Les données sur les antidépresseurs ne se sont pas révélées aussi efficaces qu'on le pensait

Les méta-analyses sont d'excellents outils de recherche, car elles permettent aux chercheurs d'examiner des données sur de grands ensembles de données publiées par plusieurs études et de voir s'il y a des effets plus puissants (ou moins puissants) qu'aucune étude n'a trouvée seule.

Il est donc toujours intéressant de lire quelque chose qu’une méta-analyse trouve dans les données que les études individuelles n’ont pas tout à fait trouvées.

Aujourd'hui, des chercheurs britanniques ont découvert, sans surprise, que les données sur les antidépresseurs ne se sont pas révélées aussi efficaces qu'on le pensait. Je dis sans surprise, car les chercheurs ont pris une série de décisions qui garantissaient à peu près leur résultat final.

Tout d'abord, ils sont allés aux ensembles de données d'origine et ont également inclus des données non publiées. Les données non publiées ne sont généralement pas publiées pour une raison - par exemple, l'étude était soit mal conçue (ne tenant pas compte d'une variable qui rendait les conclusions inutiles), soit elle avait peut-être des résultats insignifiants (par exemple, le placebo fonctionnait aussi bien que le médicament A) . Si vous incluez toutes les études qui ont trouvé des résultats insignifiants, les moyennes indiquent que cela réduira l'efficacité de tout médicament examiné. Il n’existe actuellement aucun médicament sur le marché qui n’ait pas d’étude (probablement non publiée) qui a montré que le médicament n’avait aucun effet significatif sur ce qu’il était à l’étude.

Deuxièmement, les chercheurs ont examiné les données en une seule tranche de temps (1987 - 1999). Bien que leurs conclusions soient vraies pour cette période, au cours des 19 années qui ont suivi, de nombreuses études supplémentaires sur l'efficacité des sept antidépresseurs ISRS (dont seulement quatre ont fait partie de cette étude) ont été publiées. Cela signifie-t-il que les conclusions des chercheurs sont invalides? Non, cela signifie simplement que les données des essais de la FDA - l'ensemble de données qui devrait être le plus solide et constituer l'argument le plus convaincant en faveur de l'approbation d'un médicament par la FDA - étaient sacrément faibles lorsqu'elles étaient regroupées et examinées ensemble. Il serait intéressant que les chercheurs puissent faire une analyse similaire des 19 années de données maintenant acquises et voir s'ils ont trouvé des résultats similaires (une impossibilité, d'ailleurs, car presque toutes les sociétés pharmaceutiques ne publient toujours pas de données non publiées sur leur drogues).

Troisièmement, les chercheurs aiment discuter des détails et des spécificités. Un changement de 1,8 point sur l'échelle de dépression de Hamilton est-il cliniquement significatif ou avez-vous besoin d'un changement en 3 points? Eh bien, l'organisation britannique, le National Institute for Clinical Excellence (NICE), a publié une directive clinique en 2004 qui dit que vous avez besoin de cette différence de 3 points, et comme ces gens sont beaucoup plus intelligents que moi, je suis d'accord avec eux. Mais bien sûr, la FDA basée aux États-Unis n’utilise pas les directives britanniques pour déterminer l’efficacité clinique (bien qu’elle puisse consulter ces directives) et, finalement, l’approbation des médicaments.

Les patients prenant un placebo, ou une pilule de sucre, ont eu une amélioration de près de 8 points sur leur échelle de dépression de Hamilton, une évaluation clinique de la dépression d’un patient. Les personnes prenant l'un des quatre antidépresseurs étudiés avaient une amélioration de près de 10 points sur la même échelle. Ainsi, alors que les personnes prenant l'antidépresseur se sentaient mieux que leurs homologues de la pilule de sucre, il était peu probable que l'on puisse ressentir un changement ou que d'autres remarqueraient.

Le résultat de cette recherche est de montrer à quel point les données de ces quatre antidépresseurs étaient très faibles et que la FDA a en fait approuvé ces médicaments malgré cette faiblesse. Peut-être que la faiblesse n'a pas pu être vue individuellement, dans les données de chaque étude, et si tel est le cas, la FDA devrait maintenant mener ses propres méta-analyses internes sur un seul médicament (ou classe de médicaments) chaque année, pour s'assurer que leurs décisions restent valable sous un jour plus objectif et empirique.

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