Ce que disent les méta-analyses sur l'homéopathie

Ce qu'est une méta-analyse

Un essai clinique isolé porte souvent sur quelques dizaines de patients. À cette échelle, le hasard produit facilement des différences apparentes entre deux groupes. La méta-analyse répond à ce problème : elle rassemble tous les essais disponibles sur une question, pondère chacun selon sa taille et sa précision, et calcule un effet combiné.

C'est un instrument puissant, et fragile pour une raison simple : il ne peut pas être meilleur que ce qu'on y verse. Agréger vingt essais mal conduits ne produit pas une conclusion solide, mais une conclusion fausse énoncée avec plus d'assurance. Toute l'histoire des méta-analyses de l'homéopathie tourne autour de ce point.

Les premières : un signal faible

En 1991, une revue publiée par le British Medical Journal examine une centaine d'essais et conclut que les résultats sont trop hétérogènes et de qualité trop inégale pour trancher, tout en notant que le nombre de résultats positifs mérite considération.

En 1997, Klaus Linde et ses collaborateurs publient dans The Lancet la méta-analyse qui restera la plus citée par les défenseurs de la discipline : sur 89 essais, ils trouvent un effet global significativement différent du placebo. Les auteurs ajoutent immédiatement une réserve capitale, souvent omise dans les citations ultérieures : ces résultats ne permettent d'établir l'efficacité de l'homéopathie pour aucune indication particulière.

Deux ans plus tard, la même équipe publie une réanalyse de ses propres données. En tenant compte de la qualité méthodologique des essais, elle constate que l'effet mesuré diminue à mesure que la qualité augmente et conclut que la méta-analyse de 1997 avait surestimé l'effet. Cette autocorrection est un moment remarquable de la littérature scientifique sur le sujet.

2005 : la méta-analyse de Shang

L'étude publiée par Aijing Shang et ses collaborateurs dans The Lancet en 2005 procède différemment. Plutôt que d'agréger tous les essais homéopathiques disponibles, elle les compare à un ensemble d'essais de médecine conventionnelle appariés sur l'affection traitée et la méthodologie.

Le résultat est net. Dans l'ensemble des essais, les deux corpus montrent un effet apparent. Mais lorsqu'on restreint l'analyse aux essais de grande taille et de haute qualité méthodologique, l'effet persiste du côté conventionnel et s'annule du côté homéopathique. Les auteurs concluent que les résultats sont compatibles avec l'hypothèse selon laquelle les effets cliniques de l'homéopathie sont des effets placebo.

Cette étude a fait l'objet de critiques méthodologiques nourries, portant notamment sur les critères de sélection des essais retenus dans l'analyse finale. Elle reste, vingt ans plus tard, la référence centrale du dossier, et son résultat principal a été retrouvé par des approches ultérieures.

Le mécanisme sous-jacent : biais et publication sélective

Pourquoi les petits essais de mauvaise qualité rapportent-ils systématiquement plus d'effet ? Trois raisons se combinent.

• Le biais de publication. Un essai négatif est moins souvent soumis, moins souvent accepté, moins souvent cité. La littérature disponible n'est pas un échantillon représentatif des essais réalisés.
• La faiblesse des protocoles. Une randomisation mal dissimulée, un aveugle imparfait, un critère de jugement subjectif choisi après coup, des perdus de vue non comptabilisés : chacune de ces failles pousse le résultat dans le sens attendu par l'expérimentateur.
• Le hasard. Sur un grand nombre de petits essais, quelques-uns donneront un résultat spectaculaire sans qu'aucun effet réel n'existe.

Les revues récentes

Des revues systématiques restreintes au traitement homéopathique individualisé : la forme que ses praticiens considèrent comme la plus légitime, ont été publiées dans les années 2010. Elles rapportent au mieux un effet de petite taille, assorti par leurs auteurs eux-mêmes de réserves majeures sur la qualité des données disponibles : essais peu nombreux, effectifs faibles, risque de biais élevé. Aucune ne permet de conclure à un bénéfice établi pour une indication donnée.

C'est sur l'ensemble de ce corpus que se prononcent le NHMRC en 2015, l'EASAC en 2017 et la HAS en 2019.

Comment lire une méta-analyse citée dans un débat

Quatre questions suffisent à se faire une opinion sur une méta-analyse invoquée dans une discussion : quels essais ont été inclus et selon quels critères annoncés à l'avance ? quelle est la qualité méthodologique de ces essais, et l'effet varie-t-il avec elle ? l'effet, s'il existe, porte-t-il sur une indication précise ou sur un agrégat hétérogène ? et enfin, que disent les auteurs eux-mêmes dans leur section de limites : souvent la partie la plus honnête et la moins lue d'un article scientifique ?

Questions fréquentes

Une méta-analyse vaut-elle mieux qu'un essai isolé ?

En principe oui, car elle gagne en précision. À condition que les essais agrégés soient de bonne qualité et que la sélection des études incluses soit définie à l'avance : sinon elle amplifie les biais au lieu de les corriger.

Linde 1997 prouve-t-elle l'efficacité de l'homéopathie ?

Non, et ses auteurs l'écrivent explicitement : leurs résultats ne permettaient d'établir l'efficacité pour aucune indication clinique particulière. La réanalyse publiée par la même équipe en 1999 conclut que l'effet initial avait été surestimé.

Que signifie « effet de petite taille » ?

C'est une mesure standardisée de l'écart entre deux groupes. Un effet de petite taille peut être statistiquement détectable sans être cliniquement pertinent, et il est aussi celui que les biais méthodologiques produisent le plus facilement.