Pourquoi tirer au sort les patients d'un essai clinique ? Le premier essai randomisé, en 1948

Pourquoi cette question : un modèle d'introduction

Le jury attend que vous expliquiez pourquoi vous avez choisi la question. Inspirez-vous de ce modèle, mais racontez votre propre parcours.

En spécialité LLCER, nous avons étudié la création du National Health Service en 1948, au Royaume-Uni. La même année, un essai britannique sur la tuberculose a inventé une méthode encore utilisée aujourd'hui pour tester les médicaments : le tirage au sort des patients. J'ai voulu comprendre pourquoi le hasard rend un essai plus fiable, et comment mesurer l'intérêt d'un traitement.

L'enjeu et les notions du programme

Comparer deux proportions, calculer des indicateurs d'efficacité (réduction absolue et relative du risque, nombre de patients à traiter) et justifier la randomisation.

Le plan de l'exposé en 9,5 min

1. 1. Introduction

   1 min

   La tuberculose était l'une des premières causes de décès en Europe. Un nouvel antibiotique, la streptomycine, venait d'être découvert aux États-Unis, mais il était rare et cher. Problématique : comment prouver qu'il était efficace, et comment mesurer son intérêt ?

2. 2. Mathématiques : tirage au sort et indicateurs d'efficacité

   4 min

   Randomisation : les patients éligibles sont répartis entre deux groupes par tirage au sort, à l'aide de nombres aléatoires placés dans des enveloppes cachetées. Groupe traité : streptomycine et repos au lit ; groupe témoin : repos au lit seul.

   Pourquoi le hasard ? Si le médecin choisissait, il pourrait, même sans le vouloir, donner le traitement aux patients les moins malades, et le traitement paraîtrait efficace à tort. Le tirage au sort rend les deux groupes semblables en moyenne, y compris pour des caractéristiques que l'on ne mesure pas.

   Résultats à six mois : 4 décès sur 55 dans le groupe traité, soit $\frac{4}{55}\approx 7,3\%$4/55≈7,3 % ; 14 décès sur 52 dans le groupe témoin, soit $\frac{14}{52}\approx 26,9\%$14/52≈26,9 %.

   Réduction absolue du risque : $26,9-7,3\approx 19,7$26,9-7,3≈19,7 points. Réduction relative : $1-\frac{7,3}{26,9}\approx 73\%$1-7,3/26,9≈73 %. Nombre de patients à traiter (NNT) pour éviter un décès : $\frac{1}{0,197}\approx 5$1/0,197≈5. Ce dernier indicateur est souvent le plus parlant : il faut traiter environ 5 patients pour en sauver un.

   Attention au choix de l'indicateur : une réduction relative de 73 % impressionne, mais si le risque de départ était de 1 %, la réduction absolue ne serait que de 0,73 point, et il faudrait traiter 137 patients pour éviter un décès.

3. 3. In English: Austin Bradford Hill and the NHS

   3 min

   The trial was designed by the statistician Austin Bradford Hill and published in the British Medical Journal in 1948. Because there was very little streptomycin available after the war, giving it to only half of the patients was considered ethical: there was not enough for everyone anyway. The same year, the National Health Service was created, offering free medical care to the whole population, with the principle that care should be based on need, not on the ability to pay.

   Randomised controlled trials became the "gold standard" of medical evidence. In 1972, the Scottish doctor Archibald Cochrane argued that the NHS should only pay for treatments proven effective by such trials. His ideas led to the movement of "evidence-based medicine" and to the Cochrane Collaboration, an international network that reviews all the trials on a given question. The trial of 1948 is therefore not only a scientific landmark, but also part of the history of the welfare state.

4. 4. Conclusion

   1,5 min

   Grâce au tirage au sort, l'écart entre 7 % et 27 % de décès ne peut venir que du traitement : la réduction absolue de 20 points correspond à un NNT de 5. Le premier essai randomisé a fondé la médecine fondée sur les preuves. J'ouvre sur la différence entre réduction relative et absolue, souvent mal comprise.

Ce que j'écris au tableau

Pas de calculatrice ni de support numérique : un calcul clé écrit au tableau rend l'exposé concret et montre la solidité des connaissances.

Conclusion : la réponse à la question

Les questions probables du jury

Pendant les 10 minutesd'échange, le jury vous fait préciser et approfondir, sur tout le programme de vos spécialités en lien avec la question.

Les pièges qui coûtent des points

• Confondre réduction relative et réduction absolue.
• Oublier que le tirage au sort ne rend les groupes semblables qu'en moyenne.
• Présenter le NNT sans préciser la durée de suivi.

Revoir les notions

• Information chiffrée (Seconde) →
• Variables aléatoires (Première spé maths) →

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