Introduction
Dans une article précédentJ'ai présenté dix critiques pratiques et matérielles de la médecine factuelle (MFP). Mais la MFP pose des problèmes métaphysiques, ontologiques et épistémologiques encore plus importants. De nombreux auteurs soutiennent que la MFP et les hiérarchies de données probantes occultent d'importants débats en philosophie de la médecine. Dans cet article, j'examinerai sept débats philosophiques liés à la MFP et aux hiérarchies de données probantes, notamment :
- Les hiérarchies ne sont pas la manière dont la causalité en science est habituellement construite ;
- La preuve et l’interprétation sont deux choses différentes ;
- Le fossé inférentiel peut être infranchissable ;
- Les statistiques bayésiennes se sont depuis longtemps révélées supérieures aux statistiques fréquentistes sur lesquelles s’appuient les ECR ;
- La science ne peut jamais prouver des hypothèses, seulement les réfuter ;
- La pratique médicale réelle est nécessairement pragmatique et différente de l’objectivisme de l’EBM ; et
- La médecine est une pratique et non une science en soi.
Les hiérarchies ne sont pas la manière dont la causalité en science est construite
Plusieurs auteurs ont souligné que l'EBM tend à négliger et à ignorer les contributions des sciences fondamentales (également appelées « sciences de laboratoire » ou « fondamentales » ; j'utiliserai ces trois termes indifféremment dans cette section). La recherche de laboratoire est définie comme « toute recherche effectuée dans un laboratoire contrôlé sur des sujets non humains. L'accent est mis sur la compréhension des mécanismes cellulaires et moléculaires à l'origine d'une maladie ou d'un processus pathologique » (« Recherche de laboratoire », sd). Le dictionnaire Merriam-Webster définit la science fondamentale comme « l'une des sciences (telles que l'anatomie, la physiologie, la bactériologie, la pathologie ou la biochimie) fondamentales à l'étude de la médecine » (« sciences fondamentales », sd).
La hiérarchie des preuves du CEBM classe la science fondamentale au cinquième niveau de preuve, en dessous du seuil suggéré par Strauss et al. (2005) et d'autres, qui mérite même d'être lu. En clair, le CEBM et les autres hiérarchies de preuves n'excluent pas totalement la science de laboratoire de l'étude de la médecine ; elles interdisent aux médecins de prendre en compte la science de laboratoire dans leurs décisions cliniques (d'autres, notamment les laboratoires pharmaceutiques et les chercheurs universitaires, seraient vraisemblablement libres de poursuivre une approche plus globale). Exclure ainsi la science fondamentale est un choix étrange, car elle a toujours été un élément essentiel de l'établissement de la causalité.
Bluhm (2005) écrit,
La recherche en laboratoire et la recherche clinique (épidémiologique) sont intimement liées. L'histoire de l'épidémiologie montre que les progrès dans l'un de ces aspects de la recherche biomédicale dépendent souvent des progrès dans l'autre ; ce point est particulièrement clair dans le cas des maladies infectieuses, mais tout aussi important pour comprendre les maladies chroniques (p. 538).
Bluhm (2005) soutient que la médecine factuelle devrait passer des hiérarchies de preuves à des « réseaux de preuves » dans lesquels l'épidémiologie et la biochimie de laboratoire travaillent main dans la main (p. 535). C'est un point délicat, mais il me semble que l'on pourrait pousser cette idée de réseaux de preuves encore plus loin, en incluant également la sagesse subjective des médecins et des patients. J'y reviendrai plus en détail plus loin dans cet article.
Rawlins (2008) écrit :
Les hiérarchies tentent de remplacer le jugement par une évaluation trop simpliste et pseudo-quantitative de la qualité des preuves disponibles… Les hiérarchies de preuves devraient être remplacées par l’acceptation – voire l’adoption – d’une diversité d’approches (p. 586).
Goldenberg (2009) soutient que la dégradation de la physiopathologie dans les hiérarchies de preuves n’est pas justifiée « car la physiopathologie fournit souvent une compréhension plus fondamentale de la causalité et n’est en aucun cas scientifiquement inférieure » (p. 180).
La Caze (2011) s'inquiète du fait que les hiérarchies de données probantes négligent les contributions de la science fondamentale. Comme indiqué précédemment, la science fondamentale est généralement classée aux niveaux inférieurs de la hiérarchie des données probantes. Si les attributions aux différents niveaux sont justifiées par des critères de « qualité », « les partisans de la théorie factuelle fondée sur des preuves fournissent peu de justifications pour placer la science fondamentale si bas dans la hiérarchie de la théorie factuelle fondée sur des preuves » (La Caze, 2011, p. 96). « Les partisans de la méthode factuelle (MFP) exhortent les cliniciens à fonder leurs décisions sur les résultats d'études randomisées de grande envergure plutôt que sur la compréhension mécaniste de la pharmacologie et de la physiologie fournie par la science fondamentale » (La Caze, 2011, p. 83).
S’il est vrai que les dirigeants du mouvement EBM tels que Sackett et al. (1996) ont mentionné l'intégration de la totalité des preuves dans les premières déclarations sur la médecine factuelle fondée sur des données probantes (MPF). En pratique, les hiérarchies de données probantes sont devenues un mécanisme de tri entre les études à lire (ECR) et les données à ignorer (tout le reste). Contrairement aux approches holistiques de la médecine qui recommandent d'évaluer la totalité des preuves, en médecine factuelle fondée sur des données probantes (MPF), « les données probantes issues d'études randomisées sont considérées comme prépondérantes par rapport aux données probantes provenant de niveaux hiérarchiques inférieurs, y compris celles issues des sciences médicales fondamentales » (La Caze, 2011p. 84):
La Caze (2011), dans sa défense de la science fondamentale, attire l'attention sur une question qui sera explorée plus en profondeur ci-dessous : le problème de l'inférence d'un échantillon de population à un patient particulier (La Caze appelle cela le problème de la « validité externe » et Upshur (2005) ci-dessous l’appelle « l’écart inférentiel »).
La présentation des preuves médicales par l'EBM ne reconnaît pas l'interdépendance des mécanismes de la science fondamentale et de la recherche clinique appliquée. L'EBM a tort de traiter les différents types de preuves médicales comme distincts. Les problèmes de cette présentation deviennent particulièrement évidents lorsqu'il s'agit d'évaluer la pertinence des études cliniques pour chaque patient. Il s'agit du problème de la « validité externe ». La validité externe, qui désigne la mesure dans laquelle les résultats d'une étude peuvent être généralisés à des patients extérieurs à l'étude, est utilement contrastée avec la validité interne. Bien que largement reconnue, la littérature sur l'EBM est très peu abondante sur la manière de surmonter le problème de la validité externe. En effet, toute réponse à ce problème repose sur l'interprétation de la recherche clinique à la lumière des sciences fondamentales. L'EBM est lacunaire, car elle ne rend pas compte du lien entre science fondamentale et recherche clinique (La Caze, 2011, p. 89).
Les différentes branches de la science et de la médecine travaillent généralement ensemble comme un système imbriqué, il est donc étrange que l’EBM privilégie un volet du système par rapport à tous les autres.
La théorie, l'expérience et les données sont toutes liées ; la science fondamentale qui a spécifié et aidé à évaluer les modèles de l'expérience fait partie des résultats de la recherche clinique appliquée (La Caze, 2011, p. 94)….La recherche clinique peut réfuter la science fondamentale, mais le plus souvent, elle affine et améliore la compréhension de la manière dont les mécanismes décrits par la science fondamentale se matérialisent dans les soins cliniques. De même que la science fondamentale à elle seule ne permet pas de prédire les résultats pour les patients, les résultats statistiques de la recherche clinique à eux seuls ne permettent pas de donner d'indications sur la manière dont les résultats peuvent être appliqués de manière appropriée. Plutôt que de considérer la science fondamentale et les résultats statistiques de la recherche clinique appliquée séparément, des progrès considérables peuvent être réalisés en reconnaissant les liens entre ces sources de données probantes (p. 96).
Le dénigrement de la science de laboratoire est un autre exemple de la façon dont l’EBM néglige les systèmes tout en privilégiant certaines parties et certains acteurs.
La preuve et l'interprétation sont deux choses différentes
Upshur et Tracy (2004) soulignent que les preuves elles-mêmes n’indiquent pas ce qui devrait être fait ; l'interprétation du cerveau La question des preuves est essentielle. Mais l'EBM élude cette distinction entre preuve et interprétation et sous-entend que les preuves appropriées (à leur avis, les ECR) sont déterminantes. Ce faisant, ils introduisent, sans débat, une philosophie déterministe, contraire à la pratique médicale actuelle. Upshur et Tracy (2004) s'efforce de corriger la vision déterministe des preuves qui a émergé via la méthode EBM :
Les données probantes présentent des propriétés distinctes qu'il est important de noter. Les données probantes issues d'études cliniques sont provisoires, réfutables, émergentes, incomplètes, limitées (par des forces éthiques, économiques et informatiques), collectives par nature, distribuées de manière asymétrique entre les disciplines médicales, historiquement limitées et influencées par les marchés (Upshur, 2000) (Upshur et Tracy, 2004, p. 201).
Mais l’application concrète des preuves requiert un ensemble de compétences différent :
L'art de pratiquer la médecine ne s'apprend que par l'expérience. Il ne s'agit pas d'un héritage. Il ne peut être révélé. Apprenez à voir, à entendre, à sentir, à sentir, et sachez que par la seule pratique, vous pouvez devenir expert (Osler, 1968, cité dans Upshur et Tracy, 2004, p. 202).
Les opinions d’Upshur sur les preuves apparaissent également dans cette correspondance avec Gupta (2003):
…Upshur (communication personnelle) affirme que la preuve en elle-même ne constitue pas la vérité ; elle joue plutôt un rôle dans la détermination de ce que l'on croit être vrai. Il évoque la notion juridique de preuve comme une comparaison. Dans une affaire judiciaire, la « preuve » sert à étayer diverses théories sur ce qui s'est réellement passé lors d'un crime. L'une de ces théories est « découverte », sur la base des preuves disponibles, comme étant la plus vraisemblable. Le choix des preuves pour étayer les conclusions est négocié et débattu, et est influencé par des forces sociales et autres, telles que le pouvoir, la coercition et l'intérêt personnel d'un négociateur, ou d'un groupe de négociateurs, vis-à-vis d'un autre. Ces forces peuvent avoir un impact sur les conclusions ou les théories finalement retenues comme étant les plus vraisemblables (Gupta, 2003, p. 116).
Gupta (2003) continue :
[L]a preuve est un statut conféré à un fait, reflétant, au moins en partie, un jugement subjectif et social selon lequel ce fait accroît la probabilité qu'une conclusion donnée soit vraie. Pour un ensemble de phénomènes donné, de nombreux faits peuvent être disponibles et servir de preuves à plusieurs conclusions ou théories. Cependant, seuls certains faits seront considérés comme des preuves à l'appui d'une conclusion ou d'une théorie valable, elle-même choisie parmi plusieurs options. Ainsi, la preuve n'est pas, comme le suggère l'EBM, de simples données de recherche ou faits, mais une série d'interprétations au service de divers objectifs sociaux et philosophiques (p. 116).
Si l'on cherche à résoudre des problèmes médicaux complexes, la relation entre preuves et interprétation est primordiale. Si l'on cherche uniquement à vendre des médicaments rentables, cette relation est moins importante. Le fait que l'EBM n'ait pas suffisamment abordé la distinction fondamentale entre preuves et interprétation est véritablement troublant.
Le fossé inférentiel pourrait être infranchissable
Upshur (2005) souligne que l'échantillon de population utilisé dans les essais est souvent très différent de la population réelle qui utilise un traitement particulier. On attend des médecins qu'ils extrapolent à partir d'un échantillon de population à leur patient particulier, mais Upshur (2005) soutient qu'une telle déduction (parfois aussi appelée extrapolation ou inférence) est plus problématique qu'il n'y paraît. Il écrit :
Les données de recherche clinique, sous forme d'ECR et de méta-analyses, fournissent au mieux une garantie provisoire : le médicament X peut fonctionner, et non le médicament X fonctionnera. La probabilité de succès d'un traitement avec l'éventail d'agents disponibles varie considérablement ; il existe une grande variété de façons d'encadrer ces bénéfices, mais il n'existe pas de traitement efficace à tous les coups. Par conséquent, ces données n'ont rien de directif, et la valeur p ou l'intervalle de confiance n'ont rien d'inévitable : elles n'indiquent ni au médecin ni au patient ce qu'il faut faire et n'ont aucune force épistémique ou morale convaincante (p. 483).
Upshur (2005) montre que la médecine est confrontée à un problème irréductible : les résultats moyens des ECR n'indiquent pas quel traitement est approprié pour chaque patient. Or, la méthode factuelle telle qu'elle est actuellement conçue ignore ce « fossé inférentiel ». Il écrit :
[L]a méta-analyse et les ECR utilisent des techniques statistiques pour calculer des mesures de résultats qui sont des valeurs moyennes réparties sur plusieurs populations. Il semble y avoir un problème irréductible autour de l'hétérogénéité des effets du traitement (Kravitz, Duan et Braslow 2004)… [L]e fait d'avoir un résultat de valeur moyenne n'indique en rien ce qu'il convient de faire pour un patient donné. Savoir qu'en moyenne, le médicament X est meilleur qu'un placebo pour l'affection Y ne garantit pas que le médicament X fonctionnera pour un patient particulier atteint de l'affection Y. Cela laisse toujours un risque d'erreur d'application. On pourrait croire que le médicament X est la manœuvre appropriée pour le patient Z pour l'affection Y, pour finalement découvrir qu'en réalité, il n'a aucun effet, voire des effets nocifs (p. 488).
Il est peu probable que cet écart inférentiel soit comblé un jour, car la population humaine est extrêmement variée ; les réponses aux interventions médicales varieront donc toujours. Les statistiques bayésiennes pourraient contribuer à réduire cet écart (voir section suivante), car elles permettent d'affiner continuellement les estimations à mesure que de nouvelles données sont disponibles (probabilités conditionnelles qui affectent la probabilité a priori de l'hypothèse). Mais même avec les statistiques bayésiennes, les meilleures hypothèses possibles sont les probabilités, et non la pensée déterministe de la médecine factuelle. Ces débats sont au cœur de la philosophie de la médecine, et c'est précisément ce type de débats que les partisans de la médecine factuelle contournent en faisant des ECR le seul outil de décision clinique.
Les statistiques bayésiennes se sont depuis longtemps révélées supérieures à l'approche fréquentiste sur laquelle s'appuient les ECR.
Worral (2002) critique avec virulence la dépendance excessive aux ECR dans la médecine factuelle. Le tableau qu'il dresse est celui d'une bataille entre statisticiens fréquentistes et statisticiens bayésiens (et philosophes) sur les fondements épistémologiques de la médecine factuelle. Il note que les statisticiens fréquentistes ont élevé les ECR au sommet de la hiérarchie des preuves, les considérant comme une sorte de panacée pour surmonter les biais de recherche, mais que ce classement n'est pas justifié par les preuves.
Worrall (2002) écrit que trois arguments ont traditionnellement été utilisés en faveur de la randomisation :
- « L’argument de Fisher à partir de la logique des tests de signification » — à savoir que les tests fréquentistes de signification, par définition, nécessitent une randomisation pour être valides, « de sorte que tout individu donné dans l’essai ait la même probabilité d’être placé dans l’un ou l’autre groupe » (p. 321) ;
- La croyance selon laquelle « la randomisation contrôle toutes les variables connues et inconnues » (p. 321) ; et
- Contrôles de randomisation pour le biais de sélection (p. 324).
Worrall (2002) soutient qu’aucun de ces arguments ne résiste à un examen approfondi.
Ronald Fisher était un statisticien anglais dont les idées ont contribué à créer la science statistique moderne (Hald, 1998). Fisher soutenait que la randomisation était le seul moyen de « garantir la validité du test de signification » (1947, dans Worrall, 2002, p. 321).
Worrall (2002) répond à ce raisonnement en écrivant,
- « [P]remièrement… il n’est pas évident que l’argument soit convaincant, même selon ses propres termes [citant Lindley, 1982, et Howson et Urbach, 1993] ; »
- « Deuxièmement… il y a, bien sûr, de nombreuses personnes — pas toutes des bayésiens convaincus — qui considèrent que l’ensemble des tests de signification classiques n’a aucune validité épistémique, et qui ne seraient donc pas persuadées de la nécessité de la randomisation même s’il avait été démontré de manière convaincante que la justification d’un test de signification présuppose la randomisation » (p. 321).
- Il poursuit (citant Dennis Lindley, 1982) en disant qu’« il existe une infinité de facteurs de confusion possibles », il n’est donc pas possible de contrôler toutes les variables connues et inconnues comme le prétendent les fréquentistes (p. 324).
- De plus, même si l’aveuglement du clinicien par randomisation permet de contrôler le biais de sélection, il ne s’agit que d’une des nombreuses façons d’atteindre cet objectif méthodologique (p. 325).
En 2008, Michael Rawlins a prononcé l'Oraison Harveienne annuelle au Collège royal des médecins de Londres, où il a remis en question de nombreux principes de la médecine factuelle. Il a déclaré que « les décisions relatives au recours aux interventions thérapeutiques, qu'elles concernent des individus ou des systèmes de santé dans leur ensemble, doivent être fondées sur l'ensemble des données probantes disponibles. L'idée que les données probantes puissent être hiérarchisées de manière fiable ou utile est illusoire » (Rawlins, 2008, p. 579). Il s'agissait d'une remise en cause directe d'un système de santé de plus en plus axé sur l'utilisation de la méthodologie factuelle et des hiérarchies de données probantes. Dans son discours, il a également poliment pris le parti des bayésiens plutôt que des fréquentistes :
Un nombre croissant de statisticiens (Ashby, 2006) estiment que la solution à de nombreuses difficultés inhérentes à l'approche fréquentiste pour la conception, l'analyse et l'interprétation des ECR réside dans le recours accru aux statistiques bayésiennes. Cette notion de probabilité – subjective ou inverse – correspond à la vraisemblance d'une hypothèse donnée. Ainsi, alors que l'approche fréquentiste s'intéresse à la probabilité de certaines données conditionnées par une hypothèse spécifique (généralement l'hypothèse nulle), l'approche bayésienne s'intéresse à l'inverse (c'est-à-dire à la probabilité d'une hypothèse conditionnée par les données) (p. 581).
Mais il note que « les autorités réglementaires ont parfois hésité à admettre que les approches bayésiennes peuvent présenter des avantages » (Berry et al. 2005, dans Rawlins, 2008, p. 582).
« La science ne peut jamais prouver des hypothèses, seulement les réfuter… » (Les Poppériens contre la théorie de la modélisation économique)
Eyal Shahar (1997) remet également en question le fondement épistémique de l'EBM, mais d'un point de vue poppérien. Shahar, médecin et épidémiologiste, considère l'EBM comme une solution miracle pour contourner des questions épistémologiques complexes que certains scientifiques préfèrent ne pas aborder. Il écrit : « La “médecine factuelle” est, au mieux, un substitut dénué de sens à la “médecine” et, au pire, un masque pour une nouvelle version de l'autoritarisme dans la pratique médicale. » (Shahar, 1997, p. 110).
Il continue:
Il est assez simple d'argumenter logiquement contre l'utilisation de l'expression « médecine fondée sur des preuves », si le terme « preuve » désigne la science biomédicale. Au moins une école de pensée logique soutient que les travaux scientifiques ne peuvent jamais prouver, ni même « presque prouver », les hypothèses scientifiques, mais ne peuvent, en principe, que les réfuter (Popper 1968 ; Agassi 1975 ; Miller 1982). Les hypothèses scientifiques – et les hypothèses médicales ne font pas exception – sont éternellement des conjectures sur la vérité. Elles ont beau avoir survécu à de nombreux tests et avoir attiré un large public, cela ne change rien à leur statut conjectural permanent (Shahar, 1997, p. 110).
Pour les poppériens, le problème de l'EBM va au-delà des problèmes généraux et techniques relevés par d'autres. Le problème réside plutôt dans le fait que la méthode inductive sur laquelle s'appuie l'EBM (inférence d'un essai clinique à un patient particulier) n'est pas une méthodologie valide. Shahar (1997) écrit,
Français Les procédures inductives — c'est-à-dire déduire de l'observé de l'inobservé — sont toujours illogiques (Popper 1968 ; Popper et Miller 1987) et elles le sont tout autant dans le cas d'un essai clinique… (1) aucun nombre d'essais réussis n'apporte de soutien logique à la théorie selon laquelle le traitement A est toujours supérieur au placebo et (2) aucun nombre d'essais « négatifs » n'apporte de soutien logique à la théorie selon laquelle le traitement A n'est jamais supérieur au placebo. Comme Popper et d'autres l'ont soutenu sans relâche : la logique inductive n'existe pas. Il est impossible de construire un système de logique inductive (Miller 1982) (p. 111).
Tandis qu'Upshur (2005) a été troublé par les progrès de l'EBM au-delà du fossé inférentiel, Shahar (1997) va plus loin en affirmant que cet écart ne pourra jamais être complètement comblé. Les poppériens rejettent également les hypothèses fréquentistes qui sous-tendent les ECR :
Les tests d'hypothèses statistiques, et en particulier le concept de « signification statistique », ont fait l'objet de critiques virulentes, quasiment sans réponse (Rothman, 1986a ; Gardner et Altman, 1986 ; Poole, 1987 ; Goodman et Royall, 1988 ; Oakes, 1990 ; Schervish, 1996). Si quelqu'un insiste sur l'existence de règles d'interprétation statistique des résultats d'un test (par exemple, p < 0.05), il faut lui rappeler qu'il n'existe pas de telles règles logiques, ni en physique ni en recherche clinique (Shahar, 1997,P. 111-112).
Shahar (1997) soutient que, compte tenu d’une population hétérogène, la médecine personnalisée est la seule approche logiquement justifiée en matière de preuves :
La meilleure expérience empirique, du moins dans le cas de maladies chroniques stables, devrait être fournie par un essai randomisé, en double aveugle et croisé, incluant un seul patient : le patient en question (Guyatt et al., 1986). Aucune recherche de preuves dans la littérature n'est supérieure à un essai « n-of-1 » chaque fois que cela est possible. Il est intéressant de noter que la médecine factuelle est un produit médiocre de plusieurs scientifiques qui méritent d'être félicités pour avoir introduit la méthodologie des essais n-of-1 dans la pratique clinique dans les années 1980 [notamment Guyatt]. Pourquoi les contributeurs à ces deux thèmes n'ont-ils pas compris que les preuves fondées sur la littérature et la méthodologie des essais n-of-1 ne s'épanouissent pas ensemble ? C'est une énigme pour moi (p. 114).
Pour Shahar (1997), l’EBM est une tentative illégitime d’éluder les réalités inconfortables de l’incertitude qui accompagne la pratique médicale :
On peut se demander comment les médecins peuvent prendre des décisions médicales en présence d'une incertitude permanente. La réponse est très simple : sur la base d'une interprétation de l'expérience empirique – un exercice subjectif sans règles logiques universellement acceptées (p. 115).
Shahar (1997) conclut en écrivant :
Chaque fois que quelqu'un agite le drapeau de médecine factuelle en face, exigez une réponse directe à la question suivante : de qui provient la preuve en médecine factuelle ? (p. 116)
Sur la base des preuves présentées au chapitre 5 de ma thèse de doctorat thèse Nous avons déjà la réponse à la question de Shahar. Concrètement, les preuves générées par les laboratoires pharmaceutiques grâce à leurs contrats avec des CRO étrangers (généralement chinois), rédigées par des rédacteurs fantômes employés par les laboratoires pharmaceutiques et publiées dans des revues scientifiques souvent en proie à des conflits d'intérêts financiers, sont les preuves sur lesquelles l'EBM recommande aux médecins de se fier. L'EBM est une prise de contrôle clandestine de la médecine par les entreprises, dont seule une poignée de critiques s'interrogent sur son contexte et ses implications problématiques.
Les pragmatistes contre l'EBM
L'école pragmatique de la philosophie de la médecine s'oppose également à ce qu'elle appelle l'ontologie objectiviste de la médecine factuelle. Le pragmatisme est défini comme « une philosophie mettant l'accent sur les applications pratiques et les conséquences des croyances et des théories, selon laquelle le sens des idées ou des choses est déterminé par la testabilité de l'idée dans la vie réelle » (pragmatisme, na). L'objectivisme est défini comme « l'une des nombreuses doctrines soutenant que toute réalité est objective et extérieure à l'esprit et que la connaissance est basée de manière fiable sur des objets et des événements observés » (objectivisme, na).
L'ironie est que l'EBM se considère comme un mouvement pragmatique. Mais Goldenberg (2009) soutient que l’EBM est en réalité une philosophie objectiviste.
Comme le soutiennent DeVries et Lemmens (2006), la « preuve » est un produit social, influencé par le pouvoir et l'autorité variables détenus par les différentes parties prenantes (patients, chercheurs médicaux, administrateurs d'hôpitaux, cliniciens, décideurs politiques, etc.) dans la production et la détermination des paramètres de ce qui constitue une preuve. Le déplacement de ces considérations normatives au profit de considérations techniques et méthodologiques telles que les critères de la meilleure preuve ou de la rigueur scientifique est considéré comme éthiquement suspect (Goldenberg, 2005). Alors que les approches fondées sur les preuves s'attachent à trouver les meilleures preuves (selon leurs normes prédéfinies) pour répondre aux questions de recherche et de traitement, les critiques posent une question complexe : quelles preuves établissent la norme des meilleures pratiques (Harari, 2001 ; Shahar, 1997 ; Stewart, 2001 ; Walsh, 1996 ; Witkin et Harrison, 2001) ? (Goldenberg, 2009, p. 170).
Goldenberg (2009) soutient que les tendances objectivistes de l'EBM la rendent inadaptée aux exigences de la médecine quotidienne.
Le terme « objectivité » revêt un poids épistémique considérable en science et dans d'autres activités de recherche du savoir. Il a été décrit allégoriquement comme une « figure gravée dans la pierre, figurant dans notre panthéon culturel parmi les symboles de la connaissance divine » (Burnett, 2008). L'association typique de l'objectivité à des concepts tout aussi puissants que la réalité, la vérité et la fiabilité souligne encore sa puissance cognitive. Pourtant, cette ontologie objectiviste, où les preuves « parlent » et où les connaissances fiables suivent, présente un risque professionnel pour la pratique médicale (réelle). Le contenu subjectif brouille même la pratique fondée sur des preuves la plus rigoureuse par les inévitables couches d'interprétation et d'influence socioculturelle qui interviennent dans la définition des programmes de recherche (y compris les projets financés et les raisons de leur financement), la production de preuves dans la recherche primaire et la sélection des preuves retenues pour éclairer les politiques et les pratiques (Goldenberg, 2009, p. 170).
Goldenberg décrit un certain paradoxe à propos de l’EBM : d’un côté, ses partisans font appel à une certaine norme pure d’objectivité (via les ECR) tout en ignorant d’un autre côté les preuves que les ECR ne sont pas aussi objectifs qu’ils le paraissent.
La hiérarchie des preuves, rigide et fondée sur des règles, de l'EBM contraste avec le style ouvert et ad hoc de la recherche scientifique pragmatique. Les initiateurs de l'EBM ont expliqué que cette hiérarchie reposait sur des niveaux de certitude (Sackett et al., 1991). Elle constitue le point de départ de l'EBM, passant d'une science pragmatique à une épistémologie plus objectiviste, car le statut de référence absolue des ECR se révélera problématiquement maintenu par divers engagements abstraits en faveur de la rigueur et de l'applicabilité universelles des méthodes d'essais randomisés, qui ne sont pas étayés par les pratiques réelles de la recherche en santé. Au contraire, des études de recherche en santé différentes nécessitent des conceptions différentes, et il n'existe donc pas de méthodologie de référence absolue (Goldenberg, 2009, p. 174).
Ce qui me pose problème dans l'EBM, ce n'est pas son positivisme ou son objectivisme en soi, mais plutôt le fait qu'elle témoigne d'un certain positivisme et d'un objectivisme d'entreprise. En effet, dans l'EBM, les données (essentiellement) issues des entreprises bénéficient d'un privilège exclusif pour la prise de décision, malgré des preuves suggérant leur faible qualité, tandis que d'autres méthodes valables, mais souvent non liées aux entreprises, comme les études observationnelles ou les registres, sont purement et simplement écartées.
Goldenberg soutient que la « recherche absolutiste de certitude peut expliquer l’attrait et l’adoption rapide de l’EBM » (p. 181).
Paul Feyerabend (1978) a décrit la science comme étant obsédée par sa propre mythologie d'objectivité et d'universalité, tandis qu'en médecine, Katherine Montgomery (2006) a soutenu que la médecine se définit à tort comme une science, avec une image de la science qui est archaïque et qui ne rend justice ni à la médecine ni à la science. La science a également été décrite, toujours par Feyerabend entre autres, comme une idéologie répressive née d'un mouvement libérateur. L'EBM renforce ces images, dans une certaine mesure, par sa conception objectiviste de la médecine scientifique et sa hiérarchie rigide des preuves. Si la hiérarchie des preuves a été mise en place pour réfuter le scepticisme et garantir la certitude, elle constitue un exemple de ce que Feyerabend abhorrait : une science qui prétend à la vérité bien au-delà de ses capacités réelles. La science, insistent les critiques, ne peut satisfaire cette quête épistémique de certitude. La science est au mieux – et est à son meilleur – lorsqu'elle est reconnue comme démocratique, ad hoc et faillible (Goldenberg, 2009, p. 182).
Ce n'est pas que la science et la médecine ne puissent jamais être des outils de libération. C'est que la science et la médecine actuelles aux États-Unis sont, pour la plupart, des sciences et des médecines capitalistes monopolistiques qui privilégient le profit au détriment du bien-être des populations, ce qui les met en conflit avec leurs propres méthodes et principes déclarés.
La médecine comme science contre la médecine comme pratique
In Comment pensent les médecins, Kathryn Montgomery (2006) soutient que la médecine n'est ni une science ni un art mais une science sociale — en particulier le développement du raisonnement pratique qu'Aristote a appelé phronèseElle écrit,
L'hypothèse selon laquelle la médecine est une science – une représentation positiviste du monde physique, où l'on voit ce qu'il y a – est quasiment ignorée par les médecins, les patients et la société dans son ensemble. Le coût est considérable. Elle a conduit à une éducation dure, souvent brutale, à une pratique clinique inutilement impersonnelle, à des patients insatisfaits et à des médecins démoralisés (citant Engel 1977, dans Montgomery, 2006, p. 6).
Mais la médecine en tant que science ne correspond tout simplement pas aux preuves de la manière dont les médecins font réellement leur travail selon Montgomery (2006).
Quelle que soit la solidité de la science ou la précision de la technologie utilisée par les médecins, la médecine clinique demeure une pratique interprétative. Le succès de la médecine repose sur la capacité de jugement clinique des médecins. Il ne s'agit ni d'une science ni d'une compétence technique (bien qu'elle les mette en œuvre), mais de la capacité à comprendre comment des règles générales – principes scientifiques, recommandations cliniques – s'appliquent à un patient particulier. C'est, pour reprendre les termes d'Aristote, phronèse, ou raisonnement pratique (Montgomery, 2006, p. 5).
Montgomery (2006) qualifie la médecine de « pratique » et réintroduit la sagesse ancienne dans le débat. Elle écrit :
Ce qui est négligé par la dualité science-art, c'est le caractère de la médecine en tant que pratique… Aristote décrit phronèse Dans l'Éthique à Nicomaque, on la définit comme la capacité intellectuelle, ou vertu, propre aux efforts pratiques plutôt qu'à la science. Bien que les bénéficiaires de la science au XXIe siècle ne soient pas habitués à envisager différentes formes de rationalité, phronèse Le raisonnement pratique n'en demeure pas moins un concept précieux, voire familier. En tant que mode de connaissance interprétatif et interprétatif, la rationalité pratique prend en compte le contexte, les variables imprévues mais potentiellement significatives et, surtout, le processus d'évolution au fil du temps (p. 33).
Si la médecine, dans sa forme la plus aboutie, est considérée comme une pratique sociale et philosophique, l'EBM telle qu'elle est actuellement enseignée perturbe cette pratique. Elle enferme la pratique médicale dans une ontologie fréquentiste et corporatiste. De par sa conception, l'EBM supprime explicitement les modes de connaissance multiples, conflictuels et en constante évolution et les remplace par un canal unique, corporatisé, les ECR.
Conclusion
Comme pour tout programme marketing réussi, les mots eux-mêmes sont irréprochables et séduisants : médecine fondée sur les preuves. Mais le véritable programme derrière la médecine fondée sur les preuves™, telle qu'elle est pratiquée dans les pays développés depuis trente ans, est corporatiste, captif, passe outre les débats essentiels de la philosophie médicale et promeut une science bidon mortelle comme référence. Pensez-y : au cours des trois dernières décennies, les médicaments les plus populaires ont été les vaccins, les ISRS et autres psychotropes, ainsi que les statines. Tous ont été homologués selon les critères de la médecine fondée sur les preuves. Pourtant, aucun d'entre eux n'a démontré plus d'avantages que d'inconvénients dans la pratique. La médecine fondée sur les preuves a transformé la médecine allopathique en un village Potemkine – une façade élégante sans grand contenu.
L'histoire de la médecine factuelle (MFT) ressemble à une tragédie grecque. Un groupe de personnes intelligentes et apparemment bien intentionnées s'est organisé pour prendre le contrôle de la pratique médicale. Elles voulaient l'améliorer. La situation a bien fonctionné pendant un temps, mais l'orgueil, la cupidité, le pouvoir et la corruption ont ensuite pris le dessus. Les épidémiologistes sont devenus une nouvelle classe sacerdotale et ont remplacé la science par le dogmatisme. Une fois libérée, la MFT est devenue un train de marchandises incontrôlable. Aujourd'hui, elle nuit activement aux patients et détruit la médecine allopathique au nom de sa sauvegarde.
Nous n'avons pas besoin de sacrifier notre dignité, notre bon sens et nos facultés rationnelles sur l'autel de la médecine factuelle, comme l'ont fait Guyatt et d'autres. Les ECR truqués ne constituent pas des preuves. La science industrielle n'est pas de la science. Nous devons revenir aux anciennes méthodes. Nous devons permettre aux médecins de redevenir médecins, en nous appuyant sur les preuves, l'expérience et l'intuition. phronèse comme Aristote nous l’a enseigné (et Kathryn Montgomery nous le rappelle).
Et nous devons permettre aux parents d'être à nouveau parents. La souveraineté et la responsabilité individuelles sont le fondement de la médecine et de la société. Aucun épidémiologiste en proie à des difficultés financières, installé dans sa tour d'ivoire à des milliers de kilomètres (ou, Dieu nous en préserve, à Washington, DC), ne sait ce qui est le mieux pour une personne. L'ère de la médecine factuelle des entreprises est révolue, et l'avenir de la médecine est décentralisé, en nombre unique, non corporatiste, non gouvernemental, de personne à personne, avec des soins primaires directs, fondés sur l'ensemble des preuves, la décence, l'expérience de vie, le dialogue et les valeurs personnelles.
Références
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