Comment savoir si une évaluation étude patient est utile ? Cette question est peut-être surprenante, car beaucoup de gens supposent que chaque évaluation étude patient apporte des connaissances nouvelles et utilisables. Malheureusement, ce n'est pas si simple : de nombreuses études ne fournissent pas d'informations fiables.
L'importance d'évaluation étude patient
Il est donc d'autant plus important d'examiner attentivement chaque évaluation étude patient individuelle. Cela peut être fait, par exemple, dans le cadre d'une revue systématique qui analyse toutes les études disponibles sur une question médicale spécifique.
Afin de réaliser une évaluation étude patient, il faut fournir des données fiables, il est d'abord nécessaire d'examiner pourquoi elle a été réalisée et quelle était la question de recherche. Cela peut sembler banal, mais c'est crucial pour pouvoir voir si l'évaluation étude patient peut répondre à la question de recherche posée. Par exemple, dans de nombreuses études, un nouveau médicament est testé par rapport à un médicament fictif (placebo). Mais s'il existe déjà un traitement efficace pour la maladie, le nouveau médicament est généralement comparé au traitement qui a déjà été testé et éprouvé. Enfin, il est important pour les patients de décider quel traitement a les meilleures chances de succès.
Ensuite, nous vérifions si la méthodologie de l'évaluation étude patient est appropriée à la question de recherche, si elle a été menée correctement ou s'il y a eu des erreurs systématiques (biais) qui pourraient fausser le résultat. Cependant, la question est : pourquoi l'évaluation étude patient est si nécessaire ?
Les questions importantes pour l'évaluation étude patient
La conception de l'évaluation étude patient est-elle adaptée pour répondre à la question de recherche ? Par exemple, une enquête ne peut pas être utilisée pour savoir si une nouvelle procédure chirurgicale est meilleure qu'une procédure établie. Cela nécessite un essai contrôlé randomisé (ECR).
Comment les participants ont-ils été abordés et sélectionnés ? Qui a été inclus dans l'évaluation étude patient et qui en a été exclu ? Par exemple, les personnes ayant plusieurs problèmes de santé sont souvent exclues. Cela peut signifier que les résultats de l'évaluation étude patient ne peuvent être transférés à ces patients que dans une mesure limitée.
Les chercheurs ont-ils décrit la mise en œuvre et les résultats d'une manière complète et compréhensible afin que l'évaluation étude patient puisse être répétée et revue ?
Le nombre de patients était-il suffisamment important pour répondre à la question de recherche ? Lorsque l'on compare les traitements, il y a presque toujours de petites différences dans les résultats. Les scientifiques calculent ensuite la probabilité que ces différences soient accidentelles. Ces calculs dépendent de l'importance de la différence et du nombre de participants : plus la différence est faible, plus le nombre de participants à une évaluation étude patient doit être élevé pour qu'une différence soit acceptée comme "réelle".
Les paramètres mesurés sont-ils appropriés pour démontrer le bénéfice du traitement étudié ? Par exemple, dans une évaluation étude patient sur un médicament contre le diabète, il ne suffit pas de mesurer simplement le taux de sucre dans le sang. Ce qui est important, c'est de savoir si le médicament aide à prévenir les effets tardifs du diabète, comme les amputations. Une valeur de laboratoire telle que la glycémie (également appelée paramètre de substitution) n'est pas toujours significative à elle seule.
L'évaluation étude patient a-t-elle duré assez longtemps ? Par exemple, pour évaluer le succès d'un changement de régime alimentaire en matière de perte de poids, il faut encore vérifier le poids six mois ou un an après la fin de l'évaluation étude patient peut-être même pendant une période encore plus longue.
Les autres questions utiles pour l'évaluation étude patient
Combien de participants ont abandonné pendant l'évaluation étude patient et pourquoi ? Combien de participants ne pouvaient plus être observés pendant le suivi et pourquoi ? Ces chiffres témoignent d'une bonne étude et indiquent si cela a influencé les résultats. Cela pourrait être le cas, par exemple, si de nombreuses personnes abandonnent l'école en raison de graves effets négatifs.
Le traitement d'accompagnement était-il le même dans les groupes ? Il peut y avoir des différences, surtout s'il n'a pas été possible de "rendre aveugle" les participants à l'étude ou les prestataires de traitement, c'est-à-dire de s'assurer qu'ils ne savaient pas à quel groupe ils étaient affectés.
La comparaison était-elle vraiment équitable pour l'évaluation étude patient ? Il est problématique, par exemple, de comparer un nouveau médicament avec un médicament standard si le dosage du médicament était plus faible que d'habitude dans l'étude.
Les mêmes procédures de l'évaluation étude patient ont-elles été utilisées dans les deux groupes pour mesurer le succès du traitement ? Si, par exemple, une valeur de laboratoire a été enregistrée dans un groupe mais que des rayons X supplémentaires ont été pris dans l'autre, cela peut également fausser les résultats.