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Evidence Based Practice

Efficacité des traitements

Rédigé par JL E le Mardi 20 Avril 2010

3°- Calculer l’intervalle de confiance pour des différences entre deux moyennes



Efficacité des traitements
Nous avions évoqué une étude comparant les effets d’un traitement actif d’endurance pour les cervicalgies chroniques avec le même traitement couplé à une mobilisation passive thoracique en dog-technic.

Les EVA ont été mesurées avant et après, dans les deux groupes, avec leurs écart-types. Le groupe expérimental (passif + actif, n=27) est passé d’une EVA de 6,63 ± 1,41 à une EVA de 3,19 ± 0,83, soit un gain de 3,44. Le groupe témoin (actif seul, n= 26), est passé d’une EVA de 6,46 ± 1,72 à une EVA de 5,04 ± 1,88, soit un gain de 1,42.

Si l’on considère qu’un gain de plus de 2 points sur l’EVA est un effet clinique utile-seuil, le traitement multimodal des cervicalgies peut apparaître plus utile qu’un traitement actif seul.

Seulement,si l’expérience est reproduite à l’identique, simplement du fait du hasard, il y aura certaines expériences qui donneront des résultats moins favorables, d’autres plus favorables.

Est-ce que les résultats les moins favorables seront supérieurs à l’effet clinique utile ?
Pour répondre à cette question, il faut calculer les bornes de l'intervalle de confiance.
Ces bornes se calculent à partir de la différence observée entre les moyennes des deux groupes, à laquelle il faut soustraire (borne inférieure) ou ajouter (borne supérieure) une pondération qui est le produit de l’estimation du hasard, la moyenne des deux écart-types et l’inverse de la racine carrée de la moyenne des tailles des groupes.
Il faut utiliser la formule :

Efficacité des traitements
Pour notre étude, la différence entre les gains à l’EVA des deux groupes est de 2,02. Cette différence est, une fois calculé l’intervalle de confiance de 2,02 IC95(1,8 – 2,24) (voir le fichier Excel joint en infra).

Cela signifie que des patients pourraient ne pas faire la différence entre un traitement actif seul ou un traitement multimodal, si l’on ne considère que la borne inférieure de 1,8. Cela explique pourquoi certains de vos patients ne réagissent pas à vos merveilleuses techniques, alors que la multitude des autres vous vénèrent.

Si le traitement expérimental était contraignant, cher, lourd, voire dangereux, il serait bon de se poser la question de son opportunité. Dans notre exemple, 30 secondes de manipulation vertébrale par séance en plus d’un traitement actif que le patient réalise seul, même à 15,30 €, çà ne vaut pas le coup de s’en priver...

Remarque sur l’estimation du hasard :

Classiquement, cette valeur est de 1,96, non de 3. En fait, selon Herbert, cette équation est une approximation d’une équation plus complexe, obtenue par simplification et utilisable lorsque, dans des études contrôlées randomisées les groupes expérimental et contrôle sont de nombres et de variance similaires, ce qui devrait être obligatoirement le cas dans une étude contrôlée randomisée rigoureuse (voir en annexe de son premier article la démonstration mathématique si affinités…)

Bibliographie :

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)
Taesung Ko, Uichul Jeong and Kwanwoo Lee. Effects of the Inclusion Thoracic Mobilization into Cranio-Cervical Flexor Exercise in Patients with Chronic Neck Pain. Journal of Physical Therapy Science. Vol. 22 (2010) , No. 1

ic_effect_size.xls IC Effect-size.xls  (9 Ko)


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