Dans quelles conditions une intervention expérimentée dans un contexte peut-elle être efficace dans un autre ? C’est sur cette question de transférabilité liée à la probance et aux données probantes que la chercheuse Linda Cambon a travaillé pour sa thèse, soutenue en 2012. Devenue professeure titulaire de la Chaire Prévention de l’Institut de santé publique d’épidémiologie et de développement (ISPED) à l’Université de Bordeaux et membre du Haut Conseil de la Santé Publique (France), elle intervenait à Liège le 23 avril dernier lors d’un colloque sur les données probantes de santé intitulé : « passer des données à l’action ». Interview.
Vous travaillez en « santé des populations ». Quelle est la différence avec la promotion de la santé ?
Linda Cambon : En France, le terme « promotion » est assez connoté, il est perçu par les décideurs comme une forme de communication ou de marketing. Parler de « santé des populations » permet de repositionner clairement la santé comme un fait social, inscrit dans des environnements et des politiques publiques. Elle inclut aussi la santé dans toutes les politiques, c’est pourquoi elle n’est pas tout à fait superposable à la promotion de la santé ou alors à travers le volet « politiques publiques saines » de la charte d’Ottawa. Il ne s’agit pas seulement d’agir sur des thématiques de santé, mais de se demander, à chaque décision non sanitaire, quel est son impact sur la santé des populations.
Les données probantes de santé sont des connaissances issues de la recherche scientifique, croisées avec les savoirs professionnels et l’expérience des personnes concernées, afin d’éclairer la décision publique. Cette articulation vise à relier evidence-based public health et réalités de terrain, notamment dans un objectif explicite de réduction des inégalités sociales de santé.
Vous avez consacré votre thèse aux critères de transférabilité des interventions basées sur des données probantes de santé. Aujourd’hui vous préférez parler de « valeurs probantes ». Pourquoi ?
Parce qu’il n’y a rien de probant en soi. Dire qu’une intervention est intrinsèquement probante n’a pas beaucoup de sens. Si on revient à la définition de l’OMS, ce qui est probant, c’est ce qui est utile pour agir. Or, dans notre discipline, la santé des populations, cette utilité dépend de nombreux éléments.
Parler de « valeur probante », c’est reconnaître qu’on accorde une valeur relative à différents critères comme l’efficacité, l’équité, la transférabilité, le coût, la soutenabilité, l’acceptabilité [1]. Cette hiérarchisation ne dépend pas du chercheur qui produit les données, mais du décideur qui choisit de les mobiliser.
En travaillant sur ces questions et en développant une grille d’analyse (la grille Astaire), j’ai commencé à interroger les interventions « probantes ». J’ai découvert que ces approches prenaient peu en compte les contextes d’intervention. Dès la discussion de ma thèse, je montrais que l’on pouvait imaginer d’autres modèles que la pyramide des preuves utilisée par le modèle biomédical, pour intégrer les éléments de contexte.
Une intervention peut produire un très bon résultat sur un indicateur précis, mais créer des inégalités sociales de santé, ou générer des effets négatifs sur d’autres déterminants à court, moyen ou long terme.
Prenons l’exemple du sevrage tabagique : si l’intervention vise exclusivement l’arrêt du tabac sans prendre en compte d’autres dimensions, il peut y avoir des effets sur d’autres comportements par exemple l’alimentation ou sur la santé mentale (agressivité, humeurs, etc.). Dans ce cas‑là, cette intervention est‑elle réellement utile comparée à d’autres qui auraient par exemple une approche moins focalisée ?
Vous mettez d’ailleurs en garde contre les certitudes et le risque d’appauvrissement des interventions en promotion de la santé, en raison d’une lecture trop technocratique de la preuve, alors même que l’injonction à faire de la prévention « basée sur les preuves » est très forte.
Oui, parce qu’en France, nous avons une approche de ce type, centrée sur une liste d’interventions « validées » que l’on appelle probantes car évaluées selon certains critères avant tout biomédicaux. Et ces interventions sont l’alpha et l’oméga de la prévention. Les acteurs qui faisaient de la prévention autrement ont des difficultés à être financés.
Les directeurs des Agences régionales de santé essaient quand même de temporiser parce qu’en réalité, ils se rendent bien compte que ces interventions « probantes » ont parfois du mal à se déployer dans les conditions réelles. Et même quand on y arrive, ça ne produit pas toujours les résultats attendus. Car ces interventions sont peut-être efficaces en conditions expérimentales, avec de gros moyens, un suivi important, mais elles ne le sont pas toujours dans la vraie vie. Ou alors elles peuvent être efficaces dans la vraie vie, mais inéquitables, ou non soutenables dans le temps, ou non applicables sur du moyen terme (par exemple créer une surcharge de travail pour les professionnels).
Ensuite, derrière l’idée d’« intervention probante », il y a un glissement vers l’idée de méthodes considérées comme probantes, celles mobilisées dans le modèle expérimental. En effet, dès lors que l’on privilégie une manière de faire science (ici l’approche expérimentale avec ces méthodes plutôt quantitatives et positivistes), on dénie les qualités des méthodes issues des autres approches notamment celles des sciences humaines et sociales (théorie ancrée, méthodes qualitatives). Cette hiérarchisation des méthodes n’est pas souhaitable tant elles peuvent se compléter.
Enfin, l’approche expérimentale favorise ce que l’on appelle les quick wins c’est-à-dire les interventions dont l’effet est facile à mesurer à court terme sur un indicateur précis, même si l’intervention peut avoir des effets négatifs par ailleurs ou peu d’effets à long terme ou avec une faible portée (seulement la population bénéficie de l’intervention). Cela conduit à écarter des politiques plus structurelles ou environnementales, dont l’effet peut être plus équitable, à plus long terme et plus forte portée, même si plus lent à obtenir ou plus compliqué à recueillir.
Pouvez-vous nous donner un exemple concret de décision contre-productive ?
Oui, si on prend l’activité physique à l’école en France, on propose par exemple des programmes où l’on fait bouger les enfants trente minutes en fin de journée, tout en les laissant assis des heures… et s’il y a un manque de moyens humains, cette activité disparaît.
À l’inverse, on pourrait agir sur les environnements de la cour de récréation, l’agencement et les activités dans la classe, les espaces, le trajet domicile-école pour favoriser naturellement l’activité physique. Ces stratégies peuvent être plus difficiles à évaluer expérimentalement, mais elles ont un potentiel beaucoup plus durable.
Finalement, il faudrait que la promotion de la santé, enfin les interventions en santé des populations acceptent un certain inconfort scientifique, une part d’incertitude, à la fois du côté des chercheurs et des décideurs ?
Exactement. Certains chercheurs ont trop souvent tendance à vouloir produire des certitudes : « cette intervention est efficace » par ce qu’elle a produit dans des conditions expérimentales, elle a un résultat moyen sur un individu moyen, en neutralisant les effets de contexte. Mais quid de la réintroduction en situation réelle ? Or, pour un décideur, ce discours du « c’est probant » est extrêmement séduisant, parce qu’il a des comptes à rendre sur des indicateurs précis.
Dans des approches plus hybrides mobilisant les sciences sociales, les conclusions sont plus nuancées : cette intervention dans ces conditions produit cela ou cet environnement favorise dans ces conditions l’activité physique pour reprendre cet exemple. C’est plus mou, on ne dit pas que cela produira toujours ce résultat, c’est peut-être moins rassurant, mais plus proche de la réalité.
Il faut que le chercheur soit à l’aise avec ça et que le décideur l’accepte aussi. On ne contrôle pas tout.
La connaissance des profil-sociodémographiques et l’accès à des données de santé permet d’ajuster les actions de prévention. Cela soulève aussi de forts enjeux éthiques. Si on prend l’exemple du ciblage en prévention, quelles en sont les limites ?
La lutte contre les inégalités sociales de santé est primordiale. Mais cela ne nécessite pas toujours de cibler des groupes vulnérables. Or ce ciblage peut avoir un revers, il peut être stigmatisant ou anxiogène. L’approche d’universalisme proportionné est intéressante, notamment lorsque l’universalité concerne les environnements et les conditions de vie. Modifier les environnements de manière universelle pour favoriser la santé est souvent plus équitable. Faire pour le plus vulnérable sert à tous.
Les stratégies ciblées par les données de santé sont à manier avec une extrême précaution, d’autant qu’elles crantent des choses qui peuvent avoir un effet systémique parfois délétère. Cibler des messages ou des stratégies sur l’accès à ces données crante un modèle de prévention et peut ouvrir la porte à des dérives éthiques et politiques importantes. On a vu en France des propositions de la sorte émerger comme dérembourser des arrêts maladie si l’on n’était pas vacciné contre la grippe. Elles étaient présentées comme des stratégies de prévention. Cela peut être certes efficace mais soulève d’autres questions.
Avoir une approche plurielle de la valeur probante prenant en compte ces aspects éthiques permettrait d’éviter ces dérives.
Vous critiquez le fait que l’intervention publique ait glissé d’une intervention basée sur les données probantes de santé à une intervention probante efficace sur un groupe moyen avec une réussite moyenne. Vous plaidez pour une écologie des preuves, qui reposerait sur de meilleures interactions entre les chercheurs, les acteurs de terrain et les publics. Pourquoi ?
La santé publique est un domaine de recherche, pas une discipline médicale. Il n’y aucune raison, si ce n’est dogmatique, qu’elle ne mobilise qu’une philosophie des sciences. Notamment, il faut intégrer sans hiérarchisation les méthodes des sciences humaines et sociales, car elles ont vocation, non pas à observer des phénomènes de manière hors sol, mais à comprendre ce qui se joue dans des phénomènes qui sont avant tout sociaux. Car les comportements de santé, la place que l’on accorde à la santé, sont des faits sociaux. Au fond, les comportements de santé, ça n’existe pas, ce sont des comportements sociaux à impact sur la santé qui s’enracinent dans des environnements et des interactions complexes entre individus et entre l’individu et son environnement. Cette écologie des preuves vise à comprendre justement ce qui se joue dans ces interactions. Et donc qui dit écologie des preuves dit écologie des méthodes.
Qu’entendez-vous par l’écologie des preuves ?
Il faut comprendre qu’à chaque fois que l’on produit des conclusions, elles peuvent être remises en question parce que le milieu change, parce que les gens changent, parce que tout n’est pas anticipable, contrôlable, prédictible. En tant que chercheur, nous devons ouvrir nos logiques de recherche grâce à l’hybridation des méthodes comme évoqué précédemment mais aussi en intégrant une approche participative mobilisant les savoirs expérientiels des acteurs sur le terrain, des citoyens, des patients, qui savent ce qui se joue justement dans ces interactions entre environnements et individus. C’est en les intégrant dans la recherche que l’on peut affiner les hypothèses et anticiper les stratégies de transfert.
Quelles sont les méthodes les plus efficaces, faut-il aller chercher l’inspiration dans les fiches Caps de capitalisation ? Passer par l’évaluation réaliste ?
Les fiches CAPS sont très constructivistes et très circonstanciées. C’est un peu comme des monographies et du benchmarking, qui peuvent être précieuses si l’on veut ensuite comparer des milieux d’intervention ou des modalités de mise en œuvre et peuvent être un bon terrain de recherche pour identifier des patterns d’efficacité qui permettent de monter en transférabilité. Pour cela nous pouvons mobiliser l’évaluation réaliste qui justement fonctionne en comparant des cas différents dans la mise en œuvre de l’intervention ou dans la population ciblée ou dans le contexte même de sa mise en œuvre, pour comprendre vraiment ce qui fait efficacité et les conditions de cette efficacité en repérant les régularités.