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Interets et limites de l’Evidence Based Medicine

Interets et limites de l’Evidence Based Medicine. Emmanuel Marret Hopital Tenon. EBM = What is it ?. Evidence = preuve Evidence Based Medicine Medecine basée sur les preuves Medecine basée sur les faits Medecine factuelle.

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Interets et limites de l’Evidence Based Medicine

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Presentation Transcript


  1. Interets et limites de l’Evidence Based Medicine Emmanuel Marret Hopital Tenon

  2. EBM = What is it ? • Evidence = preuve • Evidence Based Medicine • Medecine basée sur les preuves • Medecine basée sur les faits • Medecine factuelle

  3. Niveau de preuve scientifiqueapporté par une étude selon la force de protocole • Niveau 1 Essais comparatifs randomisés de forte puissance Méta-analyse d’essais comparatifs randomisés • Niveau 2 Essais comparatifs randomisés de faible puissance (pas de calcul d’effectif a priori) Essais contrôlés non randomisés bien conduits Essais prospectifs non contrôlés bien menés (suivi de cohorte par exemple) • Niveau 3 Etudes cas-témoins Etudes épidémiologiques descriptives (transversale, longitudinale) • Niveau 4 Essais contrôlés présentant des biais • Niveau 5 Etudes rétrospectives et cas cliniques (séries de malades) ANAES - janvier 2000

  4. Graduation car toutes les preuves ne pas équivalentes.

  5. La prescription doit-elle être basée sur des preuves ? • L’arythmie ventriculaire augmente le risque de décès après IdM • Bigger JT et al. Circulation 1984 • Mukharji J et al. Am J Cardiol 1984 • La flécaine supprime la survenue d’une arythmie ventriculaire après un IdM • Cardiac Arrhythmia Pilot Study (CAPS) Am J Cardiol 1986 • Conclusion : il faut prescrire de le flécaine après un IdM

  6. Augmente Arythmie ventriculaire Décés après IdM Diminuent ? Anti-arythmiques

  7. La prescription doit-elle être basée sur des preuves ? Le cas de l’étude CAST

  8. Grade des Recommandations • Grade A Niveau de preuve 1 • Grade B Niveau de preuve 2 • Grade C Niveau de preuve 3, 4 • Grade D Accord professionnel ANAES - janvier 2000

  9. Savoir analyser les preuves Attention aux biais

  10. Niveau de preuve scientifiqueapporté par une étude selon la force de protocole • Niveau 1 Essais comparatifs randomisés de forte puissance Méta-analyse d’essais comparatifs randomisés • Niveau 2 Essais comparatifs randomisés de faible puissance (pas de calcul d’effectif a priori) Essais contrôlés non randomisés bien conduits Essais prospectifs non contrôlés bien menés (suivi de cohorte par exemple) • Niveau 3 Etudes cas-témoins Etudes épidémiologiques descriptives (transversale, longitudinale) • Niveau 4 Essais contrôlés présentant des biais • Niveau 5 Etudes rétrospectives et cas cliniques (séries de malades) ANAES - janvier 2000

  11. Principe de la méta-analyse Recherche Essai 2 Essai 4 Essai 1 Essai 3 Essai 5 Synthèse Conclusion

  12. Intéret de la méta-analyse • La conclusion d ’une étude comporte toujours un risque • risque α: conclure que les traitements sont différents alors qu ’ils sont équivalents • Risque β: conclure que les traitements sont équivalents alors qu ’ils sont différents • Synthèse de plusieurs études • Augmente la puissance • Précise la mesure de l ’effet d’un traitement (Intervalle de confiance)

  13. AINS postopératoire et amygdalectomie Marret E et al. Anesthesiology 2003 98(6):1497-502

  14. Intéret de la méta-analyse • La conclusion d ’une étude comporte toujours un risque • risque α: conclure que les traitements sont différents alors qu ’ils sont équivalents • Risque β: conclure que les traitements sont différents alors qu ’ils sont différents • Synthèse de plusieurs études • Augmente la précision de la mesure de l ’effet (Intervalle de confiance) • Augmente la puissance de l ’étude • Permet d ’expliquer des résultats contradictions

  15. Effects of steroids on survival in sepsis Minneci, P. C. et. al. Ann Intern Med 2004;141:47-56

  16. Effects of steroid dose on survival Minneci, P. C. et. al. Ann Intern Med 2004;141:47-56

  17. Limites de l’analyse de la littérature • Biais de publication : Publications sélectives: • Effet + = Publication dans les revues • Effet - = Publication dans les congres • Biais lié à la qualité des études Effet GIGO : • Garbage In = Garbage Out • Études ayant une méthodologie de qualité inégale • Étude de mauvaise qualité (randomisation, double-aveugle, suivi) surestime l ’odds ratio de 34%. • Une mauvaise randomisation surestime l’effet d’un traitement de 37% Moher D et al. Lancet 1998; 352:609-13

  18. Autres biais • Biais d’exhaustivité: • Nombre et type de mots-clés • Nombre de bases de données interrogées • Restriction aux études publiées dans une seule langue • Biais de citation • Biais de duplication (publications multiples) • Biais de rapidité de publication

  19. Funnel plot: un outil pour evaluer les biais des MA Estimation de la précision de la mesure de l ’effet du traitement Effet du traitement

  20. Funnel plot 1. Etude la plus précise est proche de l’effet global du traitement 2. Etudes moins précises se répartissent de part et d’autre de l’effet global du traitement

  21. Funnel plot 1. Etude la plus précise proche de l’effet global du traitement (puissance correcte) 2. Etudes moins précises uniquement publiées si résultats significatifs

  22. Funnel plots and single large trials. Accord entre MA et Mega-trials Désaccord entre MA et Mega-trials Egger, M. et al. BMJ 1997;315:629-634

  23. Existe-t-il une place pour le clinicien en EBM ?

  24. Morbidité péri-opératoire et ALR Rodgers A BMJ 2000; 321:1493-7

  25. Hétérogénéité • Techniques différentes : rachianesthésie, anesthésie péri-médullaire, analgésie péri-médullaire. • Chirurgies différentes : orthopédie, vasculaire, obstétrique, urologie, chirurgie générale. • Années différentes: 1971 à 1995

  26. Peut-on faire de l’EBM en anesthésie-réanimation ? • Plus de 300 méta-analyses • 96,7% des interventions médicales peuvent être basées sur des preuves • 32% sur des preuves de niveau élevé (I ou II) Myles P BJA 1999;82:591-5

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