Comment faire en sorte que plus d’études publiées soient vraies ?


Les blogs Science du journal Le Monde et Rédaction médicale & Scientifique d’Hervé Maisonneuve se font l’écho des pavés dans la mare jetés régulièrement par John Ioannidis, professeur à Stanford, spécialiste de questions de santé. 

Oldies but goldies, quelques études passent les années sans que leurs conclusions soient trop remises en cause… Ou pas. Je profite de l’été pour ce retour vers le (peut être) futur. Note rédigée originellement dans ActuKiné  le Vendredi 31 Octobre 2014

Sans titre
John Ioannidis

En 2005, il avançait que les bases statistiques sur lesquelles s’appuyaient bon nombre d’études n’étaient pas suffisamment rigoureuses pour que les résultats obtenus aient une véritable valeur, que de nombreux biais se retrouvaient dans la conception d’essais cliniques censés décider de la mise sur le marché de médicaments, que des intérêts financiers faisaient pression pour influencer les résultats. 

Ce texte [1], «Pourquoi la plupart des résultats obtenus dans les études sont faux» est accessible en ligne sur PLos One. 

L’auteur récidive ces jours-ci avec « Comment faire en sorte que plus d’études publiées soient vraies » [2]. 

Un nombre phénoménal d’études est publié, mais peu de découvertes importantes sont faites. Protocoles et outils statistiques inadaptés, biais, voire malhonnêteté intellectuelle, beaucoup de résultats soi-disant significatifs sont des faux positifs impossibles à reproduire et le gâchis peut se chiffrer en dizaines de milliards de dollars. 

John Ioannidis propose : 

  • De cumuler les études éparses pour obtenir de plus grands échantillons et limiter les résultats contradictoires,
  • De répéter les études sur un même sujet pour s’assurer que les effets mesurés sont réels, ce qui sous-entend des protocoles bien reproductibles, bien transparents.
  • De limiter voire supprimer les études «de confort» ou poursuivant un but autre que la recherche (recherche de poste universitaire, renvois d’ascenseur, …)
  • De ne pas découper une seule expérimentation en plusieurs sous-études, «vendue» dans plusieurs revues
  • De valoriser le travail de revue par les pairs, afin de permettre un tri entre études utiles et études futiles.

Références bibliographiques : 

[1] Ioannidis JPA (2005) Why Most Published Research Findings Are False. PLoS Med 2(8): e124. doi:10.1371/journal.pmed.0020124 

[2] Ioannidis JPA (2014) How to Make More Published Research True. PLoS Med 11(10): e1001747. doi:10.1371/journal.pmed.100174 

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