Cette nouvelle page donnera régulièrement la parole à un scientifique sur une grande question d'intérêt général. Ce mois-ci, Annick Alpérovitch, épidémiologiste, pose la question: Un diagnostic, pour quoi faire?

PHOTO: © M. Depardieu / INSERM

Venant d'un médecin, la question de l'utilité du diagnostic peut surprendre. Elle était pourtant posée il y a près de vingt-cinq ans par Jean Hamburger. Sa génération fut la première à être confrontée à un problème qui, depuis, n'a fait que s'amplifier: celui du coût de la santé (ou plutôt du coût de la médecine). La réflexion de Jean Hamburger sur l'une des étapes majeures de la démarche médicale ­ le diagnostic ­ n'avait pas pour souci principal de réduire le déficit naissant de l'assurance-maladie, car faire un diagnostic a un coût qui ne se réduit pas au prix des examens (radiographies, endoscopies, dosages1) dans la nomenclature des actes remboursés par la Sécurité sociale. Prescrire un examen, c'est parfois faire subir au malade une épreuve désagréable, voire même non dénuée de risque. C'est le confronter à l'attente toujours un peu angoissante du résultat. C'est prolonger son hospitalisation, etc2. D'où la question posée par Jean Hamburger. Est-il toujours utile de faire un diagnostic? Est-il toujours légitime de faire subir au malade (et on ajouterait volontiers aujourd'hui: payer par la société) des examens complémentaires prescrits dans le seul but de préciser ou d'affirmer un diagnosti? La problématique des recherches sur l'aide à la décision, entreprises dès le début des années 70, a beaucoup de points communs avec le questionnement de Jean Hamburger. Des équipes associant médecins, statisticiens, informaticiens ont développé des modèles avec l'objectif d'optimiser la démarche médicale, et en particulier la collecte des informations destinées à établir un diagnostic. Les applications pratiques de ces systèmes d'aide à la décision ont été très limitées. Mais ces recherches ont donné lieu à une réflexion sur les relations entre information et décision en médecine, dont les points essentiels ont été repris maintes fois. Aux États-Unis, à la même période, une agence nationale (Office of Technology Assessment) a été le promoteur de l'évaluation des méthodes de diagnostic dont le nombre et le coût ne cessaient d'augmenter. Dans le domaine de la radiologie, cette période correspond à peu près à la mise sur le marché des premiers appareils d'imagerie par résonance magnétique. Le Collège de Radiologie américain a réuni un groupe de travail pour définir les critères de cette évaluation. A la question Comment mesurer l'utilité d'un examen radiologique?, le groupe de travail a apporté une réponse complexe. Un examen doit d'abord fournir des informations sur l'existence ou la nature d'une maladie. Si devant les symptômes présentés par un malade, le médecin hésite entre les maladies X et Y, il attend de l'examen des éléments en faveur de X ou Y, tout en sachant que ces éléments ne suffiront pas toujours à affirmer l'un des deux diagnostics. Mais pour les membres du groupe de travail, il ne suffit pas qu'un examen ait une bonne valeur diagnostique pour qu'il soit utile. La prescription ne leur semblait justifiée que si l'information apportée par l'examen était susceptible d'influencer la démarche médicale et, en particulier, le traitement. En supposant que les maladies X et Y ont le même traitement, la décision thérapeutique ne dépend pas du diagnostic. Prescrire un examen pour savoir si le malade souffre de X et Y est alors inutile. Cet exemple peut paraître extrême, mais des situations comparables sont courantes dans la pratique médicale quotidienne et une proportion importante d'examens seraient jugés inutiles selon les critères du Collège des Radiologues américains. Ces critères résultent d'une analyse qui n'est pas propre à la décision médicale. De manière générale, une information a un coût. Avant de payer pour obtenir cette information, il est sage de soigneusement réfléchir à ce que l'on veut en faire. Les exemples choisis pour illustrer ce propos étaient simplistes, mais on dispose de modèles qui peuvent simuler toute la complexité de cette décision en faisant intervenir ses multiples paramètres. En théorie tout au moins, car la difficulté est d'estimer les valeurs des paramètres pour un malade donné. Par contre, l'analyse décisionnelle a toute sa place pour des problèmes qui concernent non pas un, mais des malades, ou la population lorsqu'il s'agit de problèmes de santé publique. * ANNICK ALPEROVITCH directrice de recherche à l'inserm, membre du comité éditorial de Science Actualités

* 2 ­ Dans certains cas, connaître l'ordre de grandeur d'un risque suffit pour décider. La collecte des informations qui permettraient de passer d'un ordre de grandeur à une estimation précise de ce risque ne serait-elle pas destinée au public plus qu'aux décideurs eux-mêmes?

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