TDA/H : études scientifiques et niveau de preuves

Comment reconnaître une BONNE Étude ?

Bonjour cher hyper-lecteur.

J’ai eu le plaisir de faire une longue interview avec le docteur Jean-Baptiste Alexanian, un psychiatre assez connu dans la problématique du TDA/H qui anime une chaîne Youtube sur le sujet (entre autres) via l’association Fou de Normandie. Je vous recommande vivement d’aller visiter sa chaîne qui est une mine d’or informations (et de vous y abonner !). La tournure humoristique des propos du Dr Alexanian ne gâchant rien, je vous promets que vous ne vous ennuierez pas ! 😉 Le Dr Jean-Baptiste Alexanian a aussi une page Facebook, que vous trouverez ici !

Pour vous faciliter la vie, j’ai décidé de découper cette interview en plusieurs petites vidéos, plus un podcast de l’interview complète !

Dans cet extrait d’interview, nous allons voir avec le docteur Jean-Baptiste Alexanian comment sont faites les études scientifiques et comment reconnaître les plus et les moins sérieuses, de quoi nous y retrouver un peu mieux et faire le tri dans toutes les informations que l’on reçoit !

Bon(ne) lecture/visionnage !

Anne Juguet TDAH
Anne Juguet :

Pendant la conférence Barkley 2019 à Lyon (organisée par l’association TDAH Partout Pareil) et dans certaines de vos vidéos, vous parler des dernières études faites avec le méthylphénidate.

Vous parlez dans certaines vidéos de niveaux de preuve des études et vous parlez d’études anciennes qui parlaient de possibles problèmes cardiovasculaires ou d’autres problèmes relatifs aux méthylphénidate.

Vous avez parlé aussi des dernières études en date qui montrent des résultats très différents dans tous ces problèmes là, que ce soit le problème de poids, cardio-vasculaires et d’autres problèmes.

Est-ce que vous pouvez nous parler de ces dernières études justement, quel est le niveau de preuve par rapport aux études plus anciennes ?

Jean-Baptiste Alexanian :

Alors en fait c’est surtout que l’avantage de cumuler des études et des études et des études, ça permet de faire des méta-analyses. Les méta-analyses c’est des sortes d’études géantes à partir des études ont déjà été faites. On les met toutes ensemble et ça permet d’avoir des sortes de plus grands échantillons de personnes et donc de savoir si oui ou non quelque chose qui a été trouvé dans une étude, vraiment, au global, ressort vraiment dans l’ensemble de la littérature scientifique. Pour faire simple.

Et effectivement les méta-analyses d’abord elles nous montrent un niveau d’efficacité qui est élevé, qui est entre modéré et élevé, et être entre modéré et élevé c’est très bien pour un médicament, tout médicament confondu. D’accord ?

C’est-à-dire que la plupart des médicaments qu’on n’utilise en médecine ont un niveau un peu en dessous du méthylphénidate, en termes de niveau et de taille d’effets. C’est-à-dire qu’il est très bien prouvé que ce médicament a une taille d’effets (une efficacité si vous préférez) plutôt supérieure à la moyenne des autres traitements utilisés en médecine en général. Et avec un profil d’effets secondaires plutôt meilleur que les autres.

Donc ça c’est pour la partie efficacité.

Effectivement pour les effets secondaires, il y a eu pendant très longtemps des inquiétudes sur le plan cardiovasculaire. En France, avant, il y a encore deux trois ans, trois ans peut-être (nous sommes en 2020), on recommandait de faire un bilan cardiaque avant le traitement.

Aujourd’hui on ne recommande plus parce qu’en fait on s’est rendu compte que le risque était vraiment faible. Avant on recommandait de suivre d’une manière complètement obsessionnelle la taille, le poids des enfants, en se disant :

“Mais ils vont arrêter de grandir”, etc.

Il y a plein d’études qui sortent, qui montrent récemment que cette perte de taille, de poids (c’est franchement rarement problématique) mais évidemment la taille ça pouvait vraiment être handicapant et problématique si c’était vraiment avéré. Eh bien il y a plein d’études qui nous montre que d’abord c’est une minorité d’enfants qui ont une taille plus faible que ce qui était attendu et que cette taille plus faible elle est vraiment rien, on perd presque rien quoi, on perd peut-être un centimètre. Je m’en rappelle plus j’ai donné les chiffres dans mes vidéos mais c’est vraiment pas grand chose en fait.

Les effets secondaires fréquents du méthylphénidate, les troubles du sommeil effectivement la perte d’appétit en début de traitement, on a plein de moyens de les gérer. On a plein de moyens de les gérer donc c’est rarement un motif d’arrêt de traitement, ça arrive mais c’est rarement un motif d’arrêt de traitement.

Alors moi je reconnais que je continue à faire assez facilement des bilans cardiaque, pas uniquement à visée de mettre du méthylphénidate mais parce que parfois, les enfants ou les adultes ont besoin aussi d’autres médicaments ou ont déjà d’autres médicaments dont on ne maîtrise pas bien les associations sur le plan cardiaque et donc moi, par acquis de conscience, c’est vrai que je fais très souvent un bilan cardiaque. Non pas uniquement pour le méthylphénidate parce que ce n’est plus recommandé, mais pour s’assurer que les interactions vont bien se passer.

En général c’est plutôt à posteriori, on met le traitement parce qu’effectivement c’est plus recommandé de faire un bilan avant, c’est même pas recommandé de le faire après mais on le fait quand même après quelques semaines de traitement, quelques mois de traitement, pour voir s’il n’y a pas avec les interactions avec les autres médicaments que les adultes ou les enfants peuvent prendre, de problème particulier.

Donc effectivement, sur la plupart des effets secondaires qu’on a suspecté pendant longtemps et qui nous inquiétaient vraiment, et bien en fait les inquiétudes sont maintenant vraiment faibles.

Attention je veux que ce soit très clair, je ne dis pas que le méthylphénidate n’a pas d’effets secondaires, il en a évidemment comme tous les médicaments. Il n’est pas question de dire ça mais chez les personnes ayant besoin de méthylphénidate, le rapport bénéfice/risque il est très en faveur du bénéfice, c’est d’ailleurs pour ça qu’il est remboursée en France, mais enfin il devrait être remboursé après 18 ans !

Penser qu’à 18 ans et un jour la personne n’a plus besoin de traitement alors qu’elle en avait besoin à 17 ans et 360 et quelques jours, c’est un truc fou ! Même le concept est incroyable.

Vous voyez ?

Et des études pour justifier la prescription chez l’adulte on en a encore plus que chez l’enfant maintenant, donc faut arrêter, il y a plus de raisons scientifique à ce non-remboursement.

Pour avoir plus d’informations sur les différentes prises en charges du TDA/H, vous pouvez aller voir cet autre extrait d’interview : TDA/H, la prise en charge la plus efficace !

Anne Juguet TDAH
Anne Juguet :

D’accord. Et comment reconnaître une bonne étude du coup, est ce qu’il y a des points à vérifier que tout le monde peut vérifier ?

Jean-Baptiste Alexanian :

Oui en effet, j’ai mis récemment une vidéo sur le niveau de preuve en médecine. Effectivement vous avez plusieurs niveaux de preuve possible.

Vous avez des études avec un faible niveau de preuve, ce sont des études très descriptives de quelques patients… bon bah ça vaut pas grand chose.

Alors le plus faible niveau de preuves c’est l’avis du docteur. L’avis du docteur on s’en moque. L’avis du docteur ou du soi-disant spécialiste on s’en moque, en tout cas on s’en moque pour les troubles fréquents. Pour les trucs rarissimes où il y a un docteur ou deux docteurs dans le monde qui en ont vu trois ou quatre, et il n’y a pas d’autres maladies possibles… enfin y’a pas d’autres malades dans le monde, bah oui là l’avis des deux docteurs qui ont vu les cinq, six patients du monde, il est intéressant.

Mais enfin pour des maladies aussi fréquentes, pour des troubles aussi fréquents que ceux en psychiatrie, pour lesquels on a plein d’études, l’avis du docteur franchement on s’en fout ! D’accord ?

Donc c’est les études qui vont compter.

Donc ensuite vous avez des études avec juste des descriptifs de quelques cas… bon le niveau de preuve il est très faible.

Vous avez ensuite des études prospectives ou rétrospectives d’associations, c’est-à-dire que vous prenez des grandes populations, vous comparez celles qui ont un trouble versus celles qui n’en n’ont pas, ou celles qui fument versus celle qui fument pas, et vous voyez s’il y a un impact sur telle ou telle chose. Donc évidemment si vous prenez cent mille personnes d’un côté qui fument pas et cent mille personnes de l’autre qui fument parce que vous avez les données sur chacun, et que vous comparez le risque de cancer du poumon, et bien vous verrez que sur les cent mille personnes qui fument il y a statistiquement plus fréquemment de cancer du poumon. Et vous allez en déduire il y a un lien statistique entre le fait de fumer et le fait d’avoir un cancer du poumon.

Donc ça c’est des études vraiment de cohorte, de grand nombre, qu’elles soient prospectives ou rétrospectives.

Et ensuite si vous voulez augmenter votre niveau de preuve vous allez faire plein d’études comme ça et vous allez faire une méta-analyse de ses études.

Et puis vous avez aussi d’autres types d’études (en gros le message c’est que les méta-analyses c’est le plus haut niveau de preuve pour un type d’étude donné d’accord ?) Ensuite vous avez des études qui sont non pas des études d’association statistiques – est-ce que tel paramètre augmente le risque de ceci – mais vous avez des études qui sont des études qui cherchent à comprendre la causalité, les causes. D’accord ?

Par exemple : COMMENT le tabac augmente le cancer du poumon. Et ça c’est pas des études de cohorte qui permettent de faire ça. D’accord ? C’est pas des études sur des centaines de milliers de personnes, c’est des études vraiment de biochimie, des études de génétique, des études d’épigénétiques, des études… voilà moléculaires, qui vont vous permettre d’essayer de comprendre les mécanismes qui amènent tels facteurs à telles conséquences, telles causes à telles conséquences.

Donc en gros voilà pour ceux qui veulent vraiment en savoir plus j’ai fait une vidéo sur le niveau de preuve en médecine, je vous invite à aller la regarder.

Anne Juguet TDAH
Anne Juguet :

Pour savoir s’il y a des biais, c’est à partir des méta-analyses du coup qu’on peut savoir s’il y a des biais dans les études précédentes ?

Jean-Baptiste Alexanian :

Non, non non pas du tout. Les biais c’est ce qui risque de nous faire nous tromper, c’est ça un biais. Par exemple… je ne sais pas qu’est ce qu’on peut trouver comme biais…

Oui, par exemple on va reprendre l’exemple du cancer du poumon. Ne pas prendre en compte par exemple le tabac, la consommation de tabac dans une étude pour savoir si les gens ont plus de risques d’avoir un cancer du poumon ou un cancer ORL c’est un biais. Bon ça vous semble évident mais parce que vous savez que le tabac augmente le risque de cancer du poumon, d’accord ?

Donc par exemple je sais pas on peut prendre un exemple…

Deux populations de gens avec un cancer du poumon et on veut comparer l’efficacité d’un traitement. Donc il y a un groupe de gens qui vont prendre le traitement, puis un autre groupe de gens qui vont pas le prendre, qui vont prendre un placebo. D’accord ?

Deux groupes avec le cancer du poumon, 1 avec le vrai traitement 1 avec le placebo.

Et on va essayer de voir si le médicament est plus efficace que le placebo. Et on va trouver à la fin que le médicament il est moins efficace que le placebo.

Merde ! Bon ok, sauf qu’on avait oublié de demander aux gens s’ils fumaient. Et en fait on se rend compte que dans le groupe des gens qui prenaient le médicament y a beaucoup plus de gens qui continuent à fumer malgré leur cancer du poumon. Et ils sont morts plutôt ces gens là.

Eh bien on s’est plantés parce qu’en fait on a pensé que le médicament marchait pas alors que peut-être c’était à cause de ce biais qu’on n’avait pas contrôlé, ce qui faisait que par hasard, il se trouve que dans le groupe du cancer des gens avec le médicament eh bien ils fumaient beaucoup plus. Alors que dans le groupe des gens sans le médicament, ils fumaient beaucoup moins. Et donc on a cru que le médicament était dangereux, en tout cas qu’il ne marchait pas, alors qu’il y avait un biais qu’on n’avait pas contrôlé, qui était le fait de continuer à fumer. Et il y avait une différence entre les deux groupes qui explique le résultat final.

Ça, ça s’appelle un biais, c’est-à-dire on n’a pas réussi à contrôler tous les paramètres pour être sûr que ce qu’on mesure c’est vraiment ce qu’on mesure. D’accord ?

Donc c’est… je prends un autre exemple, un exemple pour le TDA/H, un biais c’est pareil : je veux mesurer si les gens avec ou sans traitement ont plus ou moins d’accidents de voiture. D’accord ?

Et je prends une base de données qui n’est pas assez précise et qui ne me dit pas si au moment où les gens ont eut l’accident de voiture ils prenaient le traitement. Si j’ai pas cette donnée là, je vais faire mes études, et puis je vais peut-être pas trouver de résultats alors qu’en fait si j’avais pris une base de données qui me donne vraiment… qui me lie le moment de l’accident et la prise du traitement, j’aurais vu peut-être une différence.

Donc un biais c’est toutes les erreurs qu’on peut commettre, volontairement ou involontairement, et qui peuvent altérer le résultat final du jugement.

Donc ça, ça dépend pas du niveau de preuve de l’étude, ça dépend de la méthodologie de l’étude. Est-ce qu’elle a été bien pensée au départ, voilà.

Alors il y a plein de choses qui permettent d’éviter les biais.

Randomiser une étude, c’est-à-dire tirer les noms au hasard ça permet d’égaliser à peu près les risques, d’accord ? De plein de biais possible.

Faire un double aveugle, c’est-à-dire que la personne qui prend le médicament et la personne qui évalue le résultat ne sache pas si la personne prend médicaments : donc moi on me donne un machin mais je sais pas si c’est vraiment le vrai médicaments ou si c’est du placebo, et la personne qui va évaluer si je vais mieux elle ne sait pas si je prends le médicament ou elle ne sait pas si je prends le placebo.

Ça aussi, ce qu’on appelle le double-aveugle, permet aussi de diminuer le risque de biais, donc deux types de biais, et permet d’avoir un résultat plus sûr. Donc ça dépend essentiellement de la méthodologie de l’étude et du travail en amont qui a été fait, qui a été réfléchi, pour éviter de se tromper.

Anne Juguet TDAH
Anne Juguet :

D’accord. C’est vrai que c’est parfois un peu difficile pour un non professionnel de savoir où chercher… Quels sont les principaux médias qui diffusent ces études, est-ce que vous pourriez nous en donner quelques-uns ?

Jean-Baptiste Alexanian :

Oui mais après c’est vrai que… Alors moi je suis embêté parce que je pense que quand on n’est pas professionnel, lire directement la littérature scientifique si on n’a pas le background nécessaire au départ, c’est compliqué.

Donc moi ce que je conseille aux gens c’est : si ils ont pas le background c’est déjà de s’intéresser à ceux qui font de la vulgarisation scientifique, donc par exemple la chaîne Fou de Normandie, où n’importe quel site de vulgarisation scientifique, moi je regarde beaucoup Futura Sciences par exemple je trouve ça sympa, je regarde plein d’autre chaînes Youtube… je sais pas, La tronche en biais, il y a plein de chaînes que j’aime bien, quand c’est des chaînes que je connais pas j’aime bien regarder parce qu’ils vulgarisent très bien.

Et puis une fois qu’on a vraiment vraiment un background vraiment solide, là on peut commencer à aller chercher dans les journaux scientifiques de bonne qualité, et en gros, même si c’est un indicateur qui n’est pas parfait, loin de là je dis pas que c’est parfait, mais l’Impact Factor, c’est-à-dire le facteur d’impact, c’est une sorte de note qu’ont les journaux, et plus c’est élevé… j’aime pas ça parce que c’est pas exact mais… pour faire simple plus c’est élevé mieux c’est.

Avec un impact fort élevé, avec cette note, cette petite note élevée, ils sont mieux entre guillemets, même si vraiment je mets plein guillemets parce que les gens qui connaissent bien la science savent que c’est pas exactement ça mais… pour faire simple, et bien plus l’Impact Factor est élevé mieux c’est… et en fait l’Impact Factor vous avez qu’à Googler, vous googlez le nom du journal donc sur Google et vous aurez le résultat et vous pourrez comparer cet Impact Factor à d’autres journaux.

Évidemment les journaux généralistes les plus connus c’est Nature et Science, je sais même pas j’ai pas regardé récemment leur Impact Factor mais ça doit être 50 ou 60 ou 100 j’en sais rien un truc comme ça, et puis vous avez des journaux qui sont des journaux corrects mais qui sont très spécialisés, il vont avoir un Impact Factor de 7, 8, 9, c’est déjà bien parce que c’est un journal spécialisé donc il est moins cité, etc.

Et puis vous avez des journaux avec un Impact Factor qui n’est pas bon, en dessous de 3 c’est pas extraordinaire quoi. Et puis alors ceux qu’ont même pas d’Impact Factor, qui sont même pas notés bon bah là laissez tomber.

De toute façon quand y a un Impact Factor élevé, c’est qu’il y a un comité de lecture, c’est-à-dire des gens… quand vous envoyez un journal ou un article vous avez des gens qui vont relire le journal pour le valider ou pas, l’article pour le valider ou pas et puis décider s’ils vont le mettre dans leur journal, les grandes revues ont des comités scientifiques de relecture qui sont souvent des gens de très très haut niveau, qui s’assurent que les gens qui leur envoient des articles sont pas des guignols.

Voilà. Donc c’est quand même… l’Impact Factor c’est quand même un peu un gage de qualité.

Un peu.

Merci d’avoir lu cet article jusqu’au bout ! Je vous repartage ici la chaîne Youtube et la page Facebook du Dr Jean-Baptiste Alexanian, n’hésitez pas à vous y abonner pour connaître toutes les dernières avancées scientifiques sur le sujet ! 🙂

Prenez soin de vous, et à très bientôt.

Anne Juguet, Le TDAH au quotidien

Anne Juguet TDAH

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