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Evidence Based Practice

Efficacité des traitements

Rédigé par le Dimanche 18 Avril 2010

1°- Statistiquement ou cliniquement significatif ?



Image issue du site de l'Université de Sydney
Image issue du site de l'Université de Sydney
Nous commencions à nous familiariser avec le petit p et sa trop fameuse borne à 0,05.
Voilà t’y pas que Rob Herbert en remet une couche, juste pour nous dire qu’un petit p avec quelques zéros derrière la virgule ne suffit pas à prouver qu’un traitement soit utile pour le patient.

Je m’explique :
  • Le petit p est utilisé pour déterminer si la différence entre les groupes est susceptible d’être liée à un effet du traitement ou si elle n’existe que du fait du hasard.
  • Une faible probabilité (par convention, inférieure à 5% d’où le p<0,05) sous-entend qu’il existe vraisemblablement un facteur intrinsèque responsable de la différence,
  • Une forte probabilité (par convention, supérieure à 5%) indique que la différence peut tout à fait être uniquement liée au hasard.

Malheureusement, cela ne répond pas à la question de l’utilité de pratiquer un tel traitement. Il faut en plus déterminer quelle est la taille de l’effet thérapeutique provoqué par celui-ci.

Un traitement « qui en vaut la peine » dépend du rapport entre les avantages qu’il procure (bien-être, amélioration d’une variable adaptée à la surveillance de la pathologie, modicité du coût) et les inconvénients (coûts, effets secondaires indésirables, inconforts,…).

Prenons un traitement A qui permet de diminuer de 1 point sur l’EVA les douleurs d’un lombalgique, au bout de 20 séances de massage, par rapport à un traitement B, qui consiste à avaler une pilule de paracétamol par jour. L’étude a prouvé la validité du traitement A, avec un petit p à 0,01 qui indique une différence dans les moyennes des EVA entre le traitement A et le traitement B avec une faible probabilité (1 chance sur 100) que cette différence soit uniquement liée au hasard. Mais en vaut-il la peine ?

Bibliographie sur le sujet disponible en ligne et signée de Rob Herbert. Cet homme est potentiellement dangereux.

Ferreira ML, Herbert RD. What does 'clinically important' really mean? Aust J Physiother. 2008;54(4):229-30.
(Une mise en bouche)

Herbert RD. How to estimate treatment effects from reports of clinical trials. I: Continuous outcomes. Aust J Physiother. 2000;46(3):229-235.
(Rentrer dans le vif du sujet)

Herbert RD. How to estimate treatment effects from reports of clinical trials. II: Dichotomous outcomes. Aust J Physiother. 2000;46(4):309-313.
(Porter l'estocade)

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1.Posté par thomas rulleau le 18/04/2010 09:03 | Alerter
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JLE, peux-tu nous rappeler d'où vient le 5% par convention? j'ai un trou

2.Posté par JL E le 18/04/2010 11:32 | Alerter
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C'est le risque de première espèce, arbitrairement fixé au début de l'étude à 5%. Si tu juxtapose sur un même graphe les histogrammes de répartition de tes deux variables, il ne faut pas qu'une certaine quantité de leurs aires se chevauchent. Sinon, tu dois admettre que, compte tenu des fluctuations d'échantillonnage, ce que tu as trouvé ne peut pas être généralisé à la population dont ton échantillon est issu.
Tu ne peut pas te prononcer à coup sûr, mais tu admet un risque d'erreur que tu peut fixer. Il peut être en deçà de 5%, mais les statisticiens te diront qu'il est usuel et accepté par tous de le placer à 5%. Si ton interlocuteur te donne une réponse plus précise, note là et profites en pour lui demander pourquoi la puissance est fixée à 80%. Tu me diras.

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