Oui, vous avez raison, au maximum, il faut le faire une fois, et après on sait.
Mais non, car chaque individu porte en lui des caractéristiques propres. Le taux de diabétique ou l'impact de l'âge n'est pas anodin, si par exemple tu exploites des données de mortalité américaine (où il y a beaucoup plus d'obèses en moyenne) sur des patients français lors d'un test clinique, tu vas avoir n'importe quoi car ces données seront incomparables !
Sans compter que des facteurs génétiques peuvent entrer en jeu, ou environnementaux. Un asiatique, un européen et un américain ne sont pas en tout point semblables sur ces aspects. Il faut donc des données au plus proche de la population sur laquelle on veut évaluer la situation.
À quoi ça sert de recommencer la même expérience encore et encore dans chaque essais ?
Tu n'as pas besoin de faire 20 000 évaluations pour évaluer l'efficacité d'un médicament, mais il faut le faire bien pour que cela ait un sens. Et le groupe contrôle est nécessaire dans ce processus.
Notons que le groupe contrôle ici est nécessaire mais non suffisant...
Mais en science il faut évidemment reproduire une expérience quand même. Pour éviter certains biais par exemple lié à l'expérimentateur, mais aussi par rapport aux patients. Même en suivant rigoureusement le protocole le plus solide du monde, tu peux avoir une chance d'enfer et avoir un groupe contrôle qui survie trop bien ou qui meurt trop par rapport au groupe de tests sans que cela soit attribuable au traitement ou non. Car peut être qu'on est tombé sur un lot particulier de patients sans le savoir.
Donc il faut quand même reproduire une expérience, pour éviter de croire que cette expérience aux résultats étranges soit généralisable.
On parle d'une maladie fait un massacre chez les vieux, c'est pas la qualité de l'eau de leur commune ou l’émission de télé qu'ils regardent dans leur maison de retraite qui va y changer quoi que ce soit.
Et qu'est-ce que tu en sais ? C'est l'avantage de la méthode, on ne change qu'une variable entre les individus pour contrecarrer l'effet potentiel d'un facteur de confusion connu comme inconnu.
C'est ce qui rend cette méthode d'évaluation efficace. Sinon comme pour les autres études bancales que tu as pointé, tu pourrais expliquer les mêmes résultats sans évoquer le traitement.
La grande victoire du groupe contrôle, c'est d'avoir permis la mise en évidence de l'effet placebo. Ça, c'est super cool, parce qu'on ne pouvait pas le faire autrement. Maintenant, c'est fait. Inutile de le refaire encore et encore et encore.
Sauf que l'effet placébo n'est pas un pourcentage fixe. L'effet placébo dépend des gens, de la forme du traitement, de la communication du médecin, etc. Tu ne peux pas évaluer l'impact de l'effet placébo sur le COVID avec 100 chinois pour l'extrapoler au monde entier, c'est absurde. Ce n'est pas comme cela que ça fonctionne.
Au passage, ça montre la monstruosité d'avoir renvoyé les gens chez eux avec du doliprane. Cette politique est à l'origine de réelles pertes de chances pour les gens malades.
Tant qu'on ne sait pas qu'un traitement est efficace, le donner ou donner un placébo est éthiquement identique.
Imagine un traitement expérimental contre la sclérose en plaque. Toutes les phases d'avant montre que c'est prometteur : test in vivo, sur les animaux, on explique le phénomène très bien, etc. Il faut tester sur les humains.
Certains seraient tentés de dire que comme le traitement est prometteur et que la maladie est très handicapante, il faut d'office le donner à tout le monde lors de l'essai clinique. Ah mais pas de bol, non seulement sur l'Homme cela ne fonctionne pas très bien, mais en plus les effets secondaires sont importants.
Est-ce qu'il fallait mieux être dans le groupe contrôle ou pas ? Ne pas être traité finalement est sans doute meilleur dans ce cas. Mais peut être qu'un autre jour être dans le groupe de test aurait été mieux mais on ne le sait pas en avances, sinon on ne ferait pas l'essai clinique.
Or pour savoir si le traitement est efficace, il faut suivre un protocole proprement au moins une fois pour s'en assurer. Et comme on l'a souligné, ce n'est pas avec le protocole Raoult (ou même d'autres) qu'on pouvait conclure quoique ce soit.
Si on a une raison de penser qu'un traitement peut les aider, il faut le leur donner.
Déjà pour donner un traitement, le patient doit être conscient des effets positifs et négatifs d'un traitement. Si tu ne le sais pas, tu ne peux pas le fournir car il faudra faire un essai clinique avant pour le définir (et où les patients sont conscients de l'objectif).
Et pour le savoir... il faut bien faire le test mais en suivant un protocole qui permet de tirer une conclusion.
[^] # Re: Le Professeur Maboul et l’extrême droite sont dans un bateau
Posté par Renault (site web personnel) . En réponse au journal toujours pas convaincus par l'Hydroxychloroquine ?. Évalué à 7.
Mais non, car chaque individu porte en lui des caractéristiques propres. Le taux de diabétique ou l'impact de l'âge n'est pas anodin, si par exemple tu exploites des données de mortalité américaine (où il y a beaucoup plus d'obèses en moyenne) sur des patients français lors d'un test clinique, tu vas avoir n'importe quoi car ces données seront incomparables !
Sans compter que des facteurs génétiques peuvent entrer en jeu, ou environnementaux. Un asiatique, un européen et un américain ne sont pas en tout point semblables sur ces aspects. Il faut donc des données au plus proche de la population sur laquelle on veut évaluer la situation.
Tu n'as pas besoin de faire 20 000 évaluations pour évaluer l'efficacité d'un médicament, mais il faut le faire bien pour que cela ait un sens. Et le groupe contrôle est nécessaire dans ce processus.
Notons que le groupe contrôle ici est nécessaire mais non suffisant...
Mais en science il faut évidemment reproduire une expérience quand même. Pour éviter certains biais par exemple lié à l'expérimentateur, mais aussi par rapport aux patients. Même en suivant rigoureusement le protocole le plus solide du monde, tu peux avoir une chance d'enfer et avoir un groupe contrôle qui survie trop bien ou qui meurt trop par rapport au groupe de tests sans que cela soit attribuable au traitement ou non. Car peut être qu'on est tombé sur un lot particulier de patients sans le savoir.
Donc il faut quand même reproduire une expérience, pour éviter de croire que cette expérience aux résultats étranges soit généralisable.
Et qu'est-ce que tu en sais ? C'est l'avantage de la méthode, on ne change qu'une variable entre les individus pour contrecarrer l'effet potentiel d'un facteur de confusion connu comme inconnu.
C'est ce qui rend cette méthode d'évaluation efficace. Sinon comme pour les autres études bancales que tu as pointé, tu pourrais expliquer les mêmes résultats sans évoquer le traitement.
Sauf que l'effet placébo n'est pas un pourcentage fixe. L'effet placébo dépend des gens, de la forme du traitement, de la communication du médecin, etc. Tu ne peux pas évaluer l'impact de l'effet placébo sur le COVID avec 100 chinois pour l'extrapoler au monde entier, c'est absurde. Ce n'est pas comme cela que ça fonctionne.
Tant qu'on ne sait pas qu'un traitement est efficace, le donner ou donner un placébo est éthiquement identique.
Imagine un traitement expérimental contre la sclérose en plaque. Toutes les phases d'avant montre que c'est prometteur : test in vivo, sur les animaux, on explique le phénomène très bien, etc. Il faut tester sur les humains.
Certains seraient tentés de dire que comme le traitement est prometteur et que la maladie est très handicapante, il faut d'office le donner à tout le monde lors de l'essai clinique. Ah mais pas de bol, non seulement sur l'Homme cela ne fonctionne pas très bien, mais en plus les effets secondaires sont importants.
Est-ce qu'il fallait mieux être dans le groupe contrôle ou pas ? Ne pas être traité finalement est sans doute meilleur dans ce cas. Mais peut être qu'un autre jour être dans le groupe de test aurait été mieux mais on ne le sait pas en avances, sinon on ne ferait pas l'essai clinique.
Or pour savoir si le traitement est efficace, il faut suivre un protocole proprement au moins une fois pour s'en assurer. Et comme on l'a souligné, ce n'est pas avec le protocole Raoult (ou même d'autres) qu'on pouvait conclure quoique ce soit.
Déjà pour donner un traitement, le patient doit être conscient des effets positifs et négatifs d'un traitement. Si tu ne le sais pas, tu ne peux pas le fournir car il faudra faire un essai clinique avant pour le définir (et où les patients sont conscients de l'objectif).
Et pour le savoir... il faut bien faire le test mais en suivant un protocole qui permet de tirer une conclusion.