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Et il ne suffit pas de tester sur un grand nombre de personnes pour savoir si c'est efficace : il faut aussi s'arranger pour supprimer des biais qui pourraient fausser l'étude ou la rendre peu précise. Genre :- séparer les patients en deux groupes. Un sur qui on teste le médicament, et un à qui on n'administre qu'un placébo. A part le fait d'avoir ou non une molécule active dans les pilules (ou seringues, ou autre mode de soin) ces patients sont tous traités de la même manière. Genre on ne soigne pas le groupe test dans le super hôpital dernier cri du coin et le groupe témoin sur des couverture par terre dans le sous sol de la mairie avec du personnel du service technique comme infirmier parce qu'on manque de personnel.
- pour être sûr d'avoir deux groupes avec des populations équivalentes on les randomise, c'est à dire qu'on tire au sort qui sera dans le premier groupe et qui dans le second. On ne met pas les jeunes dans le groupe test et les vieux dans le groupe témoin.
- et plein d'autres petite feintes méthodologiques (comme les soins ou le traitement des données en aveugle) pour s'assurer que tous les patients seront logé à la même enseigne, et qu'on n'aura pas ceux du groupe test mieux traités que les autres.
Comme ça au moins quand on regarde les statistiques sur les gens qui sont guéris, leur vitesse de guérison ou le nombre de décès au moins on a une base pour comparer l'efficacité du traitement avec quelque chose. Si on ne fait pas ça, si on se contente de juste donner un soin à tous ses patients, on peut affirmer ce qu'on veut, mais on ne peut pas savoir si le soin est efficace ou pas. A la rigueur si on sort un médoc qui soigne le rhume en 24h, vu l'expérience qu'on sur cette maladie on peut déduire une efficacité. Mais pas sur une maladie nouvelle et très mal connue.