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Statistiques de la santé, mode d’emploi

Le 18 mars 2011

Le fait de choisir la manière appropriée de présenter les statistiques des risques est la clé pour aider les gens à prendre des décisions bien informées. Une étude Cochrane (Cochrane Systematic Review) [1] a trouvé que les professionnels de la santé et les consommateurs pourraient modifier leurs perceptions des choses quand les mêmes risques, et réduction des risques, sont présentés en utilisant des formats statistiques différents.

Les statistiques des risques peuvent être utilisées de façon persuasive pour présenter les interventions sanitaires de différentes façons. Les différentes façons d’exprimer les risques peuvent faire entrer la confusion, et il y a pas mal de débats sur la façon d’améliorer la communication des statistiques relatives à la santé.

Par exemple, vous pouvez lire qu’un traitement réduit les risques de fracture de la hanche sur une période de trois ans de 50%. A première vue, cela semble être une avancée majeure. En fait, ce que cela veut aussi dire, c’est que sans prendre le traitement 1% des gens souffriront de fractures, et qu’avec le traitement seulement 0,50% en souffriront. Ainsi, expliqué de cette façon, les bénéfices semblent bien moindres (mais tout aussi justes puisque 0,50% est bien 50% de 1%). Une autre manière de l’exprimer serait de dire que 200 personnes devront prendre le traitement pendant trois ans pour empêcher une seule fracture de la hanche. Dans ce cas, le traitement pourrait commencer à sembler une option plutôt chère.

Les statisticiens ont des termes pour décrire chaque type de présentation. La déclaration d’une réduction de 50% est typiquement exprimée en tant que "réduction du risque relatif" (RRR). Dire que 0,50% de personnes de moins vivront une fracture de la hanche est une "réduction du risque absolu" (RRA). Dire que 200 personnes devront être traitées pour empêcher une seule fracture est référencé comme le "nombre nécessaire de traiter" (NNT). En outre, ces effets peuvent être perçus comme une fréquence, où l’effet est exprimé sous la forme : une personne sur 200 évitera la fracture de la hanche avec ce traitement.

Dans leur étude, les chercheurs de Cochrane ont analysé les données provenant de 35 études ayant évalué les risques statistiques des professionnels de la santé et des consommateurs. Ils ont trouvé que les participants des études avaient mieux compris les fréquences que les probabilités. Les réductions du risque relatif, comme "le traitement réduit le risque de 50%", étaient moins bien comprises. Les participants ont perçu les réductions du risque comme étant plus grands comparés aux mêmes bénéfices présentés sous forme de risque absolu ou de "nombre nécessaire de traiter".

"Les individus perçoivent les réductions du risque comme étant plus importantes, et sont plus convaincus d’adopter une intervention donnée quand ses effets sont présentés en termes relatifs" explique Elie Akl de l’Université de Buffalo et auteur de l’étude. "Ce que nous ne savons pas, c’est si les médecins, les personnels de santé et les politiques pourraient réellement prendre des décisions différentes à partir de la façon dont sont présentés les bénéfices pour la santé d’un traitement donné."

Bien que les chercheurs précisent qu’il faudra davantage d’études pour explorer comment les différents formats de présentation des risques affectent le comportement, ils pensent qu’il y a des arguments logiques forts pour ne pas rapporter seulement les risques sous la forme relative.

Les statistiques sous forme de risques relatifs ne permettent pas de faire une comparaison correcte des bénéfices et des risques de la même façon que les risques absolus. Si les risques relatifs sont utilisés, alors le changement absolu du risque devrait aussi être systématiquement donné pour rectifier la perception, et permettre de prendre des décisions éclairées et justes étant donné que le risque relatif est susceptible de fausser toute prise de décision.

- Penser le risque : Apprendre à vivre dans l’incertitude. Gerd Gigerenzer.
- Statistiques : Méfiez-vous ! Nicolas Gauvrit.


Références et notes :

[1] Akl EA, Oxman AD, Herrin J, Vist GE, Terrenato I, Sperati F, Costiniuk C, Blank D, Schünemann H. Using alternative statistical formats for presenting risks and risk reductions. Cochrane Database of Systematic Reviews, 2011, Issue 3. Art. No. : CD006776.

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