3 façons de repérer une étude de faible qualité

Dans le domaine de la recherche, toutes les études ne se valent pas ! Un lecteur a besoin de savoir comment repérer une étude de faible qualité, car on ne peut pas se fier aux informations contenues dans ce genre d’étude pour prendre des décisions en pratique. Le problème est que le processus de révision par les pairs et de rédaction d’une revue ne permet pas d’éliminer la recherche non informative, si bien que certaines se retrouvent dans les revues scientifiques.

Une étude de faible qualité est une étude avec des résultats ininterprétables, très susceptibles d’être erronés ou à très haut risque de biais. Développons chacun de ces facteurs.

1. L’interprétabilité

L’interprétabilité est l’élément le plus important – si les résultats ne sont pas interprétables, vous n’avez pas besoin d’évaluer la probabilité d’erreur ou d’évaluer le risque de biais.

On ne peut pas passe outre l’élaboration d’une question de recherche qui soit particulièrement claire (1). Si vous ne pouvez pas énoncer la question de manière concise dans vos propres mots, d’une manière claire et logique pour vous, alors l’article ne vaut pas la peine d’être lu. Vous devez également être en mesure de classer la question selon sa nature : a) descriptive – vise à illustrer une situation ou un concept ; b) prédictive – vise à prévoir quelque chose sur l’avenir avec des informations dans le présent ; ou c) causale – vise à quantifier l’influence d’une variable sur une autre (2).

Une étude peut également être ininterprétable si les méthodes utilisées (conception ou analyse) ne correspondent pas à la question. Par exemple, un essai contrôlé randomisé n’est pas conçu pour répondre à une question sur la prévalence. Une analyse de régression multivariée qui ajuste les facteurs de confusion n’est utile que pour répondre à une question causale. Une étude pilote ou une étude de faisabilité n’est pas conçue pour estimer l’effectivité clinique. Une étude qui décrit une règle de prédiction n’est pas conçue pour identifier les cibles de traitement. Enfin, une analyse qualitative ne répond pas aux questions d’effectivité.

Une mauvaise interprétabilité peut également être due à des résultats imprécis avec des intervalles de confiance trop large autour des estimations, moyennes ou proportions relatives aux effets. Si, à la lecture des résultats, les effets plausibles sont trop variés, alors il n’y a aucun moyen de conclure que l’effet est nocif, sans conséquence ou important (3).

2. Les erreurs

Des erreurs se produisent lorsque les chercheurs font des erreurs dans l’analyse ou la présentation des données. Ces types d’erreurs peuvent être très difficiles à détecter pour un lecteur. Le meilleur conseil est d’être à l’affût de résultats manifestement différents de ceux des études précédentes sur des questions similaires. Par exemple, il est raisonnable d’interpréter avec prudence les résultats d’une étude qui montre un effet important pour une intervention qui montre généralement des effets faibles ou inexistants sur une population particulière dans d’autres études.

3. Les biais

La présence d’un biais signifie que les résultats d’une étude sont systématiquement différents de ce qui se passe dans la population (4). Habituellement, cela signifie que l’estimation de l’effet de l’étude est plus grande que ce à quoi vous pourriez vous attendre dans la vie réelle. Il existe toute une série de biais qui pourraient avoir un impact sur les résultats des études, et différents types d’études sont exposés à différents types de biais (5).

Pour les études sur l’efficacité d’un traitement ou sur d’autres questions de causalité, le biais de confusion est important ; pour les études sur l’efficacité, ceci est traité de manière efficace par la randomisation (6). Le biais de sélection est également important – une étude doit détailler comment les participants sont entrés dans l’étude (méthodes de recrutement), qui était et n’était pas éligible (critères d’inclusion / d’exclusion), et quelles étaient les caractéristiques démographiques et cliniques de l’échantillon. Ces informations sont nécessaires pour déterminer dans quelle mesure les résultats s’appliquent à vos patients (7).

Quoi d’autre ?

Deux points clés pour déterminer dans quelle mesure les résultats d’une étude seront à même d’influencer vos décisions en pratique clinique :

1. Un lecteur ne peut jamais savoir s’il y a une erreur ou un biais. Il peut seulement juger du risque d’erreur / de biais, et ces concepts sont continus plutôt que dichotomiques. Toutes les études sont biaisées et il y a toujours des erreurs, mais ce qui est important, c’est d’évaluer l’ampleur du risque [de biais], qui nous informe ensuite sur le degré de confiance qu’un lecteur doit accorder aux résultats.
2. La recherche ne se construit pas à partir du vide intersidéral. Une décision clinique implique l’intégration d’informations provenant de diverses sources en plus de la recherche, comme l’expérience clinique, les connaissances anatomiques et physiologiques, la formation préalable, les discussions avec des collègues, etc. Ces informations présentent également un risque de biais. Le défi consiste à évaluer toutes les informations pertinentes à la recherche d’un risque de biais et à les synthétiser, en accordant le plus grand poids aux informations présentant le risque de biais le plus faible.

Conclusion

Être capable de repérer une étude de faible qualité est important, car un clinicien doit juger du degré de confiance qu’il peut avoir envers les résultats, dans le contexte de toutes les autres informations disponibles pour prendre des décisions cliniques. Arriver à bien mettre en place une pratique EBP n’est pas chose aisée, car on peut être tenté d’accepter ou de rejeter en bloc les résultats d’une étude, mais cela néglige le fait qu’il y a plusieurs degrés dans l’évaluation de la qualité d’une étude. On ne peut en faire une simple interprétation dichotomique.

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