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Evidence Based Practice

Efficacité des traitements

Rédigé par JL E le Lundi 19 Avril 2010

2°- Comment trouver les limites dans lesquelles se situe l'efficacité d'un traitement ?



Efficacité des traitements
Le cours de Rob Herbert, disponible en ligne, a été publié en 2000. Mais l'Australie, c'est loin. Surtout à la rame. Mon petit doigt me dit d'ailleurs que nous n'avons pas fini de ramer, à ce sujet...Tout ce que vous trouverez en infra provient de son cours (ou de ce que j'en ai compris...). Cet homme est dangereux pour les certitudes (je ne dénonce pas, je renseigne).

Trouver la variable adaptée à la surveillance de la pathologie

La moyenne des effets procurés par un traitement correspond à ce qui est le plus probable d’arriver par l’application de ce traitement.
L’EVA mesure la douleur d’une lombalgie. L’indolence lombale est ce qui peut probablement arriver de mieux à un patient lombalgique.
Un traitement de la lombalgie « qui en vaut la peine » doit pouvoir modifier les valeurs de l’EVA. Il faut donc arriver à déterminer quel est le plus petit effet du traitement qui en vaut la peine.

Estimer la taille de l’effet du traitement

Le meilleur estimateur de l’effet d’un traitement est simplement la différence des moyennes entre la variable recueillie chez les patients traités comparativement à celle recueillies chez les patients témoins.

Estimer l’incertitude

La taille de l’effet d’un traitement mesurée au cours d’une expérimentation est la vraie taille de l’effet pour les patients de cette expérimentation, mais refaire à l’identique l’expérimentation n’amènera pas exactement les mêmes résultats.
Il y a une part d’incertitude qui doit être estimée à l’aide d’un intervalle de confiance permettant de borner les résultats en tenant compte des fluctuations d’échantillonnage.
Le lecteur pourra, avec confiance, se fier à l’intervalle dans lequel il sera sûr de retrouver la vraie valeur moyenne de l’effet du traitement dans 95% des cas.

Graphiquement, il sera représenté par un curseur pouvant être situé sur une ligne horizontale représentant l’effet du traitement dont le milieu indiquera une absence d’effet, la gauche une tendance à l’aggravation par le traitement, la droite une tendance à l’amélioration par le traitement.

Cela sous-entend que si la zone médiane est recouverte par le curseur de l’intervalle de confiance, il est possible que le traitement soit sans effet du tout, voire avec des effets secondaires nocifs potentiels s’il déborde sur la gauche du schéma.

Vivre dans l’incertitude

L'estimation ponctuelle de l'effet du traitement devra être bornée par des estimations inférieure et supérieure vraisemblables compte-tenu des fluctuations d'échantillonnage.
Un intervalle de confiance qui reste positif mais est trop étendu, ne passe pas la borne fatidique de l’absence d’effet clinique, mais peut déborder en deçà du plus petit effet utile.
Une étude apportant ce résultat ne pourra pas être pleinement affirmative quant à l’utilité de la thérapie entreprise.
Ceci est fréquent pour deux raisons similaires aux calculs de puissance d’un test statistique : le nombre de sujets comme les différences à mesurer sont habituellement trop faibles.
Le développement des méta-analyses permet de pailler à ces insuffisances.

Bibliographie

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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