Les essais cliniques prennent une place de plus en plus importante dans la médecine actuelle, en permettant d’évaluer de façon scientifique et rigoureuse l’ensemble stratégies thérapeutiques, et de valider les soins proposés aux patients. Les essais cliniques sont très souvent le substratum rationnel de l’information qui est apportée aux médecins afin qu’ils adaptent leurs pratiques thérapeutiques. La lecture critique et l’interprétation des essais consistent à évaluer si les données disponibles fournissent une preuve suffisamment fiable que le traitement apportera en pratique un bénéfice suffisant et pertinent. Évaluer la qualité d’un essai clinique est un processus qui fait appel à des concepts méthodologiques et statistiques qui sont parfois complexes, mais qui doivent être connus si l’on souhaite pouvoir intégrer en toute impartialité les données brutes présentées dans les publications d’essais cliniques. Cet article se propose de rappeler de façon didactique les différentes notions statistiques et méthodologiques nécessaires à l’élaboration et à la compréhension des essais cliniques, et de permettre ainsi une lecture critique des publications ou des présentations de résultats d’essais cliniques. Les grands principes méthodologiques nécessaires à la mise en évidence de façon indiscutable du bénéfice clinique d’un traitement sont rappelés, ainsi que les différents écueils ou biais qui font courir le risque de conclure à tort à l’efficacité du traitement. Les principes des tests statistiques utilisés dans les essais cliniques, ainsi que certaines situations pouvant augmenter le risque de conclure à tort à l’effet d’un traitement – telles que les analyses multiples, en sous-groupes, intermédiaires ou de non-infériorité – sont également abordés.

Clinical trials are playing an increasingly crucial role in modern evidence based medicine, allowing for rigorous scientific evaluation of treatment strategies and validation of patient care. The results of clinical trials often form the rational basis from which physicians draw information used to adapt their therapeutic practices. Critical reading and analysis of trials involves the assessment of whether the available data provide enough credible evidence that the treatment will result in a clinically significant and relevant improvement. Evaluating the quality of a clinical trial is a process that draws upon sometimes complex methodological and statistical concepts, with which the reader should nonetheless be familiar in order to come to impartial conclusions regarding the raw data presented in the clinical trials. The goal of the current article is to review the methodological and statistical concepts required for the design and interpretation of clinical trials, so as to allow for a critical analysis of publications or presentations of clinical trials. The first section describes the major methodological principles of clinical trial design required for a rigorous evaluation of the treatment benefit, as well as the various pitfalls or biases that could lead to erroneous conclusions. The second section briefly describes the main statistical tests used in clinical trials, as well as certain situations that may increase the risk of false positive findings (type 1 error), such as multiple, subgroup, intermediate and non-inferiority analysis.