Comment Big Pharma a détourné la médecine fondée sur des preuves

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I. Introduction

La médecine factuelle (MFP) est un phénomène relativement récent. Le terme lui-même n'a été inventé qu'en 1991. Au départ, il partait des meilleures intentions : fournir aux médecins de première ligne les outils de l'épidémiologie clinique pour prendre des décisions fondées sur des données scientifiques et améliorer ainsi les résultats des patients. Mais au cours des trois dernières décennies, la MFP a été détournée par l'industrie pharmaceutique au profit des intérêts des actionnaires plutôt que des patients.

Aujourd'hui, l'EBM privilégie les épistémologies qui favorisent les intérêts des entreprises, tout en incitant les médecins à ignorer d'autres formes de connaissances valables et leur propre expérience professionnelle. Ce changement prive les médecins de leur pouvoir et réduit les patients à l'état d'objets, concentrant ainsi le pouvoir entre les mains des laboratoires pharmaceutiques. L'EBM laisse également les médecins mal équipés pour répondre à l'épidémie d'autisme et incapables d'opérer les changements de paradigme nécessaires pour faire face à cette crise.

Dans cet article, je vais :

fournir un bref historique de l’EBM ;
expliquer comment fonctionnent les hiérarchies de preuves ;
explorer dix critiques générales et techniques de la méthodologie EBM et des hiérarchies de preuves ;
examiner les hiérarchies de preuves de l’American Medical Association de 2002, 2008 et 2015 ;
mettre en évidence le rachat d'EBM par l'entreprise ; et
explorer les implications de ces dynamiques pour l’épidémie d’autisme.

II. Histoire de la médecine factuelle

La médecine est confrontée aux mêmes défis que toute autre branche du savoir : déterminer ce qui est « vrai » (ou du moins « moins faux »). Depuis son apparition en 1992, la médecine factuelle est devenue le paradigme dominant de la philosophie de la médecine aux États-Unis et son impact se fait sentir dans le monde entier (Upshur, 2003 et 2005; Reilly, 2004; Berwick, 2005; Ioannidis, 2016). Grâce à l’utilisation de hiérarchies de preuves, l’EBM privilégie certaines formes de preuves par rapport à d’autres.

Hanemaayer (2016) fournit une généalogie utile de la médecine factuelle. L'épidémiologie — « la branche de la science médicale qui étudie l'incidence, la distribution et le contrôle des maladies au sein d'une population » — est un domaine reconnu depuis des siècles. Mais l'épidémiologie clinique, définie comme « l'application de principes et de méthodes épidémiologiques aux problèmes rencontrés en médecine clinique », est apparue dans les années 1960 (Fletcher, Fletcher et Wagner, 1982). Feinstein (1967) est considéré comme le catalyseur de l'émergence et de la croissance de cette nouvelle discipline. Feinstein, dans son livre Jugement clinique (1967) a écrit : « Aujourd'hui, les cliniciens honnêtes et dévoués sont en désaccord sur le traitement de presque toutes les maladies, du rhume au cancer métastatique. Nos expériences thérapeutiques étaient acceptables selon les normes de la communauté, mais non reproductibles selon les normes scientifiques. » Feinstein a donc proposé une méthode permettant d'appliquer des critères scientifiques aux jugements cliniques en situation clinique.

Selon Hanemaayer (2016), à la même époque, David Sackett dirigeait le premier département d'épidémiologie clinique à l'Université McMaster, au Canada. Influencé par Feinstein, Sackett a formé toute une génération de futurs médecins en épidémiologie clinique. Dans les années 1970, Archibald Cochrane a étendu le recours aux essais contrôlés randomisés à un éventail plus large de traitements médicaux. En 1980, la Fondation Rockefeller a financé le Réseau international d'épidémiologie clinique (INCLEN), qui a diffusé les méthodes et la philosophie de l'épidémiologie clinique dans le monde entier. Les efforts de l'INCLEN ont ensuite reçu le soutien de l'Agence des États-Unis pour le développement international, de l'Organisation mondiale de la santé et du Centre de recherches pour le développement international.

Différents termes ont été utilisés pour décrire les méthodes de l'épidémiologie clinique. Eddy (1990) utilisait le terme « fondé sur des données probantes ». À peu près au même moment, le coordonnateur de la résidence à l’Université McMaster, le Dr Gordon Guyatt, qualifiait cette discipline en plein essor de « médecine scientifique », mais ce terme n’a apparemment jamais été adopté par les résidents (Sur et Dahm, 2011). Finalement, Guyatt a opté pour le terme « médecine fondée sur les preuves » dans un article de 1991 (Sur et Dahm, 2011).

Un groupe de travail sur la médecine fondée sur les preuves (EBMWG) a été formé, composé de 32 membres du corps professoral en médecine, principalement de l'Université McMaster, mais également d'universités des États-Unis. 1992, l'EBMWG a planté un drapeau pour son approche particulière de la philosophie de la médecine avec un article dans JAMA Intitulé « Médecine factuelle : une nouvelle approche de l’enseignement de la pratique médicale », cet article se lit moins comme un article de revue scientifique traditionnel que comme un manifeste politique. Dès le premier paragraphe, ils annoncent leur intention de remplacer les pratiques médicales traditionnelles par les méthodes et les résultats de l’épidémiologie clinique.

Un nouveau paradigme de pratique médicale émerge. La médecine factuelle délaisse l'intuition, l'expérience clinique non systématique et la logique physiopathologique comme fondements suffisants de la prise de décision clinique, et privilégie l'examen des données issues de la recherche clinique. Elle exige de nouvelles compétences de la part du médecin, notamment une recherche documentaire efficace et l'application de règles formelles de preuve pour évaluer la littérature clinique (EBMWG, 1992).

L'article consiste principalement en des recommandations de consulter la littérature épidémiologique en suivant « certaines règles de preuve » qui ne sont pas définies avant de prendre une décision clinique (EBMWG, 1992). Les auteurs fournissent également un formulaire d'évaluation pour une « évaluation plus rigoureuse des médecins traitants » en fonction de la régularité avec laquelle ils « justifient leurs décisions » en consultant la littérature médicale (EBMWG, 1992). Mais le point important n'était pas les étapes en soi, mais plutôt la question de savoir qui détenait l'autorité décisionnelle ultime au sein de la profession médicale. L'EBMWG (1992) annonçait que l'épidémiologie clinique se trouvait désormais au sommet de la pyramide d'autorité (il reste à expliquer pourquoi les médecins s'y sont alignés). Au cours des dix années suivantes, l'EBMWG a publié vingt-cinq articles sur l'EBM dans JAMA (Daly, 2005).

Beaucoup ont remis en question le ton et l’approche de l’avant-garde du EBMWG (voir : Upshur, 2005; Goldenberg, 2005; et Stegenga, 2011 et 2014). Mais l'article, ainsi qu'une vaste organisation au sein de la communauté médicale, ont eu l'effet escompté. EBMWG (1992) a depuis été cité plus de 6,900 XNUMX fois et l’EBM est devenue hégémonique dans toute la médecine, remodelant en profondeur les pratiques des médecins, des cliniques, des écoles de médecine, des hôpitaux et des gouvernements.

En 1994, Sackett a quitté l'Université McMaster pour fonder le Centre de médecine fondée sur les preuves à l'Université d'Oxford, qui est rapidement devenu une force dominante dans le mouvement EBM (Hanemaayer, 2016). Sackett et al. (1997) a systématisé l'EBM pour inclure les cinq étapes suivantes :

Formuler une question à laquelle il est possible de répondre ;
Rechercher les meilleures preuves de résultats disponibles ;
Évaluer de manière critique les preuves (c’est-à-dire déterminer leur qualité) ;
Appliquer les preuves (intégrer les résultats à l’expertise clinique et aux valeurs des patients) ; et
Évaluer l’efficacité et l’efficience du processus (pour l’améliorer la prochaine fois).

Jusqu’ici tout va bien, mais le diable est toujours dans les détails.

III. Hiérarchies des preuves

À première vue, la médecine factuelle semble simple et utile. Cependant, des problèmes apparaissent dès qu'on tente de la mettre en pratique. Au cœur de la médecine factuelle se trouvent les hiérarchies de données probantes (Stegenga, 2014). Les hiérarchies de preuves, comme leur nom l'indique, sont des classements catégoriques qui privilégient certaines manières de savoir par rapport à d'autres. Rawlins (2008) ont constaté que 60 hiérarchies de preuves différentes avaient été élaborées en 2006. Parmi les hiérarchies de preuves les plus connues figurent l'Oxford Centre for Evidence-Based Medicine (CEBM), le Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN) et le Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) (Stegenga, 2014).

Aux fins de cette discussion initiale, je me concentrerai sur le CEBM d'Oxford car il a été le premier à être largement utilisé et il est représentatif du domaine plus large (Stegenga, 2014).

**Tableau 1,** **version simplifiée de la hiérarchie des preuves, Oxford Centre for Evidence-Based Medicine, dernière mise à jour par Howick, 2009**.

*La définition du CEBM de « revues systématiques » inclut parfois une méta-analyse.

Source : Stegenga (2014). Disponible auprès du Centre de médecine fondée sur les preuves (2009).

En théorie, la méthodologie fondée sur les preuves et les hiérarchies de données probantes pourraient être deux choses distinctes. En pratique, les hiérarchies de données probantes permettent d'« évaluer de manière critique les données probantes » — étape 3 de Sackett et al. (1997) décrite ci-dessus (Stegenga, 2014).

IV. Dix critiques générales et techniques de la médecine factuelle et des hiérarchies de preuves

Dans cette section, j'examinerai dix critiques générales et techniques de la méthode EBM. Les arguments sont les suivants :

1. L’EBM est devenue hégémonique d’une manière qui évince d’autres formes valables de connaissances ;

2. Les hiérarchies de preuves ne se contentent pas de trier les données, elles légitiment certaines formes de données et invalident d’autres formes de données ;

3. Les méta-analyses et les revues systématiques des ECR sont confrontées à des problèmes épistémiques ;

4. La plupart des ECR sont conçus pour identifier les avantages, mais ils ne constituent pas l’outil approprié pour identifier les inconvénients ;

5. Les ECR sont conçus pour lutter contre les biais de sélection, mais d’autres formes de biais subsistent ;

6. Les rapports de cas et les études observationnelles sont souvent tout aussi précis que les ECR ;

7. La médecine factuelle n’est pas fondée sur des preuves démontrant qu’elle améliore les résultats en matière de santé ;

8. L’EBM et les hiérarchies de preuves reflètent les tendances autoritaires en médecine ;

9. Les hiérarchies de preuves ont transformé la pratique de la médecine pour le pire ; et

10. Les hiérarchies de preuves objectivent et/ou négligent les patients.

1. L’EBM est devenue hégémonique d’une manière qui évince d’autres formes valables de connaissances.

Il existe un large consensus sur le fait que l'EBM est devenue le paradigme dominant en médecine clinique. Upshur (2005) écrit :

Aujourd’hui, pratiquement toutes les dimensions des soins de santé — des soins infirmiers aux soins de santé mentale, en passant par l’élaboration des politiques et les interventions médicales humanitaires — s’efforcent de s’appuyer sur des données probantes. PubMed compte actuellement plus de 20,000 XNUMX citations de « fondé sur des preuves ».

Reilly (2004) ne se préoccupe pas des lacunes de l'EBM et évalue sans équivoque sa domination en médecine aujourd'hui (ce passage est signalé par les critiques de l'EBM, y compris Goldenberg, 2009, et Stegenga, 2014 pour sa stridence) :

Rares sont ceux qui désavoueraient l'hypothèse de la médecine factuelle (MFT) selon laquelle des interventions cliniques fondées sur des données probantes donneraient, en moyenne, de meilleurs résultats pour les patients que des interventions non fondées sur des données probantes. Cette hypothèse reste hypothétique uniquement parce que, de manière générale, elle ne peut être prouvée empiriquement. Mais quiconque, en médecine aujourd'hui, n'y croit pas, se trompe de métier (Reilly). 2004).

Berwick (2005) présente un historique des origines prometteuses de la médecine factuelle, mais prévient ensuite que les choses sont allées trop loin. Il écrit :

…nous avons dépassé les bornes. Nous avons transformé l'engagement envers une « médecine factuelle » d'un certain type en une hégémonie intellectuelle qui peut nous coûter cher si nous ne la prenons pas en compte et ne la modifions pas. Et parce que la publication évaluée par les pairs est la condition sine qua non de la découverte scientifique, il est sans doute vrai que l’hégémonie s’exerce par le filtre imposé par le processus de publication…

Berwick (2005) attire ensuite l'attention sur les moyens de connaissance de bon sens tels que la pratique, l'expérience et la curiosité, qui sont exclus par l'EBM (j'adore cette citation !) :

Dans quelle mesure les connaissances que vous utilisez pour réussir au quotidien proviennent-elles d'études scientifiques formelles – les vôtres ou celles d'autrui ? Avez-vous appris l'espagnol en menant des expériences ? Maîtrisez-vous le vélo ou les skis grâce à des essais randomisés ? Êtes-vous un meilleur parent parce que vous avez mené une étude en laboratoire sur la parentalité ? Bien sûr que non. Et pourtant, doutez-vous de ce que vous avez appris ?

Loin de permettre aux médecins d’exercer leur métier au plus haut niveau, Berwick (2005) considère que l'EBM encourage les médecins à exclure des moyens précieux de savoir :

… le succès même du mouvement vers des méthodes scientifiques formelles qui a mûri jusqu’à devenir l’engagement moderne en faveur d’une médecine fondée sur les preuves crée désormais un mur qui exclut une trop grande partie des connaissances et des pratiques qui peuvent être récoltées à partir de l’expérience elle-même, réfléchie.

2. Les hiérarchies de preuves ne se contentent pas de trier les données ; elles légitiment certaines formes de données et excluent d’autres formes de données.

Bien que l'EBM ait fait référence à la totalité des preuves au cours des premières années, elle est rapidement devenue un moyen d'exclure de l'analyse toutes les études, à l'exception des essais contrôlés randomisés (ECR) en double aveugle. Stegenga (2014) écrit : « La manière dont les hiérarchies de preuves sont généralement appliquées consiste simplement à ignorer les preuves considérées comme étant plus basses dans les hiérarchies et à considérer uniquement les preuves provenant d'ECR (ou de méta-analyses d'ECR). »

Souvent, ce n’est pas seulement implicite mais explicite :

Dans un article qui prétendait fournir la meilleure façon de distinguer les interventions médicales efficaces de celles qui sont inefficaces ou nocives, l'article affirmait qu'il fallait « rejeter immédiatement tous les articles sur la thérapie qui ne portent pas sur les essais randomisés » (Département d'épidémiologie clinique et de biostatistique, 1981, dans Stegenga, 2014).

Strauss et al. (2005), dans un manuel sur la pratique et l'enseignement de l'EBM, suggère également que certaines formes de preuves peuvent être écartées :

Si l'étude n'était pas randomisée, nous vous suggérons d'arrêter sa lecture et de passer à l'article suivant dans votre recherche. (Remarque : nous pouvons commencer à évaluer rapidement et de manière critique les articles en parcourant les résumés pour déterminer si l'étude est randomisée ; si elle ne l'est pas, nous pouvons la supprimer.) Ce n'est que si vous ne trouvez aucun essai randomisé que vous devriez y revenir (Strauss et al. 2005 dans Borgerson, 2009).

3. Les méta-analyses et les revues systématiques des ECR sont confrontées à des problèmes épistémiques.

Les méta-analyses d'ECR et/ou les revues systématiques d'ECR figurent systématiquement au sommet de la plupart des hiérarchies de données probantes. Le concept d'agrégation des résultats de plusieurs études semble inattaquable. Mais comprendre son fonctionnement pratique révèle qu'il ne donne une apparence d'exactitude et d'objectivité qu'en éliminant la subjectivité qui est au cœur de la technique. Les méta-analyses ont tendance à traiter les données probantes comme des marchandises, comme le blé, le cuivre ou le sucre, qu'il suffit de trier et de peser. Stegenga (2011) explique que :

Français La méta-analyse est réalisée en (i) sélectionnant les études primaires à inclure dans la méta-analyse, (ii) en calculant l'ampleur de l'effet dû à une cause présumée pour chaque étude, (iii) en attribuant un poids à chaque étude, qui est souvent déterminé par la taille et la qualité de l'étude, puis (iv) en calculant une moyenne pondérée des ampleurs de l'effet (p. 498)… [E]n regroupant les données de plusieurs études, la taille de l'échantillon de l'analyse augmente, ce qui tend à diminuer la largeur des intervalles de confiance, rendant ainsi potentiellement les estimations de l'ampleur d'un effet d'intervention plus précises, et peut-être statistiquement significatives.

Bien que la méta-analyse vise une plus grande objectivité, elle reste en fait un exercice subjectif. Stegenga (2011) écrit : « Les épidémiologistes ont récemment noté que de multiples méta-analyses sur les mêmes hypothèses, réalisées par différents analystes, peuvent aboutir à des conclusions contradictoires. »

En outre, de nombreuses méta-analyses sont en proie aux mêmes conflits d’intérêts financiers que les ECR et autres méthodes de collecte de preuves :

Barnes et Bero (1998) ont réalisé une évaluation quantitative de plusieurs méta-analyses aboutissant à des conclusions contradictoires concernant la même hypothèse, et ont constaté une corrélation entre les résultats des méta-analyses et les relations des analystes avec l'industrie pharmaceutique. Dans un autre exemple, 124 méta-analyses portant sur des antihypertenseurs ont été réalisées. Les méta-analyses de ces médicaments étaient cinq fois plus susceptibles d'aboutir à des conclusions positives si l'évaluateur avait des liens financiers avec une société pharmaceutique (Yank, Rennie et Bero, 2007 dans Stegenga, 2011).

Les méta-analyses ne sont pas aussi précises que leurs partisans voudraient le faire croire.

Différents schémas de pondération peuvent donner des résultats contradictoires lorsque les données probantes sont amalgamées. Une démonstration empirique de ce phénomène a été fournie par Jüni, Witschi, Bloch et Egger (1999). Ils ont amalgamé les données de 17 essais testant une intervention médicale particulière, en utilisant 25 échelles différentes pour évaluer la qualité des études (réalisant ainsi 25 méta-analyses). Leurs résultats étaient troublants : les tailles d’effet amalgamées entre ces 25 méta-analyses différaient jusqu’à 117 %, en utilisant exactement les mêmes données primaires. Les auteurs ont conclu que « le type d’échelle utilisé pour évaluer la qualité des essais peut influencer considérablement l’interprétation des études méta-analytiques » (Jüni et al. 1999 dans Stegenga, 2011).

Les méta-analyses souffrent également d’une faible fiabilité inter-évaluateurs.

Non seulement le choix de l'échelle d'évaluation de la qualité influence considérablement les résultats d'une méta-analyse, mais le choix de l'analyste l'est tout autant. Une échelle d'évaluation de la qualité, appelée « outil de risque de biais », a été conçue par le groupe Cochrane pour évaluer le degré de crédibilité des résultats d'une étude. Des chercheurs albertains ont distribué 163 manuscrits d'ECR à cinq évaluateurs, qui ont évalué les ECR à l'aide de cet outil. Ils ont constaté une très faible concordance inter-évaluateurs des évaluations de la qualité (Hartling et al., 2009). Autrement dit, même avec un seul outil d'évaluation de la qualité, une formation à son utilisation et une faible diversité méthodologique, on a observé une grande variabilité dans les évaluations de la qualité des études (Stegenga, 2011).

La subjectivité en elle-même ne constitue pas nécessairement un problème. La sagesse subjective issue d'années d'expérience pourrait s'avérer très utile pour évaluer les données probantes. Le problème des méta-analyses telles qu'elles sont pratiquées actuellement est que les personnes impliquées ignorent généralement leur propre subjectivité tout en excluant les analyses subjectives raisonnées (émanant de médecins, de patients, voire de philosophes) qui pourraient être utiles. En effet, les méta-analyses telles qu'elles sont pratiquées actuellement laissent de côté les facteurs contextuels politiques et économiques susceptibles de fausser les résultats d'une étude :

Une bonne analyse repose sur une connaissance personnelle approfondie du domaine, des participants, des problèmes rencontrés, de la réputation des différents laboratoires, de la fiabilité probable des scientifiques et d'autres considérations en partie subjectives, mais extrêmement pertinentes. La méta-analyse exclut tout facteur subjectif de ce type (Eysenck, 1994 dans Stegenga, 2011).

Stegenga (2011) conclut que « l’importance épistémique accordée à la méta-analyse est injustifiée ».

4. La plupart des ECR sont conçus pour identifier les avantages, mais ils ne constituent pas l’outil approprié pour identifier les inconvénients.

Upshur (2005) écrit que :

Les ECR peuvent servir de puissants intérêts économiques, et la prédominance de l'essai randomisé comme forme de preuve la plus fiable empêche de considérer d'autres formes de preuve tout aussi convaincantes comme informatives ou pertinentes dans les débats sur la sécurité et les effets nocifs des traitements. Les ECR sont également peu puissants pour obtenir des réponses efficacement, généralement dans les plus brefs délais, en grande partie parce que le laboratoire pharmaceutique qui les sponsorise a besoin des données pour obtenir une autorisation réglementaire. Ainsi, les ECR et les méta-analyses manquent de puissance pour nous indiquer le rapport bénéfice/risque probable d'un traitement. Ils sont menés et, une fois disponibles, deviennent des « données probantes » sur des populations pour la plupart très différentes de celles qui prennent les médicaments, souvent avec d'importantes comorbidités. Par conséquent, nous ne disposons pas de « données » complètes sur les effets d'un médicament sur la base des seuls ECR.

Michael Rawlins a présidé le Comité pour la sécurité des médicaments (Royaume-Uni) de 1992 à 1998 et a été le président fondateur du National Institute for Clinical Excellence de 1999 à 2013. De 2012 à 2014, il a été président de la Royal Society of Medicine et, en 2014, président de l'Agence de réglementation des médicaments et des produits de santé (l'équivalent de la branche médicale de la Food and Drug Administration américaine). Rawlins (2008) écrit,

Les ECR sont conçus pour garantir une puissance statistique suffisante pour démontrer un bénéfice clinique. Cependant, ces calculs de puissance ne prennent généralement pas en compte les effets indésirables (Evans 2004). Par conséquent, bien que les ECR puissent identifier les effets indésirables les plus fréquents, ils échouent singulièrement à identifier les effets indésirables moins fréquents ou ceux à longue latence (comme les tumeurs malignes). La plupart des ECR, même pour des interventions susceptibles d'être utilisées par les patients pendant de nombreuses années, ne durent que six à vingt-quatre mois. De plus, si des effets indésirables sont détectés à un niveau statistiquement significatif, il est facile de les rejeter comme étant dus au hasard plutôt qu'à une réelle différence entre les groupes (Rawlins, 2008).

Rawlins (2008) conclut que « seules les études observationnelles peuvent fournir les preuves nécessaires pour évaluer les dommages moins courants ou à longue latence ».

Stegenga (2014) écrit,

La grande majorité des ECR en recherche médicale maximisent la capacité à détecter les bénéfices au détriment de celle à détecter les effets nocifs. La majorité des effets nocifs graves causés par les interventions médicales sont détectés par des études post-autorisation dites de phase IV, qui se limitent presque toujours à des analyses observationnelles de rapports cliniques anecdotiques. Ainsi, pour des hypothèses de ce type, cette intervention cause du tort, la recherche médicale se limite aux preuves issues de méthodes qui ne sont généralement pas placées au sommet des hiérarchies de preuves traditionnelles…

Stegenga (2016) approfondit sa critique de la manière dont les ECR ne parviennent pas à détecter les préjudices :

La plupart des preuves concernant les effets nocifs des interventions médicales proviennent d'études financées et contrôlées par les fabricants des interventions étudiées, dont les intérêts sont servis par une sous-estimation du profil de dangerosité de ces interventions. Cela conduit à une limitation généralisée des preuves concernant les effets nocifs mises à la disposition des scientifiques et des décideurs politiques indépendants, ce qui, à son tour, contribue à la sous-estimation du profil de dangerosité des interventions médicales. Les autorités réglementaires ne disposent pas de l'autorité nécessaire pour estimer correctement le profil de dangerosité des interventions médicales et contribuent fréquemment à occulter les preuves pertinentes concernant les effets nocifs (Stegenga, 2016).

Comme Upshur (2005) et Rawlins (2008), Stegenga (2016) souligne que la plupart des ECR sont juste assez longs pour détecter les bénéfices, mais souvent pas assez pour détecter les effets indésirables. La taille de l'essai est généralement calculée pour atteindre une significativité statistique des bénéfices évidents, sans être suffisamment importante pour détecter les effets indésirables « graves mais rares ». Il souligne également comment les ECR sont intentionnellement manipulés pour produire les résultats souhaités :

Pour maximiser l'ampleur de l'effet observé et minimiser la variabilité des données, les concepteurs d'essais utilisent divers critères limitant les sujets inclus ou exclus de l'essai... Les caractéristiques les plus flagrantes de la conception des essais sont appelées « stratégies d'enrichissement » : après l'inscription des sujets, mais avant le début de la collecte des données, les sujets sont testés pour déterminer comment ils répondent au placebo ou à l'intervention expérimentale, et les sujets qui réagissent bien au placebo ou (et parfois et) les sujets qui réagissent mal à l'intervention expérimentale sont exclus de l'essai (Stegenga, 2016).

La surveillance post-commercialisation de la FDA est sous-financée par conception et ne dispose pas de suffisamment de personnel pour répondre à l'ampleur de la tâche. Stegenga (2016) souligne les façons dont l’EBM contribue à aggraver le problème :

Il existe de fortes raisons de penser que la surveillance passive post-commercialisation sous-estime fortement les effets néfastes des interventions médicales. Une évaluation empirique de ce phénomène situe le taux de sous-estimation à 94 % (selon une vaste enquête empirique menée par Hazell et Shakir). 2006). Malheureusement, comme les études observationnelles et la surveillance passive n'impliquent pas de conception randomisée, elles sont généralement dénigrées par rapport aux essais contrôlés randomisés… Étant donné que la plupart des preuves concernant les préjudices des interventions médicales proviennent d'études non randomisées (en particulier les préjudices graves rares), la vision dominante du mouvement de la médecine fondée sur les preuves (EBM) dénigre ainsi la majorité des preuves concernant les préjudices des interventions médicales (Stegenga, 2016, p. 495).

Stegenga (2016) conclut que « parce que les préjudices des interventions médicales sont systématiquement sous-estimés à toutes les étapes de la recherche clinique, les décideurs politiques et les médecins ne peuvent généralement pas évaluer de manière adéquate le rapport bénéfice-risque des interventions médicales. » La sous-estimation systématique des préjudices, le manque d’informations adéquates pour les décisions réglementaires et le financement insuffisant de la surveillance post-commercialisation reflètent le pouvoir des sociétés pharmaceutiques à façonner l’environnement réglementaire et politique.

5. Les ECR sont conçus pour lutter contre les biais de sélection, mais d’autres biais subsistent.

Upshur et Tracy (2004) écrivent que l'objectif des essais randomisés est de minimiser le biais de sélection. Cependant, ils notent que « cela laisse intactes les préoccupations concernant le biais d'abondance, c'est-à-dire la capacité de certains groupes d'intérêt à acquérir et à diffuser des données probantes ; ou le biais de pertinence, c'est-à-dire la capacité des groupes d'intérêt à dicter l'ordre du jour en matière de données probantes » (Upshur et Tracy, 2004).

Le coût élevé des ECR signifie que seuls certains acteurs sont en mesure de s'engager dans ce type de recherche — généralement des sociétés pharmaceutiques et des universitaires travaillant grâce à d'importantes subventions gouvernementales. Rawlins (2008) souligne que le coût médian d'un ECR en 2005-2006 au Royaume-Uni était de 3.2 millions de livres sterling (environ 5.7 millions de dollars compte tenu des taux de change de l'époque) (p. 583). Ainsi, privilégier les ECR dans les hiérarchies de preuves privilégie également certains acteurs par rapport à d'autres. Les sociétés pharmaceutiques qui peuvent se permettre de mettre en œuvre ces méthodes ont fortement intérêt à trouver des avantages et à ignorer les inconvénients de leurs produits. Pire encore, les preuves présentées dans cet article suggèrent que les ECR ne sont pas épistémiquement supérieurs aux autres niveaux de la hiérarchie des preuves, ni nécessairement supérieurs aux autres modes de connaissance non mentionnés dans les hiérarchies de preuves.

EBM fait les mêmes erreurs que Kuhn (1962) et d'autres philosophes des sciences font — ils négligent le problème très réel de l'influence des entreprises. Gupta (2003) écrit :

L'EBM est acritique dans la mesure où elle n'intègre aucune stratégie dans son système d'évaluation critique pour examiner les effets potentiellement biaisés des sources de financement, ni ne fournit aux cliniciens les outils nécessaires pour évaluer leur impact. De plus, elle tolère les biais liés aux sources de financement. Dans sa quête incessante d'une quantité toujours plus grande de preuves, l'EBM ne reconnaît pas que les intérêts des financeurs privés de la recherche (tels que les laboratoires pharmaceutiques) peuvent différer, voire entrer en conflit direct, avec ceux des cliniciens et des patients. L'EBM crée et entretient ainsi l'illusion que les processus sociaux qui contribuent à l'EBM et ses conséquences sociales sont inexistants, ou du moins, sans importance.

Jadad et Enkin (2007) soutiennent que les sources de biais sont potentiellement illimitées et ils identifient 60 des types les plus courants. Ainsi, la simple prise en compte du biais de sélection ne suffit pas à garantir l'intégrité scientifique. De plus, il n'est même pas certain que les ECR, tels qu'ils sont actuellement pratiqués, préviennent réellement le biais de sélection :

Un groupe de recherche a mené une revue systématique de 107 ECR portant sur une intervention médicale particulière, à l'aide de trois outils d'évaluation de la qualité (QAT) courants (Hartling et al., 2011). Ce groupe a constaté que la dissimulation de l'assignation était floue dans 85 % de ces ECR et que la grande majorité d'entre eux présentaient un risque élevé de biais. Un autre groupe a sélectionné au hasard onze méta-analyses portant sur 127 ECR portant sur des interventions médicales dans divers domaines de la santé (Moher et al., 1998). Ce groupe a évalué la qualité des 127 ECR à l'aide de QAT et a constaté que la qualité globale était faible : seulement 15 % ont indiqué la méthode de randomisation, et un nombre encore plus faible a montré que l'assignation des sujets était dissimulée (Stegenga, 2015).

Peut-être les auteurs de ces études ont-ils simplement négligé de décrire leurs méthodes. Mais étant donné que les directeurs d'organismes de recherche sous contrat se vantent de leur capacité à produire les résultats souhaités par leurs clients (Petryna, 2007 dans Mirowski, 2011) il semble raisonnable de se demander si la randomisation en double aveugle est réellement pratiquée dans certains essais cliniques qui prétendent être des ECR.

6. Les rapports de cas et les études observationnelles sont souvent tout aussi précis que les ECR.

La définition d’un rapport de cas dans le Dictionnaire d’épidémiologie est remarquable par sa contradiction interne :

Rapports de cas : descriptions détaillées de quelques patients ou cas cliniques (souvent, un seul malade) présentant une maladie ou une complication inhabituelle, une association inhabituelle de maladies, une sémiologie, une cause ou une issue inhabituelles ou trompeuses (éventuellement une guérison surprenante). Il s’agit souvent d’observations préliminaires réfutées ultérieurement. Elles peuvent également susciter une suspicion sérieuse d’un nouvel effet indésirable médicamenteux et constituent un moyen important de surveillance des événements cliniques rares. Elles aident à réfléchir et à tirer des leçons des erreurs médicales (citant Fletcher et al., 2014 ; Haynes et al., 2006 ; Koepsell et Weiss, 2003 ; Vandenbroucke, 2001 ; Pollock, 2012 ; et Sackett et al., 1991, dans Porta). 2014).

Ainsi, d’une part, on considère que les rapports de cas sont souvent réfutés (même si aucune référence n’est fournie) et d’autre part, les rapports de cas « peuvent également susciter une suspicion réfléchie » (Porta, 2014).

Les rapports de cas sont les deuxièmes en partant du bas dans la hiérarchie des preuves du CEBM, se classant au-dessus de la seule « opinion d'expert » et en dessous du seuil que de nombreux épidémiologistes jugent utile de lire. Les « premiers rapports » sont des rapports de cas concernant la première incidence enregistrée d'une nouvelle maladie ou d'un événement indésirable en réaction à un nouveau médicament (ou à une nouvelle utilisation d'un médicament existant). Mais quelles sont les preuves réelles de la fiabilité de ces rapports ?

Venning (1982) a examiné 52 premiers rapports d'effets indésirables suspectés de médicaments publiés dans BMJ, le Lancette, JAMA et NEJM en 1963. Il a suivi chacun de ces rapports 18 ans plus tard pour évaluer s'ils avaient effectivement été vérifiés par la suite.

« Sur les 52 premiers rapports, cinq étaient des enquêtes délibérées sur des réactions potentielles ou prévisibles, et dans chaque cas, la causalité a été raisonnablement établie. »
Les 47 autres étaient ce que Venning qualifie d'« anecdotiques », un terme qui n'est jamais défini, mais le contexte dans la suite de l'article suggère neuf cas ou moins, et souvent un seul, sans groupe témoin. Venning a constaté que « 35 des 47 signalements anecdotiques étaient clairement exacts et que certains des 12 signalements non vérifiés restants pouvaient également correspondre à de véritables effets indésirables… » Ainsi, 75 % de ces signalements anecdotiques ont été ultérieurement confirmés comme étant exacts, et il n'y avait aucune preuve de faux positifs.
Les 12 effets indésirables restants étaient associés à des syndromes qui étaient soit si rares qu'il n'y avait pas beaucoup d'autres cas avec lesquels les comparer, soit si courants qu'il était difficile de distinguer l'effet du médicament du hasard (Venning, 1982).

Lorsque l’on compare le taux de réussite de 75 % des premiers rapports anecdotiques avec le fait que 75 à 80 % des ECR sur le cancer les plus cités ne peuvent pas être reproduits (Prinz, Schlange et Asadullah, 2011; Begley et Ellis, 2012), la décision de placer les ECR au sommet de la hiérarchie des preuves CEBM, tout en dénigrant les séries de cas, semble injustifiée.

Trois études du début des années 2000 confirment que les ECR ne sont pas supérieurs aux études observationnelles.

Benson et Hartz (2000) ont trouvé « peu de preuves que les estimations des effets du traitement dans les études observationnelles rapportées après 1984 soient systématiquement plus élevées ou qualitativement différentes de celles obtenues dans les essais contrôlés randomisés ».
Concato, Shah et Horwitz (2000) écrivent : « [l]es résultats d’études observationnelles bien conçues… ne surestiment pas systématiquement l’ampleur des effets du traitement par rapport à ceux des ECR sur le même sujet. »
Petticrew et Roberts (2003) soutiennent que la question de recherche spécifique doit être associée à la méthodologie de recherche appropriée selon une matrice plutôt qu'une hiérarchie. De plus, ils affirment que « dans certaines circonstances, la hiérarchie peut même être inversée, plaçant par exemple les méthodes de recherche qualitative au premier rang ».

In 2017Thomas Frieden, l'ancien directeur du CDC, a présenté cet argument dans le New England Journal of Medicine qu'un large éventail de types d'études différents peut avoir un impact positif sur les patients et les politiques. Il souligne simplement que chaque type d'étude présente des forces et des faiblesses, et que le type d'étude doit correspondre au type de problème que les chercheurs tentent de résoudre. Il souligne que les sources de données alternatives sont « parfois supérieures » aux ECR.

Ainsi, un large éventail de différents types de preuves peuvent être valables et contribuer à éclairer la prise de décision clinique. Pourtant, la pratique actuelle de la MFE exclut systématiquement tout ce qui n’est pas les grands ECR privilégiés par les sociétés pharmaceutiques.

7. La médecine factuelle n’est pas fondée sur des preuves démontrant qu’elle améliore les résultats en matière de santé.

De nombreux auteurs, dont Sackett et ses collègues, ont reconnu que la médecine factuelle (MFT) viole ses propres normes fondées sur des preuves, car « il n’existe aucune preuve que la MFT soit un moyen plus efficace de rechercher la santé que la médecine habituelle » (Norman 1999 dans Gupta, 2003).

Upshur (2003) note que « Ironiquement, la création de ces classifications n'a pas encore été éclairée par la recherche, mais est en grande partie motivée par l'opinion d'experts. » Les défenseurs de l'EBM (tels que Reilly, 2004) affirment que de telles preuves ne sont pas fournies car « impossibles à prouver empiriquement ». Or, ce n'est pas tout à fait vrai. On pourrait facilement créer une expérience naturelle comparant les résultats des patients entre deux hôpitaux de même rang, l'un poursuivant ses activités habituelles et l'autre appliquant la méthode EBM. Bien qu'il ne s'agisse pas exactement d'un ECR, il serait possible de comparer les résultats avant/après au sein des hôpitaux et entre eux, et même avec des investigateurs en aveugle.

Upshur et Tracy (2004) écrire:

L'édifice des hiérarchies de données probantes ne repose pas sur des recherches systématiques, mais sur le jugement d'experts ou le consensus. Autrement dit, la justification d'une telle hiérarchisation des données repose sur la forme la plus élémentaire de preuve, c'est-à-dire les croyances de quelques-uns (p. 200). De plus, les bénéfices que les approches fondées sur des données probantes apportent aux patients sont aussi peu démontrés que la hiérarchie des données elle-même.

L’EBM a commencé avec l’hypothèse que cela améliorerait certainement les résultats des patients, mais il existe peu de preuves pour étayer cette hypothèse.

L'une des hypothèses fondamentales de la médecine factuelle est que les praticiens dont la pratique repose sur la compréhension des données probantes issues de la recherche appliquée en santé prodigueront des soins de meilleure qualité que ceux qui s'appuient sur leur compréhension des mécanismes fondamentaux et leur propre expérience clinique. À ce jour, aucune preuve directe convaincante n'existe pour étayer cette hypothèse (Haynes, 2002, dans Upshur, 2005).

Il est intéressant de noter que l'augmentation des maladies chroniques aux États-Unis (de 1986 à aujourd'hui) correspond à peu près à l'essor de la médecine factuelle au sein de la profession médicale (de 1992 à aujourd'hui). Si la médecine factuelle n'a pas réussi à enrayer la progression des maladies chroniques (en particulier chez les enfants), la hausse de la valeur boursière des sociétés pharmaceutiques depuis 1992 a été spectaculaire.

8. L’EBM et les hiérarchies de preuves reflètent les tendances autoritaires en médecine.

Plusieurs auteurs ont mis en évidence les tendances autoritaires de l’EBM.

Shahar (1997) a été l’un des premiers critiques à noter les tendances autoritaires du mouvement EBM :

Je pense qu'à tort, ils [les partisans de la médecine factuelle] prônent un nouveau type d'autoritarisme, dissimulé derrière une entité amorphe appelée médecine factuelle. Ils proposent de remplacer les débats scientifiques sains, dans lesquels personne ne devrait prétendre détenir la vérité, par des autorités du savoir scientifique – des lecteurs de la littérature qui se prononceront sur les preuves et veilleront à ce que leur verdict soit correctement appliqué.

Rosenfeld (2004) est très élogieuse dans ses éloges pour les débuts de l'EBM :

Dans les années 1990, la médecine factuelle a filé comme une comète dans le ciel de la médecine. Son avènement a été comparable à la traduction de la Bible en anglais par John Wycliffe au XVe siècle ou à sa publication ultérieure par Tyndale et Coverdale au XVIe siècle. C'était révolutionnaire. C'était du populisme. C'était un changement. Le médecin allait pouvoir comprendre les preuves qui sous-tendent la pratique clinique, ou leur absence. La médecine factuelle nous a donné les outils pour évaluer notre pratique quotidienne.

Mais Rosenfeld (2004) soutient ensuite que ces premiers jours prometteurs se sont estompés pour révéler une réalité actuelle beaucoup plus troublante :

Au cours des trois dernières années, l'EBM est passée du statut d'outil à celui de doctrine religieuse et de dogme figé. Il y a ses prêtres – des hommes et des femmes connus pour pratiquer et prêcher l'EBM et pour modifier les livres et la littérature. Il faut qu'un de ces prêtres siège à chaque comité et revue, sinon on n'est pas à la page. Quiconque s'exprime contre ces prêtres blasphème contre l'EBM et est manifestement antiscientifique ou rétrograde. Il y a des milliers d'acolytes, ceux qui ont entendu la parole et n'acceptent rien d'autre.

Rosenfeld (2004) est particulièrement critique à l’égard des gardiens de l’EBM qui préparent des méta-analyses destinées à être consommées par la communauté médicale au sens large :

Il existe des organisations secrètes qui créent le dogme, comme le groupe Cochrane, la « Task Force » ou Best Evidence. Qui sont ces personnes ? Nous savons où elles se trouvent et parfois leurs noms, mais nous devons croire aveuglément à leurs méthodes. Elles formulent des conclusions qui sont publiées, puis codifiées… Seules quelques sources sont aujourd'hui considérées comme des sources factuelles factuelles « véritables » ou fiables. Certaines organisations répertorient entre 11 et 15 sources « correctes » et « acceptables » en matière de MFE. Toutes les autres, y compris les bonnes recherches, les livres et les revues, ne sont pas fondées sur des preuves et ne peuvent être utilisées.

Rosenfeld (2004) conclut : « Nous avons bouclé la boucle vers la médecine fondée sur la foi. Nous sommes encouragés, et même contraints, de conformer notre pratique médicale à l’autorité des praticiens de la médecine factuelle qui sont « approuvés » et « acceptables ». »

Upshur (2005) raconte de la même manière le passage des premiers jours joyeux de l'EBM à sa forme actuelle plus troublante :

Il semble qu'une nouvelle orthodoxie émerge, aussi résistante à la critique et à la réflexion que le « paradigme » qu'elle cherchait à remplacer. Le plaisir de l'investigation, du questionnement et de la découverte des incohérences et des paradoxes dans la structure des croyances médicales a cédé la place à ce qui semble être une adhésion à une croyance quasi religieuse. L'affirmation a remplacé l'argumentation. Ce n'est pas un hasard si la couverture du British Medical Journal's La réflexion sur le 10e anniversaire de la médecine factuelle présente une image de ce qui ressemble à trois prêtres dans une haute tour. La preuve est un concept auquel les soins de santé adhèrent avidement, pour sa légitimité et son authenticité. Cependant, elle s'apparente davantage à des slogans publicitaires familiers, à un emballage attrayant, à un exercice de branding, qui attire le public par ses promesses séduisantes d'une application plus rigoureuse et scientifique des principes médicaux.

9. Les hiérarchies de preuves ont transformé la pratique de la médecine pour le pire.

Les hiérarchies de preuves ont remodelé la pratique de la médecine d’une manière qui est avantageuse pour les sociétés pharmaceutiques et désavantageuse pour les médecins et les patients.

Upshur (2003), racontant une histoire tirée de sa pratique médicale, donne un aperçu de la manière dont les sociétés pharmaceutiques utilisent l'EBM pour vendre leurs produits :

Une société pharmaceutique a distribué à mon cabinet des recommandations fondées sur des données probantes. Selon ces recommandations, un essai contrôlé randomisé bien conçu était requis pour obtenir une preuve de niveau 1 (la meilleure preuve), et une recommandation de grade A, une étude de niveau 1. Ces recommandations étaient accompagnées d'un rapport de l'essai randomisé, commandité par cette même société et publié dans une revue à comité de lecture. En diffusant ces recommandations et l'article justificatif, la société cherchait à me convaincre que je suivrais les recommandations fondées sur des données probantes si je prescrivais le médicament (p. 673).

Le processus que les médecins apprennent à utiliser dans le cadre de la médecine factuelle est idéalisé. Dans la pratique, ils ont rarement le temps de suivre toutes les étapes. Ils utilisent donc des raccourcis fournis par des éditeurs médicaux et autres.

Récemment, une distinction a été établie entre les praticiens et les utilisateurs de données probantes (Guyatt et al., 2000). En soins primaires notamment, on observe une tendance à utiliser des sources de données probantes pré-évaluées. L'une des plus populaires est InfoPOEMs (patient-oriented evidence that matters), un service de courriel quotidien qui fournit des résumés d'études de recherche pertinentes pour les soins primaires [désormais intégré à Essential Evidence Plus]. Chaque résumé est accompagné du niveau de preuve, selon la nomenclature de l'Oxford Centre (Upshur, 2003).

Ce passage du praticien factuel à l'utilisateur factuel est présenté par les partisans de la médecine factuelle comme une alternative acceptable au processus idéalisé. Pourtant, si l'on examine ces évolutions dans leur contexte plus large, on constate leur caractère problématique. Ce qui était au départ un processus visant à responsabiliser les médecins les conduit désormais à obéir aux ordres des laboratoires pharmaceutiques qui mènent la plupart des essais cliniques. Même si nombre de ces études ne sont pas reproductibles, les médecins, pressés par le fait que des consultants leur présentent les dernières avancées en matière de « médecine factuelle », vont ressentir une pression énorme pour s'y conformer. Les cliniciens qui ne suivent pas les dernières recommandations de la médecine factuelle peuvent également se demander si cette indépendance d'esprit ne les expose pas à un risque accru de poursuites pour faute professionnelle.

Homme de groupe (2007) dans Comment pensent les médecins décrit l'impact de l'EBM sur le lieu de travail à l'hôpital et l'état d'esprit des médecins :

Chaque matin, au début des visites, j'observais les étudiants et les internes examiner leurs algorithmes, puis invoquer les statistiques d'études récentes. J'en concluais que la prochaine génération de médecins était conditionnée à fonctionner comme un ordinateur bien programmé, fonctionnant selon un cadre binaire strict.

Ce qui a probablement commencé avec de bonnes intentions peut devenir une médecine de peinture par numéros qui limite la sagesse et la créativité de certains de nos plus grands esprits :

Les algorithmes cliniques peuvent être utiles pour les diagnostics et traitements courants… Mais ils s'effondrent rapidement lorsqu'un médecin doit sortir des sentiers battus, lorsque les symptômes sont vagues, multiples et confus, ou lorsque les résultats des tests sont inexacts. Dans de tels cas – ceux où l'on a le plus besoin d'un médecin perspicace – les algorithmes découragent les médecins de penser de manière indépendante et créative. Au lieu d'élargir la réflexion du médecin, ils peuvent la restreindre (Groopman, 2007).

Goldenberg (2009) fournit un compte rendu extraordinaire de l'économie politique de l'EBM et de la manière dont l'EBM façonne le mode de production en médecine :

Compte tenu des exigences liées au suivi de la littérature, du temps consacré à l'évaluation de l'abondance de la recherche clinique et de l'importance de bien faire les choses, l'EBM n'a pas tardé à remplacer son précédent appel à l'évaluation critique individuelle des données probantes par des cliniciens praticiens par une véritable industrie de revues systématiques et de méta-analyses (disponibles moyennant paiement, généralement via des bases de données électroniques). Bien que considérées par beaucoup comme opportunes et utiles, la disponibilité des méta-analyses et des résumés cliniques remet immédiatement en cause le programme anti-autoritaire initial de l'EBM. Le programme initial, qui consistait à doter tous les médecins praticiens de compétences en évaluation critique (et à « installer un ordinateur à chaque chevet »), visait à démocratiser la médecine en abandonnant la nature hiérarchique de l'avis des experts et des idées reçues. Cet autoritarisme même semble être restauré par la création de sources EBM « expertes » qui prolifèrent des directives cliniques, des méta-analyses, des produits éducatifs, des systèmes électroniques d’aide à la décision et tout ce qui mérite le nom de « médecine fondée sur les preuves » à un public captif et payant de cliniciens qui désirent être des « praticiens fondés sur les preuves ».

EBM est désormais une marque et tout ce qui va avec : un raccourci vers la prise de décision, très puissant pour façonner les décisions, essentiel au marketing et au profit, mais pas un indicateur très précis de la qualité du contenu.

10. Les hiérarchies de preuves objectivent et/ou négligent les patients.

L'EBM objective les patients d'une manière qui va à l'encontre de la pratique traditionnelle de la médecine et des paradigmes plus récents tels que la « médecine centrée sur le patient ». Upshur et Tracy (2004), écrivent : « Il est intéressant de noter que les patients ne deviennent pertinents qu’à l’étape 4 [du processus EBM décrit par Sackett et al., 1997, résumé ci-dessus]. En fait, les patients sont perçus comme des objets passifs auxquels on applique des preuves une fois que l’information leur a été extraite. »

Une telle sous-estimation des expériences des patients et de leur subjectivité inhérente semble être une violation des valeurs fondamentales de la médecine et pourtant c'est la philosophie dominante de la médecine aujourd'hui. Upshur (2005) écrit :

Les patients sont perçus comme des objets dont on recueille puis examine les informations. L'écoute des patients et de leurs préoccupations, ainsi que la légitimation de leurs questions, ne sont jamais considérées comme importantes dans le processus de médecine factuelle. Gadamer (1975) décrit la priorité herméneutique de la question et la manière dont elle établit une direction et une relation dialogique. La question considérée ou réfléchie détermine si la relation entre le médecin et le patient relève du pouvoir d'inspection ou du dialogue, du respect mutuel et de la délibération. Dans la mesure où la voix du patient est explicitement exclue des étapes de la médecine factuelle, sauf dans la mesure où il s'agit d'une voix d'information pathologique transformable en termes interrogeables, il n'est pas étonnant que les partisans de la médecine factuelle puissent encore écrire sur la nature problématique de l'inclusion des valeurs et des points de vue des patients (voir, par exemple, Haynes). 2002). Ils sont omis du processus par définition.

Je reviendrai sur cette question plus loin dans mon analyse des implications pour l’épidémie d’autisme.

V. Les hiérarchies de preuves de l'AMA de 2002, 2008 et 2015

En 2002, l’American Medical Association a créé sa propre hiérarchie des preuves, Le guide d'utilisation de la littérature médicale (Guyatt et Rennie 2002) et il contenait une particularité fascinante. Il ressemblait au CEBM, sauf qu'au sommet de la hiérarchie, l'AMA répertoriait les essais contrôlés randomisés N-of-1.

Tableau 2. Source : Guyatt et Rennie (2002), p. 7.

Un essai clinique multicentrique (N-of-1) est un essai clinique dans lequel un seul patient constitue l'échantillon total. Les essais multicentriques peuvent être en double aveugle (le patient et le médecin ne connaissent pas le traitement ou le placebo) et l'ordre du traitement et du contrôle peut être randomisé selon différents schémas (Guyatt et al., 1986,P. 889-890).

La médecine N-of-1 constitue une avancée importante dans la bonne direction, car elle reflète une philosophie médicale adaptée à l'hétérogénéité de la population humaine. Cependant, peu d'essais N-of-1 formels sont menés chaque année. 2008Kravitz et al. ont écrit : « Qu'est-il arrivé aux essais N-of-1 ? » notant que « malgré un enthousiasme initial, au tournant du XXIe siècle, peu de centres universitaires menaient régulièrement des essais N-of-1 » (p. 533). Lillie et al. (2011) écrivent : « Malgré leur attrait évident et leur large utilisation dans les milieux éducatifs, les essais N-of-1 ont été utilisés avec parcimonie dans les milieux médicaux et cliniques généraux » (p. 161).

Intrigué par la rareté des essais N-of-1, j'ai commencé à faire des recherches sur ce qui se passait. Et ce que j'ai découvert m'a choqué.

En 2000, le groupe de travail GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) a commencé à se réunir. Gordon Guyatt en était l'un des responsables. En 2004, le groupe a publié son cadre, qui est tout sauf transparent : il reprend les différents niveaux de la hiérarchie des preuves et les convertit en une « échelle de qualité » : « élevé, modéré, faible et très faible ». Au sommet de cette hiérarchie se trouvent les ECR. Ainsi, selon GRADE, si une étude est un ECR, elle est considérée comme de « haute qualité », ce qui signifie : « Nous sommes très confiants que l'effet réel est proche de l'estimation de l'effet. Il est très peu probable que des recherches supplémentaires modifient notre confiance dans cette estimation. »

GRADE a transformé un système basé sur les données en un système basé sur des étiquettes normatives — « haute qualité », « haute confiance », même si, comme je l'ai montré plus haut, les ECR ne sont pas plus fiables que d'autres formes de preuves. GRADE est une enveloppe opaque qui masque le contenu du modèle et donne tout le pouvoir de décision aux personnes qui élaborent les recommandations. Les gouvernements et les agences de santé publique, dont l'OMS, la FDA et les CDC, apprécient GRADE car il indique clairement aux gens ce qu'ils doivent faire, sans avoir à gérer le désordre des rapports de cotes, des intervalles de confiance et des valeurs p.

In 2008, l'American Medical Association a publié une nouvelle édition de Le guide d'utilisation de la littérature médicale et les essais N-of-1 ont été rétrogradés au-dessous des revues systématiques d'ECR. Compte tenu du fonctionnement de ces hiérarchies de données probantes, tout ce qui se situe en dessous du premier niveau est considéré comme inférieur et ignoré, ce qui signifie que l'AMA a abandonné la méthodologie N-of-1 comme méthodologie valide pour la prise de décision clinique.

La troisième édition du Le guide d'utilisation de la littérature médicale publié dans 2015 adopte pleinement GRADE comme cadre privilégié de l'AMA pour prendre des décisions en matière de prévention et de traitement.

J'ai vu GRADE en action lors de chaque réunion du Comité consultatif sur les vaccins et les produits biologiques connexes (VRBPAC) de la FDA et du Comité consultatif sur les pratiques d'immunisation (ACIP) des CDC en 2022 et 2023. GRADE est un outil permettant de légitimer TOUTE intervention médicale, aussi catastrophique que soit la qualité des données. Par exemple, la FDA et les CDC ont utilisé GRADE pour autoriser :

L’utilisation du vaccin Pfizer Covid chez les adultes même si davantage de personnes sont décédées dans le groupe de traitement que dans le groupe témoin ;
L’utilisation des vaccins contre la Covid chez les enfants, même si l’essai clinique n’a montré aucun bénéfice cliniquement significatif pour les enfants ; et
Des rappels de vaccins contre la Covid pour tous les groupes d'âge sans aucun test humain et seulement 28 jours de résultats d'anticorps chez six souris.

Ainsi, en 13 ans (à partir de la première édition en 2002 à la troisième édition en 2015) L'AMA est passée d'une hiérarchie des meilleures preuves, reconnaissant les différences individuelles, à une monstruosité caricaturale, GRADE ; ce n'est qu'un outil de blanchiment de données erronées pour le compte de l'industrie pharmaceutique. Ce faisant, l'AMA a trahi les médecins de son association et les patients dont elle s'occupe aux mains des fabricants de médicaments.

VI. Plus de détails sur le rachat d'EBM

Ioannidis (2016) raconte ses conversations et sa correspondance avec David Sackett au cours de nombreuses années sur la façon dont l'EBM a changé depuis sa conception initiale :

À mesure que l'EBM gagnait en influence, elle fut également détournée au profit d'objectifs différents de ceux qu'elle visait initialement. Les essais randomisés influents sont largement réalisés par et pour l'industrie. Les méta-analyses et les recommandations sont devenues une véritable usine à médicaments, servant généralement aussi des intérêts particuliers. Les fonds de recherche nationaux et fédéraux sont canalisés presque exclusivement vers des recherches peu pertinentes pour les résultats de santé. Nous avons soutenu la croissance de chercheurs principaux qui excellent principalement comme gestionnaires absorbant davantage de fonds… Sous la pression du marché, la médecine clinique s'est transformée en médecine financière (Ioannidis, 2016, p. 82).

L’un des nombreux problèmes de l’EBM est que se concentrer sur des notions mal définies de « qualité » néglige parfois des dynamiques et des variables importantes.

Maintenant que l'EBM et ses principaux outils, les essais randomisés et les méta-analyses, sont devenus très respectés, le mouvement EBM a été détourné. Même ses partisans soupçonnent un problème (Greenhalgh et al. 2014 et Greenhalgh, 2012). L'industrie mène une grande partie des essais randomisés les plus influents. Elle les réalise très bien, obtient de meilleurs résultats aux critères de « qualité » (Khan et al. 2012) et publie ses résultats plus rapidement que les essais non industriels (Anderson et al. 2015). C'est juste qu'ils posent souvent les mauvaises questions avec les mauvais résultats de substitution à court terme, les mauvaises analyses, les mauvais critères de réussite (par exemple, de larges marges de non-infériorité) et les mauvaises conclusions (Every-Palmer et Howick, 2014 ; Turner et al., 2008 ; et Lexchin et al., 2003)… L'industrie finance également actuellement un grand nombre de méta-analyses (Ebrahim et al., 2016). Là encore, ils obtiennent les conclusions souhaitées (Jørgensen et al., 2006) (dans Ioannidis, 2016).

Comme je l’ai souligné au chapitre 5 de ma thèse de doctorat thèse, même les méta-analyses et les revues systématiques, qui se situent au sommet de la plupart des hiérarchies de preuves, sont contaminées par l'influence des entreprises. Iaonnidis (2016) note que même la très respectée Cochrane Collaboration « peut causer du tort en donnant de la crédibilité à des études biaisées d’intérêts particuliers par le biais de revues systématiques par ailleurs respectées » (p. 84).

Ioannidis (2016) fournit une illustration vivante du mode de production actuel en médecine et de la façon dont l'EBM est devenue la queue de l'entreprise qui remue le chien.

Dans la plupart des pays développés, les cliniciens subissent une pression commerciale considérable. La plupart des discussions lors des réunions de service portent sur l'argent. On perçoit la pression pour fournir des services, conquérir la plus grande part de marché possible (synonyme de « patients »), satisfaire les clients (synonyme d'« humains »), obtenir des scores de satisfaction élevés, facturer plus cher, réaliser plus d'interventions et cocher plus d'éléments sur les formulaires de facturation. (En passant, une plaisanterie sympathique dit que ces dossiers médicaux électroniques payants sont ensuite utilisés à des fins de recherche.) Ce n'est pas ce que j'imaginais pour la médecine, et encore moins pour la médecine facturable. Il s'agit d'une médecine essentiellement financière. Je ne blâme personne. Ces médecins n'ont pas d'autre choix. C'est ainsi que le monde fonctionne ; ils se battent pour conserver leur emploi. Pourtant, quelle est la probabilité que des médecins conçoivent des études dont les résultats pourraient menacer leur emploi en suggérant que moins d'interventions, de tests et d'interventions sont nécessaires ? Quelle est la probabilité que, s’ils conçoivent de telles études, ils acceptent des résultats suggérant qu’ils devraient quitter leur emploi ?… L’EBM est-elle vouée à être acceptée chaleureusement seulement lorsqu’elle conduit à plus de médecine, même si cela signifie moins de santé (Glasziou et al. 2013 ; Grady et Redberg, 2010) ?… Dans certains contextes, nous sommes proches ou avons dépassé le point de basculement où la médecine diminue plutôt qu’elle n’améliore le bien-être dans notre société (p. 85).

C'est une tournure surprenante des événements. Les médecins sont souvent perçus comme héroïques, altruistes et sages. L'EBM a été conçue avec les meilleures intentions pour améliorer la pratique médicale. Et pourtant, Ioannidis (2016) déclare ouvertement que l’ensemble de l’effort a été détourné pour servir les intérêts des entreprises plutôt que les besoins des patients.

VII. Analyse et implications pour l'épidémie d'autisme

Je souhaite mettre en évidence neuf facettes de l’EBM et des hiérarchies de preuves telles qu’elles s’appliquent à l’épidémie d’autisme.

1. La méthode CEBM, GRADE et d'autres hiérarchies de données probantes remplacent les différentes méthodes de connaissance par un outil unique : les ECR. Les partisans de l'EBM semblent fonder leur modèle entièrement sur une vision idéalisée de la science. Une approche plus « fondée sur les données probantes » consisterait à interpréter la hiérarchie des données CEBM dans le contexte de la pratique scientifique réelle. La plupart des ECR sont réalisés par des CRO étrangers (généralement chinois) (Mirowski, 2011). Cinquante pour cent (Horton, 2015) à 80 % (Prinz, Schlange et Asadullah, 2011; Begley et Ellis, 2012) de ce qui est publié n'est pas reproductible. Prétendre que les ECR constituent les preuves de « la plus haute qualité » et qu'il ne faut pas se donner la peine de lire quoi que ce soit d'autre est clairement indéfendable, non scientifique et contraire aux intérêts des patients.

2. Il est frappant de constater à quel point la hiérarchie des preuves du CEBM, GRADE et d'autres hiérarchies de preuves dégradent la contribution des médecins. Starr (1982, 1997) et d'autres ont souligné que les médecins perdaient progressivement leur autonomie à mesure que le capital et les entreprises jouaient un rôle toujours plus important en médecine. Mais placer l'« avis d'expert » d'un médecin au bas de la hiérarchie, même après des « études de cohorte et des études cas-témoins de mauvaise qualité », illustre comment les épidémiologistes placent leur propre travail au-dessus de ceux qui exercent et interagissent avec les patients dans le monde réel. Au lieu de considérer les médecins comme des conseillers de confiance dont l'instinct, l'expérience et l'intuition sont essentiels à la réussite des soins, le CEBM, GRADE et d'autres hiérarchies de preuves considèrent les médecins comme la forme de preuve la moins fiable. Ce faisant, le rôle du médecin se réduit du discernement à l'obéissance.

3. Les patients individuels sont absents de la hiérarchie des preuves du CEBM, de GRADE ou d'autres systèmes de preuves. Le point de vue et les connaissances personnelles sur l'état de santé d'une personne ne sont même pas pris en compte dans le dossier médical. L'expérience et les connaissances des patients, les points de vue des médecins et d'autres formes de preuves peuvent fournir des données qui remettent en question les paradigmes. Dénigrer ces modes de connaissance revient à maintenir les paradigmes existants, même lorsqu'ils n'ont pas servi le public.

4. La médecine factuelle a transformé la pratique médicale. « En 2023, les États-Unis comptaient 1,010,892 851,282 XNUMX médecins en activité, dont XNUMX XNUMX médecins prodiguant des soins directs aux patients » (Association of American Medical Colleges, 2024). Il existe de multiples façons d'acquérir des connaissances, notamment les ECR, les méta-analyses et les revues systématiques, les études de cohorte prospectives et rétrospectives, les études cas-témoins, les études transversales, les études écologiques, les études observationnelles, les rapports et séries de cas, les registres, les recherches en laboratoire, etc. Dans une crise comme celle de l'autisme, il semblerait que toutes les ressources disponibles – les talents de plus d'un million de professionnels qualifiés et les multiples façons d'acquérir des connaissances – seraient mobilisées pour enrayer l'épidémie. En revanche, l'EBM représente une déqualification et une limitation de la pratique des médecins, une exclusion de multiples flux de données probantes et un transfert du processus de découverte à un nombre réduit de spécialistes, souvent employés par des sociétés pharmaceutiques. Il en résulte une pratique médicale calcifiée, mal équipée pour répondre aux crises auxquelles elle est confrontée et à celles auxquelles elle contribue.

5. Des études financées par les entreprises qui produisent les résultats escomptés par leurs commanditaires, aux études jamais financées, à celles financées pour être annulées, aux études achevées mais jamais réglementées, aux règles de la preuve « scientifique » devant les tribunaux qui protègent les entreprises et nuisent aux plaignants, à la philosophie de la médecine qui écarte les méthodes de détection des préjudices et privilégie les modes de connaissance des entreprises au détriment d'autres épistémologies valables : la médecine américaine est un système plus hégémonique que scientifique ; elle est davantage l'expression de relations de pouvoir qu'une méthode pour produire des données fiables ou améliorer la santé des patients. C'est un système qui réussit assez bien à préserver un statu quo rentable, mais qui peine à produire le type d'enquête ouverte susceptible de conduire aux changements de paradigme nécessaires pour enrayer l'épidémie d'autisme.

6. Étant donné une philosophie de la médecine qui privilégie un certain type d'épidémiologie à l'exclusion de toute autre forme de connaissance, est-il alors étonnant que les médecins rejettent systématiquement les milliers de parents qui tentent d'expliquer à leurs médecins les origines des symptômes d'autisme de leur enfant (Campbell, 2010; Habakus et Holland, 2011; Handley, 2018)? Les expériences de ces parents ont été ignorées bien avant que la famille ne franchisse la porte — ils ont été exclus de la faculté de médecine alors que le futur médecin étudiait la médecine fondée sur des preuves et apprenait à suivre une épistémologie qui favorise les intérêts des entreprises et exclut d’autres modes de connaissance.

7. Il est plus qu'exaspérant que la médecine factuelle ait passé plus de trois décennies à vanter les mérites des essais contrôlés randomisés en double aveugle, alors que tous les soi-disant ECR liés aux vaccins sont frauduleux. Chacun sait qu'ils sont frauduleux (même si la profession médicale traditionnelle tente de justifier cette fraude). Lors des essais cliniques de vaccins, le groupe témoin ne reçoit pas de placebo salin inerte, mais un autre vaccin toxique ou les adjuvants toxiques du vaccin expérimental. Le Réseau d'action pour le consentement éclairé (2023) possède les reçus. En fin de compte, l'ensemble du système médical fondé sur les preuves — y compris les dizaines de milliers d'articles publiés et les milliers de carrières consacrées à la promotion de la médecine factuelle — est un gigantesque production théâtrale pour donner du pouvoir aux épidémiologistes et enrichir l'industrie pharmaceutique. Les professionnels impliqués ne croient pas à leurs propres valeurs et participent activement à l'empoisonnement massif de la population et à la destruction de la civilisation. Il s'agit de l'un des exemples les plus extrêmes de manque de courage moral et de manquement au devoir scientifique dans l'histoire du monde.

8. Si l'on veut être scientifique, il faut d'abord se tourner vers ceux qui font des découvertes importantes. La National Society for Autistic Children (fondée par Bernard Rimland, aujourd'hui Autism Society of America), un groupe de parents, a suggéré en 1974 une influence environnementale sur l'autisme (Olmsted et Blaxill, 2010), 42 ans avant que le projet TENDR n'atteigne la même conclusion (Bennett et al., 2016). Au milieu des années 1990, il était de notoriété publique parmi les parents d’enfants autistes que l’autisme avait une composante gastro-intestinale (Kirby, 2005) — deux décennies avant que le microbiome ne devienne la « nouvelle frontière de la recherche sur l’autisme » (Mulle, Sharp et Cubells, 2013). Nous savons que l’EBM est une fraude car elle place les études d’entreprise truquées avant les avancées révolutionnaires découvertes par les parents qui aident réellement les enfants autistes.

9. À l'avenir, tout système médical lié à l'autisme devra prendre en compte l'enfant et sa famille comme principale source de preuve (car c'est évidemment le cas). Toutes les formes de données, aussi non conventionnelles ou originales soient-elles, doivent être utilisées pour favoriser le rétablissement et prévenir que ce préjudice ne se reproduise. Les ECR truqués par les entreprises n'ont pas leur place en médecine ; leur seule utilisation appropriée est de servir de preuve de crimes contre l'humanité lors des futurs procès de Nuremberg contre les dirigeants de l'industrie pharmaceutique et leurs complices au sein du gouvernement. La révolution que nous recherchons est donc un retour à la science réelle, au lieu des absurdités génocidaires des entreprises qui se font passer aujourd'hui pour une médecine fondée sur les preuves.

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Auteur

Toby Rogers

Toby Rogers est titulaire d'un doctorat. en économie politique de l'Université de Sydney en Australie et une maîtrise en politique publique de l'Université de Californie à Berkeley. Ses recherches portent sur la capture réglementaire et la corruption dans l'industrie pharmaceutique. Le Dr Rogers fait de l'organisation politique de base avec des groupes de liberté médicale à travers le pays qui travaillent pour arrêter l'épidémie de maladies chroniques chez les enfants. Il écrit sur l'économie politique de la santé publique sur Substack.

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