Sport

Le dossier que tu as fait là est bien expliqué, mais j'ai envie de dire qu'il parle à mes yeux de choses assez évidentes. Bien sûr que l'on ne va pas se fier à des études les yeux fermés, et bien sûr que de nombreuses études ne sont que de la pub pour défendre un marché ou sont là uniquement pour faire vivre les diplômés en sciences, que j'ai peine à appeler scientifiques, puisqu'ils n'en ont pas l'esprit.

On n'a pas idée de se fier à une analyse les yeux fermés, c'est pourquoi on attend le plus souvent les méta-analyses, qui ne sont elles même pas paroles d'évangile, mais augmentent la probabilité de véracité.
Venesson que tu aimes bien "descendre" (du moins ce que tu crois faire) en faisait d'ailleurs état. Il fait, comme tout être sensé, état de l'état de la connaissance actuelle, pas de la vérité absolue, chose laissée aux illuminés.

Ne pas manger de gluten n'a rien de contraignant, j'en fais l'expérience. Ce n'est qu'un prise de conscience à avoir, et une mise en place à organiser. Partant de là, une fois la routine effectuée, les choses vont de soi et ne prennent pas plus de temps ; on se dirige vers un rayon en magasin plutôt qu'à un autre. Sauf qu'on agit en essayant de maîtriser ce que l'on mange, et pas tout ce qu'on nous présente.
Il y a deux effet directs dont je peux témoigner par la suppression du gluten : plus de ventre gonflé, et émonctoires nettement plus "propres", pour dire on peut se passer de papier... (lorsqu'on ne mange pas plus de un fruit sur la journée). Ce qui concorde parfaitement avec la théorie en vogue : on ne mange du blé que depuis le Néolithique et l'invention de l'agriculture... les hommes paléos ne se baladaient pas avec le cul dégueulasse, même s'ils n'avaient pas de papier... il y a comme un retour à l'état naturel. Après pour les effets à plus long terme tu peux nier (comme la validité du principe de précaution) ; je n'affirme pas pour ma part, mais la probabilité d'exactitude, en fonction des éléments à ma disposition, penchent en faveur de la théorie anti-gluten. C'est suffisant (rien qu'avec les effet déjà observés d'ailleurs).

D'ailleurs une étude tronquée de manière flagrante, pour laquelle j'ai laissé un commentaire (pierrepons) n'ayant pas reçu de réponse, prouvant que Venesson acquiessait d'une certaine manière :
http://www.julienvenesson.fr/caseine-whey-pas-plus-efficaces-que-la-viande-ou-le-poisson-pour-prendre-du-muscle/#comment-5232

Tant qu'on y est, si certains sont intéressé par les études justement, vous pouvez aller jeter un coup d’œil sur research gate.

La différence avec les autres sites est que sur Research gate vous pouvez effectué une demande d'article si celui ci n'est pas disponible au téléchargement. 80% du temps l'auteur vous envoie le pdf complet à télécharger gratuitement (Pas besoin de parler anglais etc, tout est quasiment automatique)

Vous pouvez en plus "suivre" des auteurs (même vos profs enseignant-chercheur de votre fac) et être informer des qu'ils publient une étude.

C'était super intéressant merci.

J'avais, je l'avoue tendance à trop me fier aux études en ce moment. Je pense qu'on devrait surtout se fier à l'expérience des autres et aux études qui dément des idées reçues.

Intéressant, mais comment une personne qui n'a pas une culture scientifique solide peut il remettre en question une étude ( même broscience ) ?

Tu peux pas, ou alors très difficilement, en recoupant d'autres études (ce qui revient à se faire indirectement un début de culture, car c est en lisant plein d'études que ça rentre dans le crane :s).
D'ailleurs ce que font les Venesson et compagnie, ça correspond au gros du boulot des thésards: de la recherche bibliographique! lire des tas d'articles en lien avec son projet de thèse, recouper, avoir un esprit critique, discuter les résultats... ça s'apprend ! :s
C'est pas quelque chose d'anodin et d'innée comme compétence, mine de rien.

colonel :

il parle à mes yeux de choses assez évidentes. Bien sûr que l'on ne va pas se fier à des études les yeux fermés ... On n'a pas idée de se fier à une analyse les yeux fermés

Les exemples que j'ai cité sont des cas que j'ai vu sur ce forum pas plus tard que hier.
C'est super si tu le fais déjà, mais je t'assure que tu es dans le haut du panier et que tu surestimes peut-être le lambda de la rue. D'une manière générale sur ce forum on a déjà un certain niveau, mais j'ai des contacts fb qui partagent des articles t'expliquant que boire un verre de vin est équivalent à une heure de sport intensif, nofake.

Pour Venesson, je ne cherche pas à le descendre, honnêtement j'apprécie globalement ce qu'il fait. J'aime juste bien rappeler que c'est un journaliste scientifique, pas un normalien. Il fait un très bon boulot de "compilation bibliographique", qu'il recoupe et analyse, il a des connaissances solide, et comme le dit Vusur c'est loin d'être rien. Je reconnais volontiers qu'il connait beaucoup plus de choses que moi (ce qui n'est pas difficile en même temps). Mais je pense qu'on ressent malgré tout cette absence "d'éducation scientifique" dans ce qu'il fait, et plusieurs fois j'ai remarqué chacun des écueils que j'ai cité, que ce soit dans les sources qu'il cite ou au sein même de ses articles.

Venesson, c'est comme une étude scientifique : il faut comprendre ce qu'il est et ce qu'il n'est pas, et quel sens lui donner.

Colonel : un petit pavé rien que pour toi, par rapport à l'article que tu as linké : Caséine, whey : pas plus efficaces que la viande ou le poisson pour prendre du muscle
Bon courage Les autres, pas besoin de vous embêter avec

Augmentation moyenne de la force de 92,1% dans le groupe qui a pris les protéines de lait
Augmentation moyenne de la force de 92,3% dans le groupe qui a simplement mangé de la viande !
Comment interpréter les effets des protéines ?

Les résultats de cette étude sont édifiants ! Il n’y a pas de différence significative entre le groupe qui a pris des protéines de lait et celui qui a mangé de la viande mais l’apport total en protéines du groupe qui prenait les protéines de lait était de 1,41 gr par kilo de poids corporel, contre seulement 1,10 gr par kilo de poids corporel dans le groupe qui ne prenait que la viande ! La viande fait donc aussi bien que le lait mais avec un apport inférieur ! Il ne fait donc pas de doute qu’elle fait mieux avec un apport égal.

Exactement le genre de phrases complètement fausse ! Il peut très bien y avoir un effet de saturation à 1 gr / kilo qui ferait que 1, 2 ou 18 gr reviendrait exactement au même. Il peut même y avoir un effet de toxicité ou de rétro-contrôle négatif, qui fait que passé 1.2gr, les performances baissent carrément. Je ne pense pas que ce soit le cas, mais le fait qu'il se permette de dire "il ne fait donc pas de doute que" montre les limites de sa rigueur scientifique. Même si dans le fond il a peut-être raison, je ne dis pas le contraire. C'est la forme que je critique, pas le fond.

D'autant plus que ce n'est pas forcément vrai. C'est vrai sous un cas précis. Les cobayes avaient un mode de vie précis, une diète précise, un âge et un niveau précis. Il en est un peu conscient lui même d'ailleurs, puisqu'il le rappelle (ce qui n'est pas toujours le cas dans chacun de ses articles).
Donc voilà, peut-être qu'on peut en déduire que la whey n'est pas intéressante dans le cas d'un petit vieux de 65 ans ET / OU dans le cas d'un débutant en muscu (ça peut être carrément la conjonction de ces deux facteurs, voire encore d'autres, par exemple le fait qu'ils ne faisaient que 3 entraînements par semaine, que ces derniers n'étaient pas suffisamment intensifs donc destructeurs pour les muscles ...).

Ce qui m'agace dans cette étude aussi, c'est qu'il rappelle les biais précédemment cités, mais juste après on dirait qu'il ne garde plus ça à l'esprit, et en plus il enchaine carrément sur un raccourci plus que douteux :

enfin, les participants sont plus âgés c’est vrai mais la prise de masse musculaire est plus difficile avec l’âge, les résultats sont donc très parlants malgré cela.

Même s'il a pas tort dans ce qu'il dit, ce n'est pas la question. En plus entre un jeune et un vieux, la prise de masse musculaire est loin d'être le seul paramètre qui change, or dans toute expérience qui se respecte le contrôle des paramètres est absolument primordial, c'est la base de tout. Le taux de testostérone est très différent aussi par exemple, donc sa justification n'en est pas une, c'est au mieux une hypothèse, et donc ça ne légitime pas les conclusions qu'il tire !

Enfin, il dit que cette étude est intéressante pour sa méthodologie, et c'est vrai à première vue :

sa méthodologie est très rigoureuse : près de 200 participants (c’est beaucoup), un contrôle strict des apports en protéines et en calories, un contrôle strict de l’entrainement (effectué sous la supervision de coachs sportifs, dans les locaux de l’université)

Mais comme je l'ai montré dans mon exemple sur les OGM, c'est loin de suffire pour une méthodologie véritablement rigoureuse ! Oui, c'est la base de la base d'avoir 200 participants et de contrôler leur diète et leur entrainement, mais ce n'est pas encore parfait. Je pense d'ailleurs que le fait qu'il ait l'air de penser que ça "suffit" prouve justement que ce n'est pas un scientifique accompli.

Et juste pour dire un dernier truc, son dernier paragraphe me parait également douteux :

Par ailleurs, cette étude se contente d’amener des arguments dans le sens de la logique biologique : l’être humain est le plus adapté aux aliments qu’il mange depuis le plus longtemps. La consommation de produits laitiers n’ayant débuté qu’il y a 10 000 ans environ, il serait très surprenant que ces protéines stimulent plus la croissance musculaire que des protéines de viandes ou de poissons, consommés depuis plusieurs millions d’années.

Non, l'être humain n'est pas adapté qu'aux aliments qu'il mange depuis le plus longtemps. C'est une affirmation un peu légère, et puis heureusement qu'on a évolué depuis 10 000 ans hein ...

Bref, juste pour finir avec un petit clin d'oeil à Trex : le but n'est bien sûr pas de démonter systématiquement chaque étude, au point de se complaire dans l'immobilisme. Cette étude de Venesson est quand même très correcte et intéressante, il ne s'agit pas de tout remettre en question et de tout rejeter en bloc. Il a d'ailleurs fait bien bien pire que ça.

J'ai lu le dossier ainsi que le débat avec trex et la crituque de l'étude sur la whey et c'était super intéresant, merci

Très très interessant merci

Bravo pour l'article, même si je doute qu'il parle vraiment à ceux qui n'ont pas cette culture de la critique ou de l'analyse

Le 20 mai 2015 à 18:59:02 Battlewizard a écrit :
Venesson, c'est comme une étude scientifique : il faut comprendre ce qu'il est et ce qu'il n'est pas, et quel sens lui donner.

Tu aurais peut-être dû insister là dessus dans l'article : une étude et son analyse est directement dépendante des connaissances préalables et de la formation de la personne qui la réalise ou l'analyse. Tout scientifique/journaliste/rédacteur/créateur de contenu est forcément subjectif.

Autant dans les études originales, tu trouves les protocoles qui te permettent de voir les biais mais en revanche tout ce qui est rédigé, les analyses et surtout les synthèses s'appuyant sur d'autres contenus sont limités par la subjectivité de l'auteur. Si le lecteur veut se faire un avis clair sur un contenu, il ne peut le faire sans savoir qui l'a écrit : qui c'est ? Quelle formation a-t-il ? Quelle expérience à défaut ? Quels articles a-t-il déjà rédigé et quel est son domaine de spécialité ? Est ce du contenu original ou de la synthèse de connaissances ? Pour quel public est-ce écrit ? Par quel support sera t il diffusé (site web, blog, bouquin...)?

Nous pouvons tous lire les meilleurs articles du monde. Si on ne sait pas qui l'a écrit, on perd une bonne partie de notre capacité de compréhension.

Primo je suis tout à fait d'accord que cette étude n'est pas décisive, avant tout parce que le protocole préconisé pour la prise de protéines laitières n'a pas été respecté : whey seule après entraînement, caséine avant de se coucher (et s'il fallait réfuter quelque chose c'est bien ça).
- La whey et la caséine ne sont pas supposées être prises en même temps pour donner leur plein potentiel.
- On n'a aucune information sur la qualité de la protéine.

Ensuite tu noteras que Venesson critique les études en général, sous-entendant bien qu'elles peuvent être contradictoires, et ne doivent donc pas être prises pour argent comptant
<<Les compléments alimentaires de whey ou de caséine sont-ils indispensables pour aider les sportifs à fabriquer de la masse musculaire ?

Il semble que oui si on en croit de nombreuses études scientifiques[...]
Problème : les études en question ne comparent jamais la whey ou la caséine à un aliment classique[...]
Il existe tout de même quelques études qui ont comparé les effets des protéines de lait à celle des aliments classiques>>
On voit donc qu'il sait lui aussi prendre du recul face aux études.

peut-être qu'on peut en déduire que la whey n'est pas intéressante dans le cas d'un petit vieux de 65 ans ET / OU dans le cas d'un débutant en muscu

Manque de rigueur : il s'agit non pas de whey dans l'étude mais de protéine de lait

<<Il ne fait donc pas de doute qu’elle fait mieux avec un apport égal.>>

Exactement le genre de phrases complètement fausse !

Oui, s'il débarquait dans le milieu et qu'il n'aurait aucun autre bagage, cette affirmation tomberait de nulle part. Sauf qu'en l'ayant déjà lu/écouté, il parle d'un effet croissant de l'apport de protéines jusqu'à au moins 3g/kg de poids corporel. Si on part de rien à chaque étude, on peut aussi nier l'écriture ou toute base mathématique elles-mêmes et ne plus pouvoir s'exprimer...
(C'est lui-même qui cite cette source dans Paléo Nutrition)
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21239090
Tu noteras qu'il s'agit de tests entre individus à respectivement 1,5 et 3,0g/jour. Au-dessus donc des mesures concernant l'étude sur les protéines de lait (1,41g). Ce qui prouve que l'effet continue de croître au-delà de cet apport.

Donc voilà, peut-être qu'on peut en déduire que la whey n'est pas intéressante dans le cas d'un petit vieux de 65 ans ET / OU dans le cas d'un débutant en muscu (ça peut être carrément la conjonction de ces deux facteurs, voire encore d'autres, par exemple le fait qu'ils ne faisaient que 3 entraînements par semaine, que ces derniers n'étaient pas suffisamment intensifs donc destructeurs pour les muscles ...).

Il dit bien que les résultats sont parlants : peut-être ne sont-ils pas applicables universellement, mais il ne l'affirme pas. Toujours est-il qu'il est plus plausible que cela s'applique à tout-un-chacun indépendamment de l'âge ou du niveau de pratique. Cela n'est pas établi, mais c'est parlant : cela donne une piste pour penser que. On peut faire le cou raide et s'imaginer que les vieux digèrent moins la whey que les plus jeunes, ou mieux la viande. Sauf qu'en l'absence d'étude en ce sens, on n'est pas poussé à le croire (tout en conservant cette éventualité). L'étude est donc, à ce stade de la recherche, parlante.

il enchaine carrément sur un raccourci plus que douteux :
<<enfin, les participants sont plus âgés c’est vrai mais la prise de masse musculaire est plus difficile avec l’âge, les résultats sont donc très parlants malgré cela.>>

Je ne vois pas ici où est le raccourci.
Il souligne la différence entre jeunes et vieux, mais aussi le fait que ces derniers gagnent moins facilement de la masse. Ce qui signifie que toute variation de masse musculaire aurait été amplifiée chez de jeunes sujet, les mesures sont donc encore plus significatives, puisqu'il y a bien eu gains, et différence notable entre soja et lait/viande. D'autre part, l'expérience montre des gains d'un certain ordre chez des sujets "récalcitrants", ces gains s'observeraient donc logiquement chez des sujets qui le sont moins ; toute variation "compte double" serait-on tenté de dire pour imager la chose.

En plus entre un jeune et un vieux, la prise de masse musculaire est loin d'être le seul paramètre qui change, or dans toute expérience qui se respecte le contrôle des paramètres est absolument primordial, c'est la base de tout. Le taux de testostérone est très différent aussi par exemple, donc sa justification n'en est pas une, c'est au mieux une hypothèse, et donc ça ne légitime pas les conclusions qu'il tire !

Oui et alors ? On peut dire que le taux de testo peut influer différemment sur l'assimilation des protéines (ce qui ne changerait rien aux résultats de cette étude), ou alors selon l'origine de ces protéines... et là, une nouvelle fois, il faudrait des études allant dans ce sens. Sauf qu'il faudrait de toutes façons l'étude ici-présente en guise de jalon : comparer les diverses protéines entre elles parmi une même population, tirer des hypothèses de résultats, puis les vérifier en variant les populations en suivant le même protocole (jeunes vs lait/viande), tirer des conclusions de cette étude et la comparer avec celles de la précédente.
Puis on pourrait dire qu'on n'a pas comparé des niveaux assez divers (débutant/intermédiaire/confirmé/élite) de chaque catégorie (jeune/vieux). Et là forcément les résultats seraient différents ; plus le niveau augmente, moins les résultats se feraient sentir... on pourrait conclure que les protéines deviennent de moins en moins efficaces avec l'augmentation du niveau, alors qu'il s'agirait d'un rapprochement des limites physiologiques des cobayes.
Le choix des débutants semble donc judicieux (ce sont ceux qui veulent et peuvent prendre le plus de masse)... reste donc uniquement l'âge à prendre en compte, ce qui en fait une étude partielle du phénomène, comme toutes les études, mais qui apporte sa pierre à l'édifice. Une bonne moitié pourrait-on dire.

Je pense d'ailleurs que le fait qu'il ait l'air de penser que ça "suffit" prouve justement que ce n'est pas un scientifique accompli.

Il ne dit ça à aucun moment, il dit tout le contraire :

La science est une discipline constamment évolutive. Les résultats d’une seule étude suffisent donc rarement à tirer des conclusions générales [...]

Mais dans le cas présent cette étude a une valeur importante est définitive. Tout d’abord parce qu’elle a le mérite d’exister [...]
Par ailleurs, cette étude se contente d’amener des arguments dans le sens de la logique biologique

.

Non, l'être humain n'est pas adapté qu'aux aliments qu'il mange depuis le plus longtemps.

Ce n'est pas ce qu'il a dit. Tu veux de la rigueur, sois rigoureux

l’être humain est le plus adapté aux aliments qu’il mange depuis le plus longtemps.

"Le plus" adapté ≠ adapté

heureusement qu'on a évolué depuis 10 000 ans hein ...

À quel degré ? L'homme adulte n'est en majorité toujours pas adapté à la consommation de lait, malgré la consommation forcée que l'on a souvent.

Alors quelques très bonnes remarques, je vais pas pas tout reprendre (ce n'est pas l'objet de ce topic),
mais quand même :

Oui, s'il débarquait dans le milieu et qu'il n'aurait aucun autre bagage, cette affirmation tomberait de nulle part. Sauf qu'en l'ayant déjà lu/écouté, il parle d'un effet croissant de l'apport de protéines jusqu'à au moins 3g/kg de poids corporel. Si on part de rien à chaque étude, on peut aussi nier l'écriture ou toute base mathématique elles-mêmes et ne plus pouvoir s'exprimer...

Tu as tout à fait raison sur ce point, rien à rajouter effectivement

Il souligne la différence entre jeunes et vieux, mais aussi le fait que ces derniers gagnent moins facilement de la masse. Ce qui signifie que toute variation de masse musculaire aurait été amplifiée chez de jeunes sujet, les mesures sont donc encore plus significatives

Non, ça aurait été le cas si il n'y avait eu que ce paramètre qui change entre jeune et vieux, c'est ce que j'ai essayé d'expliquer. Le fait que plein d'autres paramètres changent fait que les mesures auraient pu être complètement différentes.
Avançons par exemple une théorie (invraisemblable, mais parlante): de hauts niveaux de testostérone permette d'absorber de manière très efficace les protéines de lait. Donc : vieux = peu de testo dans l'organisme = protéines protéines de lait mal absorbées = résultats moins importants que dans le cas de la conso de viande.
Vs : jeune = haut niveau de testo = protéines de lait bien absorbée = résultats plus importants que dans le cas de la conso de viande.
Bref des résultats opposés, et non pas amplifiés. C'était ça le raccourci.

Je suis bien d'accord que cette étude est un jalon, c'est exactement comme ça qu'il faut le prendre, c'est d'ailleurs une idée que j'ai essayé de faire passer dans le dossier (notamment dans le II ).

Il ne dit ça à aucun moment, il dit tout le contraire :

bon sur ce point là on n'est pas du tout d'accord mais je pense qu'on ne s'est pas compris. Je voulais dire qu'il avait l'air de dire que [le fait que l'étude contrôle la diète et l'exercice des cobayes] suffisait à dire que le protocole était solide. Bref au pire on s'en fout un peu, c'est limite de l'analyse lexicale là

À quel degré ? L'homme adulte n'est en majorité toujours pas adapté à la consommation de lait, malgré la consommation forcée que l'on a souvent.

Beaucoup. Dis toi que l'homo erectus a disparu il y a moins de 100 000 ans, donc c'est te dire comme 10 000 ans c'est loin d'être rien à l'échelle de l'humanité. D'une manière générale, j'ai fait un peu d'étude des évolutions pendant mes études et je peux t'assurer que ça peut bouger très vite, en quelques générations seulement.
Quant au lait, si on n'y est pas adapté, est-ce que c'est pour son côté protéine ? Je ne suis pas un spécialiste, mais il me semble que c'est surtout le lactose (=un glucide) qui pose problème dans le lait, mais a priori les protéines sont parfaitement assimilées.
Enfin bref, c'est une hypothèse qu'il avance, je ne pense pas qu'elle tienne debout ... il faudrait comparer avec des protéines de meilleure qualité, des protéines d'oeuf, etc.

Concernant le gluten :
Il augmenterait la perméabilité intestinale, sans distinction génétique ("conclusion"):
http://www.researchgate.net/profile/Tarcisio_Not/publication/7144746_Gliadin_zonulin_and_gut_permeability_Effects_on_celiac_and_non-celiac_intestinal_mucosa_and_intestinal_cell_lines/links/09e41506495e140c7d000000.pdf
&
http://www.biovis.de/resources/regulation_intestinal_barrier_fasano-et-al_29-05-2012.pdf

Difficulté à détecter la sensibilité au gluten (particulièrement "background") :
http://www.biomedcentral.com/1741-7015/9/23

Effets de la lectine de blé chez l'homme (conclusion) :
http://www.pjbs.org/pjnonline/fin1120.pdf

Non, ça aurait été le cas si il n'y avait eu que ce paramètre qui change entre jeune et vieux, c'est ce que j'ai essayé d'expliquer. Le fait que plein d'autres paramètres changent fait que les mesures auraient pu être complètement différentes.

Avançons par exemple une théorie (invraisemblable, mais parlante): de hauts niveaux de testostérone permette d'absorber de manière très efficace les protéines de lait. Donc : vieux = peu de testo dans l'organisme = protéines protéines de lait mal absorbées = résultats moins importants que dans le cas de la conso de viande.
Vs : jeune = haut niveau de testo = protéines de lait bien absorbée = résultats plus importants que dans le cas de la conso de viande.
Bref des résultats opposés, et non pas amplifiés. C'était ça le raccourci.

Oui, mais tu n'as fait là que conserver le même postulat : comparer des jeunes et des vieux, avec forcément leurs spécificités. Les vieux = peu de testo ? Ok, je te l'accorde. Peu de cheveux ? Ok. Plus petits ? Ok. Moins forts ? Ok. Etc. Tout cela entre dans la catégorie : "vieux". Ils ont moins de testo, cheveux, taille, force, parce qu'ils sont vieux. La condition est donc déjà prise en compte dans le protocole.
Si tu voulais varier il fallait prendre un autre facteur, commun à une partie des deux groupes :
ex : ceux qui ont les cheveux bruns (jeunes ou vieux), et là tu aurais fait une autre catégorie.
Mais tu ne peux pas prendre de sous-catégorie pour définir en quoi cette catégorie se distingue de l'autre.

Je ne suis pas un spécialiste, mais il me semble que c'est surtout le lactose

Oui pour l'intolérance c'est ça, même s'il présente d'autres facteurs de nocivité.

Pas un mot sur le rasoir d'Ockham ? Pourtant c'est important en sciences, ça évite de sortir des théories de façon trop aléatoires...

Merci beaucoup pour ce sujet, très intéressant et nécessaire. J'espère qu'il sera beaucoup lu et considéré.

Bonjour à tous !

Quelqu’un m’a reproché plusieurs fois de ne pas entièrement répondre à la problématique que je posais dans mon titre (comment comprendre une étude scientifique), et c’est vrai qu’il avait raison. Je vous ai surtout dit de prendre du recul par rapport aux résultats mais sans vous donner d’outils techniques. Donc là, je vais toujours vous expliquer qu’il faut vous méfier des résultats, mais je vais essayer d’attaquer le sujet sous cet angle.

A mon avis la partie 1 est assez basique, ça parle du contrôle des paramètres, si vous êtes au point la dessus et que vous avez la flemme de lire deux romans, allez directement à la partie 2.

Comprendre une différence observée, partie 1

Je commence par LE principe de base de tout protocole scientifique, le principe fondateur : le contrôle des paramètres.
Quand on veut observer l’effet d’une variable (exemple : gluten, soleil, sommeil, petit-déjeuner), on compare un groupe qui subit cette variable à un groupe qui ne la subit pas, et on les appelle le groupe témoin (ou contrôle) et le groupe test. Il faut que tous les autres paramètres observés restent rigoureusement constants, que seule la variable testée varie, afin qu’on soit « sûr » que la différence observée provient de la variable. Si on teste l’effet de stéroïdes, il faut que les deux groupes s’entrainent de la même façon.

Problème : en biologie (humaine), c’est impossible de contrôler rigoureusement les paramètres, pour des raisons évidentes. (Je précise humaine, parce que sur les plantes on peut travailler sur des clones identiques en tous points, et les placer dans des conditions parfaitement contrôlées (nourriture, éclairage, température … ). Bref, il faut faire avec, et on essaie de s’en rapprocher au maximum, c’est pas l’idéal mais ce n’est pas très gênant en soi, en tout cas la plupart du temps.
Lorsque vous lisez le protocole, à vous de juger si le « contrôle des paramètres » est satisfaisant ou si y’a un gros biais qui vous saute aux yeux.

Deuxième petit problème, qui rejoint ce que je racontais en première page : si on teste l’efficacité du stéroïde et qu’on choisit de contrôler les paramètres en disant que chacun des deux groupes fait un split 7/7, on pourra conclure sur l’effet du stéroïde dans le cadre de cet entrainement (et éventuellement l’étendre au cas d’un entrainement intensif), mais probablement pas au cas d’un mec sédentaire. Inversement, si on contrôle les paramètres en faisant en sorte que les deux groupes restent chez eux devant la télé.
Dans les deux cas il y aura des effets, mais sûrement pas les mêmes, dans un sens ou dans l’autre d’ailleurs (on se doute que plus on s’entraîne et plus les stéroïdes ont un impact, et que quand on est sédentaire la différence est peu marquée, mais on pourrait aussi faire l’hypothèse inverse, à savoir que les stéroïdes sont utiles quand on fait rien, mais que l’entrainement permet de réduire la différence). Bref, attention à la généralisation, c'est un énorme problème en bio et il faut toujours garder ça en tête.

Remarque : pour contrôler parfaitement les paramètres, il faudrait donner un « faux stéroïde » au groupe témoin, c’est-à-dire un placebo. Car il est tout à fait possible (pour ne pas dire probable) que rien que le fait de savoir qu’on est (ou n’est pas) chargé donne des résultats.
Donc voilà, le principe fondateur qu’est le contrôle des paramètres, et la comparaison d’un groupe test et un groupe témoin.

Pour aller plus loin : principe du double aveugle. L’expérimentateur est considéré lui-même comme un biais, c'est-à-dire qu’en mesurant il peut avoir tendance à être influencé par les résultats qu’il s’attend à trouver. Donc on fait en sorte que l’expérimentateur ne sache pas à quel groupe appartient l’individu mesuré.

Comprendre une différence observée, partie 2 : Comparer deux séries de données

Mettons qu’on analyse l’effet de la substance X sur le volume musculaire. On compare deux groupes de personnes qui s’entrainent pendant 2 mois, une sans rien et une avec la substance X.
On relève des données sur chacun des deux groupes, et on trouve une progression de +10% chez les premiers et + 13% chez les seconds.

Bon déjà, première question à se poser : que penser de la durée ? Est-ce que 2 mois ce n’est pas trop peu ? Si on n’observe aucun résultat en deux mois, pourra-t-on en conclure que la substance X est inefficace ? Si on observe +3%, peut-on en conclure qu’elle aide augmente de 30% les résultats, alors que si ça se trouve elle pourrait très bien faire +80% en 5 mois (ou inversement, avoir un effet immédiat mais pas durable). C’est une question à laquelle on peut difficilement répondre sans une connaissance très précise de la molécule et du protocole.
Souvent, les chercheurs justifient la durée qu’ils ont choisi pour leur expérience, mais pas toujours (parfois c’est fait au hasard, si si), et même s’ils justifient, ce n’est pas forcément judicieux. Il y a dans tous les cas des limites financières qui font que les durées sont souvent trop courtes …

Bref, on observe une différence de 3%. Est-ce qu’on peut en déduire que cette différence est significative ?

Un premier biais que vous connaissez tous, c’est le biais de la représentativité. Pour prendre un exemple extrême, si les groupes tests et témoins sont chacun composés d’une seule personne, on aura beau observer une différence (même hyper importante) entre les deux, l’échantillon est trop petit pour en conclure quoi que ce soit. La taille minimale de l’échantillon dépend de la loi statistique utilisée, mais en général, moins de 30 personnes par groupe c’est trop peu. Encore une fois, des contraintes financières font que les chercheurs n’ont pas le choix et qu’ils font avec ce qu’ils ont.

Mais c’est d’un biais de mesure dont je voudrais également vous parler. Admettons que les échantillons soient représentatifs. On mesure 10% chez un groupe et 13% chez l’autre. A-t-on pour autant réellement mesuré une différence qui existe? Non, car il existe une probabilité de se tromper.

C’est là qu’on introduit deux notions cruciales en statistiques, le risque de première espèce (alpha) et le risque de seconde espèce (béta).

En fait, quand on a comparé et analysée lles deux séries de données, on a testé une hypothèse statistique (mettons « il y a une différence entre les valeurs mesurées du groupe 1 et du groupe 2» ).

Je commence par le risque de seconde espèce, c’est celui qui nous intéresse le plus ici.
Le risque de seconde espèce, qu’est ce que c’est ? C’est la probabilité d’accepter l’hypothèse (concrètement, conclure qu’il y a une différence entre les deux séries) alors qu’en fait cette différence n’existe pas !

(Remarque : on note cette probabilité Béta, et la probabilité 1 – Béta est appelée puissance du test. Donc si on a un risque de seconde espèce de 10%, la puissance du test est de 90%. C'est un terme qu'on rencontre souvent, maintenant vous saurez ce que c'est).

Le risque de première espèce, c’est la probabilité de rejeter cette hypothèse alors qu’elle est vraie. Concrètement, c’est la probabilité de ne pas observer une différence significative (mettons d’obtenir deux moyennes de +10%) et de conclure qu’il n’y a aucune différence, alors qu’en fait il y en avait une.

Dans les faits, le risque de seconde espèce est souvent impossible (ou très difficile) à calculer, donc on se concentre sur le risque de première espèce.

L’objet de ce post ce n’est pas de vous apprendre à calculer cette probabilité (elles dépendent de la loi utilisée, c’est souvent compliqué, ça demande des tables statistiques), mais simplement de vous faire comprendre que même lorsqu’on mesure une différence, parfois elle n’existe pas, et inversement. Et même si elle existe, elle n’est pas forcément représentative du reste de la population.

Le problème, c’est qu’en biologie, ces risques sont souvent très importants. Il faut garder ça à l’esprit, la puissance d’un test varie souvent selon le domaine. En physique on a des puissances très importantes, mais en biologie ce n’est pas le cas, ce qui fait qu’on se trompe souvent, même lorsque le scientifique est honnête, compétent et que le protocole est solide.

Dernier point, il existe une valeur très importante en statistiques, qu’on appelle valeur p (ou p value) et qui est liée à ce risque alpha de première espèce.

Aujourd’hui, c’est vraiment d’une importance centrale, c’est un pilier de la science, c'est elle qui détermine la validité et la solidité (ou non) d'une étude scientifique, et je voudrais juste vous faire partager un article super sympa que j’avais lu y’a quelques temps et qui la remets vraiment en question : http://passeurdesciences.blog.lemonde.fr/2013/11/13/une-etude-ebranle-un-pan-de-la-methode-scientifique/

Je vous encourage vivement à le lire (et même les commentaires si vous avez le temps ! ) , cet article était vraiment passionnant et vous apprendrez plein de choses dedans, et il est surtout intéressant dans le sens où changer notre vision de la valeur p ébranlerait vraiment le monde de la recherche. Et il complète aussi ce que je disais dans mes premiers posts.

Ps : je sais que ça vous fait beaucoup de lecture et que vous n'aimez pas les pavés, mais bon c'est ce que je répète souvent, si on veut être dans le game, il faut se donner du mal, sur le chemin du savoir il n'y a pas de raccourcis

DARK ZEZETTE A POSTE ICI

Salut à tous !
Je viens vous partager un article que certains connaissent déjà et que je viens de découvrir.
Je le trouve très bien fait et très intéressant, il apporte beaucoup de concret aux idées que j'ai essayé de faire passer en quelques posts.

Le mec qui écrit l'article est maitre de conférence et :

Ses recherches portent sur les conditions dans lesquelles sont construites et utilisées les connaissances scientifiques sur la performance sportive. Plus précisément, ses travaux se sont focalisés sur les controverses scientifiques

Pile poil ce qu'il fallait

Tout y est :

La relation entre la publication scientifique et la réalité concrète du terrain (que faire de cette étude ? A quel point faut-il s'en méfier ? Comment l'appliquer ? )

La façon dont les études sont orientées, les différents biais qui sont mis en cause, et qui expliquent comment la science peut dire tout et son contraire.

La flexibilité des données qui permet différentes interprétations.

Les dangers et les limites de la vulgarisation sur internet

La non-impartialité de cette vulgarisation, l'inégalité de la visibilité des deux camps (je pense notamment aux polémiques sur le lait, le gluten), bref un parti pris en amont de la vulgarisation au plus grand nombre qui oriente la pensée.

Bref une super illustration de cet humble dossier, si certains ont le courage de se taper tous les pavés jusqu'en fin de page 2 )

http://www.superphysique.org/articles/4267