Pensée critique et hypercritique.

[Christian]

Ce qui est compliqué dans une étude statistique est d'évaluer le nombre minimal de cas dans l’échantillon pour avoir un résultat significatif (positif ou négatif).

Un petit papier qui m'est très utile est :

Simon J. Day and David F. Graham, Sample size and power for comparing two or more treatment groups in clinical trials, British Medical Journal, 299, 663-665 (1989).

Il donne un nomogramme très bien fait pour l'évaluation de ce paramètre N, le nombre de cas.

[LoutredeMer]

Salut LoutredeMer, désolé de te répondre si tard.

Aucun souci, je vais te revenir tard aussi. Je vais coller les morceaux en faisant mes petits croquis. Globalement je comprends tes explications claires mais il y a un détail qui me chiffonne quelque part, je dois visualiser.

Ce qui est compliqué dans une étude statistique est d'évaluer le nombre minimal de cas dans l’échantillon pour avoir un résultat significatif (positif ou négatif).

Un petit papier qui m'est très utile est :

OUi j'aurais tendance à priori à évaluer le plus grand nombre de cas possibles.(des milliers). Je lirai ton papier en phase 2, c'est assez dense.

[Cogite Stibon]

Salut Loutre,

Me revoilà . As-tu eu le temps de réfléchir à ce qui te chiffonne ?

Si ça peux t'aider, il y a une excellente video youtube qui traite de ce sujet, d'une façon bien plus claire que je saurais le faire.

OUi j'aurais tendance à priori à évaluer le plus grand nombre de cas possibles.(des milliers). Je lirai ton papier en phase 2, c'est assez dense.

La difficulté, c'est qu'en général, évaluer des milliers de cas coûte cher. Et il y a considérablement plus d'hypothèses qui se révèlent fausses que d'hypothèses qui se révèlent justes. Donc, mieux vaut concentrer les ressources à éliminer le plus vite possible les hypothèses fausses, avec des échantillons juste assez grands, pour ensuite se concentrer sur celles qui ont l'air de tenir la route (notamment via les réplications).

[LoutredeMer]

Salut Loutre,

Me revoilà . As-tu eu le temps de réfléchir à ce qui te chiffonne ?

Si ça peux t'aider, il y a une excellente video youtube qui traite de ce sujet, d'une façon bien plus claire que je saurais le faire.

Salut Cogite,

Merci du rappel.

J'ai survolé la video elle me semble en effet etre un très bon support pour visualiser et comprendre le processus.

Les stats m'interessent vraiment mais en meme temps, je subis un sérieux blocage. C'est je pense, dù à une dissonnance ou des biais. L'explication en est peut etre mes orientations et intérets en études littéraires puis scientifiques, puis littéraires à nouveau. Idem pour mes jobs où je suis passée de l'un à l'autre sans réelle transition. Du coup parfois ce n'est pas simple dans ma tete.

Je vais m'absenter une semaine ou deux. Quand je reviendrai et regarderai attentivement cette vidéo. Je pense que ca éclaircira tout ca, ca devrait provoquer un déclic et je te ferai alors mes commentaires.

A bientot.

[Cogite Stibon]

A bientôt

[palma34]

Salut LoutredeMer, désolé de te répondre si tard.

Tu dis :

- Un point que j'ai besoin d'éclaircir : Si p était égal à 0.1 (soit 100), soit une chance sur 100 que l'écart soit dû au hasard, l'étude serait donc plus fiable. C'est ca?

C'est exactement ça. p représente la probabilité que l'écart que tu constate, dans ton étude, soit due aux variations naturelles au sein de ta population. Plus p est petit, plus le résultat obtenu est fiable. On considère souvent qu'une différence est statistiquement significative (càd non due au hasard lié à l’échantillonnage) si p<0,05. Mais c'est une valeur arbitraire, et beaucoup de scientifiques commencent à penser que ce seuil est trop élevé, et conduit à de trop nombreux résultats non reproductibles.

Bonjour,

Je tombe sur ce fil et un détail m'a troublé, peut-être était-ce le même qui a un peu embrouillé LoutredeMer ?

Une chance sur 100 que l'écart soit dû au hasard, c'est p = 0,01. En effet, 0,01 est plus petit que 0,05 donc plus fiable, alors que p=0,1 (10%) donne une différence non significative. D'ailleurs, on considère une différence hautement significative si p< 0,01 soit moins de 1%.

Et aussi :

La valeur p obtenue est assez élevée (0.03). En gros, ça veut dire que s'il n'y avait aucun effet, et qu'on reproduisait 33 fois cette étude, on obtiendrait en moyenne 1 fois ce résultat. C'est pour ça qu'il ne faut pas regarder une étude, mais l'ensemble des études sur le sujet - faire une méta analyse

Pour autant, p=0,03 3% ou 1/33 n'est pas si élevé et la différence trouvée entre les 2 groupes reste considérée comme statistiquement significative avec les réserves que Cogite Stibon indique plus haut sur la validité de la norme (p<0,05).

[Cogite Stibon]

Bonjour Palma34

Une chance sur 100 que l'écart soit dû au hasard, c'est p = 0,01. En effet, 0,01 est plus petit que 0,05 donc plus fiable, alors que p=0,1 (10%) donne une différence non significative. D'ailleurs, on considère une différence hautement significative si p< 0,01 soit moins de 1%.

Tout à fait, j'avais lu trop vite.

Pour autant, p=0,03 3% ou 1/33 n'est pas si élevé et la différence trouvée entre les 2 groupes reste considérée comme statistiquement significative avec les réserves que Cogite Stibon indique plus haut sur la validité de la norme (p<0,05).

C'est vrai, mais il y a pas mal de débats sur la significativité d'une valeur de p<0,05, et sur le p-hacking. Une affirmation extraordinaire demande des preuves extraordinaires, et une valeur de p de 0,033 n'est pas vraiment extraordinaire.

Si on raisonne de façon bayesienne :
- la probabilité a priori que l'oscillococcinum ait un effet est infinitésimale
- le résultat de l'étude décale la probabilité que l'oscilloccinum ait un effet de 1 ou 2 ordres de grandeurs vers le plus vraisembable
- Elle reste cependant très faible

[LoutredeMer]

Je tombe sur ce fil et un détail m'a troublé, peut-être était-ce le même qui a un peu embrouillé LoutredeMer ?

Une chance sur 100 que l'écart soit dû au hasard, c'est p = 0,01. En effet, 0,01 est plus petit que 0,05 donc plus fiable, alors que p=0,1 (10%) donne une différence non significative. D'ailleurs, on considère une différence hautement significative si p< 0,01 soit moins de 1%.

Salut Palma34, bravo, c'est exactement ca. Et je n'osais pas en parler, de peur de me tromper... C'est idiot, oui je sais

[Cogite Stibon]

Salut Palma34, bravo, c'est exactement ca. Et je n'osais pas en parler, de peur de me tromper... C'est idiot, oui je sais

Il ne faut pas... c'est bien de se tromper, c'est comme ça qu'on s'améliore. Et là, c'est moi qui ai fait une erreur en ne relevant pas le 0,1 à la place du 0,01.

Sinon, je te disais, il y a un moment :

La façon de calculer p dépend du type de données - par exemple on n'utilise pas les mêmes formules pour des variable discrètes (Guéri / pas guéri) que pour des variables continues (Taille du schtroumpf en cm). En théorie, je suis sensé savoir faire les calculs à la main. En pratique, je fais comme tout le monde, je rentre mes données dans mon logiciel de stat, et je lance le test. L'important est ;
- de savoir quel test appliquer à quel type de données
- et surtout, d'appliquer les test sur une hypothèse formulée a priori, avant le recueil de données.

Le dernier point est hyper important, on peux très très facilement trouver des résultats faussement significatifs si on ne le respecte pas. J'y reviendrais.

J'y reviens donc. Voici une introduction au p-hacking, c'est à dire la façon d'obtenir des résultats qui ont l'air d'être significatifs, alors qu'ils ne le sont pas.

La manière la plus simple, c'est de ne publier que les études qui vont dans le sens que tu veux. Même en l'absence de toutes différences, si tu fais 20 études sur 20 échantillons différents, il est presque certain qu'une de tes études te donnera un résultat avec une valeur de p <= 0,05. Si tu ne publie que celle là, on aura l'impression que tu as un résultat solide. Ce n'est même pas forcément volontaire, il y a un problème général dans la recherche appelé le biais de publication.

Une autre méthode est un peu plus subtile : Imagine que tu veuilles savoir si la salsepareille a un effet sur les schtroumpfs, sans savoir a priori lequel. Donc, tu prends tes deux échantillons de schtroumpfs, et tu mesures plein de choses - la taille, la profondeur du bleu, la courbure du bonnet, etc.
Si tu mesures 20 variables indépendantes, là encore, tu es presque certain de trouver une valeur de p < 0,05 pour une d'entre elle. Pour savoir si c'est un effet du hasard ou non, il faut refaire une étude sur cette variable, avec un nouvel échantillon.

Une troisième méthode consiste à utiliser des seuils arbitraires dans tes données. Imagine qu'au lieu de comparer la taille moyenne des schtroumpfs, tu compare la proportion de schtroumpfs qui font plus de x cm. En essayant pleins de valeur de x, tu peux finir par trouver un seuil pour lequel p <= 0,05.

Une quatrième méthode consiste à essayer pleins de sortes de variables de contrôles, jusqu'à trouver une combinaison de celles-ci qui donne une valeur de p <0,05.

Toutes ces méthodes ont en commun que la méthode de calcul,d'interprétation et de publication des données est ajustée après le recueuil de celles-ci, et non définie à l'avance.

[LoutredeMer]

Il ne faut pas... c'est bien de se tromper, c'est comme ça qu'on s'améliore. Et là, c'est moi qui ai fait une erreur en ne relevant pas le 0,1 à la place du 0,01.

OUi mais du coup, je suis encore plus traumatisée que je ne l'étais vis à vis des maths

Non ce n'est pas vrai, promis je m'y mets bientot (fichu blocage)..

[Cogite Stibon]

Il ne faut pas... c'est bien de se tromper, c'est comme ça qu'on s'améliore. Et là, c'est moi qui ai fait une erreur en ne relevant pas le 0,1 à la place du 0,01.

OUi mais du coup, je suis encore plus traumatisée que je ne l'étais vis à vis des maths

Non ce n'est pas vrai, promis je m'y mets bientot (fichu blocage)..

Je vais essayer des faire des explication à base de petits dessins. C'est souvent comme ça que je raisonne dans ma tête.

[palma34]

Salut Loutre et Cogite

Salut Palma34, bravo, c'est exactement ca. Et je n'osais pas en parler, de peur de me tromper... C'est idiot, oui je sais

Non pas du tout, mais je suis très heureux d'avoir pu participer à cet éclaircissement

La façon de calculer p dépend du type de données - par exemple on n'utilise pas les mêmes formules pour des variable discrètes (Guéri / pas guéri) que pour des variables continues (Taille du schtroumpf en cm). En théorie, je suis sensé savoir faire les calculs à la main. En pratique, je fais comme tout le monde, je rentre mes données dans mon logiciel de stat, et je lance le test. L'important est ;
- de savoir quel test appliquer à quel type de données
- et surtout, d'appliquer les test sur une hypothèse formulée a priori, avant le recueil de données.

Le dernier point est hyper important, on peux très très facilement trouver des résultats faussement significatifs si on ne le respecte pas. J'y reviendrais.

J'y reviens donc. Voici une introduction au p-hacking, c'est à dire la façon d'obtenir des résultats qui ont l'air d'être significatifs, alors qu'ils ne le sont pas.
.../...
Toutes ces méthodes ont en commun que la méthode de calcul,d'interprétation et de publication des données est ajustée après le recueuil de celles-ci, et non définie à l'avance.

Tout cela est très bien décrit, merci, d'où la difficulté de valider, sans risque d'erreur, des études pourtant d'apparence parfaitement rigoureuses et scientifiques. Il va sans dire que celles qui ne respectent même pas ces critères (double aveugle, randomisation, étude statistique entre autres...), n'ont que peu de valeurs.
Cela pose en fait un problème d'honnêteté et d'indépendance des commanditaires et des réalisateurs des études, notamment dans le domaine médical.
Dans un monde idéal, des pouvoirs publics incorruptibles, devraient être en charge de réaliser et de valider...ou pas, les études dans le domaine de la santé publique.

Désolé, on s'est un peu éloigné du sujet initial, mais Cogite Stibon vient de montrer clairement que des résultats d'études, présentées comme des preuves scientifiques peuvent tromper. L'esprit critique, même dans des domaines hors de nos compétences, doit s'exprimer un tant soit peu, comme le fait LoutredeMer, en s'informant dans le but d'affiner son jugement.
La vraie difficulté serait de savoir où mettre le curseur entre pensée critique et hypercritique, je crains que ce soit impossible d'objectiver cette réponse.

[Cogite Stibon]

Salut palma34,
Tu dis

Tout cela est très bien décrit, merci, d'où la difficulté de valider, sans risque d'erreur, des études pourtant d'apparence parfaitement rigoureuses et scientifiques.

C'est difficile de valider quand on n'a pas un minimum de connaissances en statistiques, oui. Quand on connait les trucs, on se laisse beaucoup moins prendre. Ceci dit, il y a une autre méthode, adoptée par tous les scientifiques depuis très longtemps, et qui est de toute façon indispensable : la réplication des études. En gros, il ne faut pas s'emballer parce qu'une étude annonce tel ou tel résultat. Il faut attendre les réplications. Les débats actuels sur la pertinence du p <= 0,05 viennent à l'origine d'un manque de réplication de nombreuses études.

Il va sans dire que celles qui ne respectent même pas ces critères (double aveugle, randomisation, étude statistique entre autres...), n'ont que peu de valeurs.

Attention, double aveugle et randomisation ne peuvent se faire que dans certaines conditions. Ce n'est pas parce que ce n'est pas possible (pour une étude épidémiologique, par exemple) qu'il faut abandonner. Il faut juste être bien conscient des biais induits par la méthode.

Cela pose en fait un problème d'honnêteté et d'indépendance des commanditaires et des réalisateurs des études, notamment dans le domaine médical.
Dans un monde idéal, des pouvoirs publics incorruptibles, devraient être en charge de réaliser et de valider...ou pas, les études dans le domaine de la santé publique.

Si on applique rigoureusement les règles statistiques et les réplications, on n'a plus ce problème. C'est pourquoi de nombreux scientifiques militent pour que toutes les études aient leur protocole détaillé publié avant le recueil des données. Cela résout l'intégralité des problèmes que j'ai cité ici.

Désolé, on s'est un peu éloigné du sujet initial, mais Cogite Stibon vient de montrer clairement que des résultats d'études, présentées comme des preuves scientifiques peuvent tromper. L'esprit critique, même dans des domaines hors de nos compétences, doit s'exprimer un tant soit peu, comme le fait LoutredeMer, en s'informant dans le but d'affiner son jugement.

Ces résultats peuvent tromper si on n'a pas les compétences nécessaires pour détecter ces biais. Je dirais plutôt qu'il faut étendre notre domaine de compétences pour pouvoir critiquer de façon pertinente.

[LoutredeMer]

J'y arrive pas. J'ai de gros soucis en ce moment. Quand j'essaie de relire, c'est comme si je voyais un champ se faire inonder..

[WhiteWolf]

Tout cela est passionnant à lire. Le lien entre la médecine; les pratiques sexuelles, la corrélation statistique,,, je suis ébloui. Vraiment. Cela repose tant des discussions entre spécialistes d'un seul sujet. Ce forum est une récréation pour moi,

Un point sur lequel je peux revenir rapidement, le "volet santé" du post initial.

Le médecin spécialiste ou non doit avant tout savoir que poser un diagnostic comporte toujours un risque d'erreur, que choisir une thérapeutique comporte toujours une part de risque.

Un bon médecin doit être sûr à 99% mais pas plus. Il existe toujours une possibilité de se tromper, même s'll est évident que dans une vaste partie des cas tout coule de source. Sur le reste, il faut essayer de tendre vers le bon diagnostic mais sans jamais atteindre la certitude absolue. D'ailleurs, sur certains cas complexes à la question "qu'est-ce que j'ai docteur" le bon médecin répond "je ne sais pas mais on va chercher" et le mauvais médecin répond par une pathologie XYZ.
Le doute est le premier instrument du médecin, l'intention de ne pas nuire sa première obligation.

Mireille écrivait

Comment pouvons-nous appliquer une pensée critique avec un spécialiste ? Difficile de lui dire : « Monsieur X, vous me proposez ce traitement ! Je vais vérifier et vous revenir...», je ne suis pas certaine que le médecin ou spécialiste va apprécier que j'use de mon esprit critique, surtout si d'évidence je n'y connais rien

Le bon médecin n'appréciera pas forcément car il est humain, mais il comprendra.
Que le patient n'y connaisse rien ou pas ne change rien au risque d'erreur. Par conséquent le patient est légitime à chercher à minimiser ce risque d'erreur. Bref si vous n'avez pas envie d'entamer le processus thérapeutique proposé, il est de votre devoir face à vous-même d'aller chercher confirmation ailleurs.

Mais cela doit se faire avec la même approche rigoureuse. Lorsqu'une personne refuse une chimiothérapie et choisit un traitement alternatif, elle augmente généralement le risque plutôt que de le diminuer. Parfois dans des proportions très graves. Le cas de Josée Blanchette est un peu particulier, mais elle a le mérite d'illustrer les dérives entre les groupes pharma et la médecine, ainsi que la nécessité d'une hygiène de vie, c'est toujours bon à rappeler.

En revanche si l'on est sur des pathologies qui ne mettent pas de fonctions vitales en danger, alors on peut essayer les médecines alternatives. L'homéopathie ne possède pas de base scientifique mais certaines personnes disent que sur elles cela fonctionne. Cela fonctionne-t-il ou ont-elle simplement un sentiment de mieux -être? Et si cela fonctionne effectivement, pourquoi? Dans tous les cas c'est le mieux-être qui compte, donc si vous tenez à prendre de l'homéopathie je vous encourage à le faire : cela ne peut pas vous faire de mal. Sauf si vous négligez de prendre des molécules dont l'effet est scientifiquement avéré et adapté à votre propre cas et donc que vous prenez un risque quelconque, qui dépasse l'inconfort. Même chose pour l'acupuncture.

Autrement dit pour le médecin du moment que ça marche c'est très bien. Comme le dit un de mes amis, "s'il faut se peindre le visage en rouge et faire une danse sacrée pour que le patient aille mieux, je fais".

Attention cependant à certaines médecines dites "alternatives" qui peuvent nuire. Par exemple les herbes. Quelqu'un a évoqué dans le thread le traitement par les plantes. Mais certaines plantes sont extrêmement toxiques. On voit ainsi passer en service d'hépato des personnes qui souffre d'une hépatite aiguë de cause inexpliquée, et on finit par se rendre compte qu'ils consomment une tisane artisanale achetée chez un herboriste chinois. Lorsque certaines doses sont dépassées le produit devient hautement toxique.

Pour ce qui est de la naturopathie, cela dépend des pays. Aux USA la naturopathie est enseignée dans des collèges de médecine véritables, c'est une voie un peu à part mais les études sont plus longues que les études médicales classiques. Mais vous avez de bon naturopathes et de mauvais. Un bon naturopathe n'hésitera pas une seconde à vous prescrire un antibiotique, un anxiolytique ou un tout autre médicament "non naturel" si la situation le nécessite. Un mauvais ne vous donnera que des remèdes naturels.

Comme l'a souligné quelqu'un, le gros problème c'est l'autodiagnostic avec des patients qui lisent tout et son contraire sur internet et viennent contester le diagnostic médical. Ce n'est pas la même chose de dire "Merci docteur, je vais toutefois prendre un second avis avant de faire procéder au traitement proposé" et de dire "Docteur, je ne comprends pas, êtes-vous sûr que je souffre de (pathologie banale), j'ai vu sur le net que mes symptômes correspondent tout à fait à (pathologie rarissime, exotique et très grave)". On trouve généralement derrière cette attitude, non pas une tendance à l'hypercritique mais un désir de reconnaissance et de valorisation. "je ne suis pas un malade comme les autres, moi j'ai quelque chose d'unique car je suis unique". Je caricature mais c'est l'idée.

Donc au final le premier devoir du sceptique c'est de s'appliquer la rigueur à lui-même. "Ce que je pense est-il pertinent? Est-ce que je dispose d'un raisonnement solide appuyé sur des arguments complets?". Je ne crois pas que ce soit une question d'honnêteté, mais tout simplement une attitude de rigueur, qu'il ne faut pas confondre avec le perfectionnisme.

[Mireille]

Le bon médecin n'appréciera pas forcément car il est humain, mais il comprendra.

Salut WhiteWolf,

Je suis en accord avec vous sur certains points, tel que celui de responsabiliser le patient. J'écoutais à RDI une réponse du Dr Béliveau justement en rapport avec les commentaires de Madame Blanchette. Il y aurait moins de 10 % des patients atteints de cancer qui suivraient les conseils de leur oncologue quand à changer certaines de leurs habitudes, tel : arrêter de fumer, faire 30 minutes d'excercie par jour, manger 5 portions de fruits et légumes par jour, etc... C'est troublant.

Pour ce qui est d'appliquer son esprit critique avec un spécialiste c'est un tour de force. J'ai essayé moi-même et je suis encore entrain de me battre avec elle à un tel point que je pense sérieusement à une poursuite légal. Ce sera pour des broutilles, mais au moins j'aurai fait quelque chose ne serait-ce que pour les patients qui viendront à ma suite. Dans cette histoire, je suis même allé cogner à la Fédération de cette spécialité et ils m'ont répondus qu'aucun spécialiste n'acceptera d'évaluer mon cas si je racontais mon histoire, on m'a suggéré de mentir et une fois rendu dans le bureau de cet autre spécialiste de dire les vrais raisons de ma visite. J'étais tellement fâchée, vous n'avez pas idée. Etre obligé de mentir pour avoir un 2ième avis. Il me restait l'option de payer un expert, mais cela m'aurait coûté quelques milliers de dollars. Bref ! une histoire de fou. Alors voyez-vous ce n'est pas toujours simple de dire à un spécialiste que l'on aurait besoin d'un 2ième avis.

Pour ce qui est des pratiques alternatives, par expérience, je peux vous dire que je crois qu'un bon massage peut aider et pourquoi pas quelques petites aiguilles, en autant que le patient n'arrête pas sa médication recommandée et qu'il s'aide aussi. Le gros gros problème restera toujours, à mon humble avis, cette déresponsabilisation pathologique de s'occuper de son corps autrement qu'en le parfumant, le maquillant, etc plutôt que de lui donner ce qu'il a besoin.

J'en profite pour vous souhaiter la bienvenue sur le forum des Sceptiques, je pense que j'avais jamais encore eut le plaisir de bavarder avec vous, remaquez que ces temps-ci avec les pseudo-multiples utilisés par les mêmes personnes, on sait pu trop à qui on parle.

Mireille

[Cogite Stibon]

Bonjour Whitewolf,
vous dites :

Un bon médecin doit être sûr à 99% mais pas plus. Il existe toujours une possibilité de se tromper, même s'll est évident que dans une vaste partie des cas tout coule de source. Sur le reste, il faut essayer de tendre vers le bon diagnostic mais sans jamais atteindre la certitude absolue. D'ailleurs, sur certains cas complexes à la question "qu'est-ce que j'ai docteur" le bon médecin répond "je ne sais pas mais on va chercher" et le mauvais médecin répond par une pathologie XYZ.
Le doute est le premier instrument du médecin, l'intention de ne pas nuire sa première obligation.

Vous voulez qu'un médecin doit impérativement se tromper une fois sur cent ? Que vous voulez qu'il y ait au moins 70 000 erreurs de diagnostics en France par an ?

Mais cela doit se faire avec la même approche rigoureuse. Lorsqu'une personne refuse une chimiothérapie et choisit un traitement alternatif, elle augmente généralement le risque plutôt que de le diminuer. Parfois dans des proportions très graves.

Pourquoi "généralement" ?

Le cas de Josée Blanchette est un peu particulier, mais elle a le mérite d'illustrer les dérives entre les groupes pharma et la médecine, ainsi que la nécessité d'une hygiène de vie, c'est toujours bon à rappeler.

Quel rapport avec les médecines alternatives ? On peut combattre les dérives des groupes pharmaceutiques, et améliorer son hygiène de vie, sans croire à n'importe quoi.

En revanche si l'on est sur des pathologies qui ne mettent pas de fonctions vitales en danger, alors on peut essayer les médecines alternatives.

Non. Remplacer un traitement efficace par un pseudo traitement sans efficacité est moins grave pour une pathologie non mortelle, mais ce n'est pas plus justifié pour autant.

L'homéopathie ne possède pas de base scientifique mais certaines personnes disent que sur elles cela fonctionne. Cela fonctionne-t-il ou ont-elle simplement un sentiment de mieux -être?

Il existe une méthode pour répondre à cette question : les essais cliniques randomisés en double insu versus placebo.

Et si cela fonctionne effectivement, pourquoi?

La question ne se pose pas : cela ne fonctionne pas.

Dans tous les cas c'est le mieux-être qui compte, donc si vous tenez à prendre de l'homéopathie je vous encourage à le faire : cela ne peut pas vous faire de mal. Sauf si vous négligez de prendre des molécules dont l'effet est scientifiquement avéré et adapté à votre propre cas et donc que vous prenez un risque quelconque, qui dépasse l'inconfort. Même chose pour l'acupuncture.

Autrement dit pour le médecin du moment que ça marche c'est très bien. Comme le dit un de mes amis, "s'il faut se peindre le visage en rouge et faire une danse sacrée pour que le patient aille mieux, je fais".

L'usage de placebo à l'insu du patient pose de serieux problèmes éthiques. De plus, l'efficacité des placebos reste limitée, et ne peux consituer la base d'une partique thérapeutique.

Pour ce qui est de la naturopathie, cela dépend des pays. Aux USA la naturopathie est enseignée dans des collèges de médecine véritables, c'est une voie un peu à part mais les études sont plus longues que les études médicales classiques. Mais vous avez de bon naturopathes et de mauvais. Un bon naturopathe n'hésitera pas une seconde à vous prescrire un antibiotique, un anxiolytique ou un tout autre médicament "non naturel" si la situation le nécessite. Un mauvais ne vous donnera que des remèdes naturels.

Je ne vois pas pourquoi ça devrait prendre tellement plus de temps à un médecin pour apprendre à administrer des placebos.

[LoutredeMer]

Quand j'essaie de relire, c'est comme si je voyais un champ se faire inonder..

En fait c'était juste une prémonition.. (je suis contente de ne plus habiter sous au bord de la Peyne)

http://www.midilibre.fr/2016/10/15/les- ... 409789.php