Preuves scientifiques | Pôle kiné du Piemont

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Qu'est-ce qu'une preuve scientifique en santé ?

Une preuve scientifique dans le domaine de la santé est une information obtenue à partir de recherches méthodiques et rigoureuses, qui permet de valider ou de réfuter une hypothèse médicale. Ces preuves sont essentielles pour guider les décisions cliniques individualisées et les politiques de santé.

La pyramide des preuves est un modèle qui classe les différents types d'études selon leur niveau de fiabilité et de validité scientifique. Plus on monte dans la pyramide, plus le niveau de preuve est élevé.

Essais contrôlés randomisés (ECR) : Considérés comme le "gold standard", ces essais répartissent aléatoirement les participants dans des groupes pour tester l'efficacité d'un traitement. Ils minimisent les biais et fournissent des preuves solides. Niveau de confiance standard 95%.
Études de cohortes : Suivent un groupe de personnes sur une période pour observer l'effet d'un facteur de risque ou d'un traitement. Elles sont moins robustes que les ECR mais fournissent des informations précieuses sur les associations temporelles.
Études cas témoins : Comparent des personnes atteintes d'une maladie (cas) à celles qui ne le sont pas (témoins) pour identifier des facteurs de risque potentiels. Elles sont utiles pour les maladies rares mais peuvent être sujettes à des biais de sélection.
Études transversales : Évaluent la prévalence d'une maladie ou d'un facteur de risque à un moment donné. Elles ne permettent pas d'établir des relations causales mais fournissent un instantané utile de la santé d'une population.
Séries de cas et rapports de cas : Décrivent des observations cliniques sur un ou plusieurs patients. Bien qu'elles soient au bas de la pyramide, elles peuvent générer des hypothèses pour des recherches futures.

Cas cliniques et expériences de patients :

Les cas cliniques et les expériences de patients se situent généralement à la base de la pyramide des preuves. Bien qu'ils offrent des perspectives précieuses et puissent inspirer des recherches plus approfondies, ils ne fournissent pas de preuves solides en raison de leur nature anecdotique et de l'absence de contrôle systématique

Hiérarchie des preuves :

Comprendre la hiérarchie des preuves est crucial pour évaluer la qualité des informations médicales. Les décisions cliniques doivent idéalement s'appuyer sur les niveaux de preuve les plus élevés disponibles, tout en tenant compte du contexte clinique et des préférences des patients.

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Niveau de confiance de 95% ? C'est quoi ?

Équilibre entre précision et pragmatisme : Un niveau de confiance de 95% (2 sigma) est devenu un standard car il offre un bon compromis entre un intervalle suffisamment étroit (précis) et une probabilité acceptable que cet intervalle contienne le véritable paramètre.
Conventions scientifiques : Dans de nombreux domaines scientifiques, y compris la santé, le seuil de 95% est utilisé pour déterminer la significativité des résultats.

Exemple : la découverte du boson de Higgs, annoncée par le CERN le 4 juillet 2012, a atteint un niveau de confiance statistique exceptionnel de 5 sigma.

Qu'est-ce que cela signifie ?

5 sigma correspond à une probabilité de 99,99994% que le signal observé soit réel et non dû à une fluctuation statistique aléatoire.
En termes de probabilité d'erreur (p-value), cela signifie qu'il y a moins de une chance sur 3,5 millions que le résultat soit le fruit du hasard.

Pourquoi utiliser le niveau de confiance de 5 sigma ?

Standard en physique des particules : Dans ce domaine, un niveau de confiance de 5 sigma est le seuil généralement accepté pour proclamer une découverte. Cela assure que les résultats sont hautement fiables.
Rigueur scientifique : La complexité des phénomènes étudiés et le nombre élevé de données collectées nécessitent un seuil très strict pour minimiser les faux positifs.

Comparaison avec les intervalles de confiance usuels

Dans d'autres domaines scientifiques, un niveau de confiance de 95% (ou 2 sigma) est souvent acceptable.
Cependant, en physique des particules, où les données sont massives et les phénomènes rares, un seuil plus strict est essentiel pour garantir la validité des découvertes.

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