Les études d'observation nous apportent parfois des résultats fort différents de ceux qui nous sont fournis par des études d'intervention randomisées et contrôlées. L'exemple des avantages et inconvénients d'un traitement hormonal substitutif de la ménopause en est le plus connu et débattu actuellement: effet favorable pour la prévention de l'infarctus du myocarde dans les études d'observation et non favorable dans les RCTs récentes. L'intérêt des vitamines anti-oxydantes dans la prévention cardiovasculaire en est un autre exemple: effet favorable dans les études observationnelles et non favorable dans des RCTs.La différence observée dans les résultats peut faire l'objet de nombreuses interprétations, les biais étant multiples dans les études d'observation. Pour la substitution hormonale, ce sont principalement des biais socioéconomiques et des biais d'information qui sont responsables des différences dans certains résultats 1. L'importance de l'évaluation non en double-aveugle dans les études d'observation doit également être soulignée, cette absence pouvant provoquer jusqu'à 41% de différence dans les résultats 2,3. Pour les vitamines anti-oxydantes, ce sont des biais socio-économiques qui sont également très probablement l'explication des différences constatées, conditions socio-économiques entraînant, au départ, des fréquences de consommation de vitamines différentes 4.

Les études d'observation tentant d'établir des relations causales posent encore plus de questions. Une étude castémoins récemment publiée 5 montre une association entre l'utilisation d'antibiotiques et l'incidence accrue de cancer du sein, notamment fatal. Comme le font remarquer les auteurs, association ne veut pas dire lien de causalité. Cette observation pose plus de questions qu'elle n'apporte de réponses 6: l'effet est-il lié à l'utilisation des antibiotiques ou aux infections sous-jacentes; effet sur d'autres cancers? En conclure qu'il faut éviter, pour ce motif, une utilisation prolongée ou répétée des antibiotiques nous semble bien prématuré. Des biais socio-économiques sont peut-être également possibles dans cette étude. Dans la sous-population présentant un cancer du sein, le niveau de scolarité est en moyenne plus élevé. Une éventuelle utilisation moins fréquente d'antibiotiques et un possible dépistage moins fréquent du cancer du sein dans des populations moins favorisées ne sont pas documentés. Les éventuels biais socioéconomiques sont rarement pris en compte dans les études, d'observation comme d’intervention.

Faut-il pour autant jeter les études d'observation? Il est important d'en connaître les limites et d'en améliorer la qualité. Concato et Horwitz estiment qu'il faut rejeter l'idée que les facteurs liés au patient ou que les jugements et décisions du médecin sont trop complexes pour être mesurés 7. Des études d'observation sont utiles, selon eux, si elles respectent exactitude, précision et reproductibilité. Vandenbroucke 8 propose des restrictions dans trois domaines pour les études d'observation: au niveau des sujets, du protocole de l'étude et de l'analyse des résultats. Il mentionne, par exemple, l'adéquation de ce type d'étude pour l'observation des effets indésirables des médicaments mais leur inadéquation, sauf exception, dans l'évaluation de l'efficacité thérapeutique. Il fait remarquer que dans les études sur la substitution hormonale, les résultats divergent (études d'observation versus RCT) pour la survenue d'un infarctus du myocarde, en raison de la non-prescription d'une substitution hormonale aux femmes présentant une HTA, une hypercholestérolémie, un diabète qui sont des facteurs de risque importants. Pour lui, les facteurs de risque (variables) moins cernables du point de vue conceptuel ou précision de mesure représentent plus de risque de confusion (par exemple le tabac ou le diabète).

Les études d'observation sont également d'un apport très important, et complémentaire de celui des RCTs, dans la mise en évidence d'effets indésirables plus rares. Le fait de mieux évaluer les facteurs socio-économiques (dans toutes les études) et de respecter des critères plus stricts (dans les études d'observation) contribuera à apporter au praticien des réponses plus adéquates pour sa pratique quotidienne 9.

P. Chevalier

Références

1. Col NF, Pauker SG. The discrepancy between observational studies and randomised trials of menopausal hormone therapy: did expectations shape experience? Ann Intern Med 2003;139: 923-9.
2. Col NF, Pauker SG. The discrepancy between observational studies and randomized trials of menopausal hormone therapy. [Letter] Ann Intern Med 2004;140:765-6.
3. Schulz KF, Chalmers I, Hayes RJ, Altman DG. Empirical evidence of bias. Dimensions of methodological quality associated with estimates of treatment effects in controlled trials. JAMA 1995;273:408-12.
4. Lawlor DA, Davey Smith G, Kundu D et al. Those confounded vitamins: what can we learn from the differences between observational versus randomised trial evidence? Lancet 2004;363:1724-7.
5. Velicer CM, Heckbert SR, Lampe JW et al. Antibiotic use in relation to the risk of breast cancer. JAMA 2004;291: 827-35.
6. Ness RB, Cauley JA. Antibiotics and breast cancer - What's the meaning of this? JAMA 2004;291:880-1.
7. Concato J, Horwitz RI. Beyond randomised versus observational studies. Lancet 2004;363:1660-1.
8. Vandenbroucke JP. When are observational studies as credible as randomised trials? Lancet 2004;363:1728-31.
9. Boissel JP. L'évaluation thérapeutique et le niveau de preuve. Rev Prat 2004;54:199-206.