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  • Titre:juste après dresseuse d'ours

    La description :les histoires d'une jeune généraliste, brutes et non romancées. sinon c'est pas rigolo. (et pour google : blog médecin)...

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les histoires d'une jeune généraliste, brutes et non romancées. sinon c'est pas rigolo. (et pour google : blog médecin) et mes fesses, elles sont roses, mes fesses ? 19 juin, 2016 c’est très compliqué, d’expliquer pourquoi dépister un cancer ne sauve pas forcément de vies, et pourquoi ne pas dépister peut parfois le faire. d’abord parce que c’est tout à fait contre intuitif. c’est facile, joli et surtout rassurant de se dire « on passe un examen pour chercher un cancer, pis si on en trouve un on peut le traiter avant qu ’il ne soit trop tard. » c’est super séduisant, ça paraît absolument logique. alors qu’expliquer le contraire, c’est relou, ça demande des maths et des stats et des raisonnements chiants. et puis on n’a pas très envie d’y croire, même quand on a tout lu avec les sourcils froncés et tout compris. on a vite envie de revenir à la logique intuitive, de dire « oui ok c ’est bien beau tout ça mais c ’est rien que des stats, et moi je ne suis pas une stat. » ensuite parce que c’est la seule partie visible de l’iceberg. on connait tous, de près ou de loin, quelqu’un qui a été sauvé par le dépistage d’un cancer. on a tous un exemple pour dire « oui bah peut- être mais en attendant, si ma tante avait pas pass é de mammographie, on aurait jamais trouv é son cancer et maintenant elle va tr ès bien et elle est tr ès reconnaissante qu ’on lui ait sauv é la vie » ou malheureusement pour dire « oui bah peut- être mais en attendant, ma tante s ’est pas fait d épister et elle a eu un cancer et elle est morte. » et ça fausse la vision. parce que précisément on ne peut voir que ça : on ne peut voir que ce qui se passe, et on ne peut pas voir ce qui ne se passe pas. du coup, aucun patient ne viendra jamais me dire « ohlala docteur merci tellement de ne pas m ’avoir d épist é quand j ’avais 60ans, je ne serais plus l à pour vous remercier si vous l ’aviez fait », parce qu’on ne peut pas savoir. et ça renforce encore cette impression intuitive que le dépistage, ça doit forcément marcher : c’est absolument logique que ça marche et on a des exemples sous les yeux de gens pour qui tout porte à croire que ça a marché. et pourtant, en médecine, on essaie de baser nos attitudes sur des faits, sur des études. avant de donner un médicament, on essaie de prouver qu’il est efficace, et qu’il apporte le plus souvent plus de bien que de mal quand on le prescrit. (bon, on foire souvent, hein. mais dans l’idée, on est censés essayer de le faire.) c’est la « balance bénéfice-risque ». on essaie de fonctionner comme ça le plus souvent possible, parce que précisément les « moi j’ai l’impression que ça marche sur mes patients » et les « ca semblerait logique que ça marche donc ça devrait marcher », bin c’est pas suffisant. et hélas, on a de plus en plus de grosses études, avec des gros effectifs et des longues années de recul qui viennent nous mettre sous le nez les unes après les autres ce résultat dérangeant : la plupart de nos stratégies de dépistages précoces des cancers ne sauvent pas de vie. et croyez le bien, ça ne me réjouit pas plus que vous. du coup, avec mon ami physicien-qu’est-plus-balaise-que-moi-en-pubmed-et-en-lectures-critiques-d’articles, on va essayer de se fader un billet long et chiant pour essayer d’expliquer un peu tout ça, et où on en est aujourd’hui de ce qui a l’air de sauver des vies ou pas. parce que face aux octobres roses, aux novembres marron et autres campagnes médiatiques qui coûtent un bras (souvent intéressé, le bras…) et s’immiscent chez vous par la télé et les journaux en sortant les violons et en jouant sur votre peur, plus on est nombreux à essayer de faire entendre les voix de la raison opposées, mieux c’est. (vous trouverez en bas d’article tout un tas d’autres références d’autres articles sur d’autres blogs qui traitent du même sujet.) a/ introduction d’abord, on va commencer par schématiser le processus de dépistage, tel qu’il est pratiqué la plupart du temps. l’idée est la suivante : vous passez un examen peu invasif (c’est-à-dire peu dangereux, qui ne fait pas trop mal, qui n’a pas trop de risques de complications) et si possible un minimum fiable. cet examen ne cherche pas le cancer directement, mais un signe dont on sait qu’il est souvent lié au cancer. (une image moche à la mammographie, une anomalie sur une prise de sang, du sang dans les selles). si cet examen revient positif, c’est-à-dire s’il trouve une anomalie, on se dit qu’il y a peut-être un cancer, et on passe à un examen plus performant mais souvent plus invasif (une biopsie, une coloscopie). si ce deuxième examen revient lui aussi positif, on pose le diagnostic de cancer et on vous propose un traitement. encore une fois, ça paraît beau et logique. le souci, c’est qu’aucun des maillons de cette chaîne n’est infaillible, et que les erreurs mises bout à bout peuvent aboutir des trucs pas sympas, qui viennent tout encafouiller notre jolie logique instinctive. les failles sont les suivantes : 1/ les examens préliminaires peuvent se tromper (souvent) et occasionner des complications (rarement). 2/ les examens de confirmation peuvent se tromper (plus rarement) et occasionner des complications (plus souvent). 3/ certains cancers peuvent guérir tout seul ou évoluer tellement lentement qu’on mourra d’autre chose avant qu’ils ne se manifestent. 4/ les traitements proposés pour les cancers peuvent occasionner des complications (très souvent), qui peuvent être graves (souvent) voire mortelles (rarement). 5/ nos outils pour mesurer l’impact et le bénéfice d’un dépistage sont bourrés de failles eux-aussi. dans la première partie, je vais juste poser le raisonnement. avec des chiffres invent és et faux , juste pour l’illustration. les vrais chiffres viendront dans la deuxième partie… 1/ les examens pr éliminaires peuvent se tromper. on va entamer gaiement avec un peu de stats. ça s’appelle le théorème de bayes, et je vous jure que c’est plus rigolo que ce la formule en donne l’impression : oui hein ? promis. bon. prenons un examen médical. un examen de dépistage, tiens, au hasard. qui doit répondre par oui ou par non à la question « y a-t-il un signe de cancer ? ». vous le savez, aucun examen n’est fiable à 100%. il peut toujours y avoir des ratés, même pour les examens très performants. ce raté peut prendre deux formes : – vous avez une anomalie et pourtant l’examen ne trouve rien et revient négatif : c’est ce qu’on appelle un « faux n égatif » – vous n’avez rien et pourtant l’examen trouve quelque chose et revient positif : c’est un « faux positif ». la probabilité qu’a l’examen de bien trouver l’anomalie s’il y en a une s’appelle la sensibilit é . la probabilité qu’a l’examen d’être normal quand il n’y a pas d’anomalie s’appelle la sp écificit é . prenons un test super performant, avec 90% de sensibilité (= si on fait passer le test à 100 personnes malades, il aura raison et trouvera une anomalie pour 90 d’entre elles) et 95% de spécificité (= le test aura raison et sera négatif chez 95% des personnes non malades). ces critères de sensibilité et de spécificité répondent à la question : « si je suis malade, est ce que le test le voit ? », autrement dit « est-ce que ce test est balaise ou pas ? ». mais la vraie question qui nous intéresse, en pratique, en tant que patient et en tant que médecin, c’est pas « si je suis malade, est ce que le test le voit ? » puisqu’on ne le sait pas, si vous êtes malades, justement. (si on le savait on serait pas là à vous emmerder à passer des examens. ce qu’on veut savoir, c’est pas si le test est balaise, c’est si vous êtes malade.) la vraie question qui nous intéresse va dans l’autre sens, c’est : « si le test dit que je suis malade, est-ce qu’il a raison ? ». et ce n’est pas du tout la même question. la probabilité que vous ayez vraiment une anomalie si le test dit qu’il y en a une, ça s’appelle la valeur pr édictive positive . (vpp pour les intimes). la probabilité que vous n’ayez pas d’anomalie si le test dit que tout va bien, ça s’appelle l

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