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Pr HAHN - META ANALYSES DE DONNEES CLINIQUES

Le Professeur Robert Hahn, suédois, actuellement Directeur de recherche à l'Hopital Södertälje en Suède, est professeur d'anesthésiologie et soins intensifs à l'Université deLinköping. Il est chercheur et professeur associé à l'Institut Karolinska et membre du comité de recherche de l'European Society of Anaesthesiology (ESA). Il a publié en 2013 un article en réaction aux méthodes critiquables qu'il avait constatées destinées à discréditer les études cliniques prouvant l’efficacité des traitements homéopathiques. Il a gracieusement accepté de présenter ses travaux lors de la cérémonie d'ouverture du congrès européen de l'ECH en Novembre 2016. Vous pouvez prendre connaissance de ses conclusions ci-dessous :

 

Homéopathie : méta-analyses de données cliniques

Robert G. Hahn

Research Unit, Södertälje Hospital, Södertälje,

Department of Anesthesiology, Linköping University, Linköping, Sweden

Mots-clés : Homéopathie ⋅ Qualité des études . Méta-analyses . Essais contrôlés aléatoires.

Résumé :

Durant la première décade de l‘ère de l’EBM ( Evidence Based Medecine) qui a commençé dans le milieu des années 90 des méta-analyses ont été utilisées pour examiner l’homéopathie, et prouver ses effets bénéfiques dans différentes pathologies.

Dans cette revue de méta-analyses les données combinées d’essais cliniques contrôlés sur l‘homéopathie et les suites qu’elles ont suscité en publications critiques ont été analysées.

En 1997, Klaus Linde et ses collègues on identifiés 89 essais cliniques montrant un odd-ratio de 2.45 en faveur de l’homéopathie versus placebo. La tendance était à des études de plus faible bénéfice quand elles étaient de qualité supérieure, mais les 10 études qui avaient le plus haut score Jadad montraient encore un effet significatif statistiquement en faveur de l’homéopathie.

Ces résultats ont poussé les chercheurs académiques à réaliser des analyses alternatives, pour démontrer l’absence d’effet, en excluant des études, le plus souvent quand leur degré de conclusion ne dépassaient pas 5 à 10 % ou quand elles étaient basées sur des données virtuelles.

L’argument massue contre l’homéopathie fut le ‘funnel plot’ (graphique en entonnoir) publié par le groupe de recherche de Aijing Shang en 2005. Mais en fait cette technique du graphique en entonnoir est biaisée quand elle s’applique à une combinaison de pathologies, puisque les études pour lesquelles un fort effet curatif est attendu sont, pour des raisons éthiques, pondérées par celles dont l’effet thérapeutique est plus faible ou moins évaluable.

Pour conclure à partir de là à l’absence d’effets cliniques de l’homéopathie il faut méconnaître 90 % des études cliniques disponibles. Ou alors utiliser des méthodes statistiques imparfaites. Les prochaines méta-analyses devraient se centrer sur l’usage effectif fait de l’homéopathie dans des situations pathologiques spécifiques ou dans des groupes de pathologies au lieu de combiner les données de tous les essais cliniques confondus.

Lire l’intégralité de la publication dans Forsch Komplementmed 2013;20:376–381# : [CLIQUEZ ICI]

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