So I'm a doctor, but I kind of slipped sideways into research, and now I'm an epidemiologist. And nobody really knows what epidemiology is. Epidemiology is the science of how we know in the real world if something is good for you or bad for you. And it's best understood through example as the science of those crazy, wacky newspaper headlines. And these are just some of the examples.
Je suis médecin, mais j'ai en gros dévié vers la recherche, et je suis désormais épidémiologiste. Personne ne sait vraiment ce qu'est l'épidémiologie. L'épidémiologie est la science qui étudie comment savoir dans le monde réel si quelque chose est bon ou mauvais pour vous. C'est plus facile à comprendre avec un exemple comme celui de ces unes abracadabrantes de journaux. En voici quelques-unes.
These are from the Daily Mail. Every country in the world has a newspaper like this. It has this bizarre, ongoing philosophical project of dividing all the inanimate objects in the world into the ones that either cause or prevent cancer. Here are some of the things they said cause cancer: divorce, Wi-Fi, toiletries and coffee. Some things they say prevent cancer: crusts, red pepper, licorice and coffee. So you can see there are contradictions. Coffee both causes and prevents cancer. As you start to read on, you can see that maybe there's some political valence behind some of this. For women, housework prevents breast cancer, but for men, shopping could make you impotent.
Ils viennent du "Daily Mail". Chaque pays a un journal comme ça. Il a ce projet philosophique bizarre et continu de diviser tous les objets inanimés du monde entre ceux qui causent le cancer et ceux qui le préviennent. Voici quelques exemples récents de ce qu'ils ont classé comme causant le cancer : le divorce, le Wifi, les produits de toilettes et le café. Voici ce qui d'après eux prévient le cancer : les croûtes, le poivron rouge, la réglisse et le café. Vous pouvez déjà voir qu'il y a des contradictions. Le café à la fois provoque et prévient le cancer. Si vous continuez à lire, vous pouvez voir qu'il y a peut-être une sorte de valeur politique derrière tout ceci. Pour les femmes, le ménage prévient le cancer du sein, mais pour les hommes, le shopping pourrait vous rendre impuissant. Nous comprenons que nous devons commencer
(Laughter)
So we know that we need to start unpicking the science behind this. And what I hope to show is that unpicking the evidence behind dodgy claims isn't a kind of nasty, carping activity; it's socially useful. But it's also an extremely valuable explanatory tool, because real science is about critically appraising the evidence for somebody else's position. That's what happens in academic journals, it's what happens at academic conferences -- the Q&A session after a postdoc presents data is often a bloodbath. And nobody minds that; we actively welcome it. It's like a consenting intellectual S&M activity.
à démonter la science qui se cache derrière. J'espère montrer que démonter les affirmations douteuses, démonter les preuves derrière celles-ci, n'est pas une sorte d'activité méchante de chicanerie. C'est socialement utile, mais c'est aussi un outil d'explication extrêmement précieux. Parce que la vraie science est une évaluation critique des preuves de l'opinion d'un autre. C'est ce qui se passe dans les publications universitaires. C'est ce qui se passe dans les conférences scientifiques. La session de questions-réponses en post-op est souvent un bain de sang. Et ça ne dérange personne. Nous nous en réjouissons activement. C'est une activité intellectuelle sadomasochiste consentie.
(Laughter)
Je vais donc vous montrer
So what I'm going to show you is all of the main things, all of the main features of my discipline, evidence-based medicine. And I will talk you through all of these and demonstrate how they work, exclusively using examples of people getting stuff wrong.
toutes les choses importantes, toutes les caractéristiques principales de ma discipline, la médecine factuelle. Je vais vous guider à travers tout cela et vous démontrer comment cela fonctionne, uniquement avec des exemples de gens comprenant mal les choses.
We'll start with the absolute weakest form of evidence known to man, and that is authority. In science, we don't care how many letters you have after your name -- we want to know what your reasons are for believing something. How do you know that something is good for us or bad for us? But we're also unimpressed by authority because it's so easy to contrive. This is somebody called Dr. Gillian McKeith, PhD, or, to give her full medical title, Gillian McKeith.
Commençons avec le plus faible type de preuves connu de l'homme : l'autorité. En science, peu importe combien de titres se trouvent après votre nom. En science, nous voulons savoir pour quelles raisons vous croyez en quelque chose. Comment savez-vous que quelque chose est bon ou mauvais pour nous ? Mais nous sommes peu impressionnés par l'autorité aussi parce que c'est facile à inventer. Voici le Dr. Gillian McKeith, docteur, ou, pour donner son titre médical complet, Gillian McKeith.
(Laughter)
(Rires)
Again, every country has somebody like this. She is our TV diet guru. She has five series of prime-time television, giving out very lavish and exotic health advice. She, it turns out, has a non-accredited correspondence course PhD from somewhere in America. She also boasts that she's a certified professional member of the American Association of Nutritional Consultants, which sounds very glamorous; you get a certificate. This one belongs to my dead cat, Hettie. She was a horrible cat. You go to the website, fill out the form, give them $60, it arrives in the post. That's not the only reason we think this person is an idiot. She also says things like eat lots of dark green leaves, they contain chlorophyll and really oxygenate your blood. And anybody who's done school biology remembers that chlorophyll and chloroplasts only make oxygen in sunlight, and it's quite dark in your bowels after you've eaten spinach.
De nouveau, quelqu'un comme ça existe dans chaque pays. C'est le gourou diététique de la télévision. Elle a cinq émissions aux heures de grande écoute, distribuant des conseils de santé très classes et très exotiques. Elle a, en réalité, un doctorat non-accrédité via une formation par correspondance, quelque part en Amérique. Elle prétend aussi être un membre certifié de l'Association Américaine des Conseillers Nutritionnistes, ce qui sonne très classe et excitant. On obtient un certificat et tout ce qu'il faut. Celui-ci appartient à ma chatte Hetti qui est décédée. Elle était imbuvable. Vous allez sur le site, remplissez un formulaire, leur donnez 60 dollars, et il vous parvient par la poste. Ce n'est pas la seule raison pour laquelle nous pensons qu'elle est stupide. Elle dit également des choses comme "Vous devriez manger beaucoup de feuilles vert foncé, parce qu'elles contiennent beaucoup de chlorophylle, et cela oxygénera vraiment votre sang." Quiconque ayant fait de la biologie à l'école se souvient que la chlorophylle et les chloroplastes ne créent de l'oxygène qu'à la lumière, et qu'il fait plutôt sombre dans vos intestins après avoir mangé des épinards.
Next, we need proper science, proper evidence. So: "Red wine can help prevent breast cancer." This is a headline from The Daily Telegraph in the UK. "A glass of red wine a day could help prevent breast cancer." So you find this paper, and find that it is a real piece of science. It's a description of the changes in the behavior of one enzyme when you drip a chemical extracted from some red grape skin onto some cancer cells in a dish on a bench in a laboratory somewhere. And that's a really useful thing to describe in a scientific paper. But on the question of your own personal risk of getting breast cancer if you drink red wine, it tells you absolutely bugger all. Actually, it turns out that your risk of breast cancer increases slightly with every amount of alcohol you drink. So what we want are studies in real human people.
Ensuite, nous avons besoin de science réelle, de preuves réelles. Ainsi, "Le vin rouge peut prévenir le cancer du sein." C'est une manchette du Daily Telegraph au Royaume-Uni. "Un verre de vin rouge par jour peut prévenir le cancer du sein." Si vous allez lire l'article, vous découvrez que c'est un vrai article scientifique. C'est une description des changements dans un enzyme quand vous déposez une substance extraite de la peau du raisin sur des cellules cancéreuses dans une boîte de Petri sur une paillasse de laboratoire. C'est vraiment utile de le décrire dans un article scientifique, mais quant à la question de votre risque personnel d'avoir un cancer du sein si vous buvez du vin rouge, il n'en parle absolument pas. En réalité, il semble que le risque de cancer du sein augmente légèrement avec chaque verre d'alcool que vous buvez. Nous voulons des études sur des vrais êtres humains.
And here's another example. This is from Britain's "leading" diet nutritionist in the Daily Mirror, our second-biggest selling newspaper. "An Australian study in 2001 found that olive oil, in combination with fruits, vegetables and pulses, offers measurable protection against skin wrinklings," and give the advice: "If you eat olive oil and vegetables, you'll have fewer wrinkles." They helpfully tell you how to find the paper, and what you find is an observational study. Obviously, nobody has been able to go back to 1930, get all the people born in one maternity unit, and half of them eat lots of fruit and veg and olive oil, half of them eat McDonald's, and then we see how many wrinkles you've got later.
Voici un autre exemple. Il vient du nutritionniste vedette du Daily Mirror, le second plus gros journal en Angleterre. "Une étude australienne de 2001 a montré que l'huile d'olive, associée aux fruits, légumes et légumes secs offre une protection mesurable contre les rides." On vous donne ensuite le conseil : "Mangez de l'huile d'olive et des légumes, vous aurez moins de rides." Ils vous disent très gentiment comment vous procurer l'étude. Si vous la trouvez, vous aurez en fait une étude observationnelle. Manifestement, personne n'a pu remonter à 1930, prendre tous les gens nés dans une maternité, nourrir une moitié avec des fruits, des légumes et de l'huile d'olive, l'autre moitié avec des hamburgers, et voir quelle quantité de rides elles ont eu ensuite.
You have to take a snapshot of how people are now. And what you find is, of course: people who eat veg and olive oil have fewer wrinkles. But that's because people who eat fruit and veg and olive oil are freaks -- they're not normal, they're like you; they come to events like this.
Nous devons prendre une photo de ce que les gens sont aujourd'hui. Et vous trouverez, bien sûr, que les gens qui mangent des légumes et de l'huile ont moins de rides. Mais c'est parce que les gens qui suivent ce régime, sont des monstres, des anormaux, des gens comme vous, qui viennent à des événements comme TED.
(Laughter)
Ils sont snobs, aisés, ils ne travaillent probablement pas en extérieur,
They're posh, they're wealthy, less likely to have outdoor jobs, less likely to do manual labor, they have better social support, are less likely to smoke; for a host of fascinating, interlocking social, political and cultural reasons, they're less likely to have wrinkles. That doesn't mean it's the vegetables or olive oil.
ils n'ont pas probablement pas un travail manuel, ils ont un meilleur environnement social, ils ne fument pas - donc pour un tas de raisons fascinantes, entremêlées, sociales, politiques et culturelles, ils sont moins susceptibles d'avoir des rides. Cela ne signifie pas que c'est grâce aux légumes et à l'huile d'olive. (Rires)
(Laughter)
Idéalement, il faudrait mener un test.
So ideally, what you want to do is a trial. People think they're familiar with the idea of a trial. Trials are old; the first one was in the Bible, Daniel 1:12. It's straightforward: take a bunch of people, split them in half, treat one group one way, the other group, the other way. A while later, you see what happened to each of them. I'm going to tell you about one trial, which is probably the most well-reported trial in the UK news media over the past decade. This is the trial of fish oil pills. The claim: fish oil pills improve school performance and behavior in mainstream children. They said, "We did a trial. All the previous ones were positive, this one will be too." That should ring alarm bells: if you know the answer to your trial, you shouldn't be doing one. Either you've rigged it by design, or you've got enough data so there's no need to randomize people anymore.
Tout le monde pense comprendre ce qu'est un test. Les tests sont très anciens. Le premier est dans la Bible - Daniel 1:12. C'est très simple : vous prenez un groupe de gens, vous le partagez en deux, vous traitez un groupe d'une certaine manière, l'autre d'une autre façon, et un peu après, vous les revoyez et étudiez ce qui est arrivé à chacun. Je vais vous parler d'un test, sans doute le plus commenté dans les médias britanniques dans la dernière décennie. C'est celui des pilules à l'huile de poisson. On prétendait que ces pilules amélioraient les performances scolaires et le comportement de l'élève moyen. On entendait : "On a fait un test. Tous les tests précédents étaient positifs, nous savons que celui-là le sera aussi." Ceci devrait toujours sonner l'alarme. Car, si on sait déjà le résultat d'un test, on ne doit pas le mener. Soit il est truqué par conception, soit on a déjà assez donné et ça ne sert plus à rien de prendre des gens au hasard. C'était ce qui était prévu sur ce test.
So this is what they were going to do in their trial: They were taking 3,000 children, they were going to give them these huge fish oil pills, six of them a day, and then, a year later, measure their school exam performance and compare their performance against what they predicted their exam performance would have been if they hadn't had the pills. Now, can anybody spot a flaw in this design?
On a pris 3 000 enfants, on allait leur donner ces grosses pilules d'huile de poisson, six par jour, et puis un an après, on allait récupérer leurs notes aux examens et les comparer à celles qu'elles auraient dû être s'ils n'avaient pas pris les pilules. Quelqu'un voit la faille dans le raisonnement ?
(Laughter)
Les professeurs en méthodologie de tests cliniques
And no professors of clinical trial methodology are allowed to answer this question. So there's no control group. But that sounds really techie, right? That's a technical term. The kids got the pills, and their performance improved.
n'ont pas le droit de répondre à la question. Il n'y a pas de contrôle, pas de groupe de contrôle. Mais ça a l'air plutôt technique. C'est un terme technique. Les enfants prennent les pilules, et leurs résultats s'améliorent.
What else could it possibly be if it wasn't the pills? They got older; we all develop over time. And of course, there's the placebo effect, one of the most fascinating things in the whole of medicine. It's not just taking a pill and performance or pain improving; it's about our beliefs and expectations, the cultural meaning of a treatment. And this has been demonstrated in a whole raft of fascinating studies comparing one kind of placebo against another. So we know, for example, that two sugar pills a day are a more effective treatment for gastric ulcers than one sugar pill. Two sugar pills a day beats one a day. That's an outrageous and ridiculous finding, but it's true. We know from three different studies on three different types of pain that a saltwater injection is a more effective treatment than a sugar pill, a dummy pill with no medicine in it, not because the injection or pills do anything physically to the body, but because an injection feels like a much more dramatic intervention. So we know that our beliefs and expectations can be manipulated, which is why we do trials where we control against a placebo, where one half of the people get the real treatment, and the other half get placebo.
Que se serait-il passé sans les pilules ? Ils grandissent. Nous nous développons tous avec le temps. Et bien sûr, il y a l'effet placebo. L'effet placebo est une des choses les plus fascinantes en médecine. Il ne s'agit pas juste de prendre une pilule pour voir vos résultats s'améliorer ou votre douleur diminuer. Il s'agit de vos convictions et de vos attentes. Il s'agit de la signification culturelle du traitement. Cela a été démontré par grand nombre d'études fascinantes, en comparant un type de placebo par rapport à un autre. Nous savons, par exemple, que prendre deux pilules de sucre par jour est un traitement plus efficace contre les ulcères gastriques qu'en prendre une seule. Deux pilules par jour battent une pilule par jour. C'est une découverte ridicule et révoltante, mais c'est vrai. Nous savons de 3 études différentes sur 3 types de douleur qu'une injection d'eau salée est plus efficace contre la douleur qu'une pilule de sucre, une fausse pilule sans médicament - non parce que l'injection ou les pilules agissent physiquement sur le corps, mais parce que l'injection est perçue comme une intervention beaucoup plus sérieuse. Nous savons que nos convictions et nos attentes peuvent être manipulées, c'est pourquoi on fait des tests avec un contrôle par rapport à un placebo ; une moitié reçoit le vrai traitement et l'autre moitié le placebo.
But that's not enough. What I've just shown you are examples of the very simple and straightforward ways that journalists and food supplement pill peddlers and naturopaths can distort evidence for their own purposes. What I find really fascinating is that the pharmaceutical industry uses exactly the same kinds of tricks and devices, but slightly more sophisticated versions of them, in order to distort the evidence they give to doctors and patients, and which we use to make vitally important decisions.
Mais ce n'est pas suffisant. Je viens juste de vous montrer des exemples des manières très simples et évidentes dont les journalistes, les vendeurs de compléments alimentaires et les naturopathes transforment les preuves pour leurs propres besoins. Je trouve vraiment fascinant que l'industrie pharmaceutique utilise exactement le même type de trucs et d'équipements, un peu plus sophistiqués toutefois, pour transformer les preuves qu'ils communiquent aux médecins et aux patients, preuves dont nous nous servons pour prendre des décisions vitales.
So firstly, trials against placebo: everybody thinks a trial should be a comparison of your new drug against placebo. But in a lot of situations that's wrong; often, we already have a good treatment currently available. So we don't want to know that your alternative new treatment is better than nothing, but that it's better than the best available treatment we have. And yet, repeatedly, you consistently see people doing trials still against placebo. And you can get licensed to bring your drug to market with only data showing that it's better than nothing, which is useless for a doctor like me trying to make a decision.
D'abord, tests versus placebo : tout le monde pense savoir qu'un test devrait être une comparaison d'un nouveau médicament avec un placebo. Mais en réalité, dans beaucoup de cas, c'est faux. Parce qu'il existe souvent un très bon traitement déjà disponible, ils ne veulent pas que l'on sache que leur nouveau traitement alternatif est juste mieux que rien. Ils veulent faire croire qu'il est meilleur que le meilleur traitement déjà existant. Et donc, de manière répétée, on voit des gens faire des tests en comparant avec un placebo. Vous pouvez obtenir une autorisation de mise sur le marché en montrant seulement des données prouvant que c'est mieux que rien, ce qui ne sert à rien à un médecin qui prescrit un traitement.
But that's not the only way you can rig your data. You can also rig your data by making the thing you compare your new drug against really rubbish. You can give the competing drug in too low a dose, so people aren't properly treated. You can give the competing drug in too high a dose, so people get side effects. And this is exactly what happened with antipsychotic medication for schizophrenia. Twenty years ago, a new generation of antipsychotic drugs were brought in; the promise was they would have fewer side effects. So people set about doing trials of the new drugs against the old drugs. But they gave the old drugs in ridiculously high doses: 20 milligrams a day of haloperidol. And it's a foregone conclusion if you give a drug at that high a dose, it will have more side effects, and your new drug will look better.
Mais ce n'est pas la seule manière de truquer les données. Vous pouvez aussi les truquer en rendant le produit auquel vous comparez votre nouveau médicament vraiment nul. Il suffit de donner l'autre médicament en trop faible dose pour que les patients soient correctement traités. Ou d'en donner une dose trop forte de sorte que les patients ont des effets secondaires. C'est exactement ce qui s'est passé avec les neuroleptiques contre la schizophrénie. Il y a 20 ans, une nouvelle génération de neuroleptiques a été introduite avec la promesse qu'ils auraient moins d'effets secondaires. Ils ont fait tester ces nouveaux médicaments en les comparant aux anciens, mais ils ont donné ces derniers en doses ridiculement élevées - 20 mg d'halopéridol par jour. La conclusion est courue d'avance : si vous donnez un médicament à trop haute dose, il aura plus d'effets secondaires et le vôtre n'en apparaîtra que meilleur.
Ten years ago, history repeated itself, when risperidone, the first of the new-generation antipsychotic drugs, came off copyright, so anybody could make copies. Everybody wanted to show their drug was better than risperidone, so you see trials comparing new antipsychotic drugs against risperidone at eight milligrams a day. Again, not an insane dose, not an illegal dose, but very much at the high end of normal. So you're bound to make your new drug look better. And so it's no surprise that overall, industry-funded trials are four times more likely to give a positive result than independently sponsored trials.
Il y a 10 ans, l'histoire s'est répétée, de manière intéressante, quand le rispéridone, le premier neuroleptique de nouvelle génération, est tombé dans le domaine public, et que tout le monde pouvait le copier. Tout le monde voulait montrer que leur médicament était meilleur que le rispéridone, on a donc vu une quantité de tests comparant de nouveaux neuroleptiques avec le rispéridone à 8 mg par jour. Encore une fois, pas un dosage absurde, pas un dosage illégal, mais à la limite haute de ce qu'il fallait. Vous êtes sûr que votre médicament aura l'air meilleur. Il n'y a donc pas de surprise qu'à la fin, les tests payés par l'industrie ont 4 fois plus de chance de donner un résultat positif que des tests indépendants.
But -- and it's a big but --
Mais - et c'est un mais important -
(Laughter)
(Rires - jeu de mots : but, "mais", et butt, "cul")
it turns out, when you look at the methods used by industry-funded trials, that they're actually better than independently sponsored trials. And yet, they always manage to get the result that they want. So how does this work?
il s'avère, quand vous observez les méthodes de tests utilisées par l'industrie, qu'elles sont en fait meilleures que les tests indépendants. Et pourtant, ils arrivent toujours à obtenir les résultats qu'ils désirent. Comment est-ce que cela marche ?
(Laughter)
Comment expliquer cet étrange phénomène ?
How can we explain this strange phenomenon? Well, it turns out that what happens is the negative data goes missing in action; it's withheld from doctors and patients. And this is the most important aspect of the whole story. It's at the top of the pyramid of evidence. We need to have all of the data on a particular treatment to know whether or not it really is effective. There are two different ways you can spot whether some data has gone missing. You can use statistics or you can use stories. I prefer statistics, so that's what I'll do first.
Il s'avère que c'est dû à la disparition des données négatives en cours de tests ; elles sont cachées aux médecins et aux patients. Ceci est le côté le plus important de toute cette histoire. C'est le sommet de la pyramide des preuves. Il faut avoir l'ensemble des données d'un traitement donné pour savoir, si oui ou non, il est efficace. Il y a deux manières de détecter si des données ont disparu en cours de route. Soit les statistiques, soit les études de cas. Je préfère personnellement les statistiques, je vais commencer par ça.
This is a funnel plot. A funnel plot is a very clever way of spotting if small negative trials have disappeared, have gone missing in action. This is a graph of all of the trials done on a particular treatment. As you go up towards the top of the graph, what you see is each dot is a trial. As you go up, those are bigger trials, so they've got less error; they're less likely to be randomly false positives or negatives. So they all cluster together. The big trials are closer to the true answer. Then as you go further down at the bottom, what you can see is, on this side, spurious false negatives, and over on this side, spurious false positives. If there is publication bias, if small negative trials have gone missing in action, you can see it on one of these graphs. So you see here that the small negative trials that should be on the bottom left have disappeared. This is a graph demonstrating the presence of publication bias in studies of publication bias. And I think that's the funniest epidemiology joke you will ever hear.
Il existe ce que l'on appelle un graphique en entonnoir. Cet entonnoir est un moyen très malin de détecter si des petits résultats négatifs ont disparu en cours de route. Voici un graphique de tous les tests effectués sur un traitement particulier. Si vous allez vers le haut du graphique, chaque point est un test. En montant, ceux-ci sont des tests plus larges, ils comportent moins d'erreurs. Ils auront moins de faux positifs aléatoires, de faux négatifs aléatoires. Ils forment des grappes. Les larges tests sont plus proches de la bonne réponse. Plus vous descendez, vous voyez, de ce côté-ci, les faux négatifs fallacieux, et de l'autre côté, les faux positifs fallacieux. Si la publication est biaisée, si les petits tests négatifs ont été supprimés, vous pouvez le voir sur un tel graphique. Vous voyez que les petits tests négatifs qui devraient être en bas à gauche ont disparu. Voici un graphique montrant l'existence de falsification dans des études sur les falsifications. Je pense que c'est, en épidémiologie, la blague la plus amusante que vous entendrez.
(Laughter)
Ceci était la première méthode, les statistiques,
That's how you can prove it statistically. But what about stories? Well, they're heinous, they really are. This is a drug called reboxetine. This is a drug which I, myself, have prescribed to patients. And I'm a very nerdy doctor. I hope I go out of my way to try and read and understand all the literature. I read the trials on this. They were all positive, all well-conducted. I found no flaw. Unfortunately, it turned out, that many of these trials were withheld. In fact, 76 percent of all of the trials that were done on this drug were withheld from doctors and patients. Now if you think about it, if I tossed a coin a hundred times, and I'm allowed to withhold from you the answers half the times, then I can convince you that I have a coin with two heads. If we remove half of the data, we can never know what the true effect size of these medicines is.
mais quelle est la deuxième, les études de cas ? Eh bien, elles sont odieuses, réellement. Voici un médicament appelé réboxetine. C'est un médicament que j'ai moi-même prescrit. Et je suis plutôt geek. Je me remets en cause en essayant de lire et de comprendre tout ce qui s'écrit. J'ai lu les tests sur ce médicament. Tous positifs. Tous très bien menés. Je n'ai trouvé aucune faille. Malheureusement, il s'est avéré que de nombreux tests ont été tenus secrets. En réalité, 76% de tests qui ont été faits sur ce médicament ont été cachés aux médecins et aux patients. Si vous y réfléchissez, si je lance une pièce 100 fois, et si j'ai le droit de ne pas vous dire le résultat une fois sur deux, j'arriverai à vous convaincre que j'ai une pièce avec deux côtés "Face". Si on enlève la moitié des données, on ne peut pas savoir quelle est l'ampleur réelle de l'action d'un médicament.
And this is not an isolated story. Around half of all of the trial data on antidepressants has been withheld, but it goes way beyond that. The Nordic Cochrane Group were trying to get ahold of the data on that to bring it all together. The Cochrane Groups are an international nonprofit collaboration that produce systematic reviews of all of the data that has ever been shown. And they need to have access to all of the trial data. But the companies withheld that data from them. So did the European Medicines Agency -- for three years.
Ceci n'est pas un cas unique. Environ la moitié des tests sur les antidépresseurs a été cachée, mais cela va beaucoup plus loin. Le Nordic Cochrane Group a essayé de mettre la main sur ces données pour les réunir toutes. Les groupes Cochrane sont une collaboration internationale à but non lucratif qui produit des revues systématiques des données publiées. Ils ont besoin d'avoir accès à toutes les données de tests. Mais les sociétés ne leur communiquent pas ces données, tout comme l'a fait l'Agence Européenne des Médicaments pendant trois ans. C'est un problème actuellement sans solution.
This is a problem that is currently lacking a solution. And to show how big it goes, this is a drug called Tamiflu, which governments around the world have spent billions and billions of dollars on. And they spend that money on the promise that this is a drug which will reduce the rate of complications with flu. We already have the data showing it reduces the duration of your flu by a few hours. But I don't care about that, governments don't care. I'm sorry if you have the flu, I know it's horrible, but we're not going to spend billions of dollars trying to reduce the duration of your flu symptoms by half a day. We prescribe these drugs. We stockpile them for emergencies on the understanding they'll reduce the number of complications, which means pneumonia and death. The infectious diseases Cochrane Group, which are based in Italy, has been trying to get the full data in a usable form out of the drug companies, so they can make a full decision about whether this drug is effective or not, and they've not been able to get that information. This is undoubtedly the single biggest ethical problem facing medicine today. We cannot make decisions in the absence of all of the information.
Pour en montrer son importance, voici le Tamiflu, pour lequel tous les gouvernements ont dépensé des milliards de dollars. Ils ont dépensé cet argent sur la promesse que ce médicament pourrait réduire le taux de complications liées à la grippe. Nous avons déjà les données qui montrent qu'il réduit la durée de la grippe de quelques heures. Mais ça ne m'intéresse pas. Ça n'intéresse pas les gouvernements. Je suis désolé si vous avez la grippe, je sais que c'est horrible, mais nous n'allons pas dépenser des milliards pour essayer de diminuer la durée de vos symptômes grippaux d'une demi-journée. Nous prescrivons ce médicament, nous le stockons en cas d'urgence sur la base de ce qu'il va réduire le nombre de complications, c'est-à-dire la pneumonie, c'est-à-dire la mort. Le Cochrane Group sur les maladies infectieuses, basé en Italie, essaye d'obtenir des fabricants de médicaments l'ensemble des données sous une forme exploitable afin de pouvoir déterminer définitivement si ce médicament est efficace ou non, ils n'ont pas été en mesure d'obtenir ces informations. C'est indubitablement le plus gros problème éthique de la médecine aujourd'hui. On ne peut pas prendre de décisions sans avoir la totalité des informations.
So it's a little bit difficult from there to spin in some kind of positive conclusion. But I would say this: I think that sunlight is the best disinfectant. All of these things are happening in plain sight, and they're all protected by a force field of tediousness. And I think, with all of the problems in science, one of the best things that we can do is to lift up the lid, finger around at the mechanics and peer in.
Il est donc un peu difficile, partant de là, de conclure de manière positive. Mais je voudrais dire ceci : je pense que la lumière du soleil est le meilleur désinfectant. Toutes ces choses se passent à la vue de tous, ils sont tous protégés par un champ de force d'ennui. Je pense, avec tous les problèmes de la science, une des meilleures choses que nous puissions faire est de soulever le rideau, de triturer les rouages et d'y jeter un œil.
Thank you very much.
Merci beaucoup.
(Applause)
(Applaudissements)