Crédit Image : Orna Wachman de Pixabay
Je souhaiterais vous recommander le blog de Frédéric De Conninck « intitulé Tendances, Espérance» (https://societeesperance.home.blog) qui est le regard d’un sociologue tentant de décrypter les mouvements de notre société et ce que les événements actuels nous enseignent sur son état, avec toujours une mise en dialogue pertinente avec l’Évangile.
Dans un de ses billets, Frédéric De Conninck revient sur la notion de preuve en prenant l’exemple de la saga autour de l’effet de la chloroquine vis-à-vis du COVID-19.
Ce qu’il note, et c’est ce qui a retenu mon attention, est cette expression attribuée au Dr Raoult :
Rien n’effacera ce que j’ai vu de mes yeux
face aux résultats contredisant ses propres travaux.
Je ne reviendrai pas sur cette saga en tant que telle qui a été sous le feu des projecteurs médiatiques, mais elle me permet d’insister sur l’importance de la statistique pour décider de manière éclairée si vraisemblablement tel médicament est efficace ou non. Car si nous nous ne reposons que sur ce que nous voyons, nous pouvons être trompés ! Ainsi de mon point de vue, la terre semble plate et le soleil semble tourner autour de la terre !
Le premier point que j’aimerais faire, est que la statistique permet de quantifier le risque que je prends de me tromper, c’est-à-dire de dire que tel traitement est plus efficace qu’une absence de traitement. Car en statistique, ma première hypothèse est que le traitement n’a pas d’effet, et donc que toute guérison est une guérison spontanée. Si je connais ce taux de guérison spontanée (ou si je la mesure sur un groupe témoin non traité) je connais exactement la probabilité d’avoir un nombre donné de guérisons sur un échantillon de personnes donné. Le nombre de patients guéris suit une loi binomiale.
Or, prenons un exemple que je donne à mes étudiants : imaginons que le taux spontané de guérisons soit de 20%. Vous traitez 20 patients. Sur ces 20 patients, 8 sont guéris soit 40% des patients traités. C’est deux fois plus qu’attendu si le traitement n’avait pas d’effet. Or le problème c’est que la probabilité d’obtenir ce résultat avec le taux de guérison spontanée de 20% à partir d’un échantillon de cette taille est supérieure à 5%. Cette valeur de 5% est le risque maximum que l’on veut prendre de se tromper en considérant que le traitement à un effet.
Je n’ai pas prouvé que le traitement avait le même effet qu’une absence de traitement, je n’ai simplement pas réussi à prouver le contraire, et ici c’est la taille de l’échantillon qui n’est pas assez grande pour passer ce fameux seuil de 5%. Mes yeux me disent que c’est deux fois plus efficace, la statistique me dit ce n’est peut-être que dû au hasard et m’invite à la prudence !
Je n’ai ici parlé que d’une seule notion, mais il faut savoir que les essais cliniques suivent des règles reposant sur la statistique (choix des patients qui seront traités ou non afin d’éviter les biais possibles, nombre de patients à inclure etc..) afin que les résultats soient interprétables et univoques. Ces essais prennent du temps, le temps nécessaire pour prendre des décisions éclairées et rationnelles !
