi­dère que la foca­li­sa­tion intense des grandes revues médi­cales sur un seul critère d’éva­lua­tion primaire est une « profonde erreur ». Les patients se soucient géné­ra­le­ment de multiples résul­tats (effi­ca­cité, effets secon­daires, qualité de vie, etc.). Une évalua­tion adéquate néces­site une présen­ta­tion équi­li­brée de tous les résul­tats impor­tants pour le patient, et non une fixa­tion sur un seul critère choisi en partie pour des raisons statis­tiques (calcul de la taille de l’échantillon).

Article créé le 21/12/2025 - modifié le 22/12/2025 à 06h21 • 26 visites