D'autant plus qu'une p-value n'est en rien un motif de certitude.
Il faut regarder d'autres paramètres que ce seul seuil afin d'analyser plus finement les données et ainsi éviter d'aboutir à des conclusions biaisées.
En effet, un résultat statistiquement non significatif ne prouve pas l’hypothèse nulle (aucune différence entre les groupes étudiés).
Un résultat statistiquement significatif ne prouve pas non plus l'hypothèse inverse.
Il faut accepter la notion du "gris statistique" et sortir de l'idée que les statistiques sont un moyen de se débarrasser de l’incertitude alors qu'il s'agit plutôt de quantifier le degré d’incertitude propre à chaque résultat scientifique (ce à quoi sert une p-value et un intervalle de confiance) : cf. crise du changement de formule du Levothyrox® par exemple.
Devenue un raccourci pour la qualité scientifique, cette valeur "p" supplante même l'importance, outre la conception de l'étude, de la qualité des données.
Or, c'est bien ce dernier point qui pose question dans l'étude du Pr Raoult et qui rend son interprétation très incertaine.
Prétendre que son traitement est efficace (en en minimisant les risques) et doit être généralisé est intellectuellement malhonnête et de l'ordre de la manipulation.
Cela est même très dangereux (notamment lorsque des personnes influentes reprennent ce type de propos) car chaque situation nécessite une évaluation au cas par cas (sous réserve de la réalisation d'un test de dépistage et en tenant compte de leur imparfaite sensibilité : cf. cas faussement négatifs), selon le processus de décision partagée que vous décrivez et avec lequel je suis très en phase car c'est le modèle que je porte dans mon projet relatif à la pharmacie clinique et à l'utilisation des datas.
P.S. : N'oublions pas également la multitude d'autres traitements actuellement étudiés dans des protocoles de recherche. La solution viendra peut-être de l'un d'eux (ou de plusieurs) malgré leur moindre médiatisation. (modifié)
Le statut est en ligne
Guy-André Pelouze VousChirurgien des Hôpitaux chez Centre Hospitalier Saint Jean Perpignan
Votre formulation est erronée. Au départ nous sommes en H0. A la fin le principe de l'interprétation d'un essai est le rejet de l'hypothèse nulle à une probabilité acceptée faible de se tromper. Donc si j'accepte au départ les 5% ou les 1% et que le calcul des probabilités m'indique que je peux rejeter l'H0 et bien j'ai une base solide pour proposer mon traitement.
C'est poppérien. Vous semblez chercher des "certitudes" mais c'est étranger à TOUTE RECHERCHE scientifique.
Fabien Dachet relation de 2e niveau 2eDocteur en pharmacie - Projet "Pharmacie clinique et datas" - Blog "Bullesdeffervescience.wordpress.com"