Analyse du Contexte
Certains éléments, identifiables rapidement, permettent de se faire une première idée de l’étude :
Journal
Il existe plusieurs indicateurs permettant d’évaluer l’importance d’un journal (par exemple : Immediacy index, Eigenfactor score, Article influence score). Un des plus connus est l’impact factor. Cette mesure représente le nombre de citations moyen de chaque article publié par ce journal au cours des deux dernières années. Elle permet d’estimer la renommée du journal et la visibilité des articles qui y sont publiés. À titre d’exemple, le journal Nature, très renommé notamment dans le domaine de la biologie, avait un IF de 43,070 en 2018.
Ces mesures ne peuvent cependant pas constituer le seul critère à prendre en compte pour juger une étude, notamment car elles s’appliquent à l’ensemble des publications d’un journal et parce qu’il n’est jamais exclu de trouver une étude peu convaincante dans un journal réputé, et inversement.
Auteurs et affiliations
L’un des critères à contrôler est l’affiliation des auteurs avec les industries et les potentiels conflits d’intérêts. La qualité de l’étude n’est pas remise en cause en cas d’affiliation mais c’est une information essentielle à avoir en tête lors de la lecture des conclusions de l’étude.
Références
Au-delà d’être le lien vers d’autres publications sur le sujet étudié, le nombre et la diversité des références – en termes de laboratoires, d’auteurs et de dates de publication –, permettent de rapidement saisir si l’étude a été réalisée avec ou sans trop de recherches en amont, et de la qualité de ces recherches. En d’autres termes, méfiez-vous des études ne contenant que des auto-citations.
Analyse du Contenu
Un article scientifique est généralement composé de quatre parties :
Introduction
L’introduction est une bonne source d’informations pour replacer l’étude dans son contexte. Elle permet, de plus, d’approfondir ses recherches et son bagage scientifique, grâce aux références qui y sont citées. Au-delà de cette mine d’informations, l’introduction peut se réduire à l’énoncé des différentes voies de recherches de l’étude et, en particulier, à la formulation de la problématique et de la manière de l’aborder. Cette partie de l’introduction est bien souvent positionnée en toute fin de paragraphe, permettant de l’identifier rapidement.
Matériel et Méthode
Ce paragraphe permet d’obtenir des informations plus précises sur la population étudiée (e.g. le nombre, le type, la cohérence par rapport à la question posée), ou sur les tests utilisés pour l’évaluation (e.g. questionnaire, critères d’évaluations), et permet de juger de la reproductibilité de l’étude. Ces paramètres ont une influence sur les résultats publiés par la suite.
Résultats
Ce paragraphe décrit, sans aucune interprétation, les résultats obtenus suite à l’évaluation. Cette partie est souvent accompagnée de graphes, intéressants à étudier d’un point de vue critique. L’art de faire parler les graphes est une pratique relativement répandue dans tout type de publications. Bien que les articles scientifiques aient un sérieux plus avéré, il est important de se méfier. Le changement d’échelle notamment (tronquée, par exemple), donne une toute nouvelle perspective quant à la conclusion des résultats exposés. Il est donc important de bien considérer le phénomène observé, afin de se faire sa propre idée concernant l’interprétation du graphique.
Des tests statistiques sont parfois réalisés pour évaluer la significativité de différences de résultats entre plusieurs groupes ou phénomènes observés. La p-value, couramment utilisée, peut être calculée grâce à différents tests statistiques, et indique, par sa valeur, si deux groupes de données sont significativement différents en termes de moyenne ou de variance selon le test utilisé. Lorsque la significativité est attestée, elle se représente sur les graphes sous forme d’étoile (par exemple * : p < 0.05 – significatif ; ** : p < 0.01 – très significatif).
Bien que ces analyses statistiques aident à la lecture des graphes, elles ne remplacent pas l’esprit critique. Deux groupes de données peuvent être significativement différents sans pour autant que cette différence ait un sens. Il est toujours essentiel de réfléchir aux autres paramètres non mis en avant pouvant avoir une influence sur la différence observée (par exemple, si le paramètre étudié est le nombre de cancers du poumon, que la variable est la population urbaine ou rurale, et qu’il n’y aucune information sur le tabagisme des individus).
Discussion
Ce paragraphe contient l’interprétation des résultats de la part des auteurs, en lien avec la problématique posée.
Il est important de dissocier les conclusions basées sur les faits établis grâce aux résultats et celles extrapolées à partir de tendances (biais). Par exemple, la présence de vocabulaire assez direct et marqué tel que « Cette étude prouve que » ou encore « nous avons démontré que » peut être indicatrice d’une conclusion trop hâtive car souhaitable/souhaitée. Dans ces caslà, la lecture de la partie Résultats permet de confirmer ou modérer ces propos. Des tournures de phrases telles que « nous observons » ou « il semblerait que » sont souvent plus adaptées à la recherche scientifique.
De plus, l’explication des limites de l’étude et des voies d’amélioration, lorsqu’elles sont présentes, démontrent la capacité des auteurs à se remettre en question et apportent des informations supplémentaires à l’analyse de l’étude. La présence de cette remise en question, lorsqu’elle est pertinente, est un signe que les conclusions ne sont pas biaisées. On peut également y trouver les perspectives de recherche futures, permettant d’être aux faits des prochaines avancées.
