Les modèles utilisés dans certaines études tiennent compte de la variance non constante des erreurs, ce qui est fréquemment observé dans les données cliniques longitudinales. La variance désigne le degré de dispersion des valeurs autour de leur moyenne — autrement dit, à quel point les observations varient. Une variance non constante (ou hétéroscédasticité) signifie que cette dispersion des erreurs n’est pas uniforme selon les niveaux des variables indépendantes : certaines sous-populations ou conditions peuvent présenter des fluctuations plus importantes que d’autres. Prendre en compte cette caractéristique permet d’obtenir des estimations plus robustes, de mieux refléter la réalité clinique, et d’éviter des conclusions erronées dues à des erreurs standards biaisées.

Cet essai contrôlé randomisé pragmatique de bonne qualité méthodologique montre que la gêne occasionnée par des symptômes physiques multiples et persistants peut être diminuée par de consultations dédiées, menées par un médecin généraliste, visant notamment à expliquer les symptômes aux patients. Il semble néanmoins que le seuil de pertinence clinique ne soit pas atteint. L’applicabilité de cette approche en Belgique serait à étudier.