Désolé, on ne prend plus les CB

L’essentiel : Le titre est assez trompeur. Avez-vous une idée de l’origine de la médecine d’aujourd’hui ?

Pluralité des causes :
Quand des causes agissent conjointement, deux situations : si elles produisent les mêmes effets que chacune isolément, ces effets s’ajoutent ou se retranchent ; ils sont additifs. Si la conjonction des causes fait apparaître des phénomènes nouveaux, liés à des interactions d’autre nature, l’additivité est perturbée. C’est généralement le cas pour la chimie et la physiologie ; les effets ne sont plus proportionnels aux causes.
Cette philosophie développée par John Stuart Mill dans son Système de logique (1843) est à l’origine de la statistique en médecine, qui a pris le pas sur la méthode expérimentale prônée par Claude Bernard. Dans cette dernière en effet, les conclusions sont handicapées par l’impossibilité d’observer toutes les conditions possibles du phénomène, c’est-à-dire la pluralité des causes. Il est nécessaire de répéter les observations un nombre suffisant de fois pour que les incertitudes liées à cette pluralité s’amoindrissent, sans pouvoir les supprimer complètement, d’où l’arbitraire du fameux petit p : un résultat est considéré comme significatif quand il descend sous 0,05 (1). Pragmatiquement que représente ce seuil ? C’est que la (mal)chance d’avoir une conclusion statistique fausse devienne si faible que l’on peut « raisonnablement » ne pas en tenir compte.

Voici donc ce qui a fait le succès de la statistique en santé : l’impossibilité d’établir toutes les causes en jeu dans un phénomène, et de connaître la reproductibilité d’un résultat unique. La science s’est scindée en deux : la recherche expérimentale s’efforce d’affiner l’identification des causes et leurs enchaînements ; la recherche clinique utilise la statistique pour déterminer des résultats « approchants » dans la pratique quotidienne, où il semble impossible d’entreprendre une enquête élaborée sur les causes dans chaque situation, l’une après l’autre. La précision s’améliore si l’on réitère l’expérience un grand nombre de fois, mais chute exponentiellement si l’on étudie plusieurs causes à la fois. Cette limitation disparaîtrait si l’on était certain qu’elles soient additives, mais, la plupart du temps, aucune prédiction de l’interaction des causes n’est possible, et il faut réduire ses prétentions à l’étude d’une seule cause pour ne pas créer de biais statistique. La portée de l’étude est encore réduite par la variabilité des sujets étudiés : on les rassemble à grands renforts de « cases » — les principaux phénotypes des maladies — et de critères de « représentativité ». Ces biais sont tellement vicieux que les épidémiologistes se rajoutent quelques oeillères pour transposer des résultats d’un pays à l’autre. Enfin, l’analyse par sous-catégories de malades étudiés ne s’avance jamais très loin, car elle fait fondre la puissance statistique comme neige au soleil, alors qu’elle est l’élément le plus essentiel des résultats quand on veut les appliquer à des individus uniques : ceux qui se présentent dans un cabinet médical.

Nous voici revenu au décor quotidien du médecin. Constatons qu’à la méthode expérimentale de Claude Bernard — la recherche des causes et des enchaînements ayant abouti à une situation individuelle de maladie —, s’est substituée une approche par l’incertitude, que l’on tente de réduire le plus possible, mais qui n’est jamais la solution exacte, et c’est parfaitement compréhensible : les autres situations ressemblantes que l’on a analysé en grandes cohortes pour en tirer des points communs ont forcément « parasité » la description du mécanisme particulier qui nous occupe.
En d’autres termes, la statistique permet d’approcher le diagnostic exact… mais interdit d’y parvenir.

Le petit p consiste à annoncer avec une très grande satisfaction que nous avons 5% de chances de nous tromper !
Une telle philosophie était séduisante à une époque où la faiblesse de la recherche fondamentale laissait dans l’ombre un très grand nombre de causes propres à chaque maladie. Seule la réitération des expériences permettait de s’en sortir. La méthode de Claude Bernard n’était pas la plus adaptée à son temps.  Nous pouvons espérer qu’avec les progrès de la recherche la diversité des causes soit de mieux en mieux précisée. Les partisans de la statistique en prédisent que leurs résultats seront constamment affinés. Il existe en réalité un écueil de taille : l’effondrement de la puissance statistique dès que plusieurs critères sont analysés simultanément. Bien sûr, la recherche décrypte également les interactions des causes, mais si le terrain est facile quand il s’agit de biochimie, il l’est beaucoup moins quand ce sont des facteurs humains. Les modèles s’appliquent mieux à notre physiologie. A nouveau, dès qu’il s’agit de rétrécir les prédictions à une personne en particulier, la statistique est ridiculisée par le nombre de facteurs d’hygiène de vie, de biographie personnelle, de fonctionnement proprioceptif, qu’elle est incapable d’enrégimenter dans une étude. Même analyser une population entière ne permettrait pas d’avoir une certitude sur un individu.

Nous ne réalisons pas à quel point Mill a modifié la pratique médicale. Nous pensons généralement que cette évolution est celle de la technique alors qu’est survenu un bouleversement de paradigme. Le médecin « Claude Bernard » pratique un interrogatoire dirigé, recherche des signes précis lors d’un examen clinique détaillé, connait le caractère de son patient parce qu’il a souvent affaire à lui, et corrige la présentation des symptômes en conséquence. Il connaît d’innombrables « cas cliniques » particuliers. Sa seule concession à la généralisation est la création de « cases », les syndromes et maladies, qui permettent l’essai comparé de différents traitements.
Le médecin « John Stuart Mill » fait remplir au patient un questionnaire exhaustif, utilise une batterie standard de tests cliniques validés, et une enquête psychologique appauvrie parce que les critères fiables sont plus rares, réduits aux grandes lignes de l’habitus. Chaque item recueilli représente un poids statistique pour chaque hypothèse diagnostique et, si l’on était au Paradis de Mill, les associations d’items entre eux apporteraient un poids supplémentaire quand leurs interactions sont parfaitement comprises.

Au final le médecin CB propose un diagnostic, et en garde quelques autres comme roues de secours. Le JSM, lui, donne la liste de tous les diagnostics possibles, chacun assorti de sa probabilité. Les résultats peuvent sembler comparables, avec une systématisation meilleure chez le JSM ; en fait ils n’ont rien à voir. La fiabilité du médecin CB dépend de son expertise : médiocre, il fait des erreurs bien plus fréquemment que le JSM ; bonne, il arrive à un degré de précision supérieur. L’expertise, en l’occurrence, est l’utilisation consciente (savoir) ou inconsciente (intuition) d’un nombre de critères plus élevé que le JSM n’a pu en valider.
La fiabilité du JSM dépend de son caractère obsessionnel : il doit s’assurer que le recueil des critères est complet et qu’aucun biais ne s’est introduit dans la procédure d’analyse.
Les qualités réclamées à un JSM, nous le voyons, ne sont pas les mêmes qu’au CB : le premier doit « obéir aux ordres », respecter strictement la règle ; le second est encouragé à développer son intuition. Le JSM produit un service fort coûteux — beaucoup d’examens nécessaires au recueil des données —, de qualité « garantie », qui garantit aussi un risque d’erreur, actuellement largement supérieur à 0,05 car les procédures médicales ne sont pas encore analysées, pour la plupart, à ce degré de finesse. C’est la seule raison pour laquelle on permet encore au médecin de se servir de son « nez ». Mais il est à prévoir qu’il lui faudra bientôt s’amputer définitivement de cet appendice atavique !
Le CB produit un service de qualité irrégulière. L’expertise varie selon la tête et la courbe d’apprentissage. C’est encore, en partie, la médecine d’aujourd’hui : l’on sait identifier les meilleurs experts et tout le monde aimerait franchir leur porte. Le CB est, à vrai dire, handicapé essentiellement par le décalage entre l’image de l’expert qu’il croit être et ce qu’il est ; si l’image était juste, il travaillerait dans les limites de sa compétence, en parfaite coordination avec d’autres experts.

CB et JSM se différencient sur un dernier point, sans doute le plus important pour l’avenir de la science médicale : le JSM est incité à recueillir toujours davantage d’informations pour consolider asymptotiquement les règles existantes. On ne lui demande aucune originalité, au contraire : une touche personnelle ne ferait qu’écarter sa pratique de la moyenne statistique idéale. La valorisation du CB a des sources opposées : il est encouragé à inventer, à trouver de nouvelles idées et les affiner. Alors que les innombrables chemins du diagnostic ramènent tous le JSM à une moyenne, le CB développe les ramifications du sien tout au long de sa carrière. Trente ans après leur formation, les JSM sont tous identiques, clones de conférences de consensus ; les CB sont une société scientifique diversifiée.

Tout médecin pragmatique coiffe actuellement les deux casquettes, préférentiellement la JSM quand il n’a pas affaire aux patients. Les JSM trustent les postes administratifs et les sommaires des revues, les derniers CB rôdent dans les cabinets de ville après avoir déserté l’hôpital, envahi de statisticiens. Le problème de la cohabitation est que ces deux médecines ne répondent pas aux mêmes attentes, comme nous l’avons vu dans « Méthode infaillible (2) ». Le patient veut des certitudes et le JSM lui garantit une (faible) incertitude. Malheureusement, au tribunal, le CB est condamné, ne pouvant prouver la justesse de sa conduite en cas d’aléa, tandis que le JSM est protégé par ses règles.

Probablement qu’au bout du compte nous finirons par vaincre l’aléa… et aurons construit ainsi un monde intégralement prévisible.
Les nourrissons se verront placer un gamepad entre leurs doigts minuscules dès la sortie de l’utérus artificiel, et testeront immédiatement en univers virtuel toutes les bêtises qu’ils réalisent actuellement dans des conditions de sécurité scandaleuses, abandonnés dans des parcs de jeux par des parents insouciants.
Cela explique sans doute l’absence de touristes temporels, malgré que le voyage dans le Temps soit théoriquement possible : c’est beaucoup trop dangereux, du point de vue de nos descendants… 😉

(1) Pourquoi p=0,05 (en anglais)

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