Il existe une quantité écrasante d’informations sur les soins de santé disponibles à portée de main. Malheureusement, la facilité avec laquelle nous accédons à l’information nous rend plus vulnérables à la désinformation, ce qui peut avoir des répercussions importantes lorsqu’il s’agit de quelque chose d’aussi complexe que notre santé. Il peut être facile de devenir la proie de la machine à désinformation. La beauté de la science est que son fondement même est enraciné dans la curiosité avec une bonne dose de scepticisme sain. Avant de vous tourner vers le Dr Google, voici quelques conseils rapides pour vous aider à prendre la meilleure décision concernant votre santé. La première partie de cette série en deux parties mettra en lumière ce qui constitue une bonne recherche et dans la deuxième partie, nous discuterons de ce que cela signifie lorsque vous achetez des produits de santé. 

La recherche montre que…toutes les recherches ne sont pas égales 

La plupart des entreprises seront plus que disposées à vous fournir ces informations si vous le demandez, ou peuvent les mettre à disposition sur leurs sites Web. Cela étant dit, le jargon de la recherche peut être délicat, alors voici une ventilation rapide de certains des types de documents de recherche disponibles, ainsi que leurs avantages et inconvénients. 

Types d’études pour les produits de santé naturels: 

Études animales: Les études animales tiennent compte de l’effet d’une intervention (l’intervention fait référence au traitement, au nutriment, au médicament ou à la variable qu’une étude teste) sur un système animal. Ceux-ci sont souvent utilisés comme base préliminaire pour démarrer des essais cliniques humains plus importants. 

Études de cas: Les études de cas décrivent l’expérience d’une personne avec une intervention. Puisqu’il n’y a pas de contrôle (c’est-à-dire une “normale” à laquelle comparer les résultats) et que l’étude est basée sur un seul sujet, ces études ne sont pas idéales pour faire une affirmation qui peut être appliquée au grand public. 

Études d’observation: Aussi appelées études de cohorte, les études observationnelles observent deux groupes sur une période de temps. Ils observent un groupe qui a été exposé à une intervention et un autre qui ne l’a pas été. Bien que les résultats de ces études décrivent une corrélation entre une intervention et un résultat donné, ils ne peuvent pas démontrer une relation de cause à effet. 

Essai de contrôle radomisé (ECR): Ces études sont les plus fiables. Les ECR sont capables de contrôler de nombreuses variables afin que les résultats soient plus directement liés à l’intervention. Les meilleurs ECR sont ceux avec un grand nombre de participants, un groupe témoin qui n’a pas vu l’intervention, une procédure claire et des mesures objectives (nous en discuterons plus en détail ci-dessous). La majorité des médicaments sur le marché ont été soumis à des tests rigoureux à l’aide d’un modèle d’essai clinique en trois phases d’ECR. Cela signifie qu’un grand nombre de participants sont étudiés sur une longue période de temps pour déterminer les effets d’un médicament ou d’un traitement. 

Revue systématique: Ces études combinent les résultats d’un certain nombre d’ECR qui examinent une intervention ou un processus pathologique similaire. Ainsi, vous augmentez la fiabilité des résultats en vous assurant que de nombreux laboratoires différents ont pu trouver les mêmes résultats. 

Méta-analyse: Considérez une méta-analyse comme une revue systématique avec des mathématiques supplémentaires. Ces études utilisent des algorithmes statistiques pour vérifier les allégations et obtenir un consensus général. 

Méthodes et matériel: 

Si vous voulez aller encore plus loin dans vos recherches, il est important de se pencher sur la méthode de l’étude. L’objectif de toute étude bien conçue est toujours d’être fiable et hautement valide. Cela signifie tester de manière cohérente et précise ce que vous voulez tester. 

Voici quelques bonnes questions à se poser à l’approche de ces études: 

Quand cette étude a-t-elle été réalisée? 

Les résultats d’un essai mené en 1983 peuvent prouver le point de vue d’une entreprise, mais les résultats peuvent ne pas être pertinents aujourd’hui. Une bonne règle à suivre est de référencer des études réalisées il y a cinq à dix ans (sauf s’il s’agit d’une étude fondamentale bien connue qui est toujours considérée comme valide). Il est également prudent de s’assurer que l’étude a été menée pendant une durée appropriée. 

Combien de personnes ont participé à l’étude et quels étaient leurs critères d’inclusion? 

Une bonne étude aura un nombre élevé de participants, car cela signifie que les résultats peuvent être appliqués à grande échelle. Il est également important de se demander si tous les participants sont restés dans l’étude, ou si certains ont abandonné, et pourquoi ils ont pu le faire. Ensuite, voyez qui était impliqué. L’étude avait-elle un groupe témoin? Le contrôle pourrait être des personnes qui n’ont pas suivi l’intervention, qui étaient en bonne santé ou celles qui ont peut-être pris un placebo au lieu de l’intervention. Il est important d’avoir une sorte de comparaison pour former une base de référence pour l’étude. La partie ‘randomisée’ d’un ECR fait référence au fait que les chercheurs assignent au hasard des sous-groupes au sein d’un groupe de sujets appropriés. 

Quelle était leur mesure et répond-elle réellement à la question posée par les chercheurs? 

Ceci est important car, bien souvent, les marqueurs utilisés pour mesurer un résultat peuvent ne pas être appropriés. Les études portant sur la biodisponibilité de la curcumine en sont un exemple. Ces études visaient à déterminer la quantité d’un certain type d’extrait de curcumine (l’ingrédient actif du curcuma) qui se rend réellement dans la circulation sanguine. Les marqueurs testés dans cette étude étaient la forme métabolisée de la curcumine. Le problème ici est que ce n’est pas la forme métabolisée qui exerce des avantages – c’est la curcumine sous forme libre. Par conséquent, le marqueur n’est pas approprié pour répondre à la question. Bien sûr, cet exemple nécessite des connaissances scientifiques, mais cet exemple montre à quel point il peut être vital de se demander comment les chercheurs ont testé leur hypothèse. Les chercheurs doivent également avoir une déclaration claire sur les hypothèses qui ont été faites lors de la conception de l’étude. S’il s’agit d’hypothèses raisonnables, corroborées par des preuves, les résultats de l’étude sont plus fiables. 

L’interprétation des résultats est tout aussi importante que la manière dont ils ont été obtenus. Les mesures importantes des résultats sont les valeurs du “nombre nécessaire pour traiter” ou NST. Cette valeur est définie comme le nombre de patients qui nécessitent l’intervention afin d’éviter un mauvais résultat. Donc, vous voulez un NNT faible. Cela signifie que l’intervention est très efficace pour prévenir un mauvais résultat. À l’inverse, “le nombre nécessaire pour nuire”, ou NNH, est utilisé pour quantifier la quantité d’exposition à une intervention qui peut nuire à un individu. Donc, si le NNH est faible, cela signifie que très peu d’exposition peut vous rendre malade. 

La meilleure science ne se soucie pas de qui vous travaillez ou de ce que devraient être les résultats – elle est objective et logique. Malheureusement, les affaires et la science sont souvent liées, ce qui peut fausser les résultats. Tant que les chercheurs et les entreprises divulguent pleinement leurs motivations, nous pouvons ajouter le grain de sel approprié à leurs conclusions. La plupart des articles scientifiques ont une section à la fin de l’article où les chercheurs peuvent énumérer leurs affiliations et divulguer tout conflit d’intérêts potentiel. Prêter attention à qui a financé une entreprise de recherche peut également tenir compte des biais potentiels.