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Les impostures de la recherche médicale

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L’affaire du Médiator est la partie émergée d’un iceberg : la plupart des études médicales publiées dans les revues scientifiques ne sont pas fiables. Y compris les travaux les plus respectés. Ce stupéfiant constat est le résultat du patient travail d’analyse d’une équipe grecque, dont les conclusions sont admises par la communauté scientifique.

En 2001, une rumeur s’est mise à circuler dans les hôpitaux grecs : des internes en chirurgie, avides d’accumuler les heures de bistouri, diagnostiquaient de fausses appendicites à de malheureux immigrés albanais. Athina Tatsioni, doctoresse fraîche émoulue de la faculté, discutait de l’affaire avec des collègues, au CHU de l’école de médecine de l’université de Ioannina, en Épire, quand un professeur ayant surpris la conversation lui demanda si elle aimerait tenter de vérifier la véracité de l’histoire. Elle accepta et parvint à montrer que les appendices ôtés sur des patients au nom albanais étaient trois fois plus souvent parfaitement sains que les organes prélevés sur des malades au patronyme grec, dans six hôpitaux du pays. En fait, l’étude avait constitué pour elle une sorte d’audition. Il s’avéra que le professeur avait rassemblé autour de lui une équipe de jeunes cliniciens et chercheurs exceptionnellement hardis et curieux, pour s’attaquer à un programme inhabituel et controversé. Au printemps 2010, j’ai assisté à l’une des réunions hebdomadaires du groupe sur le campus de l’école de médecine. Athina Tatsioni et les huit autres jeunes chercheurs et médecins réunis autour de la grande table rappelaient les acteurs nonchalamment glamour des séries télévisées médicales. Le professeur, John Ioannidis, présidait de manière informelle. Georgia Salanti, une biostatisticienne, commença à présenter une étude en cours sur la question suivante : les laboratoires pharmaceutiques manipulent-ils les publications des chercheurs pour présenter leurs produits sous un jour favorable ? Georgia pointait les données allant en ce sens, mais les autres membres de l’équipe commencèrent presque immédiatement à l’interrompre. L’un d’eux releva que l’étude ignorait le fait que la recherche pharmaceutique ne mesurait pas certains effets essentiels pour les patients – chances de survie contre risques de décès, par exemple – préférant s’attarder sur des résultats plus anodins, comme les symptômes autodéclarés (« ma poitrine me fait moins mal aujourd’hui »). Un autre chercheur souligna que le travail de Georgia passait sous silence un autre phénomène : lorsque des données émanant des laboratoires semblent indiquer une amélioration de la santé des patients, la recherche parvient rarement à montrer que ce bienfait émane du médicament testé. Je commençais à comprendre que les données fournies par la recherche pharmaceutique sont malléables à l’infini, quand Ioannidis, qui s’était contenté pour l’essentiel d’écouter, porta le coup de grâce en demandant : et si les labos pharmaceutiques choisissaient soigneusement le sujet de leurs études – par exemple, en comparant leurs nouvelles molécules à des molécules connues pour être inférieures à d’autres déjà présentes sur le marché –, de manière à se donner une longueur d’avance, avant même de commencer à jongler avec les données ? « Ce sont peut-être parfois les questions qui sont biaisées, et non les réponses », dit-il avec un sourire amical. Tout le monde opina. Même si les résultats des recherches pharmaceutiques font souvent les gros titres des journaux, force est de se demander s’ils prouvent quoi que ce soit. À vrai dire, étant donné l’ampleur des problèmes potentiels soulevés lors de cette réunion, force est de se demander si l’on peut faire confiance à une seule étude médicale ? La question est au cœur de la carrière de John Ioannidis, qui est ce qu’on appelle un méta-analyste (1). C’est aujourd’hui l’un des experts mondiaux les plus en vue en matière de crédibilité de la recherche en médecine. Avec son équipe, il a montré à maintes reprises qu’une bonne part des conclusions publiées par les chercheurs dans ce domaine sont trompeuses, exagérées, et souvent complètement fausses. Ce sont pourtant ces conclusions mêmes que les médecins ont à l’esprit quand ils prescrivent des antibiotiques et des hypotenseurs, nous conseillent de consommer plus de fibres et moins de viande, ou recommandent l’opération pour une maladie cardio-vasculaire ou un mal de dos. Ioannidis soutient que 90 % du savoir médical publié est inexact.   Question à l’oracle : « Mes crédits seront-ils accordés ? » Ioannina est un gros bourg universitaire situé à quelques minutes en voiture des ruines d’un amphithéâtre et d’un sanctuaire érigé en l’honneur de Zeus sur le site de l’oracle de Dodone. L’oracle, dit-on, adressait ses messages aux prêtres par l’intermédiaire du bruissement du vent dans le feuillage d’un chêne sacré. Aujourd’hui, un autre chêne permet aux visiteurs de tenter de recueillir eux-mêmes une prophétie. « J’accompagne tous les chercheurs qui viennent me voir, et presque tous posent à l’arbre la même question, raconte Ioannidis : “Mes crédits de recherche me seront-ils accordés ?” » Il rit, mais c’est moins par amusement que pour adoucir la dureté de la charge. Il laisse entendre que l’obsession du financement a sapé la fiabilité de la recherche médicale. Ioannidis est tombé pour la première fois sur ces problèmes au début des années 1990. Alors jeune médecin-chercheur à Harvard, il s’intéressait au diagnostic des maladies rares, face auxquelles les médecins ne disposent guère que de leur intuition et du « pifomètre », faute d’un nombre suffisant de cas documentés. Or Ionnadis remarqua que les praticiens semblaient procéder à peu près de cette manière impressionniste même face à des cancers, des maladies cardiaques ou d’autres affections courantes. Où étaient donc les données chiffrées susceptibles d’étayer leurs décisions ? On trouvait pléthore de recherches publiées, mais beaucoup étaient remarquablement peu scientifiques, fondées dans une large mesure sur l’observation d’un trop petit nombre de cas. Un nouveau mouvement en faveur d’une « médecine factuelle » commençait alors à prendre de l’ampleur, et Ioannidis décida de s’y investir (2). Il était particulièrement bien armé pour cela : ancien prodige des mathématiques, il avait ensuite suivi les traces de ses parents en embrassant la carrière médicale. Désormais, il allait avoir l’occasion de conjuguer mathématiques et médecine en appliquant des analyses statistiques rigoureuses à une discipline apparemment négligente : « Je présumais que tout ce que nous faisions, nous médecins, était fondamentalement juste, et que j’allais à présent contribuer à le corroborer. Il nous suffirait de passer systématiquement en revue les données, de faire confiance à ce qu’elles nous diraient, et tout serait parfait. » Cela ne se passa pas exactement ainsi. En se plongeant dans les publications, Ioannidis fut frappé de voir à quel point de nombreuses découvertes étaient ultérieurement réfutées. Bien sûr, la désinvolture de la recherche médicale est un secret de polichinelle. Et elle fait parfois les gros titres, comme on l’a vu ces dernières années : d’importantes études et un consensus croissant des chercheurs ont conclu que les mammographies, les coloscopies et les tests de l’antigène prostatique sont des outils de dépistage du cancer bien moins utiles qu’on ne nous l’avait dit ; des antidépresseurs très prescrits comme le Prozac, le Zoloft et le Paxil se sont révélés n’être guère plus efficaces qu’un placebo dans la plupart des cas de dépressions [lire « Antidépresseurs : le mensonge des labos », Books, n° 12, mars-avril 2010] ; nous avons appris que le fait de rester totalement à l’abri du soleil pouvait, en fait, accroître les risques de cancer ; et, en avril 2010, nous avons été informés que la graisse de poisson, le sport et les puzzles n’avaient pas véritablement d’effet sur la prévention de la maladie d’Alzheimer, comme on l’avait longtemps prétendu… Par ailleurs, des études publiées dans des revues à comité de lecture, ayant donc reçu un blanc-seing scientifique, ont abouti à des conclusions opposées sur le lien entre téléphones portables et cancer du cerveau, les bienfaits ou les méfaits de nuits de plus de huit heures, et les effets positifs ou négatifs d’une aspirine par jour sur la longévité, entre autres. Mais, au-delà de ces sujets médiatiques, Ioannidis fut choqué par l’ampleur et la portée des volte-faces qu’il observait dans la recherche ordinaire. Les « essais cliniques aléatoires », qui comparent la façon dont un groupe réagit à un traitement avec celle dont se porte un groupe identique sans traitement, avaient longtemps été considérés comme quasi irréfutables. Mais ils se sont eux aussi parfois révélés faux. « Je me suis aperçu que même la crème de la recherche n’allait pas sans de nombreux problèmes », confie-t-il. Déconcerté, il entreprit de chercher ce qui, précisément, amenait les études à mal tourner. Il ne mit pas longtemps pour découvrir un stupéfiant éventail d’erreurs : de la nature des questions posées à la façon dont les chercheurs montaient leurs études, en passant par la qualité du recrutement des patients, les mesures prises, la méthode d’analyse des données, la façon de présenter les résultats, et le mode de sélection des travaux publiés dans les revues. Cette liste laissait entrevoir un dysfonctionnement sous-jacent plus grave. « Les études étaient biaisées, explique Ioannidis. Parfois, elles l’étaient ouvertement. Parfois, il était difficile de discerner le biais, mais il était bien là. » Nous pensons que le processus scientifique est objectif, rigoureux, voire impitoyable quand il s’agit de distinguer le vrai de ce que nous espérons vrai. Mais rien n’est plus facile que de manipuler les résultats, même involontairement ou inconsciemment. « À chaque étape du processus, il y a moyen de fausser les données, de forcer la démonstration, de choisir les conclusions, confie Ioannidis. Un conflit d’intérêt intellectuel pousse les chercheurs à trouver le résultat le plus à même de leur apporter des financements, quel que soit ce résultat. » Seule une minorité, peut-être, succombait à ce biais, mais ses conclusions faussées avaient un énorme impact sur les publications. Pour obtenir des fonds et des postes de titulaires, les chercheurs doivent faire paraître des articles dans des revues réputées, où le taux de refus peut dépasser les 90 %. Les études qui ont tendance à passer l’épreuve sont celles qui présentent les résultats les plus tape-à-l’œil. Mais, s’il est relativement facile de lancer des théories sensationnalistes, amener la réalité à les corroborer est une tout autre affaire. La plupart de ces recherches s’effondrent sous le poids des données contradictoires quand elles sont examinées avec rigueur. Pourtant, imaginons un instant que cinq équipes de recherche différentes testent une théorie intéressante qui fait parler d’elle ; quatre démontrent qu’elle est fausse, tandis que la cinquième, moins méticuleuse, « prouve » à tort qu’elle est vraie, grâce à un certain cocktail d’erreurs, de veine extraordinaire et de sélection intelligente des données. Devinez quels travaux votre médecin finira par lire dans sa revue, et de quels travaux vous finirez par entendre parler au journal télévisé ? Certes, les chercheurs peuvent parfois attirer l’attention en réfutant une découverte importante. Mais, en règle générale, il est beaucoup plus ava
ntageux d’apporter un nouvel éclairage ou imprimer un tour prometteur à des travaux existants que de tester derechef ses prémisses fondamentales : après tout, le simple fait de démontrer une nouvelle fois les résultats de quelqu’un d’autre a peu de chances de vous faire publier ; et tenter d’ébranler les travaux de collègues respectés peut avoir de fâcheuses répercussions professionnelles.   Deux articles révolutionnaires À la fin des années 1990, Ioannidis installa une sorte de QG opérationnel à l’université de Ioannina. Et, en 2005, il lâcha deux articles qui ébranlèrent les fondements de la recherche médicale. Avec à-propos, il décida de publier le premier dans la revue en ligne PLoS Medicine, qui s’engage à diffuser tout travail méthodologiquement solide, sans aucune considération pour le caractère « intéressant » des résultats. En prenant pour hypothèse un léger biais des scientifiques, l’imperfection intrinsèque des méthodes de recherche et la tendance bien connue à préférer les théories excitantes aux théories plausibles, Ioannidis apportait dans cet article la démonstration mathématique que les chercheurs débouchent inévitablement la plupart du temps sur des résultats erronés. Pour dire les choses simplement, si vous êtes attiré par des idées ayant de bonnes chances d’être fausses, si vous avez de bonnes raisons de vouloir démontrer qu’elles sont vraies, et si vous disposez d’une certaine marge de manœuvre pour articuler les données, vous réussirez probablement à prouver la justesse de théories pourtant inexactes. Son modèle prédisait des taux d’erreur correspondant grosso modo aux taux réels de réfutation ultérieure des résultats : 80 % des études non aléatoires (de loin le type le plus répandu) se révèlent fausses, de même que 25 % des essais aléatoires, prétendument « la crème » de la recherche, et jusqu’à 10 % des grands essais aléatoires, « la crème de la crème ». Dans son article, Ioannidis se déclarait convaincu que les chercheurs manipulent souvent l’analyse des données, en quête de résultats bénéfiques pour leur carrière plus que de bonne science. Cela étant, Ioannidis s’attendait à ce que le milieu fasse fi de ses conclusions, sur le mode : certes, un grand nombre de travaux douteux sont publiés, mais nous, chercheurs et médecins, savons les reconnaître et nous concentrer sur les bonnes choses ; il n’y a pas de quoi faire tout un plat. L’autre article coupait court à cet argument. Il examinait à la loupe quarante-neuf des découvertes médicales les mieux considérées des treize années précédentes, du moins selon les deux critères majeurs de la communauté scientifique : les articles concernant ces découvertes étaient parus dans les revues les plus citées, et les quarante-neuf articles eux-mêmes étaient les plus cités dans ces revues. Il s’agissait de textes qui avaient contribué à faire largement connaître des traitements comme la thérapie hormonale pour la ménopause, la prescription de vitamine E contre les risques d’infarctus, ou la prise quotidienne d’aspirine à faible dose pour contrôler la tension et prévenir crises cardiaques et accidents vasculaires cérébraux. Ioannidis confrontait ses thèses non pas à la recherche ordinaire, ni même simplement à la recherche de bon niveau, mais au sommet absolu de la pyramide ! Sur les quarante-neuf articles, quarante-cinq prétendaient avoir découvert un traitement efficace. Trente-quatre d’entre eux avaient été retestés et quatorze, soit 41 %, s’étaient révélés faux ou très exagérés. Si entre le tiers et la moitié des travaux de médecine les plus applaudis se révélaient non fiables, l’étendue et l’impact du problème étaient indéniables. Cet article est paru dans le Journal of the American Medical Association, l’une des revues médicales les plus influentes du monde. Au regard de son ardent désir d’administrer une gifle au milieu de la recherche médicale, Ioannidis apparaît réfléchi, optimiste, et admirablement courtois. L’humilité et l’affabilité semblent lui être très utiles pour faire passer un message qui n’est pas facile à digérer, ou tout simplement à croire : à savoir que même les chercheurs réputés travaillant pour de prestigieuses institutions pondent parfois des résultats propres à attirer l’attention plutôt que des résultats ayant des chances d’être justes. Mais Ioannidis insiste : les travaux manifestement discutables encombrent les pages des meilleures revues, pour ne rien dire des unes de la presse. Considérez, dit-il, le flot ininterrompu de découvertes issues de ces études nutritionnelles au cours desquelles des chercheurs suivent des milliers de patients pendant un certain nombre d’années, notant ce qu’ils mangent et quels compléments alimentaires ils prennent, en observant l’évolution de leur état de santé. « Puis les chercheurs commencent à se demander : “Quel a été l’effet de la vitamine E ? Et des vitamines C, D ou A ? Qu’a changé l’apport en calories, en protéines, en graisses ? Qu’en est-il des taux de cholestérol ? Qui a contracté quel type de cancer ?” Ils passent chaque élément au crible, un par un, et commencent à découvrir des corrélations, pour finalement conclure que la vitamine X diminue les risques de cancer Y, ou que tel aliment agit sur telle maladie. » En une seule semaine, à l’automne 2010, on a ainsi pu lire sur la page d’actualités de Google les titres suivants : « Consommer davantage de graisses omega-3 n’a pas d’effets bénéfiques sur les maladies cardiaques », « La consommation de fruits et légumes réduit les risques de cancer chez les fumeurs », « Le soja pourrait atténuer les problèmes de sommeil chez les femmes âgées », et des dizaines d’histoires similaires. Quand une étude de cinq ans portant sur 10 000 personnes conclut que celles qui prennent plus de vitamine X sont moins susceptibles de contracter un cancer Y, vous pensez avoir de bonnes raisons de prendre plus de vitamine X, et les médecins transmettent généralement ces recommandations à leurs patients. Mais ces études se contredisent souvent les unes les autres. Les travaux de recherche n’ont cessé de dire tout et son contraire sur les vertus anticancéreuses des vitamines A, D et E ; sur les bienfaits de la consommation de graisses et de glucides pour les cardiaques ; et même sur la question de savoir si le surpoids rallonge ou raccourcit la vie. Comment choisir entre toutes ces informations nutritionnelles très médiatisées, mais parfaitement antinomiques ? Ioannidis propose une solution simple : les ignorer toutes. D’abord, explique-t-il, il y a fort à parier que, dans n’importe quelle banque de données regroupant un grand nombre de facteurs nutritionnels et sanitaires, on découvrira quelques liens apparents, qui ne seront en fait que de heureux hasards. Ensuite, même si une étude réussissait à révéler une véritable relation entre la santé et un nutriment, nous aurions peu de chances d’améliorer notre état en augmentant notre consommation de cette substance ; car nous consommons des milliers d’aliments qui interagissent, et il est vraisemblable que modifier la prise d’un seul d’entre eux aura des répercussions beaucoup trop complexes pour pouvoir être détectées par les études – répercussions qui ont au demeurant autant de chances de vous faire du mal que de vous faire du bien. Enfin, quand bien même le fait de changer ce seul élément apporterait bel et bien l’amélioration attendue, il reste fort probable que vous n’en tireriez guère de bénéfice sur le long terme : ces études durent rarement assez longtemps pour pouvoir suivre l’évolution de la maladie sur plusieurs décennies, jusqu’à la mort. Au lieu de cela, elles observent des « marqueurs » de santé facilement mesurables tels que les taux de cholestérol, la tension sanguine et les taux de glycémie, et les analyses ont montré que les changements affectant ces marqueurs ne sont généralement pas aussi fortement corrélés à l’évolution de la santé sur le long terme qu’on nous l’a fait croire. Dans les cas relativement rares où un travail de recherche dure assez longtemps pour renseigner sur la mortalité, les conclusions prennent souvent le contre-pied de celles des études plus courtes. Par exemple, la grande majorité des travaux sur l’obésité établissent un lien entre surcharge pondérale et mauvaise santé, mais les plus longs d’entre eux n’ont pas réussi à montrer que les personnes obèses couraient le risque de mourir plus tôt ; quelques-unes ont même, semble-t-il, prouvé que les personnes en léger surpoids ont des chances de vivre plus longtemps ! Et cela sans parler des erreurs de mesure omniprésentes – par exemple, les patients décrivent en général de façon erronée leur régime alimentaire –, les erreurs d’analyse chroniques – les chercheurs s’appuient sur des logiciels complexes capables de jongler avec les résultats selon des modalités qu’ils ne comprennent pas toujours – et le problème moins courant, mais grave, de la fraude pure et simple – que des études confidentielles disent beaucoup plus répandue que les scientifiques veulent bien l’admettre. Si une étude évite tant que bien mal chacun de ces problèmes et découvre un véritable lien entre alimentation et état de santé sur le long terme, vous n’êtes toujours pas assuré d’en tirer avantage, car ces travaux présentent des résultats moyens qui synthétisent un large éventail de résultats individuels. Et seriez-vous parmi l’heureuse minorité qui a des chances de bénéficier de l’information, il ne faut quand même pas s’attendre à une amélioration substantielle de votre santé. Car les enquêtes ne détectent en général que de modestes effets tendant simplement à amenuiser les risques de succomber à telle ou telle maladie (de « faibles » à « plus faibles »). « Les chances de voir quoi que ce soit d’utile survivre à n’importe laquelle de ces études sont minces », poursuit Ioannidis – écartant d’un revers une bonne part d’un domaine de recherche où les États-Unis engloutissent à eux seuls environ 100 milliards de dollars par an. Et il en va ainsi de toutes les études médicales, explique-t-il. Car les travaux nutritionnels ne sont pas les pires. La recherche pharmaceutique souffre, en plus, des effets corrupteurs des conflits d’intérêts financiers. Ioannidis a découvert que les liens saisissants entre les gènes et les divers caractères et maladies dont on nous rebat les oreilles dans la presse, annonciateurs de traitements miraculeux pour tout et n’importe quoi – du cancer du colon à la schizophrénie –, se sont montrés si vulnérables aux erreurs et aux déformations qu’on aurait parfois mieux fait de lancer des fléchettes sur une carte du génome. Le Vioxx, le Zelnorm et le Baycol figuraient parmi les médicaments les plus couramment prescrits, jugés sûrs et efficaces lors de grands essais cliniques aléatoires, avant d’êtres retirés du marché, car considérés comme dangereux ou pas si efficaces, ou les deux. « Souvent, les affirmations contenues dans certaines études sont si extravagantes que l’on peut faire immédiatement une croix dessus sans avoir besoin de connaître avec précision les problèmes spécifiques qui les entachent », confie Ioannidis. Un grand essai clinique aléatoire a même prouvé que des prières dites en secret par une personne inconnue peuvent sauver la vie de patients opérés du cœur, tandis qu’un autre essai de même nature montrait qu’une prière secrète est susceptible de leur nuire. Mais c’est bien sûr cette extravagance même qui permet à ces découvertes d’être publiées, avant de venir influencer nos traitements et notre mode de vie. « Même quand les données montrent qu’une idée à la base d’une recherche est fausse, si des milliers de scientifiques y ont investi leur carrière, ils continueront de lui consacrer des articles, souligne Ioannidis. C’est comme une épidémie, en ce sens qu’ils sont infectés par ces idées fausses, et qu’ils les propagent à d’autres chercheurs par l’intermédiaire des revues. » Les chercheurs reconnaissent volontiers entre eux que des études biaisées, erronées, voire ouvertement frauduleuses passent à travers les mailles des comités de lecture. La revue Nature constatait ainsi dans un éditorial de 2006 : « Les scientifiques comprennent que l’évaluation par les pairs ne fournit en soi qu’une garantie minimale de qualité, et que la tendance de l’opinion à y voir un certificat d’authenticité est loin de la vérité. » En outre, le processus d’évaluation par les pairs décourage souvent les chercheurs d’aller dans des directions véritablement nouvelles, et les incite à capitaliser sur les découvertes de leurs collègues (leurs évaluateurs potentiels), en faisant en sorte que leurs propres travaux apparaissent seulement comme des percées – comme dans le cas de ces fascinantes liaisons génétiques (« les gènes de l’autisme identifiés ! ») et des découvertes en matière de nutrition (« l’huile d’olive fait baisser la tension ! »), variations douteuses et contradictoires sur un même thème. La plupart des rédacteurs en chef de revues ne prétendent même pas se protéger contre les problèmes affectant ces études. La parade ultime contre les erreurs et les biais de la recherche est censée être assurée par l’habitude qu’ont les scientifiques de retester constamment leurs résultats respectifs – à ceci près qu’ils ne le font pas. Seules les découvertes les plus importantes sont susceptibles d’être mises à l’épreuve, parce que des perspectives de publication s’offrent à celui qui parviendra à confirmer, ou infirmer, la démonstration.   Même révélée, l’erreur persiste pendant des années Même dans le cas des études les plus influentes, les éléments de preuve restent parfois étonnamment ténus. Sur les quarante-cinq études supercitées sur lesquelles Ioannidis s’est concentré, onze n’avaient jamais été retestées. Et, ce qui est peut-être pire, le professeur a découvert que, même lorsqu’une erreur est révélée, elle persiste généralement pendant des années, voire des décennies. Il s’est ainsi penché sur trois importantes études des années 1980 et 1990 ayant été plus tard réfutées. Il a découvert que les résultats originels continuaient d’être cités comme justes plus souvent que comme faux par les chercheurs – dans un cas, pendant au moins douze ans après la réfutation des conclusions ! Les médecins pourraient remarquer que leurs patients ne semblent pas se porter aussi bien avec certains traitements que la littérature ne le laisse espérer, mais la discipline est conditionnée pour assujettir les faits anecdotiques aux conclusions des études. Et pourtant une bonne part, voire la plus grande part, de ce que font les médecins n’a jamais été formellement mise à l’épreuve dans des études crédibles, puisque la nécessité de le faire ne s’est imposée que dans les années 1990. D’où les estimations consternantes de Ioannidis quant au degré d’imperfection du savoir médical. Que cette impéritie ne nous rende pas plus souvent gravement malades est dû selon lui au fait que la plupart des interventions et conseils médicaux ne concernent pas des cas de vie ou de mort, mais une amélioration très marginale notre état de santé, de sorte que nous n’avons généralement ni grand-chose à gagner ni grand-chose à perdre. La recherche médicale n’est pas seule en cause. Des problèmes similaires faussent la recherche dans tous les domaines, de la physique à l’économie. Les éminents économistes J. Bradford DeLong et Kevin Lang ont ainsi montré comment un manque parfaitement logique de données fiables dans les travaux d’économie publiés rendait peu vraisemblable qu’un seul d’entre eux fût juste [lire aussi « De l’impossibilité de prévoir », p. 52]. Mais nous attendons davantage des scientifiques, et surtout des chercheurs en médecine, pensant jouer nos vies sur leurs résultats. L’opinion a du mal à reconnaître à quel point c’est un mauvais pari. La communauté médicale elle-même n’aurait probablement pas pris conscience de l’ampleur du problème si Ioannidis ne l’avait obligée à regarder la réalité en face en publiant ses articles en 2005. Ioannidis pensait initialement que le milieu riposterait. En fait, il a semblé soulagé, comme s’il avait attendu que quelqu’un sifflât la fin de la partie, impatient d’en savoir davantage. David Gorski, chirurgien et chercheur au Barbara Ann Karmanos Cancer Institute de Detroit, en témoigna sur son célèbre blog médical : quand il avait présenté le travail de Ioannidis lors d’une réunion professionnelle, « pas un seul de [ses] collègues chirurgiens n’avait été le moins du monde surpris ou troublé par ses conclusions ». Le professeur a sa théorie sur cette réception relativement sereine : « Je pense que les gens n’ont pas eu le sentiment que je cherchais seulement à les provoquer, car je pointais un problème collectif, au lieu de montrer du doigt des exemples individuels de mauvaise recherche. » Dire que le travail de Ioannidis a été compris serait un euphémisme. Son article de PLoS Medicine est le plus téléchargé de toute l’histoire de la revue. Et les autres chercheurs sont désireux de travailler avec lui : il a, dit-il, publié des articles avec 1 328 co-auteurs différents appartenant à 538 institutions, dans 43 pays. Il est bien conscient de l’ironie qui consiste pour lui à rencontrer ce type de succès en accusant le milieu de la recherche médicale de courir précisément après le succès, et cela devrait soulever la question de savoir si lui-même n’a pas gonflé ses conclusions. « Si je faisais une étude dont les résultats montraient qu’en fait il n’y avait pas beaucoup de biais dans la recherche, aurais-je envie de la publier ?, se demande-t-il. Cela me plongerait dans un vrai conflit intérieur. » Pour l’heure, même si ses collègues chercheurs semblent entendre son message, Ioannidis n’a pas vraiment amené quiconque à faire du meilleur travail. Il craint, au bout du compte, de n’avoir guère fait pour améliorer la santé de qui que ce soit. « Même si ce que je dis ne soulève pas de violentes objections, il est difficile de changer la façon dont les médecins, les patients et les personnes en bonne santé pensent et se comportent au quotidien. » Athina Tatsioni s’est proposé de m’emmener visiter le CHU de Ioannina, mais à peine avons-nous dépassé l’entrée qu’elle est saluée – « accostée » serait plus juste – par une vieille femme au visage inquiet. Athina m’explique qu’elle et son époux étaient d’anciens patients ; le mari vient d’être admis à l’hôpital pour des douleurs abdominales, et Athina a promis de passer lui dire bonjour. Me rappelant l’histoire de l’appendicite, je creuse un peu, et elle m’avoue qu’elle projette de faire son propre examen. Elle craint que, comme de nombreux malades, l’homme finisse avec des prescriptions à rallonge qui ne lui seront pas d’un grand secours, et pourraient même lui nuire. « Le plus souvent, explique-t-elle, le médecin demande une série d’analyses biochimiques qui révéleront peut-être quelque chose, mais sont probablement hors de propos. Une bonne conversation avec le patient et un historique détaillé de ses problèmes ont beaucoup plus de chances de me dire ce qui ne va pas. » Bien sûr, les médecins ont tous été formés pour prescrire ces tests, fait-elle remarquer, et c’est beaucoup plus rapide qu’une longue conversation au chevet du malade. Ils sont aussi formés pour bourrer les patients de n’importe quels médicaments susceptibles de faire rentrer dans le rang tout résultat récalcitrant. Ils ne sont pas formés, en revanche, à se reporter aux articles de recherche ayant contribué à faire de ces médicaments le traitement privilégié pour telle ou telle maladie. « Quand on consulte ces articles, on découvre souvent que ces molécules n’étaient même pas plus efficaces qu’un placebo. Et personne n’a examiné leurs effets, associés à d’autres médicaments. Le simple fait de supprimer tous les comprimés d’un patient peut améliorer son état sur-le-champ. » Mais les malades, en général, n’aiment pas cela, ajoute-t-elle ; leurs prescriptions les rassurent. Ioannidis veille toujours à avoir plusieurs cliniciens dans son équipe. « Souvent, chercheurs et médecins ne se comprennent pas ; ils parlent des langues différentes », dit-il. Savoir que certains de ses chercheurs passent plus de la moitié de leur temps à voir des patients lui donne le sentiment que le groupe est mieux placé pour combler ce fossé ; leur expérience aide l’équipe à élaborer ses articles sous une forme plus susceptible de toucher les médecins. Non qu’il imagine les praticiens prendre toutes leurs décisions en se fondant uniquement sur des données solides. « Les médecins ont besoin de se fier à leur instinct et à leur bon sens pour faire leurs choix, dit-il. Mais ces choix devraient être guidés autant que possible par les faits. Et si les données ne sont pas bonnes, les médecins devraient le savoir, aussi. De même que les patients. » La question de savoir si les problèmes de la recherche doivent être portés à la connaissance de l’opinion est récurrente parmi les méta-analystes. Ayant déjà l’impression de se battre pour empêcher les patients de se tourner vers la médecine alternative comme l’homéopathie, ou l’automédication via Internet, de nombreux chercheurs et praticiens ne sont pas pressés de nourrir davantage le scepticisme vis-à-vis de la pratique médicale. Aux yeux de Ioannidis, ces inquiétudes sont irrecevables. « Si nous n’informons pas le public de ces problèmes, alors nous ne valons pas mieux que les charlatans qui prétendent à tort pouvoir soigner. L’aventure scientifique est probablement la plus fantastique réalisation de l’histoire humaine, mais cela ne nous donne pas le droit de surestimer ce que nous faisons. » Nous pourrions résoudre une bonne part du problème des erreurs de la recherche médicale, estime Ioannidis, si le monde cessait d’attendre des scientifiques qu’ils aient toujours raison. Parce qu’il est légitime, et même nécessaire, de se tromper en matière scientifique – à condition que les chercheurs reconnaissent qu’ils ont fait fausse route, signalent leurs erreurs ouvertement, puis passent au projet suivant, jusqu’à parvenir à l’une des rares découvertes véritables. « La science est une noble entreprise, mais c’est aussi une entreprise à faible rendement, affirme Ioannidis. Je pense que seul un très faible pourcentage des recherches médicales a une chance de conduire un jour à des améliorations majeures des résultats cliniques et de la qualité de vie. Nous devrions largement nous en satisfaire. »   Cet article est paru dans The Atlantic Monthly en novembre 2010. Il a été traduit par Philippe Babo.

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