Il s’agit du titre d’un éditorial du dernier Circulation, rédigé par une statisticienne, Janet Wittes.
C’est un texte comme je les aime.
Un texte qui propose un point de vue « engagé » sur une question, c’est à dire que son angle d’attaque n’est pas le consensus mou que l’on retrouve trop souvent dans les publications scientifiques médicales.
Cet éditorial est un chouïa trop technique pour moi, en tout cas pour mes faibles connaissances statistiques et mon anglais de cuisine, et j’ai du le relire plusieurs fois pour essayer d’en tirer quelque chose d’exploitable.
Toutefois, je suis certain que ce texte est « important ».
L’auteur donne donc des clés pour analyser et critiquer les études de sous-groupes qui pullulent pourtant dans la littérature scientifique médicale.
En fait, l’analyse des sous groupes, qui devrait plutôt faire générer des hypothèses à défricher, sert le plus souvent de « rattrapage aux branches » pour des molécules ou procédures qui ont échoué à montrer un intérêt dans la population principale.
Je ne reviendrai pas sur l’exemple de l’ivabradine (Procoralan) qui ne fait pas mieux que le placebo dans la population générale de l’étude BEAUTIFUL, mais que le laboratoire vante (et vend) Urbi et Orbi car cette molécule a fait mieux que le placebo pour des critères secondaires, dans un sous groupe. J’avais utilisé alors la métaphore du grognard napoléonien qui ayant tué un grenadier britannique à Waterloo, aurait conduit un commentateur peu objectif à revendiquer une victoire française écrasante en ce jour pourtant funeste.
Janet Wittes donne donc des pistes pour que le lecteur puisse essayer de séparer le bon grain de l’ivraie et illustre son propos par deux exemples marquants.
Premier exemple: dans une étude de prévention d’infarctus du myocarde létaux par l’aspirine (ISIS-2), les investigateurs se sont « amusés » à classer leur population en 12 sous groupes, en fait les 12 signes du zodiaque afin d’analyser l’efficacité de l’aspirine pour chacun d’entre eux. Tout cela, bien sûr, dans le but de montrer leur défiance face à l’analyse en sous groupes. Et bien, si l’aspirine est clairement efficace dans la population générale; ce qui est peu contesté, elle est dangereuse chez les sujets nés sous les signes des gémeaux et de la vierge.
Comme le dit très finement Janet Wittes: « Most nonastrologers would believe the findings due to chance« .
Deuxième exemple, théorique, celui-çi.
Si l’on multiplie les sous-groupes, on augmente très sensiblement la « chance » d’avoir un résultat positif pour l’un d’eux.
L’auteur prend l’exemple d’une étude comparant deux traitement inertes, deux placebos. Si l’on divise la population de départ en 20 sous-groupes exclusifs, la probabilité d’avoir dans un sous-groupe une différence significative, c’est à dire p<0.05 est de 64%. Pour 50 sous groupes, la probabilité est de 92%, pour 100 sous groupes, elle est supérieure à 99%.
La division en autant de sous groupes peut paraître farfelue et peu fréquente, mais ce n’est pas si rare. Ainsi, l’éditorial se rapporte à une étude, RUTH qui en a 51!
°0°0°0°0°0°0°0°0°0°
Wittes J. On looking at Subgroups. Circulation 2009;119;912-915
Pour partager cette note:
Grange Blanche 