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John Ioannidis, épidémiologiste à l'Université de Ioannina, en Grèce, a le sens du titre aguicheur. Il signe dans la Public library of Science, un essai intitulé «Pourquoi la plupart des résultats publiés sont faux» (PLoS medicine 2005 : 2 ; e124). Il n'est pas sans intérêt de céder aux charmes de cette entrée en matière croustillante : Ioannidis s'intéresse, tout simplement, à ce que l'on sait de la probabilité que des résultats publiés soient justes. Or, aussi surprenant que cela puisse paraître, les estimations réalisées à ce sujet montrent que, dans la majorité des études répondant aux standards modernes, «le résultat a plus de chances d'être faux que d'être juste».Cela ne signifie pas pour autant que ces études soient sans valeur : dans la plupart des cas, un résultat présenté comme juste au terme d'une étude a plus de chances d'être vrai qu'il ne l'était avant l'étude. Autrement dit, en substance, une étude peut être vue comme une opération qui élève la probabilité qu'une hypothèse soit juste, mais rarement au-dessus de la barre des 50%.Ioannidis présente non seulement l'explication rigoureuse des concepts nécessaires à le suivre dans sa démonstration, mais aussi, pour ceux qui préfèrent le lire en diagonale, quelques exemples numériques vraisemblables montrant à quel point le caractère de preuve de résultats isolés doit être relativisé.L'épidémiologue conclut de façon constructive en se demandant s'il est possible d'améliorer la situation. Après avoir tordu le cou au concept chimérique du gold standard, sachant que les meilleures études comportent toujours un risque important de «faux positifs», il propose plusieurs façons d'augmenter la proportion de conclusions vraies dans la recherche, pas forcément révolutionnaires d'ailleurs.Il forme également le vu que les chercheurs intègrent davantage les concepts probabilistes présentés. Notamment, les variables statistiques qui décrivent la situation statistique des hypothèses avant le début du travail, situation la plupart du temps ignorée et pourtant déterminante pour bien choisir le type ou la taille idéale d'une étude.