Savoir ce que vous ne savez pas

La lumière a clignoté sur mon buzzer. J’ai fait une pause pour l’effet dramatique avant de dire, “ Alexander Fleming. ” La foule des parents s’est déchaînée avec des applaudissements. Je me suis retrouvé rayonnant &#x02014, nous avions gagné, et j’avais dirigé notre équipe dans les quarts de finale de l’école primaire de la section locale “ Top of the Form ” quiz. J’ai eu le genre de mémoire qui a retenu les faits facilement et cela passe comme un type d’intelligence. Je suis comme la plupart des médecins. Il y a une décennie j’étais un evidence-based medicine (EBM) “ fait ” groupie. J’ai adoré les données tourbillonnantes sauvages, les NNT en expansion (les nombres à traiter) et les mordus de la vadrouille qui ont mis en relief les présentations PowerPoint et ont efficacement brisé les instruments de l’ancien établissement médical. Nous nous sommes saoulés du pouvoir d’EBM et de la façon dont cela changerait le monde. L’utilisation récréative occasionnelle n’était pas assez — J’étais accroché. Nuit après nuit, mon ombre était projetée à la lumière d’un écran à écran. Je me suis penché sur les classiques de Cochrane et de Bandolier avant de sombrer dans Medline et PubMed. Faits, faits, faits. . . nombres, risques absolus, analyses de sous-groupes, intention de traiter. Je voulais une affiche de David Sackett pour le mur de ma chambre. Avec la pratique, je me suis plutôt bien débrouillé, et c’est là que les problèmes ont commencé. J’ai ignoré les sections de discussion et je suis allé directement aux tableaux de données. J’ai commencé à voir des facteurs de confusion dans les journaux. J’ai perdu le sommeil en raison de préoccupations intrusives au sujet des populations étudiées, de la durée de l’étude, du biais de publication, des points de substitution, et d’une toute nouvelle préoccupation, “ biais de mise en service, ” ce qui donne un poids disproportionné aux interventions médicamenteuses: aucune recherche ne signifie aucune preuve. Mais le pire de tout est la piètre qualité de la base épidémiologique de tous nos faits. En termes simples, l’histoire naturelle de beaucoup de conditions n’est pas connue. Prenez un sujet actuel, la demande de dépistage de la chlamydia. Quelle est l’incidence à vie de la chlamydia si la prévalence ponctuelle est de 10%? L’augmentation actuelle observée pourrait-elle simplement refléter des tests plus nombreux et de meilleure qualité? Dans les années 1970, quand les préservatifs et les services de santé sexuelle étaient moins disponibles, la chlamydia devait sûrement être plus fréquente? Quel pourcentage d’infections évolue vers une maladie inflammatoire pelvienne? Sans cette connaissance, comment quelqu’un peut-il suggérer un dépistage? Les questions de base restent sans réponse dans tous les aspects de notre travail. De par notre nature même, nous, les médecins, apprécions le confort et la puissance qu’apportent les faits, mais nous les appliquons malheureusement avec une certitude absolue qu’ils ne méritent pas. L’EBM court le risque réel de devenir aussi restrictif et conservateur que l’établissement médical qu’elle a remplacé. Le défi à venir est d’établir des données épidémiologiques prospectives robustes pour des conditions médicales communes et de se concentrer sur ce que nous ignorons plutôt que sur ce que nous pensons savoir.