Médecine basée sur les évidences

Médecine basée sur les évidences (EBM)

Concept
Informations
Wikidata ID	Q691640
Spécialité	Médecine
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Exemple:	L'appendicite est l'inflammation et l'infection de l'appendice.

La médecine factuelle (EBM) est l'utilisation de la méthode scientifique pour organiser et appliquer les données actuelles afin d'améliorer les décisions en matière de soins de santé. Ainsi, la meilleure science disponible est combinée à l'expérience clinique du professionnel de la santé et aux valeurs du patient pour arriver à la meilleure décision médicale pour le patient. Il y a 5 étapes principales pour appliquer l'EBM à la pratique clinique :

• Définition d'une question cliniquement pertinente
• À la recherche des meilleures preuves
• Évaluation critique des preuves
• Application des preuves
• Évaluation des performances de EBM

L'EBM commence par une question clinique. La question clinique est un problème que le fournisseur de soins de santé aborde avec le patient. Une fois la question clinique formulée, des preuves scientifiques pertinentes sont recherchées en rapport avec la question clinique. Les preuves scientifiques comprennent les résultats de l'étude et les opinions. Toutes les données n'ont pas la même force. Les recommandations d'un expert ne sont pas aussi solides que les résultats d'une étude bien menée, ce qui n'est pas aussi bon que les résultats d'un ensemble d'études bien menées. Ainsi, en médecine factuelle, les niveaux de preuves ou de données doivent être classés en fonction de leur force relative. Des preuves plus solides devraient être davantage prises en compte lors de la prise de décisions cliniques.

Les preuves sont généralement stratifiées en six niveaux différents:

• Niveau IA: preuves obtenues à partir d'une méta-analyse d'essais randomisés multiples, bien conduits et bien conçus. Les essais randomisés fournissent certaines des preuves cliniques les plus solides, et si celles-ci sont répétées et les résultats combinés dans une méta-analyse, les résultats globaux sont supposés être encore plus solides.
• Niveau IB: preuves obtenues à partir d'un seul essai contrôlé randomisé bien mené et bien conçu. L'étude contrôlée randomisée, lorsqu'elle est bien conçue et bien menée, est une référence en médecine clinique.
• Niveau IIA: preuves d'au moins une étude contrôlée non randomisée bien conçue et exécutée. Lorsque la randomisation ne se produit pas, il peut y avoir plus de biais introduit dans l'étude.
• Niveau IIB: les preuves constituent au moins une étude cas-témoins ou de cohorte bien conçue. Toutes les questions cliniques ne peuvent pas être étudiées de manière efficace ou éthique avec une étude contrôlée randomisée.
• Niveau III: preuves d'au moins une étude non expérimentale. En règle générale, les données de niveau III comprennent des séries de cas ainsi que des études cas-témoins ou de cohorte mal conçues.
• Niveau IV: avis d'experts d'autorités respectées sur le sujet sur la base de leur expérience clinique.

Toutes les études cliniques ou preuves scientifiques peuvent être classées dans l'une des catégories ci-dessus. Le clinicien doit ensuite utiliser son expérience clinique professionnelle pour extrapoler les preuves scientifiques telles qu'elles s'appliquent au patient spécifique. La plupart des études cliniques ont des critères d'inclusion et d'exclusion spécifiques ainsi qu'une population spécifique étudiée. Le plus souvent, le patient traité par le clinicien présentera une ou plusieurs différences substantielles par rapport à la population de l'étude. Le prestataire médical doit ensuite utiliser son jugement clinique pour déterminer en quoi les variations entre le patient et la population étudiée sont importantes ou non et comment elles affectent l'application des résultats de l'étude au patient spécifique.

Par exemple, un patient spécifique peut être une femme de 70 ans ayant des antécédents d'hyperlipidémie et un nouveau diagnostic d'hypertension qui examine les options de traitement de l'hypertension. Le clinicien peut trouver un bon essai contrôlé randomisé portant sur les médicaments pour contrôler l'hypertension, mais les critères d'inclusion de l'étude étaient une population de 18 à 65 ans. Le clinicien devrait-il ignorer les résultats car le patient spécifique ne correspond pas aux données démographiques de l'étude? Le clinicien devrait-il ignorer la différence d'âge entre le patient spécifique et la population étudiée? C'est là que le jugement clinique aide à combler le fossé entre les preuves scientifiques pertinentes et le patient spécifique à traiter.

Enfin, les cliniciens utilisant la médecine factuelle doivent replacer toutes les informations dans le contexte des valeurs ou des préférences du patient. Les valeurs ou préférences du patient peuvent entrer en conflit avec certaines des options possibles. Même des preuves solides soutenant un traitement spécifique peuvent ne pas être compatibles avec les préférences du patient et, par conséquent, le clinicien peut ne pas recommander le traitement au patient. De plus, le traitement peut ne pas s'appliquer au patient en particulier.

A titre d'exemple, un patient peut avoir une forme particulière de cancer. Les preuves de niveau IA peuvent suggérer que l'espérance de vie peut doubler de 8 à 16 mois avec la chimiothérapie. La chimiothérapie a des effets secondaires importants. Le patient peut trouver ces effets secondaires inacceptables et choisir de ne pas poursuivre de chimiothérapie secondaire aux préférences et aux valeurs spécifiques du patient.

Une fois la question clinique formulée, les informations scientifiques pertinentes évaluées et le jugement clinique utilisé pour appliquer les preuves scientifiques pertinentes au patient spécifique et à leurs valeurs, le résultat doit être évalué. La dernière étape est une réévaluation du patient et des résultats cliniques après application des informations appliquées. L'intervention a-t-elle aidé? Les résultats étaient-ils conformes aux attentes? Quelles nouvelles informations sont obtenues? Comment ces informations peuvent-elles être appliquées aux situations et aux patients futurs?

La médecine factuelle commence par la question clinique et revient à la question clinique à la fin pour voir à quel effet le processus a fonctionné. Sans une réévaluation continue, le prestataire médical ne sera pas sûr si l'impact qu'ils ont est positif ou négatif. La médecine factuelle est une roue d'amélioration perpétuelle plutôt qu'un processus linéaire ponctuel.

Fonction

La fonction de la médecine factuelle est de rassembler trois entités différentes: les préférences du patient, le jugement clinique du professionnel de la santé et les meilleures informations scientifiques disponibles et pertinentes pour améliorer les soins médicaux.

Problèmes de préoccupation

Il existe de nombreuses critiques de la médecine factuelle :

Biais de publication

La médecine factuelle est basée sur les résultats publiés, ce qui donne plus de poids aux preuves de classe I et II. De nombreuses études ont montré que les résultats positifs sont plus susceptibles d'être publiés que les résultats négatifs. Cela conduit à un biais de publication des études à résultats positifs qui peut fausser les preuves disponibles. De plus, les études financées par les entreprises sont plus susceptibles d'être publiées pour pousser à l'utilisation du médicament ou du dispositif étudié, ce qui peut également fausser les preuves disponibles.

Biais d'essai randomisé contrôlé

La médecine factuelle place le poids le plus élevé dans les essais contrôlés randomisés. Bien que ces essais contrôlés randomisés puissent fournir des preuves solides, un essai contrôlé randomisé n'est pas toujours possible ou faisable. Si un processus pathologique a une prévalence très faible, il peut être extrêmement prohibitif, voire impossible, d'obtenir suffisamment de participants pour une étude.

Par exemple, la progeria est une maladie rare avec une incidence d'environ un sur quatre à huit millions de naissances vivantes et une durée de vie moyenne de 14 ans. Avec une population mondiale d'environ 7,6 milliards d'habitants et un taux de natalité annuel de 18,5 naissances pour 1 000 personnes par an, il n'y aurait que 100 à 400 individus au total atteints de progeria dans le monde. Avec si peu de patients, il est impossible de mener un essai contrôlé randomisé qui produirait des résultats significatifs.

Comme deuxième exemple, considérons les implications éthiques des essais contrôlés randomisés. Dans un article de Smith et al. (2003), ils soutiennent que nous tenons pour acquis que les parachutes aident à prévenir les blessures et à sauver des vies après qu'une personne saute d'un avion. Cette observation de bon sens n'a pas encore été étudiée et prouvée avec un essai contrôlé randomisé. L'article soutient que les gens devraient accepter certaines idées de bon sens et que les essais contrôlés randomisés ne sont pas toujours nécessaires. Après tout, les chercheurs peuvent-ils facilement trouver des puristes de la médecine factuelle qui seraient prêts à s'inscrire à un essai randomisé, croisé et contrôlé par placebo testant l'utilité des parachutes pour réduire les blessures ou la mort après avoir sauté d'un avion?

Enfin, il y a beaucoup plus de questions cliniques que d'essais contrôlés randomisés. Les nombreuses questions qui conviennent à un essai contrôlé randomisé bien conçu et bien mené dépassent de loin les ressources disponibles pour mener les essais. Nous devons admettre que les ressources sont limitées et que leur consacrer du temps à toutes les questions cliniques possibles ou à toutes les configurations d'importance clinique peut ne pas être pratique ou souhaitable et nous devrions plutôt consacrer ces ressources à nous concentrer sur des questions cliniques à plus fort impact.

Lag Time

Un essai contrôlé randomisé bien conçu et bien mené prend du temps à concevoir, à réaliser et à rapporter. Il peut y avoir des changements importants dans le paysage médical entre le moment où l'essai est conçu et lancé et celui où les résultats sont publiés. Plus d'une fois, une étude a cherché à examiner un schéma de chimiothérapie pour un cancer spécifique uniquement pour que ce schéma de chimiothérapie soit obsolète et supplanté au moment de la publication des résultats de l'essai.

Valeurs

Bien que les valeurs des patients soient explicites dans le modèle de la médecine factuelle, de nombreux professionnels de la santé omettent ou minimisent les valeurs des patients. Il n'est pas rare que le fournisseur de soins de santé reconnaisse le problème médical, effectue l'examen, évalue et assimile les informations scientifiques pertinentes et met en œuvre une intervention sans trop prendre en compte les valeurs du patient. Il est facile pour les prestataires de se laisser emporter par la mise en œuvre des «meilleures preuves» ou des «meilleures pratiques» avant de comprendre en quoi celles-ci correspondent ou contredisent les valeurs du patient.

Signification clinique

La médecine factuelle fournit un cadre pour appliquer les preuves scientifiques pertinentes à l'état du patient sur la base des valeurs du patient en utilisant le jugement clinique du clinicien pour adapter le traitement au patient. Le but de la médecine factuelle est d'améliorer les résultats médicaux sur la base des preuves de la plus haute qualité disponible. Après la mise en œuvre de l'intervention, le résultat doit être réévalué dans le contexte de la question clinique pour voir quel effet s'est produit.

La médecine factuelle peut également être appliquée à une population afin de générer des recommandations pour la population sur la base des preuves médicales actuelles. Les recommandations de population sont généralement classées en fonction de la science sous-jacente aux lignes directrices. Divers systèmes de notation existent, et ces systèmes classent les recommandations des preuves solides (pour soutenir les lignes directrices) à des preuves médiocres ou inexistantes (pour soutenir les lignes directrices avec différents niveaux de soutien entre les deux).

Références

• Cette page a été modifiée ou créée le 2020/11/11 à partir de Evidence Based Medicine (StatPearls / Evidence Based Medicine (2020/08/16)), écrite par les contributeurs de StatPearls et partagée sous la licence CC-BY 4.0 international (jusqu'au 2022-12-08). Le contenu original est disponible à https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29262040 (livre).

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