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Les principes des statistiques en 5 proverbes mémorables
- PD Dr Pascal Zufferey
- Définition juridique de l’accident et ses cinq critères
- Lésions corporelles assimilées à un accident et preuve libératoire
- Causalité naturelle et piège du post hoc ergo propter hoc
- Capacité de travail exigible et limitations fonctionnelles
- Atteinte à l’intégrité et état de santé stabilisé
- Documentation du mécanisme lésionnel et bilan du cas d’espèce
- Évaluation de la capacité de travail dans l’activité habituelle et adaptée
- Fixation du taux d’atteinte à l’intégrité sur séquelles durables
- Prise en charge des complications : raideur, arthrose, syndrome douloureux régional complexe
- Ne pas s’épuiser à plaider le caractère accidentel : c’est une question juridique, pas médicale
- Distinguer la chronologie temporelle du lien de causalité naturelle réel
- Adapter l’estimation de l’incapacité au type d’activité, manuelle ou de bureau
- Réserver l’attestation médicale aux faits cliniques et au cas individuel
Brochure d'information médicale
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Dans cette présentation consacrée à la recherche en orthopédie, l’intervenant aborde l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la recherche scientifique, mais insiste surtout sur un préalable essentiel : maîtriser les principes fondamentaux de la méthodologie et des statistiques avant de déléguer leur application à un outil d’IA.
Son propos s’articule autour de cinq proverbes permettant de retenir simplement plusieurs pièges fondamentaux de l’interprétation statistique :
- « Lies, damned lies, and statistics » — les chiffres peuvent être présentés de différentes manières et conduire à des perceptions très différentes d’un même phénomène.
- « Absence of evidence is not evidence of absence » — ne pas démontrer une différence ne signifie pas nécessairement que cette différence n’existe pas.
- « Correlation does not imply causation » — une association statistique ne permet pas, à elle seule, d’établir une relation de cause à effet.
- « Significance does not mean relevance » — une différence statistiquement significative n’est pas nécessairement importante pour le patient.
- « Simplicity is the epitome of sophistication » — une présentation simple et bien construite permet de transmettre plus efficacement l’information scientifique.
Un sixième principe, présenté comme un « bonus », résume la philosophie générale de la présentation : les statistiques en recherche clinique doivent être comprises par le clinicien, mais leur réalisation ne doit pas nécessairement être faite seul. L’intervenant compare cette situation à celle de la radiologie ou de l’anesthésie : le chirurgien doit comprendre les principes, sans pour autant remplacer le spécialiste.
1. Les statistiques peuvent raconter des histoires différentes
Le premier message est une mise en garde contre la manière dont les données sont présentées. Une même information peut être exprimée en valeur absolue ou rapportée à la population concernée, donnant une impression très différente de son importance.
L’exemple donné est celui du coût de la monarchie britannique : présenter le coût total annuel ou le coût par habitant conduit à une perception radicalement différente, alors que les deux chiffres sont exacts.
L’intervenant illustre également ce problème avec une étude de survie à très long terme d’une tige de prothèse. La méthode de Kaplan-Meier pouvait être fortement influencée par les décès et les pertes de suivi sur une période de 25 à 30 ans. Deux méthodes statistiques ont donc été utilisées : l’une permettant la comparaison avec la littérature existante, l’autre reflétant davantage la réalité clinique.
À retenir : une statistique n’est jamais totalement indépendante de la manière dont elle est calculée, exprimée et présentée.
2. Ne pas trouver une différence ne signifie pas qu'il n'y en a pas
Le deuxième proverbe concerne la puissance statistique et le risque d’erreur de type II.
L’intervenant raconte une étude portant sur environ 22 000 admissions en urgence destinée à rechercher un éventuel effet du week-end sur la mortalité. Aucune différence statistiquement significative n’avait été observée. Pourtant, le nombre d’événements étudiés restait relativement faible et l’étude pouvait manquer de puissance pour détecter une différence réellement pertinente.
L’image utilisée est particulièrement parlante :
« La maison brûle mais l’alarme ne sonne pas. »
Autrement dit, l’absence de résultat statistiquement significatif ne constitue pas nécessairement une preuve d’absence d’effet.
3. Corrélation ≠ causalité
Les grandes bases de données permettent d’identifier des associations, mais elles ne permettent pas automatiquement d’en déterminer la cause.
L’exemple présenté concerne les infiltrations de corticoïdes dans l’épaule. Une importante base de données américaine montrait qu’une à deux infiltrations étaient associées à un certain taux de chirurgie, tandis que plusieurs infiltrations étaient associées à un taux plus élevé. Malgré une très forte significativité statistique, il reste impossible de déterminer, à partir de cette seule base de données, si les infiltrations ont provoqué l’aggravation ou si elles ont simplement été davantage utilisées chez des patients dont la maladie était déjà plus sévère.
Le même principe est illustré par la relation entre consommation de glaces et coups de soleil : les deux phénomènes sont associés, mais la cause commune est probablement la température et l’exposition au soleil, et non la glace elle-même.
Des méthodes comme les analyses multivariées, le propensity score matching ou la stratification peuvent contribuer à contrôler certains facteurs de confusion, mais elles nécessitent de savoir pourquoi et comment les utiliser.
4. Significatif statistiquement ≠ pertinent cliniquement
Un résultat peut avoir une p-value très faible tout en représentant une différence minime pour le patient.
L’intervenant prend l’exemple d’une étude comparant différentes stratégies de rééducation, dans laquelle certaines différences restent statistiquement significatives à long terme. Pourtant, l’amplitude réelle de la différence peut être de seulement un ou deux points sur un score clinique — une différence qui peut être difficilement perceptible ou pertinente pour le patient.
Il met ainsi en garde contre la « p-value obsession » : se concentrer exclusivement sur le fait qu’une différence soit ou non statistiquement significative.
Il faut également distinguer plusieurs concepts :
- MCID (Minimal Clinically Important Difference) : utile notamment pour comparer deux traitements.
- Substantial Clinical Benefit : permet notamment d’évaluer si l’amélioration obtenue après un traitement atteint un niveau cliniquement important.
- PASS (Patient Acceptable Symptom State) : s’intéresse à l’atteinte d’un état symptomatique considéré comme acceptable par le patient.
Le message essentiel est donc de regarder l’ampleur de l’effet et sa signification clinique, et pas uniquement sa significativité statistique.
5. La simplicité améliore la compréhension
Le cinquième principe concerne la présentation des résultats.
L’intervenant recommande de rechercher une représentation graphique suffisamment claire pour permettre de comprendre les principaux messages d’un article sans devoir en lire immédiatement tout le texte. Il décrit notamment le concept de « mother of all tables » ou « mother of all figures » : une figure ou un tableau central qui rassemble les informations essentielles.
Il recommande également de limiter les répétitions, de placer les éléments comparés côte à côte et de privilégier, lorsque cela est pertinent, les box plots aux simples bar charts.
Un box plot permet notamment de visualiser la distribution des données et les valeurs extrêmes, alors qu’un graphique en barres résume essentiellement les données par une moyenne.
L’objectif est simple : faire en sorte que la figure transmette immédiatement le message scientifique essentiel.
Type de vidéo
Lunch Meetings
Thème de l'évènement
L’IA dans la recherche orthopédique
Intervenants
Mo Saffarini
Partie du corps
Main
Maladies
Année
2026
Chirurgie:
Pathologie:
Tendinites; Douleurs chroniques; Troubles liés au matériel
Thèmatique:
Prévention des blessures
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