Les divergences entre experts observées lors de la pandémie de Covid-19 n’ont pas aidé nos gouvernants, ni les journalistes, ni les citoyens dans leurs prises de décisions. Trop de décisions sont fondées sur des opinions et/ou des convenances sociales plutôt que sur des faits. Cette période d’incertitudes, de conflits inutiles a été le point de départ des réflexions pour mieux définir et diffuser le concept de données probantes issues de la recherche. Reconnaître les faits, développer un esprit critique de tous les acteurs devraient apaiser des débats. La "Commission mondiale sur les données probantes pour relever les défis sociétaux" a eu pour objectif d’évaluer l’utilisation des données probantes au niveau mondial et de proposer des recommandations (1). Les rapports ont été diffusés en sept langues : anglais, arabe, chinois, espagnol, français, portugais, russe.
Ce sont tous les domaines de la science, et non pas le seul domaine de la santé, qui sont concernés. Il existe « d’autres défis sociétaux – de la réussite scolaire à la performance des systèmes de santé en passant par le changement climatique – qui nécessitent également une attention renouvelée envers les meilleures données probantes. Il est maintenant temps de systématiser les aspects de l’utilisation des données probantes qui fonctionnent bien, de combler les nombreuses lacunes, et d’équilibrer l’utilisation des données probantes avec des notions telles que le jugement, l’humilité et l’empathie. » Par exemple, les économistes sont concernés, ainsi Esther Duflo, prix Nobel, témoigne dans ce rapport : « L’un de mes grands atouts… C’est que je n’ai pas beaucoup d’opinions pour commencer. J’ai une opinion – il faut évaluer les choses – qui est fermement ancrée. Je ne suis jamais mécontente des résultats. Je n’ai pas encore vu un résultat que je n’ai pas aimé ».
Huit méthodes pour obtenir des données probantes issues de la recherche
Dans le domaine de la santé, les concepts de médecine fondée sur les preuves ou de médecine factuelle sont utilisés. L’essai comparatif randomisé est considéré comme la meilleure preuve, mais ces essais ne peuvent pas être conduits dans tous les domaines. Les données de vie réelle, les registres, les données massives apportent les preuves.
Pour obtenir des données probantes, huit méthodes ont été définies : 1) analyse de données ; 2) modélisation ; 3) évaluation systématique de la mise en œuvre et des impacts d’une initiative ; 4) recherche comportementale pour comprendre ce que les citoyens et professionnels font, ce qui les pousse à le faire et ce qui peut soutenir ou changer ce qu’ils font ; 5) informations qualitatives ; 6) synthèse de données probantes ; 7) évaluation des technologies et analyse coût-efficacité ; 8) lignes directrices à savoir des énoncés élaborés de manière systématique qui recommandent une ligne de conduite particulière.
Gouvernements et bailleurs de fonds devraient dépenser plus pour les données probantes
Les organisations dites multilatérales (ONU, G20, G7…), les décideurs gouvernementaux, les intermédiaires des données probantes et les plateformes d’information et de médias sociaux doivent engager des initiatives pour un rêve : créer la « banque du savoir ». Cette banque contiendrait toutes les données probantes issues de la recherche.
Les décideurs gouvernementaux doivent encourager l’utilisation de données probantes ; les leaders organisationnels, les associations, les professionnels, les groupes de la société civile et les citoyens sont tous concernés pour contribuer à identifier les lacunes et diffuser les données probantes ; ceci commence au niveau scolaire ; les producteurs de données doivent améliorer l’architecture mondiale des données, être ouverts à des innovations, orienter leurs objectifs en fonction d’urgences mondiales, savoir mieux communiquer avec les publics cibles ; les universités, journaux scientifiques, journalistes, académies, plateformes, sociétés savantes, fact-checkeurs devraient améliorer la manière dont ils soutiennent l’utilisation des données probantes.
Ces notions autour des faits prêtent à discussion. Lutter contre la désinformation est une urgence. Quel rôle aura l’intelligence artificielle dans ce combat ?
(1) https://www.mcmasterforum.org/networks/evidence-commission/report/french
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