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Douleur

Reproductibilité et réplicabilité des études sur la douleur

Rédigé par le Samedi 1 Septembre 2018



© kbuntu - Fotolia.com
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Le mélange « rentrée des classes » et « 2018 : Global Year for Excellence in Pain Education » accouche d’une revue critique en accès libre dans PAIN sur le thème de la reproductibilité et de la réplicabilité (R&R) dans la recherche sur la douleur (1). 4 points ont attiré notre attention :

1/ Les auteurs rappellent que 85% des ressources de la recherche biomédicale partent en fumée dans des travaux biaisés (2).

2/ On peut faire la différence entre reproductibilité et réplicabilité (3)* :
- Reproductibilité : une équipe indépendante analyse les mêmes données et doit retomber sur les mêmes résultats.
- Réplicabilité : une équipe indépendante produit de nouvelles données avec le même design et doit retomber sur les mêmes données.

3/ Des facteurs qui peuvent limiter la R&R sont :
- Un manque de transparence dans le report des données : informations incomplètes pour le calcul du nombre de sujets nécessaires, les modalités précises des traitements utilisés, l’adhérence, les caractéristiques détaillées de mesure de la douleur, biais de sélection, etc.
- Un manque de puissance des études : par exemple, en psychologie, en répliquant des études primaires avec une puissance correcte, la taille d’effet retrouvée chute en moyenne de 50% (4).
- Les « Researcher degrees of freedom » : comme je n’ai pas trouvé de traduction officielle et résident non loin du Cap d’Agde, je nommerais ça du « libertinage méthodologique » : par exemple, dans le domaine de la recherche en stimulation cérébrale, 30% des chercheurs retirent les valeurs aberrantes sans raison statistique, 30% excluent des données après avoir observé les résultats et 38% enlève des données d’instinct (5).
- Des raisons contextuelles : le succès, les récompenses ou encore les forts taux de citations semblent augmenter le risque d’emploi d’une méthode pauvre.

4/ Des solutions à adopter pour améliorer la R&R sont :
- La « preregistration » : on enregistre le plan de recherche avant de collecter les données : elle permet de contrôler les biais de reporting, spins et p-hacking.
- Les « registered reports » : le pré-enregistrement passe en peer-review et si les données qui arrivent dans un second temps correspondent, l’article est accepté par la revue : ils permettent de contrôler les biais de publication.
- Le plein partage des données y compris des codes d’analyses statistiques.
- L’adhésion aux recommandations de reporting type CONSORT.


Pourquoi est-ce important pour nous les Kikis ?
Même avec une méthode rigoureuse, une seule étude ne permet pas de se prononcer en faveur ou en défaveur d’un protocole/traitement/hypothèse, etc. Les exemples de travaux douteux sont fréquents (un exemple ici).



Références

(1) Lee, H., Lamb, S. E., Bagg, M. K., Toomey, E., Cashin, A. G., & Moseley, G. L. (2018). Reproducible and replicable pain research: a critical review. Pain, 159(9), 1683-1689.
(2) Macleod MR, Michie S, Roberts I, Dirnagl U, Chalmers I, Ioannidis JPA, Salman RAS, Chan AW, Glasziou P. Biomedical research: increasing value, reducing waste. Lancet 2017;383:101–4.
(3) Patil P, Peng RD, Leek JT. A statistical definition for reproducibility and replicability. BioRxiV 2017. Preprint.
* En savoir plus sur la reproductibilité en sciences
(4) Open Science Collaboration. Estimating the reproducibility of psychological science. Science 2015;349:aac4716.
(5) Héroux ME, Taylor JL, Gandevia SC. The use and abuse of transcranial magnetic stimulation to modulate corticospinal excitability in humans. PLoS One 2015;10:e0144151.

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