Transcription

• Speaker #0

  Super Docteur, c'est le podcast des médecins généralistes. Le podcast qui vous transmet les recommandations de bonne pratique et les résultats des grandes études qui vont changer vos habitudes. Super Docteur, c'est la découverte de méthodes de soins innovantes et des interviews de soignants inspirants qui boosteront votre motivation. Un contenu court et pratique, chaque semaine, pour tous les médecins.

• Speaker #1

  Bonjour à tous et bienvenue dans Super Docteur. Aujourd'hui, nous allons nous pencher sur l'art de la lecture critique d'articles. Distinguer le vrai du faux n'a en effet jamais été aussi crucial. A l'heure des fake news et de la défiance envers le monde scientifique, il est capital pour nous, les médecins, de savoir lire et surtout savoir critiquer les données de la science. Chaque nouvelle étude, chaque nouvelle découverte a le potentiel de transformer nos vies. Pourtant, à l'heure des fake med,

• Speaker #0

  il est de plus en plus ardu de trier le bon grain de l'ivraie.

• Speaker #1

  Alors qui de mieux pour nous guider dans cette quête que mon invité ? Il est chef de clinique en santé publique, doctorant en épidémiologie clinique, il est aussi docteur en gériatrie et c'est également le cerveau derrière le compte Instagram Critique ton article, dans lequel il démocratise brillamment la lecture d'articles scientifiques. Alors autant vous dire que nous sommes entre de très bonnes mains. Bonjour Bastien Jeunet !

• Speaker #2

  Salut !

• Speaker #1

  Bon, je te remercie beaucoup Bastien d'avoir accepté cette invitation. Et si tu es d'accord, tu vas nous donner une méthodologie pour... prendre connaissance, lire et critiquer les articles scientifiques ?

• Speaker #2

  Je vais essayer, avec plaisir.

• Speaker #1

  Fantastique. Alors, est-ce qu'on peut commencer, s'il te plaît, avec un bref rappel des différentes études qui peuvent donner lieu à des articles ?

• Speaker #2

  Globalement, dans les différentes études qu'on peut avoir, je vais les présenter en rang, comme ça, ça sera plus intéressant. Le meilleur des meilleurs, entre guillemets, c'est les études randomisées, interventionnelles. qu'on utilise souvent dans les études thérapeutiques, donc pour tester des nouveaux médicaments ou des nouvelles interventions non médicamenteuses. Et puis, il y a les méta-analyses ou revues systématiques qui, elles, sont censées être les références et les grades de recommandation les plus hauts en termes de causalité. C'est les seules études qui permettent, en théorie, de conclure en termes de causalité quand il y a une suspicion de causalité d'un traitement ou d'une intervention. Après, on a des grades un peu plus bas, où là, on part sur des études interventionnelles qui ne sont pas randomisées avec... pas d'aveugles, donc là tout de suite ça perd un peu de méthodologie et de force. Et puis quand on descend plus bas, on a toutes les études non interventionnelles. Donc on a les études de cohorte qui peuvent être prospectives, comme par exemple des suivis ou des registres de malades ou de choses comme ça. On peut avoir les cohortes cette fois-ci rétrospectives, où là en fait on a suivi des gens, puis on fait l'analyse en fait à posteriori. On peut avoir les études cas témoins quand on a des maladies qui sont peu fréquentes, puisque en fait Quand on fait des études cas témoins, on ne respecte pas la prévalence de la maladie et ça permet de ne pas attendre qu'elle arrive. On prend déjà des malades et des gens non malades et on les compare. Et puis après, on a dans les niveaux encore plus bas, entre guillemets, il y a tout ce qui est revue d'experts, consensus d'experts. Il y a aussi des case reports et tout ça.

• Speaker #1

  Ok. Donc déjà, il faut évidemment connaître les différents types d'études. Une fois qu'on les connaît, il faut savoir les reconnaître. Donc évidemment, la première étape pour prendre connaissance d'un article, c'est de lire son titre et le résumer, j'imagine.

• Speaker #2

  Oui, exactement. En fait, très souvent, dans les recommandations de rédaction d'articles, on est obligé de mettre le type d'étude dedans. Donc généralement, dans trois quarts des cas, c'est indiqué si c'est une étude de bonne qualité, publiée dans un journal qui est considéré comme bon. Donc dès le titre, déjà, on se fait une idée. Et puis après, dans le résumé, effectivement, dans la partie qui correspond à la méthode, dans le résumé, on le développe aussi. Généralement, c'est la première phrase de la partie méthode où c'est expliqué dans le résumé. Et puis après, c'est à vous de voir en fonction du contexte dans le titre si on définit quelque chose de médicamenteux ou non, ou de rétrospectif ou de prospectif.

• Speaker #1

  OK. Alors, la grande question, est-ce qu'on peut se contenter du résumé ?

• Speaker #2

  Non.

• Speaker #0

  Salut, c'est Mathieu. Si tu aimes ce contenu et souhaites soutenir mon travail, pense à t'abonner à ce podcast et à me laisser une note de 5 étoiles sur ton application. Cela permettrait de booster son référencement. Tu peux aussi t'inscrire à la newsletter dont je te mets les ressources dans les notes de l'épisode et pourquoi pas contribuer sur la cagnotte Tipeee du podcast afin de participer avec moi à ses frais. Bonne écoute !

• Speaker #2

  Normalement, le but du résumé, c'est de donner envie. C'est-à-dire que ça sert quand on fait des revues ou des méta-analyses ou des points sur des sujets. de trier les articles qu'on va utiliser ou pas, en fonction de si ça nous intéresse ou si on estime qu'ils sont bons ou pas. Ça permet de faire un premier tri. Mais de là à faire une conclusion d'une efficacité ou d'une causalité juste sur un résumé, pour moi, c'est dangereux.

• Speaker #1

  Ok, très bien. Donc on a pris connaissance du titre, évidemment, on a lu le résumé qui nous a donné envie normalement de lire l'article en entier et c'est apparemment indispensable. Et donc on commence par lire l'introduction.

• Speaker #2

  Oui, alors l'introduction c'est un truc souvent trop sous-coté, je trouve à mon goût, parce que c'est ça en fait qui va justifier la pertinence. Pour moi c'est une des questions principales, il y a trois questions principales et une des questions principales c'est est-ce que mon article est pertinent ? Et c'est généralement là-dedans qu'on va donner les pistes, parce que c'est là-dedans que les auteurs font un état des lieux du sujet, en disant, c'est telle maladie, telle intervention, telle exposition, tel médicament, avec des références. Et c'est là où on justifie le contexte, et on dit pourquoi on décide de faire cette étude. Et en fait, c'est ça qui est l'appui principal pour dire, est-ce que mon étude sert à quelque chose ou pas, entre guillemets, à la fin. Après, l'autre chose importante, c'est que généralement, il y a des définitions aussi dedans. Donc, on définit ce qu'on va étudier. Donc, ça, c'est très important. Et puis, il y a deux autres choses qui sont définies et qu'il faut absolument retirer de ce paragraphe-là. C'est la population cible, c'est-à-dire la population dans laquelle on va pouvoir généraliser les résultats, ce qui est fondamental aussi pour la validité externe. Et puis, il y a aussi l'hypothèse de recherche. Donc, c'est des choses très importantes qu'il faut prendre le temps de bien décortiquer.

• Speaker #1

  Ok, donc on a relevé tous ces éléments dans l'introduction. On a fait attention à la pertinence de cette étude. Et ensuite, on passe directement... à l'analyse des tables et des figures.

• Speaker #2

  Oui. Donc, l'idée, c'est qu'après avoir lu toute la partie méthodologie, statistique, introduction et ce qui correspond à la population aussi, dans les tables et les figures, globalement, il y a des choses très importantes à lire. Et moi, ce que je conseille très souvent, c'est de ne pas lire la partie résultats et discussion, de lire vraiment la partie introduction, puis la partie population, statistique, méthodologie, puis lire la table et les figures. Et dans les tables et les figures, généralement, on va retrouver des choses qui sont intéressantes, notamment la première chose qui est le flowchart, qui est quelque chose d'indispensable. Le flowchart, c'est le diagramme de flux. En fait, c'est comment graphiquement représenter les gens qu'on a choisis, exclus ou inclus. Donc ça, c'est très important parce que ça va conditionner le rapport qu'on appelle, qui est pour moi la deuxième chose importante dans les articles, validité externe, validité interne. C'est-à-dire, est-ce que l'échantillon que j'ai fait, il n'est pas trop sélectionné ?

• Speaker #1

  ou au contraire est-ce que l'échantillon que j'ai fait il est pas assez rigoureux et donc du coup ma validité interne elle va être atteinte ok surtout que dans les tables et les figures je crois qu'on est obligé de mettre l'intégralité des chiffres de l'étude ce qu'on ne retrouve pas forcément dans le texte de l'article c'est à dire qu'avec les tables et les figures en fait on peut pas mentir tout est là toutes les données brutes sont là c'est à dire que dans le flowchart vous allez avoir les gens exclus à chaque étape on va dire ça s'en va parce qu'il s'en va pour ça etc donc c'est très important...

• Speaker #2

  Et là-dedans, vous avez vraiment la population cible. On en a parlé, c'était avant. La population source, c'est le premier rectangle. En général, c'est la population dans laquelle on pioche les gens. Puis après, la dernière case avant la randomisation de l'intervention, c'est l'échantillon que vous allez étudier. Et donc là-dedans, vous allez regarder à la fois quand on a sélectionné ce qui s'est passé pour voir s'il n'y a pas des biais de sélection ou de la validité externe qui est atteinte. Et à la fin, il faudra aussi regarder est-ce que les gens sont bien équilibrés entre les deux groupes puisque s'il y a trop de perdues de vue, ça veut dire... que d'un côté, il y a quelque chose qui ne va pas quand même.

• Speaker #1

  Ok. Donc, on a lu le résumé, on s'est attaqué à l'introduction, on est allé directement voir les tables et les figures. Et là, on peut se plonger vraiment dans le texte pour aller voir le matériel et les méthodes pour étudier plusieurs points.

• Speaker #2

  La partie méthode, il y a vraiment la population, mais ça, on en a déjà un peu parlé avec le flowchart. Normalement, si vous lisez bien le flowchart, vous n'avez limite même pas besoin de regarder la partie population. Et après, la partie méthode et statistique, donc là, c'est une partie fondamentale parce que c'est là qu'on va définir comment on a mesuré les choses dans la partie méthode, à la fois sur qui les a mesurées, comment on les a mesurées, est-ce qu'on a pris une échelle, est-ce que c'est des juges, est-ce que c'est des gens qui ont fait une auto-évaluation ? Et on va aussi définir nos critères de jugement, ce qui est quand même indispensable parce que c'est la partie où on va dire, pour moi, ce traitement, il est efficace parce qu'il fait moins de mortalité ou parce qu'il fait un LDL-CoA plus bas. Et c'est là-dedans qu'on va donner les seuils de critères de jugement et d'exposition. Donc, pour tout ce qui est biais de mesure, c'est indispensable de bien lire cette partie-là et de bien comprendre ce qu'on a fait.

• Speaker #1

  OK. Et donc, une fois qu'on a fait tout ça, il ne nous reste que les résultats, la discussion et la conclusion de l'article.

• Speaker #2

  Exactement. Donc, après toute la partie statistique qu'on verra plus tard dans un autre podcast, je pense, parce que c'est un gros morceau. effectivement là donc là il y a tout ce qui se présente en résultats discussions et figures et ce que généralement ce que je conseille de faire c'est de d'abord lire table et figure faire sa propre conclusion à soi sur les points forts les points faibles les limites les forces les biais et ensuite de comparer ce dont parlent les auteurs dans la partie résultats et discussions. Dans les figures, il y a vraiment des choses très importantes dans les tables, donc il faut absolument les lire et c'est surtout là-dessus qu'il ne faut pas qu'il y ait de mystère pour vous, parce qu'encore une fois, comme tu disais, les auteurs sont obligés de tout mettre là-dedans. Dans la partie résultats et discussions, ils peuvent élaguer des choses ou faire de l'omission et faire exprès de ne pas parler de certaines choses qui, en fait, ne passeront pas sur des reviewers qui relieront l'article qui, eux, obligent à mettre ce qu'il faut dans les parties tables et discussions. Et donc l'idée, c'est qu'après, on va... ce que je conseille c'est de faire une petite synthèse en soi des résultats sur les critères de jugement de mettre les biais de bien regarder les légendes des tableaux et des figures parce que souvent il y a des choses très importantes qui arrivent notamment généralement tout ce qui concerne les analyses ajustées et les variables d'ajustement dans les analyses qu'on peut faire et après c'est simple en fait vous comparez ce que vous vous pensez avec ce que les auteurs vous proposent dans la partie résultats et discussions Ce qui est important, c'est que parfois dans la partie rédaction des résultats, on vous donne des appendices, donc des choses qui ne font pas partie de l'article et qui sont des choses supplémentaires à laquelle on peut accéder sur Internet ou sur d'autres papiers. Donc, c'est quand même intéressant de la lire parce qu'on vous donne des accès sur d'autres éléments qui ne sont pas affichés dessus.

• Speaker #1

  Ok, super. Donc, je rappelle un peu la méthode que tu proposes dans ton manuel. C'est donc le titre, le résumé, puis l'introduction, puis les tables et les figures. Ensuite, on passe au matériel méthode, on récolte tout un tas d'éléments dont tu nous as parlé, et on finit par les résultats, la discussion et la conclusion, qui sont des paragraphes plus subjectifs, qui sont liés à l'interprétation, qu'on doit comparer avec l'analyse qu'on s'est faite personnelle avant de lire ces paragraphes-là.

• Speaker #2

  Exactement.

• Speaker #1

  Ok, écoute, c'était super clair, je suis sûr que cet épisode va plaire au plus grand nombre, parce que c'est quand même hyper important de savoir revenir à la source. pour être sûr de ce que l'on prescrit, pour être sûr de ce que l'on fait. Donc je te remercie infiniment, Bastien. Et puis je crois qu'on va se revoir bientôt pour un autre épisode où tu vas pouvoir nous fouiller quelques détails.

• Speaker #2

  Exactement.

• Speaker #1

  Merci, Bastien. À bientôt. Salut. Salut.

• Speaker #0

  J'espère que cet épisode t'a plu. Si c'est le cas, pense à t'abonner pour ne rater aucun épisode. Si tu veux me laisser une note de 5 étoiles sur ton application, ça m'aiderait aussi beaucoup. Tu peux également rejoindre la newsletter afin de recevoir une fois par mois un mail dans lequel je te transmets plein de contenus pour la médecine générale. Enfin, tu peux participer financièrement sur la cagnotte Tipeee. Toutes les ressources sont dans les notes de cet épisode. A bientôt !