Les débats sur l’inefficacité de l’homéopathie sont nombreux, et ils ne sont pas nouveaux. Ils existaient déjà lorsque les médecins homéopathes côtoyaient leurs collègues de la médecine orthodoxe au 19ème siècle. Il semble que les progrès de la médecine orthodoxe aient réussi à marginaliser toute autre conception médicale. Ce qui n’était pas le cas à cette époque où la médecine moderne n’existait que de nom, s’appuyant sur quelques expériences chimiques disparates sans énoncer de principe médical qui puisse guider la pratique clinique. Les remèdes classiques étaient à peine plus évolués que la saignée et la découverte des microbes tardait. L’homéopathie a été découverte et formalisée par Hahnemann à une période où toute autre médecine était malvoyante.
La situation a bien changé. Personne n’oserait remettre en question les avancées de la médecine enfin scientifique, ni des disciplines dont elle dépend : l’anatomie, la physiologie, la biochimie, l’immunologie.
Les connaissances acquises ont été démontrées de manière rigoureuse avec des protocoles qui sont devenus la norme. Ces protocoles prévoient qu’une expérience doit être reproductible et les effets d’une substance médicamenteuse doit démontrer des effets statistiquement mesurables, dépassant les effets d’une substance neutre de référence. Sans cette comparaison, il est difficile de prouver l’efficacité. Cette démonstration convient particulièrement à l’expérimentation des molécules chimiques reproduites ou créées en laboratoire car elles ne répondent à aucun principe particulier. En revanche, c’est plus difficile à appliquer à des substances dont l’effet dépend conceptuellement à des principes d’utilisation que la science médicale réfute.
Sur la base de ces éléments, il n’existe aucune preuve scientifique sérieuse que l’homéopathie ait plus d’effet qu’un placebo. Cela étant dit, de quoi parle-t-on et à quelle conclusion sommes-nous parvenus ?
L’effet placebo et nocebo
L’effet placebo correspond à la reconnaissance par la science des multiples influences (pas toute connues sans doute) qui font que la guérison peut être obtenue par n’importe quel moyen, médicamenteux ou non. Le nocebo est l’inverse : si un malade a des . Ce qui est sûr, c’est que le patient peut faire disparaître les symptômes qui définissent sa maladie (cas du placebo), ou empêcher qu’une substance ne déploie son effet curatif (cas du nocebo). Ainsi, le placebo devient un allié et même un médicament puisque de manière directe il serait capable d’avoir des effets curatifs. Les homéopathes ou les acupuncteurs seraient donc des « placebologues », c’est-à-dire les véhicules qui permettent à l’effet placebo de se manifester (avec parfois une reproductibilité incroyable !).
Si on admet et on utilise le placebo comme référence dans l’expérimentation médicamenteuse, nous ne savons pas pour autant exactement comment cela fonctionne. La conséquence est que l’admission de l’effet placebo ne décrit pas de limite à son hypothèse. Personne ne décrit, autrement que sous la forme de probabilités (50/50), quelles sont les limites à cette notion. Concrètement :
Si une personne A prend un remède et qu’il est convaincu que cela l’aiderait (par sa relation particulière avec le praticien, par la forme galénique du médicament, ou tout autre biais), son attitude positive interviendra en faveur de la guérison, indépendamment de l’effet curatif. On admet généralement à un tiers de cas les guérisons grâce à des placebos, et pour la dépression cela peut être autant qu’un médicament. Un médicament doit donc montrer que l’effet attendu se rapproche le plus possible de 100%, s’appliquer si possible de manière égale à tous les membres du groupe de test et démontrer physiologiquement son effet selon nos connaissances scientifiques du moment. C’est l’hypothèse de base et ce n’est pas un concept facile à manipuler.
Seulement voilà : en réalité, le postulat est incorrect car il ne prévoit pas le cas (même s’il est théoriquement prévu) que le médicament et l’effet placebo contribuent ensemble à l’effet curatif. Car tout médicament, même éprouvé, dépend partiellement de l’effet placebo. Par conséquent, si l’effet d’un médicament n’est pas démontré d’une manière significative, cela ne signifie pas qu’il n’aura eu aucun effet thérapeutique, juste qu’il sera en deçà des limites établies par le protocole de test. Mais ce que cela prouve en réalité c’est que l’effet supposé du médicament n’est pas assez significatif pour démontrer son « efficacité réelle ». Ce médicament sera donc écarté, même si la moitié des malades membres du groupe de test guérissent ce n’est en réalité pas si mal. En fait, l’utilisation du placebo à propos de toute substance dont nous ne connaissons rien (dans le cas de l’homéopathie, aucune trace chimique résiduelle) est très difficile.
Le problème du placebo c’est qu’on en connaît encore peu sur les effets somatiques. De nombreuses questions restent en suspens.
Est-ce que toutes les maladies sont également sujettes à l’effet placebo ? Si par exemple, un malade de cancer guérit par des méthodes non prouvées, peut-on mettre cela sur le compte de l’effet placebo ? On a établi que le placebo a logiquement un plus grand effet sur les troubles ayant une forte dimension psychologique (l’insomnie, la dépression, l’anxiété, la douleur) mais qu’il ne peut apporter de guérison pour des pathologies plus graves comme les cancers.
Combien de temps dure l’effet placebo ? Est-ce qu’il peut avoir une durée infinie ou ne durer quelques semaines, seuil au-delà duquel on peut considérer que l’effet d’un remède est avéré ? Doit-on croire que l’effet placebo est capable de guérir durablement des pathologies que la médecine orthodoxe n’a pas réussi à guérir ? Pourquoi l’effet placebo ne bénéficie-t-il pas avec autant de persistance aux traitement conventionnels inefficaces qu’avec ce qui est attribué aux médecines non conventionnelles ?
Que dire des remèdes homéopathiques qui, au cours d’un traitement, ne fonctionnent pas malgré l’étude approfondie du cas, jusqu’à trouver le bon remède et que ce remède est capable de reproduire les mêmes effets sur les mêmes conditions pathologiques ? Peut-on admettre, basé sur des preuves sérieuses, que les patients seraient capables de générer un effet placebo par intermittence et de manière répétée ?
La réponse c’est que beaucoup de questions restent sans réponse et qu’on est encore au début de notre compréhension de la psychosomatique. En attendant ce jour, est-il raisonnable d’accabler les homéopathes (ou tout autre médecine non conventionnelle) sur la base de ces incertitudes ?
Pour ma part, je n’aurais aucun problème à me déclarer « placebologue » si j’avais l’assurance d’apporter du bien-être aux patients et que cela pouvait les soulager de bien des souffrances … La priorité doit être donnée à l’expérience clinique.
Démonstration des principes de l’homéopathie
L’homéopathie suit des principes précis, qui doivent être respectés pour obtenir le meilleur résultat possible. Ceci n’est pas une tentative d’échapper au sacro-saint protocole scientifique, que je respecte dans les limites qui sont les siennes, mais une réalité bien connue des homéopathes classiques. Les premiers homéopathes défendaient l’idée selon laquelle il ne fallait donner qu’un remède à la fois pour en tirer le meilleur effet curatif. Ils pensaient de plus qu’il fallait laisser du temps pour que le remède puisse délivrer tous ses effets curatifs. La matière médicale homéopathique possède d’ailleurs une catégorisation des remèdes à effet rapide mais limité ou effet durable mais lent.
Donner plusieurs remèdes dans une même journée est une adaptation récente au besoin d’effet instantané qui n’est pas toujours compatible avec l’homéopathie.
L’autre point est que parfois la guérison nécessite de changer le remède pour l’adapter à l’évolution des symptômes du patient. Si bien que si un remède convient au début d’un traitement, un autre remède peut suivre et encore un autre, jusqu’à l’extinction de tous les symptômes.
L’autre particularité de l’homéopathie, c’est l’extrême individualisation du traitement proposé. Pour des symptômes identiques, le traitement pourra être distinct pour deux individus présentant un profil différent.
Transposer tout cela dans le protocole scientifique qui est la norme aujourd’hui est une sacré gageure.
Mais Hahnemann a formalisé cette nouvelle médecine sur la base des « épreuves » (provings) des substances homéopathiques sur un grand nombre de personnes (rien de comparable toutefois avec les cohortes des recherches actuelles). Je m’étonne qu’aucun chercheur n’a pas essayé de reproduire ces épreuves dans un milieu contrôlé. Une cohorte de n personnes pourraient être recrutés comme on le fait pour tester des médicaments chimiquement actifs, et on leur administrerait les substances actives qui servent de base au remède homéopathique. Cela ne démontrerait pas la notion de hautes dilutions, mais cela démontrerait le principe le plus important de l’homoépathie qui lui a même donné son nom, la similarité des symptômes (similia similibus). Ces épreuves peuvent facilement être contrôlées en double aveugle, car on n’effleure pas encore au traitement différencié, on se situe au fondement même de celui-ci.
La difficulté résiderait à pouvoir trouver des candidats pour expérimenter potentiellement des symptômes extrêmement gênants …
L’expérience de Benveniste
L’équipe du chercheur Benveniste cherchait à démontrer que l’eau pouvait garder une « mémoire » de la substance qui y était diluée jusqu’à ce qu’il n’existe plus aucune trace de son principe actif. C’est l’un des principes de l’homéopathie, selon laquelle la dilution fonctionne aussi bien voire mieux avec des dilutions élevées.
L’équipe de chercheurs obtient des résultats qui laisseraient à penser que les produits hautement dilués continuent d’avoir un effet sur l’activation et l’inhibition de la dégranulation des cellules basophiles.
Cette expérience fut d’abord publiée par le journal Nature, puis devant les réactions adverses a conduit une enquête de fraude. En effet, ces résultats auraient bouleversé les connaissances chimiques actuelles. Aucune équipe de chercheurs n’a pu reproduire l’expérience de l’équipe française.
Qu’est-ce que Benveniste a-t-il tenté de démontrer ? Que même diluée, une substance restait active et qu’elle possédait les mêmes actions. Même si ce point était intéressant pour expliquer la théorie des dilutions, l’hypothèse de départ était erronée du point de vue homéopathique. En effet, un des principes de base de l’homéopathie est qu’une substance chimiquement active diluée possédait certes toujours un effet, mais inverse sinon il n’aurait aucun effet curatif. Ce que l’hypothèse de l’équipe de Benveniste tendait à démontrer c’est que une substance hautement diluée avait les mêmes effets que si elle ne l’était pas … donc dans le cas de l’homéopathie, qu’un remède dilué serait générateur des mêmes symptômes. Or ceci n’est pas exactement le principe homéopathique, mais son opposé.
Par ailleurs, Hahnemann et ses successeurs ont répété à l’envi que c’est la dynamisation (appelée succussion) de la haute dilution qui lui donne des pouvoirs curatifs. La dilution elle-même n’a lieu d’être précisément pour éviter que la substance, souvent toxique, ne garde ses effets délétères sur la santé.
Non seulement l’expérience a discrédité la profession d’homéopathe par le scandale qu’elle a généré, mais elle a défendu une hypothèse homéopathique partiellement erronée. Au lieu d’essayer de démontrer un effet contraire à celui de la substance non diluée (à même de déclencher une guérison), il aurait démontré une dangerosité égale …
La recherche médicale
Un peu de vocabulaire. Si vous vous intéressez à l’homéopathie autant clinique que « scientifique », vous devez acquérir une certaine autonomie pour la compréhension de l’objet de l’étude, la méthodologie utilisée, la taille de l’échantillon (plus l’échantillon observé est grand, plus concluants seront les résultats dans un sens comme dans l’autre), la durée de l’observation, la comparaison avec une substance de référence et surtout, les statistiques et les probabilités qui sont les outils incontournables pour évaluer les résultats obtenus et leur donner une cohérence. Il faut garder à l’esprit que l’analyse statistique est plus à même de démontrer que quelque chose est faux plutôt que quelque chose est vrai.
Les protocoles d’essai les plus solides sont ceux également qui coûtent le plus cher. C’est la raison pour laquelle bon nombre d’expériences cliniques ne peuvent conclure, à cause par exemple d’une cohorte trop limitée, qu’à l’intérêt des résultats qui doivent être confirmés par d’autres études …
- A l’aveugle (blinded) : le but est d’anonymiser le produit donné aux sujets de l’essai et de choisir de rendre une ou plusieurs parties des sujets inconscients du traitement qui leur est administré. « Simple aveugle » (single-blinded) c’est quand les sujets ne savent pas ce qu’ils prennent ; « double-aveugle » (double-blinding) c’est quand ni les sujets, ni les chercheurs, ni parfois les analystes des données (triple-blinding), ne savent quel traitement est administré (généralement soit le médicament testé, soit un placebo).
- Essai clinique (clinical trial) : étude systématique pour tester un article (traitement, médicament, équipement) sur un ou plusieurs sujets. Il existe plusieurs types d’essai selon leur objet : test diagnostic (tester une nouvelle procédure de diagnostic), test de prévention (valider une manière de prévenir la survenue d’une maladie), test de qualité de vie (valider des mesures palliatives d’une maladie chronique), test de traitement (étudier les effets d’un médicament ou d’une procédure chirurgicale).
Les essais sont conduits en plusieurs phases : Phase I sur un petit échantillon (20-80 sujets) de sujets pour déterminer si l’objet du test clinique est sans danger ; Phase II sur un plus large échantillon (100-300 sujets) pour évaluer l’efficacité ; Phase III le traitement ayant passé avec succès les phases précédentes quant à son efficacité supposée et l’absence d’effets secondaires, est administré à un échantillon encore plus large (1000-3000 sujets) ; Phase IV l’autorité sanitaire a approuvé le médicament qui sera encore suivi pour son efficacité comparée à d’autres médicaments de référence et l’absence d’effets secondaires. - Cohorte (cohort) : c’est le groupe de sujets dans un essai ou étude clinique qui sont observés/suivis à intervalles réguliers. En fonction du type d’essai, la cohorte doit être qualitativement et quantitativement significative. Beaucoup de conclusions d’essai sont critiqués parce que la taille de la cohorte ne semble pas suffisante. Les méta-études, si courantes aujourd’hui car peu onéreuses, sélectionnent les résultats d’études passées selon des critères de qualité, dont la taille de la cohorte.
- Commanditaire (sponsor) : une étude est commanditée par différentes entités qui sont critiques à identifier pour évaluer les prises d’intérêt et donc les biais potentiels. Les conclusions d’une étude commandée par un laboratoire pharmaceutique nécessiteront d’être étudiées précisément pour éliminer tous les biais qui ont pu survenir sous son influence. Dans les méta-analyses sur les effets de l’homéopathie, les intérêts du commanditaire en faveur ou farouchement opposés à l’homéopathie nécessitent d’identifier les biais. Dans l’expérience de Benveniste, le fait qu’un chercheur de l’équipe ait été aussi un médecin prescripteur d’homéopathie aurait dû représenter un signal que des ajustements dans le protocole devaient être menés avant de commencer l’expérience.
- Contrôle (control) : une étude est contrôlée lorsque les actions d’un médicament est comparé à une substance de référence (un autre médicament reconnu pour son efficacité, aucun médicament ou un placebo).
- Corrélation (correlation) : la relation entre deux variables sans qu’aucun lien de causalité n’ait été démontré. L’histoire des statines pour faire baisser le cholestérol en vue de réduire le nombre d’accidents cardio-vasculaires est un exemple de complaisance du milieu médical sur des erreurs potentiellement dangereuses pour la santé. Il s’avère que le cholestérol n’est pas directement lié à un accident cardio-vasculaire mais seulement corrélé. Le statines s’attaquent au cholestérol, qui est une molécule produite par l’organisme et qui lui est très importante, créant des effets de bord. D’autres chercheurs ont identifié d’autres facteurs qui contribueraient plus sûrement aux accidents cardiaques. Mais les deux éminences qui se sont trompées et qui ont reçu un prix ne seront pas jetés en pâture et ne seront pas traités en paria comme un Benveniste l’a été traité. Confondre cause, conséquence et corrélation est un problème récurrent dans la recherche médicale.
- Couplage (pairing ou match-pair design) : Une méthode par laquelle des sujets sont sélectionnés de sorte que deux sujets ayant les mêmes caractéristiques (habitudes de vie, biologiques) sont assignés à un même groupe mais reçoivent deux traitement différents. Le sujet A recevra un traitement A et le sujet B recevra un traitement B. L’affectation est due au hasard dans le cas d’affectation randomisée (random allocation).
- Hypothèse nulle (null hypothesis) : c’est l’hypothèse de référence selon laquelle l’effet recherché n’existe pas pour l’écarter de l’étude. Il est estimé statistiquement par la valeur de probabilité P. Plus cette valeur est grande, plus l’effet peut être dû au hasard.
- Intervalle de confiance (Confidence Interval, CI) : c’est l’estimation que le résultat est dans la fourchette énoncée. Généralement, la cible acceptable est de 95%, ce qui réduirait le risque d’erreur à 5%.
- Longitudinale (longitudinal study): se dit d’une étude où les données sont collectées sur les sujets pendant une longue période.
- Mesure objective (objective measure) : une mesure qui ne peut pas être influencée par l’enquêteur ou investigateur comme un relevé biochimique. Un traitement homéopathique n’ayant pas pour but de modifier des valeurs biochimiques mais de faire disparaître des symptômes et de augmenter le bien-être, c’est un obstacle fondamental.
- Méta-analyse (meta-analysis) : le processus statistique qui consiste à rassembler des données de plusieurs essais cliniques et de les résumer à travers un formalisme statistique. C’est un moyen peu coûteux pour vérifier les résultats déjà publiés et c’est donc très à la mode.
- Multicentré (multicenter trial) : c’est un essai qui est conduit, en suivant le même protocole, dans plusieurs sites distincts, dirigés par un enquêteur (investigator) différent.
- Parallèle (parallel group) : suite à la randomisation, les sujets sont affectés à leur traitement unique pendant toute la durée de l’étude. Dans ce cas, seul un traitement à la fois peut être testé. Dans le cas des cross-over plusieurs traitements successifs (en série) sont donnés à un même sujet ce qui implique qu’il faut pouvoir évaluer avec certitude la période de sevrage (washout period) après laquelle le sujet est capable de recevoir son deuxième traitement sans influence du précédent.
- Randomisation (randomization) : le traitement clinique peut être soit choisi, soit attribué au hasard (random). La randomisation a pour but de supprimer certains biais.
- Rapport de chance (Odd Ratio, OR) : c’est le rapport des chances qu’un événement survienne par rapport aux chances que ce même événement en survienne pas, par exemple que le traitement homéopathique ait fonctionné par rapport au cas où il n’aurait pas fonctionné. C’est une mesure utilisée dans les méta-analyses (« analyses d’analyses »). Plus OR est éloigné de 1 plus c’est significatif. Cette estimation possède des limites qui sont expliquées ici.
- Statistiquement significatif (statistically meaningful) : à ne pas confondre avec ce qui est cliniquement significatif.
- Sujets (subjects) : ce sont les personnes recrutées pour un essai clinique. L’identité des personnes est anonymisée et remplacée par un identifiant unique attribué par l’investigateur au cas où des événements adverses doivent être rapportés aux autorités.
- Valeur P (P-value) : le plus petit niveau de signification statistique attribué à une hypothèse nulle qui peut être rejeté, c’est-à-dire la probabilité d’observer un résultat similaire à ce qui est décrit dans l’hypothèse nulle. Le critère de signification statistique de P est décidé en définissant le protocole. La P-value de < 0.05 est considérée comme statistiquement significative.
- CONSORT (Consolidated Standards of Reporting Trials) : c’est un modèle de présentation des résultats d’essais contrôlés randomisés adoptée dans le monde entier.
Quelques résultats d’études sur l’homéopathie
L’homéopathie n’a pas réussi à ce jour à démontrer scientifiquement son efficacité globale et son mode d’action défie les connaissances actuelles. Une hypothèse qui semble prometteuse c’est qu’un remède homéopathique hautement dilué puisse engendrer un effet électrique et non chimique. C’est plausible par rapport à la théorie classique de l’homéopathie qui veut que le traitement modifie la « force vitale ». Si le vitalisme a été rapidement abandonné au profit de la chimie pure, démontrable, les connaissances et moyens actuels pourraient nous permettre de rapprocher cette notion vague avec un potentiel électrique, en 2016, 2019.
Dans une lettre de 2016 une équipe de chercheurs en homéopathie répond au retrait du journal indépendant Plos One d’un article traitant de leur essai sur les effets d’Arnica Montana. Ce que les chercheurs contestent c’est l’incapacité du journal à pointer du doigt des biais méthodologiques ou une tentative de fraude pouvant justifier ce retrait. L’argument des chercheurs est qu’une étude scientifique doit pouvoir être publiée pour que d’autres équipes de chercheurs essaient de reproduire les résultats, et que ces derniers soient débattus en place publique. Peut-être une preuve des difficultés chroniques rencontrées par les disciplines alternatives dans la communauté scientifique.
2001 : une méta-analyse conclut que suite à la médiocrité des études menées il n’y a aucune preuve de l’efficacité de l’homéopathie pour traiter la grippe. Cela ne signifie pas que l’homéopathie n’a pas d’effet curatif pour la simple raison qu’une méta-analyse donne des résultats statistiques uniquement et qu’elle ne fournit aucune certitude. La conclusion, fréquente avec les essais cliniques homéopathiques, c’est qu’on ne peut prouver une guérison. Les détracteurs de toute médecine naturelle se précipitent et font de ce type de conclusions une preuve que l’homéopathie ne soigne pas. Or, une méta-analyse ne peut pas démontrer qu’il n’y a pas de guérison, juste que les données statistiques ne démontrent pas que l’événement soumis à l’étude est vrai. Les statistiques ne fournissent pas de certitude.
De plus dans le cas de la grippe comme dans d’autres infections, il aurait fallu que la guérison intervienne dans un délai inférieur à celui d’une guérison spontanée.
En 2003, la Faculté d’homéopathie à Londres soulignait certains résultats positifs mais le besoin d’améliorer la qualité des essais cliniques visant à démontrer l’efficacité des remèdes homéopathiques.
En 2010 une analyse des essais cliniques homéopathiques a essayé positivement de souligner les erreurs fréquentes et les champs d’amélioration.
2004 : une étude italienne tente de démontrer l’utilité de la méthode succussion (dynamisation) des remèdes homéopathiques en observant un certain nombre de paramètres des liquides utilisés. Si cette étude ne conclut rien de définitif, elle appelle à d’autres expériences.
2007 : une étude japonaise vise à observer les effets d’un traitement homéopathique individualisé pour diverses maladies dermatologiques chroniques, sur une période allant de 3 mois à 7 ans. Les conclusions positives doivent être vérifiées par d’autres études avec un plus grand nombre de sujets, la cohorte étant limité (60 sujets avec des maladies variées). Le nombre de sujets par type de maladie cutanée est trop variable pour que les résultats soient comparés entre eux. De plus, le traitement homéopathique peut être d’efficacité variable selon le cas, l’essai mélange diverses maladies contre lesquelles la réponse homéopathique peut être variable.
2008 : correction d’une méta-analyse ayant des conclusions positives quant à l’effet curatif de l’homéopathie comparé à un placebo. Les résultats de cette méta-analyse concluait avec ces données statistiques : OR=0.76; 95% CI: 0.59-0.99; p=0.039. Le OR est inférieur à 1 donc pas forcément significatif, mais l’intervalle de confiance est jugé bon, avec une valeur de P statistiquement significative car inférieure à 1 et se rapprochant de 0. La conclusion de l’étude contradictoire est que la valeur de P augmente significativement si la taille de l’échantillon étudié était supérieur à celui des études sélectionnées dans la méta-analyse contredite. Cela ne signifie pas que la méta-analyse est sans aucune valeur statistique, juste que sa valeur diminue de celle envisagée initialement.
2017 : une étude in vitro pour examiner l’effet biologique d’Antimonium Crudum haute dilution sur un parasite (Leishmania). L’étude est intéressante, je m’interroge sur les raisons du choix de ce remède et sur le fait qu’en homéopathie on traiter selon la similitude relative ou absolue des symptômes de malades et ceux attribués au remède. Ce genre d’expériences sont intéressantes pour nourrir le désir d’aller plus avant dans les expériences, mais ne démontrent pas un effet clinique de manière assez probante.
2019 : un rapport effectué par le département de médecine intégrée suisse sur un cas de « syndrome de bouche brûlante » (dysesthésie, les muqueuses ne sont pas ulcérées mais le malade souffre de douleurs brûlantes et de picotements inexpliqué). Ce n’est pas un essai clinique, mais une étude de cas sur une maladie que la médecine orthodoxe n’explique et ne guérit pas. L’intérêt de ce rapport de cas c’est le traitement individualisé.
2019 : une méta-analyse sur le traitement homéopathique pour le Syndrome de l’Intestin Irritable comparé avec un placebo et une session de soutien psychologique n’a pas réussi à démontrer statistiquement l’efficacité de l’homéopathie et recommande de mener d’autres études.
2019 : un essai de traitement homéopathique vétérinaire contrôlé avec observation des modifications biochimiques dans une espèce de poissons (Silicea, Phosphoricum Acidum).
2019 : l’essai mené en Israël d’un traitement homéopathique individualisé pour soulager le Syndrome Prémenstruel. C’est une étude randomisée en double aveugle qui a conclu à des améliorations significatives. Les groupes de sujets ont été recrutés selon la correspondance des symptômes présentés avec ceux de 14 remèdes pré-sélectionnés. Je ne doute pas qu’une prochaine méta-analyse mette statistiquement en doute ces conclusions.
A noter que l’essai a été mené avec Vithoulkas qui dirige l’Institut homéopathique international en Grèce.
2019 : rapport de différents cas de Lichen plan, maladie cutanée chronique qui est susceptible de disparaître spontanément. Les patients ont tous été atteints pendant plusieurs dizaines d’années par la maladie et ont tous suivi des traitement conventionnels sans succès. Tous les cas de patients ont montré une rémission complète après un à 3 mois de traitement.
Si ces cas ne sont pas des essais cliniques avec valeur de preuve, et que l’action du remède homéopathique n’est pas comparé avec un placebo mais seulement, de manière informelle, avec le traitement conventionnel, ils produisent des effets qui devraient éveiller l’intérêt de la communauté médicale si elle était neutre et motivée par le bien des patients.
Immanquablement les détracteurs de l’homéopathie pointeront du doigt l’absence de preuve et l’absence de comparaison avec un placebo, avec les limites de l’argument : comment expliquer que l’effet placebo n’a pas contribué à l’amélioration des patients sous traitement conventionnel, mais que celui-ci est devenu prépondérant avec l’homéopathie pour conduire à une complète rémission après plusieurs dizaines d’années ? Ce sont les limites inhérentes au placebo qui est peu compris et les limites de son action restent indéfinies.
2019 : discussion intéressante sur les diverses dates d’expiration des remèdes homéopathiques dans différents pays, vendus sans qu’aucune preuve scientifique suffisante ne puisse soutenir ses décisions … d’autant plus que les remèdes sont dépourvus de principe actif et que leur usage repose sur des principes inconnus pour le moment. Si vous testez l’homéopathie chez vous, ne jetez plus vos anciens tubes de granules parce qu’ils ont dépassé la date limite indiquée.
2019 : 3 cas de traitement réussi de Mycose Fongoïde avec un traitement homéopathique individualisé. Cela n’apporte pas la preuve de l’efficacité de l’homéopathie faute de contrôles, mais elle ouvre des perspectives sur une maladie connue pour être difficilement prise en charge par les moyens conventionnels et par les effets secondaires importants.
2019 : dans ce résumé d’étude, pour lequel je n’ai pas au accès aux détails, il est question de cas arsenicose chronique à cause de remèdes homéopathiques. C’est très intéressant car on est passé du dogme selon lequel les hautes dilutions ne contiennent plus aucune trace (observable) de substance active ) des cas d’empoisonnements. Donc la question qu’il faut se poser c’est est-ce que les dilutions homéopathiques sont vraiment du placebo ou contiennent-elles des formes chimiques inconnues et indétectables par nos moyens actuels, de la substance diluée ? Si c’était vrai, cela montrerait que notre compréhension moderne des dilutions homéopathiques n’est pas précise et surtout, cela remet en question la nature même de l’action chimique.
Aux Etats-Unis, des cas de nouveaux-nés empoisonnés par Belladonna, utilisée pour des cas de fièvre avec risque de convulsions, nous interroge de la même manière. Pourquoi et comment a-t-on retenu la possibilité que la dilution de Belladonna peut être la cause directe (et non une simple corrélation) des convulsions infantiles ? A suivre.
2019 : une discussion brève sur les liens de corrélation possibles entre le concept de vitalisme énoncé par Hahnemann et la génétique.
2019 : une étude sur la disposition des pédiatres suisses (la Suisse a approuvé la médecine intégrée) à suivre une formation dans l’une des médecines complémentaires, avec des résultats encourageants. A noter tout de même que seuls 34% des pédiatres interrogés ont répondu, avec 2/3 de femmes.
2019 : encore une étude vétérinaire attestant de l’efficacité de l’homéopathie comme traitement antiparasitaire dans les parasitoses des brebis. Le facteur placebo existe aussi chez les animaux, mais ses modalités sont très différentes et passeraient par l’interaction avec le soignant.
2019 : une étude française étudiant la satisfaction de patients atteints de cancer qui utilisent une médecine complémentaire ou alternative. Elle conclue de l’intérêt potentiel de mener des essais randomisés contrôlés dans le traitement du cancer pour en évaluer mieux l’efficacité.
2019 : en Inde, un cas rapporté de traitement homéopathique potentiellement efficace contre une ANCA (glomérulopathie rénale auto-immune). L’homéopathe Vitoulkhas a participé à l’essai.
2019 : une étude pour valider des modalités de traitement homéopathique selon les tempéraments.
2019 : un essai randomisé en double aveugle pour estimer les effets d’un traitement homéopathique individualisé pour traiter l’insomnie.
2019 : une étude bâloise pour évaluer l’appétence des malades du cancer gynécologique ou du sein aux traitements de médecine complémentaire ou alternative. 52% des répondants ont indiqué recourir à au moins une médecine non conventionnelle. La conclusion est que l’appétence est forte (et que la médecine intégrée c’est l’avenir !).
2019 : essai in-vitro sur des macrophages infectés par Encephalitozoon cuniculi (E. cuniculi) pour évaluer l’action de Phosphorus sur un champignon sur la base d’une étude précédente qui avait montré une rémission de 40 animaux sur 42 (très petit échantillon) par le biais de mécanismes immunologiques.