Il était une fois un jeune dindon qui vivait dans une ferme. Un jour, un homme s’approche de sa cage. Seul, séparé de ses parents, le dindon tremble de peur. Il voit avec surprise l’homme déposer simplement de la nourriture et de l’eau dans sa cage. Le lendemain, en voyant l’homme approcher, le dindon frémit de terreur, mais encore une fois, l’homme s’en va après lui avoir laissé de l’eau et de la nourriture. Après une semaine, le dindon, qui est intelligent pour son espèce, comprend d’après la théorie des probabilités que les chances qu’un malheur survienne à la venue de l’homme sont assez faibles. Au fil du temps, le dindon amasse plus de données, qui confirment le bien-fondé de sa conclusion. Il perd donc sa crainte naturelle de l’homme. Au centième jour, quand l’homme s’approche, le dindon saute de joie à l’idée d’être nourri. Hélas, c’est la veille de l’Action de grâce!

Qu’est-ce que cette histoire a à voir avec la pandémie et la physiothérapie, me demandez-vous? Pour y répondre, je dois vous raconter une autre histoire, vraie cette fois-ci.

Au début janvier, j’ai réservé pour le 6 mars un voyage familial d’une semaine en Arizona et en Californie. À l’époque, je ne me souciais pas de la COVID-19, pas plus que la plupart des gouvernements dans le monde. Au début mars, le climat d’incertitude et de crainte m’a poussé à remettre en question l’idée de voyager. Le 5 mars, je devais prendre une décision : voyager comme prévu ou tout annuler? Mes amis et ma famille me mettaient en garde contre un voyage. Mais j’avais traversé la crise du SRAS et de la H1N1. Celle-ci pouvait-elle vraiment être pire? J’ai décidé de ne pas céder lâchement à la paranoïa et de prendre une décision fondée sur les données.

Ma province, l’Alberta, a déclaré son premier cas de COVID-19 le 5 mars, tandis que l’Arizona comptait environ cinq cas. La Californie, qui inquiétait tout le monde, dénombrait environ 50 personnes infectées pour une population de 40 millions. Selon mes calculs, j’avais une chance sur 800 000 de rencontrer une personne infectée en Californie. Le risque me semblait acceptable. Bien entendu, ce risque serait relativement plus élevé dans les aéroports, mais je n’ai pas pu trouver de données fiables pour établir un profil de risque. Bref, nous nous sommes rendus à Phoenix puis à San Francisco. Or, un ou deux jours après notre départ du pays, le taux d’infection a monté en flèche.

Autour du 13 mars, la Californie a fermé ses écoles et imposé le télétravail aux travailleurs non essentiels. Le 15 mars, nous retournions en Alberta nous placer en isolement pendant deux semaines. Deux jours plus tard, l’Alberta déclarait l’état d’urgence. Le 27 mars, deux jours avant la fin de mon isolement, le gouvernement provincial mettait en suspens tous les services paramédicaux, sauf pour les soins d’urgence. Il va sans dire que la croissance exponentielle des infections m’a complètement pris par surprise. J’avais prévu une croissance linéaire d’après les tendances de février et du début mars. Autrement dit, comme le dindon, j’ai cru que les tendances passées laissaient présager l’avenir. Et je ne suis pas le seul. Une recherche rapide sur Internet renvoie des vidéos de dirigeants du monde entier assurant leur population que tout irait bien et qu’elle n’avait rien à craindre.

Alors, quelle leçon pouvons-nous tirer de cette expérience?

Prévoyons les imprévus. Des bouleversements surviennent de temps à autre, qu’il s’agisse d’événements personnels ou de phénomènes mondiaux. Le risque qu’ils se produisent est faible, mais nous nous comportons souvent comme s’il était inexistant. Nous nous laissons bercer par l’illusion du risque zéro, et notre complaisance revient souvent nous hanter.

La morale de mes deux histoires n’est pas que nous devons vivre dans la crainte perpétuelle d’un bouleversement, mais que nous devons être prêts à y faire face quand il surviendra. Êtes-vous le dindon de la farce quand vous dites à votre patient que les chances d’un événement indésirable sont d’une sur un million? Avez-vous une politique à suivre au cas où vous causeriez un pneumothorax ou, pire encore, une dissection de l’artère vertébrale? Avez-vous mis en place une politique pour la gestion des plaintes déposées à l’ordre professionnel ou des poursuites pour faute professionnelle?

Les phénomènes complexes ne sont pas linéaires. Toute personne qui suit les nouvelles sur la COVID-19 a vu un histogramme ou deux montrant une courbe exponentielle. On ne peut pas prédire la hausse exponentielle d’une infection à l’aide de modèles fondés sur une relation linéaire de cause à effet. Dans un système complexe, comme une pandémie, le tout est plus que la somme des parties, et les extrants du système ne sont pas proportionnels aux intrants. Cela n’est pas sans nous rappeler la douleur chronique. Un intrant minime, comme le fait de ramasser un crayon sur le sol, peut conduire une personne qui souffre de douleur chronique à l’urgence. En supposant qu’on peut améliorer le tout en traitant les parties, on recommande des traitements visant à réduire la douleur, comme les médicaments ou les injections, qui ont souvent peu d’effet. Nous considérons depuis trop longtemps l’équilibre ou l’homéostasie comme l’état à atteindre.

Pourtant, les systèmes non linéaires, comme le corps humain, s’éloignent sensiblement de l’équilibre en réponse aux facteurs de stress quotidiens. Des recherches récentes indiquent que c’est en fait le chaos qui nous aide à nous adapter aux épreuves de la vie. Nous savons maintenant que les paramètres physiologiques tels que la fréquence cardiaque, les niveaux hormonaux, l’activité cérébrale et la pression artérielle fluctuent de manière chaotique. Le présent billet ne vise cependant pas à présenter en détail la théorie du chaos en lien avec la douleur chronique. Contentons-nous d’exposer le besoin criant de modèles non linéaires pour expliquer les phénomènes complexes comme la douleur chronique, ce qui nous amène à notre prochain point.

« Tous les modèles sont erronés, mais certains sont utiles. » – George Box

Nous nous servons de modèles chaque jour, y compris pendant la pandémie actuelle, pour comprendre le monde qui nous entoure. Un peu comme une carte routière, un modèle nous aide à nous retrouver dans le réseau complexe d’information auquel nous sommes confrontés quotidiennement. Ces modèles ne sont pas erronés parce qu’ils sont incorrects, mais parce qu’ils sont incomplets, car ils demeurent élémentaires. La facilitation segmentaire, les points gâchette et la radiculopathie de Chan Gunn sont des exemples de modèles qui visent à expliquer grosso modo les mêmes phénomènes cliniques, et qui donnent pourtant lieu à des traitements considérablement différents. En ce qui concerne mon champ d’intérêt, la douleur chronique, les modèles sont légion. Certains s’intéressent à l’aspect purement biologique, tandis que d’autres intègrent un éventail de facteurs biopsychosociaux. Je conçois souvent moi-même des modèles pour expliquer un phénomène clinique à un patient ou un étudiant. Tous les modèles sont valides ou erronés, selon ce que vous voulez expliquer.

Ce sont des modèles, et non la réalité. Afin d’éviter une discussion philosophique profonde sur la nature de la réalité, contentons-nous d’affirmer que les modèles sont utiles, en cela qu’ils nous aident à trouver une solution cohérente au problème d’un patient. J’ai souvent vu des praticiens appliquer dogmatiquement le même modèle, même quand il ne convenait manifestement pas à une situation, en raison d’un investissement émotionnel et professionnel. Aucun modèle ne s’applique à toutes les situations. Délaissez-le s’il ne fonctionne pas.

En cas d’incertitude, fiez-vous à votre intuition. Voilà probablement les propos qui prêtent le plus à controverse que j’écrirai dans ce blogue. Je suis certain que plusieurs préfèrent s’en remettre aux données, peu importe leur fiabilité, parce que c’est toujours mieux qu’une intuition. J’aurais été tout à fait d’accord avec eux il y a quelques semaines.

Mes amis et ma famille avaient une crainte intuitive à l’égard du voyage, et m’ont mis en garde. Pourtant, j’ai choisi de fonder ma décision sur des données peu fiables, ou à tout le moins incomplètes. Au moment de mon voyage, le dépistage n’était pas répandu, et on n’avait pas de données fiables sur la transmission par les personnes asymptomatiques, ni sur le taux de tests donnant de faux négatifs. Vous objecterez peut-être que de nombreuses études ont montré un biais systématique quand on s’en remet à son intuition. N’est-ce pas le rôle des scientifiques, ce que nous sommes tous, d’en arriver à une décision optimale à la suite d’un examen rationnel des données? C’est vrai, mais on ne s’est pas beaucoup intéressé au recours à l’intuition et à l’heuristique pour la résolution de problèmes en cas d’incertitude. Il existe en fait une théorie économique appelée « rationalité limitée » qui remet en question la notion traditionnelle d’homo economicus, soit l’homme économique qui prend des décisions optimales après avoir examiné rationnellement toutes les données disponibles. Mais comprenez-moi bien : quand on dispose de données fiables, il demeure sensé de fonder ses décisions sur le calcul des probabilités. Or, dans la pratique clinique, les données sont souvent conflictuelles, trompeuses, biaisées ou tout simplement erronées. Devant une telle incertitude, n’est-il pas préférable de s’appuyer sur une intuition qui découle subconsciemment d’années d’expérience et d’heuristique éclairée plutôt que sur des données peu fiables? N’y a-t-il pas lieu de perfectionner notre méthode heuristique plutôt que de la nier?

À un moment ou l’autre de notre vie, nous avons tous été le dindon de la farce, qui a tenté de prédire l’avenir d’après le passé et qui a été pris par surprise. Les avalanches, les tremblements de terre, les pneumothorax et les AVC surviennent bel et bien. Paradoxalement, on s’attend à ce que nous adoptions une pensée non linéaire dans notre pratique, alors que les recherches sur lesquelles nous nous appuyons proposent principalement des modèles linéaires. Bien peu de phénomènes que nous rencontrons dans nos vies professionnelles sont linéaires, pourtant nous persistons à appliquer des modèles qui le sont. La pandémie actuelle nous offre l’exemple par excellence d’un phénomène non linéaire. Ceux d’entre nous qui se font une fierté de pouvoir prédire l’avenir en tireront une leçon d’humilité.

Uday Emani, pt, MSc science clinique, DSc, FCAMPT
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