par Mark Zweig, MD, et Emily DeVoto, PhD, deux personnes qui ont beaucoup réfléchi à la façon dont les journalistes couvrent la recherche médicale
retour à « Conseils pour comprendre les études »
La première tentative d’un rédacteur spécialisé dans la santé pour exprimer les résultats d’une nouvelle étude d’observation se lit comme suit : » La consommation fréquente de poisson était associée à une réduction de 50 % du risque relatif de mourir d’une crise cardiaque. » La réaction de son rédacteur en chef ? Slash. Trop verbeux, trop passif. La réécriture de l’éditeur ? « Les femmes qui mangeaient du poisson cinq fois par semaine réduisaient de moitié leur risque de mourir plus tard d’une crise cardiaque. » Cette modification semble assez juste – ou l’est-elle ? Le changement a permis de rationaliser le message, mais avec un coût non évident et involontaire pour le sens. La consommation de poisson des sujets était-elle vraiment responsable du fait qu’ils mouraient moins souvent de crises cardiaques ? La nouvelle formulation suggère que c’est le cas, mais l’étude originale ne permet pas de conclure à une relation de cause à effet.
Les études épidémiologiques – ou d’observation – examinent l’association entre ce que l’on appelle dans le jargon épidémiologique une exposition (par exemple, un aliment, quelque chose dans l’environnement ou un comportement) et un résultat (souvent une maladie ou un décès). En raison de toutes les autres expositions qui se produisent simultanément dans la vie complexe des êtres humains vivant librement et qui ne peuvent jamais être complètement prises en compte, ces études ne peuvent pas fournir la preuve d’une relation de cause à effet ; elles ne peuvent que fournir la preuve d’une certaine relation (entre l’exposition et le résultat) qu’une conception plus solide pourrait explorer plus avant. En d’autres termes, les études d’observation ne peuvent pas distinguer la direction – si l’exposition A influence le résultat B, ou si B influence A, ou si les deux sont influencés par quelque chose d’autre, même si cette association peut être forte et cohérente. Quelle autre conception pourrait éclairer une nature causale et la direction de la relation, si elle est présente ?
La seule conception d’étude impliquant des humains qui s’élève effectivement au niveau de la démonstration de la cause et de l’effet est un essai randomisé. Dans cette conception, les sujets de l’étude se voient attribuer une exposition (ou une condition de contrôle) au hasard, indépendamment de toute autre exposition dans leur vie, et toutes ces autres expositions sont ensuite supposées s’égaliser entre le groupe traité et le groupe de sujets de contrôle (et cela peut être démontré). Par conséquent, la seule différence entre les groupes est qu’ils reçoivent l’exposition étudiée ou la condition de contrôle. Cette approche est une véritable expérience. Toute différence de résultat constatée entre le groupe témoin et le groupe expérimental doit être due au seul facteur ou à la seule variable qui diffère.
Parce que les études d’observation ne sont pas randomisées, elles ne peuvent pas contrôler toutes les autres expositions ou facteurs inévitables, souvent non mesurables, qui peuvent en fait être à l’origine des résultats. Ainsi, tout « lien » entre la cause et l’effet dans les études d’observation est au mieux spéculatif.
Dans les rapports sur la recherche par observation, le langage est ici crucial, car le public peut ne pas être suffisamment familier avec les preuves épidémiologiques et la conception des études pour apprécier les nuances. Pour un public général, un langage tel que « la consommation de poisson est liée au risque de crise cardiaque » peut sembler causal même lorsqu’une relation de cause à effet n’est pas justifiée.
Un piège subtil se produit dans la transition entre le langage prudent, non directionnel, non causal et passif que les scientifiques utilisent pour rendre compte des résultats des études d’observation et le langage actif privilégié dans les médias de masse. En général, le langage actif est une bonne chose – qui voudrait écrire comme un scientifique ? Mais des problèmes peuvent survenir lorsque l’utilisation d’un langage causal n’est pas justifiée par la conception de l’étude. Par exemple, la description d’une association (par exemple, associée à une réduction du risque) peut devenir, en passant à la voix active (réduit le risque), une description injustifiée de la cause et de l’effet. Il y a un monde de différence de sens entre dire « A a été associé à une augmentation de B » et dire « A a augmenté B ». La différence peut sembler subtile en termes de langage, mais elle est grande en termes de signification.
En effet, dans la pratique, un passage au langage causal peut se produire à n’importe quel stade : rédaction, édition ou composition du titre, avec des effets similaires sur la signification. Si l’on ne prête pas attention à la conception sous-jacente des études, des distorsions de formulation peuvent se glisser, qui pourraient amener les lecteurs à surestimer la signification d’une étude donnée et peut-être même à faire des choix de vie que les preuves ne justifient pas.
Un autre problème pour les journalistes peut survenir dans le langage que les scientifiques eux-mêmes et d’autres personnes utilisent pour décrire les résultats des études d’observation. Parfois, même les scientifiques et les rédacteurs de communiqués de presse glissent vers un langage causal pour exprimer les résultats des études d’observation. Vous constaterez peut-être que, dans une publication scientifique, le langage est soigneusement choisi pour la conclusion dans le résumé ou dans le texte, mais qu’il n’est pas utilisé de manière aussi stricte dans la section discussion. Ainsi, l’emprunt de langage à des articles scientifiques justifie la prudence.
| Conception de l’étude | Version des résultats par les chercheurs | Version des résultats par les journalistes | Problème | Langue suggérée |
|---|---|---|---|---|
| Étude de cohorte prospective des graisses alimentaires et de la maculopathie liée à l’âge-.related maculopathy (observationnel) | Une réduction de 40% de la maculopathie précoce liée à l’âge incidente était associée à la consommation de poisson au moins une fois par semaine. | Manger du poisson peut aider à préserver la vue chez les personnes âgées. | Préserver et aider sont à la fois actifs et causaux ; peut aider sonne comme une mise en garde conçue pour transmettre une incertitude, mais la causalité est toujours implicite. | « On a observé que les personnes qui mangeaient du poisson au moins une fois par semaine avaient moins de cas d’un certain type de problème oculaire. Cependant, un véritable essai expérimental randomisé serait nécessaire pour attribuer ce résultat à leur consommation de poisson, plutôt qu’à un autre facteur dans leur vie. Il s’agissait d’une étude d’observation – et non d’un essai. » |
| Étude de cohorte prospective de la relation entre la dépense énergétique liée à l’activité de vie libre et la mortalité chez les personnes âgées (observationnelle) | La dépense énergétique liée à l’activité était fortement associée à un risque de mortalité plus faible chez les personnes âgées en bonne santé. Pour chaque tranche de 287 kcal/jour de dépense énergétique liée à l’activité de la vie libre, le risque de mortalité est réduit d’environ 30 %. | Les auteurs ont calculé que les participants qui pratiquaient 75 minutes d’activités par jour réduisaient leur risque de décès de 30 % | La réduction du risque est causale ; une forte association avec un risque plus faible ne l’est pas. | « Les chercheurs ont observé que les personnes qui utilisaient plus d’énergie dans la vie quotidienne avaient un risque plus faible de mourir (dans une certaine période). Cependant, une étude d’observation comme celle-ci ne peut pas prouver que l’utilisation de plus d’énergie dans l’activité quotidienne a réellement causé le risque plus faible de décès, car d’autres facteurs peuvent avoir joué un rôle. » |
| Étude de cohorte prospective de la relation entre la consommation de café et le diabète chez les femmes ménopausées (observationnelle) | Comparée aux femmes qui ont déclaré 0 tasse de café par jour, les femmes qui en consommaient 6 ou plus avaient un risque de diabète inférieur de 22% | Dans l’ensemble, celles qui buvaient le plus étaient 22% moins susceptibles d’avoir du diabète, les buveuses de déca récoltant un bénéfice un peu plus important | 22% moins susceptibles est correct ; récolter un plus grand bénéfice est causal. | « Dans l’ensemble, ceux qui buvaient le plus de café étaient 22 % moins susceptibles d’avoir du diabète. Mais, ce type d’étude ne peut pas prouver que la consommation de café a réellement causé la diminution du risque de diabète. Un essai randomisé est nécessaire pour démontrer la cause et l’effet. » |
| Étude de cohorte prospective sur la consommation de poisson et les maladies coronariennes chez les femmes (Nurses’ Health Study ; observationnel) | Parmi les femmes, une consommation plus élevée de poisson est associée à un risque plus faible de maladie coronarienne (MC), en particulier de décès par MC | Les femmes qui mangeaient du poisson 5 fois par semaine ont réduit de moitié leur risque de mourir plus tard d’une crise cardiaque | La réduction de leur risque de décès est causale. | « Par rapport aux femmes qui mangeaient rarement du poisson, celles qui en mangeaient régulièrement avaient moins de maladies cardiaques et de décès associés. Mais, ce type d’étude, qui se contente d’observer les gens, plutôt que de les assigner aléatoirement à manger du poisson ou non, ne peut pas prouver que la consommation de poisson a eu un effet protecteur. » | Étude de cohorte prospective de l’utilisation de l’aspirine et de l’incidence du cancer chez les Américains. hommes et femmes américains (observationnel) | L’utilisation quotidienne à long terme d’aspirine forte pour adultes peut être associée à une réduction modeste de l’incidence globale du cancer | Une dose plus élevée d’aspirine semble écarter certains cancers L’effet le plus fort était pour le cancer du côlon. | Écarter est causal et actif ; l’effet est causal. Seems to, utilisé comme une mise en garde, n’annule pas l’implication de la causalité. | « Parce que l’étude était basée sur l’observation plutôt que sur une véritable expérience, nous ne savons toujours pas si l’aspirine avait vraiment un effet protecteur’ contre le cancer. Un essai randomisé serait nécessaire pour prouver ce lien de causalité. » |
| Étude cas-témoin de la consommation d’alcool et du risque de cancer du sein (observationnel) | La consommation d’alcool au cours des 20 dernières années était associée à un risque 1.3 fois plus de risque de cancer du sein | La consommation d’alcool à n’importe quel moment au cours des 20 dernières années augmentait le risque de cancer du sein de 30 % | « Augmenté » a été converti en un verbe actif et causal, bien que les chercheurs l’aient utilisé comme un adjectif dans une déclaration non causale | « Mais les lecteurs ne devraient pas sauter à la conclusion que la consommation d’alcool augmente le risque de cancer du sein. C’est une conclusion qu’une telle étude d’observation ne peut pas atteindre. D’autres facteurs dans la vie des femmes ont pu expliquer le risque. Seul un essai clinique randomisé peut établir une cause. » |
| Étude cas-témoins emboîtée de la relation entre la suppression de l’acide et les fractures de la hanche chez les patients (observationnelle) | Un traitement à long terme, en particulier à des doses élevées, est associé à un risque accru de fracture de la hanche | Les médicaments qui suppriment les acides peuvent rendre les fractures plus probables La prise d’inhibiteurs de la pompe à protons pendant plus d’un an augmente la probabilité d’une fracture de la hanche de 44% | Rendre les fractures plus probables est causal, tout comme augmenter la probabilité ; la mise en garde peut n’annule pas la suggestion de causalité | « L’étude a montré que les personnes qui ont pris des inhibiteurs de la pompe à protons pendant plus d’un an étaient 44 pour cent plus susceptibles d’avoir une fracture de la hanche. Une telle conclusion nécessiterait un essai randomisé incluant un groupe témoin qui ne prenait pas les médicaments. Dans cette étude d’observation, un autre facteur pourrait avoir augmenté le nombre de fractures. Cela ne signifie pas que le lien statistique (association) n’est pas réel ; cela signifie simplement qu’une étude comme celle-ci ne peut pas prouver que les médicaments étaient les coupables. » |
Les rédacteurs de nouvelles tentent parfois de qualifier les résultats en utilisant des mots comme « semble », « peut » ou « paraît ». Ces mots visent à traduire l’incertitude, ce qui est une impulsion saine lorsqu’il s’agit de décrire des études imparfaites (c’est-à-dire la plupart d’entre elles), mais ils laissent tout de même au lecteur l’idée que, quelle que soit l’incertitude des résultats, la relation entre l’exposition et le résultat est une relation de cause à effet.
Bien qu’une grande partie de notre préoccupation concerne les verbes passifs que les journalistes convertissent en actifs, ou les adjectifs (« réduire » le risque) que les journalistes convertissent en verbes (« réduire » le risque), les noms qui impliquent une causalité sont un autre problème fréquent. Par exemple, « l’effet protecteur », « la protection » ou « le bénéfice » apparaissent souvent dans les rapports sur les études d’observation. Nous conseillons vivement aux journalistes d’éviter ce genre de langage. Une alternative pourrait être la suivante : « On a observé que les personnes qui mangeaient le plus de poisson avaient moins de crises cardiaques. Cependant, pour attribuer cette observation à la consommation de poisson, plutôt qu’à un autre facteur dans leur vie, un essai randomisé est nécessaire. »
Que doit faire le journaliste consciencieux ? Une partie du travail du journaliste de santé consiste à comprendre la différence entre les modèles d’étude utilisés dans la recherche épidémiologique et la recherche expérimentale, à examiner la description du modèle d’étude – idéalement à partir de l’article original – puis à choisir une formulation appropriée pour décrire les résultats dans le reportage. Pour les rapports d’observation, la formulation peut inclure une réserve sur la signification des résultats (voir « langage suggéré », colonne de droite du tableau). Par exemple, « Une recherche expérimentale est nécessaire avant de pouvoir affirmer que manger du poisson réduit le risque de mourir d’une maladie coronarienne ». Ou encore, « Un essai qui assigne au hasard des personnes à manger du poisson ou à ne pas en manger est nécessaire pour démontrer que c’est la consommation de poisson qui réduit réellement le risque de mourir d’une maladie cardiaque. » (Ce dernier choix peut être le meilleur, car c’est le processus de randomisation qui élimine le plus efficacement les autres causes possibles.)
Le journaliste spécialisé dans la santé a la possibilité d’ajouter une grande valeur à l’article en offrant un contexte. Pratiquement toutes les recherches se déroulent dans le contexte de travaux antérieurs. La signification d’une nouvelle recherche est impossible à apprécier sans tenir compte des recherches existantes. Il peut y avoir des incohérences et des incertitudes dans les données existantes, et éventuellement des controverses importantes entre les scientifiques travaillant dans le domaine.
Parce qu’une nouvelle étude unique peut rarement se suffire à elle-même dans ce qu’elle signifie, nous suggérons que les journalistes de santé s’attachent, dans la mesure du possible, à aider le public à comprendre les limites de la nouvelle recherche et comment elle s’intègre dans le corpus de connaissances existant. Selon nous, le journaliste peut apporter le plus en fournissant un contexte équilibré et réfléchi. Cela aidera en fin de compte le grand public à mieux apprécier le processus scientifique et à mieux saisir la signification des nouveaux résultats.
CONCLUSION : Une partie importante de la communication des résultats de la recherche dans les actualités de la santé réside dans l’attention portée au langage qui peut, de manière subtile, impliquer des relations de cause à effet, lorsque la conception de l’étude sous-jacente ne justifie pas un tel langage. Nous exhortons les journalistes de santé à être attentifs aux cas où le langage causal est justifié par la conception de l’étude et ceux où il ne l’est pas. La vigilance des journalistes de santé à l’égard de ces subtilités se traduira par une communication plus précise des résultats de la recherche au public. Ceci, combiné à la fourniture d’un contexte pertinent, permettra, nous l’espérons, d’obtenir un public plus instruit sur le plan scientifique, comme l’ont souhaité les rédacteurs du New England Journal of Medicine en rédigeant l’éditorial de 1994 intitulé « Clinical Research – What Should the Public Believe ? » (Angell M, Kassirer JP. NEJM 1994;331:189-190).