Donc vous sortez de chez le médecin ; vous pensiez avoir quelque chose, tous vos résultats sont normaux, mais vous vous sentez malade, il y a quelque chose qui cloche. Commençons par parler des normes utilisées lors des tests de laboratoire. Premièrement, soyons clairs – je ne suis pas là pour établir mon diagnostic ou le vôtre, mais pour éduquer, tenter d’expliquer des principes médicaux complexes dans un vocabulaire et un format accessible. Mon souhait est que vous deveniez meilleur à juger la validité de l’information qui vous est présentée chaque jour dans les journaux ou les émissions de télé populaires. Ceci afin de mieux comprendre votre propre physiologie pour soit :
– Décrire à votre médecin vos symptômes avec plus de précision.
OU
– Devenir meilleur dans l’art de lui poser des questions concernant votre état de santé
Ceci étant dit, j’aborderai aujourd’hui la notion des « valeurs normales » utilisées lors des bilans médicaux.
Scénario : vous êtes une grande compagnie médicale. Vous utilisez des équipements de laboratoire, de gros appareils dans lequel vous mettez le sang pour mesurer les globules rouges, les blancs et tout le reste. On appelle ce département : l’hématologie
(j’avoue, j’adore l’étymologie car elle aide à comprendre le sens profond des termes compliqués – dans ce cas « hemato » pour « sang », « logie » pour « science », donc la science du sang).
De retour à notre exemple. Donc vous avez cette machine avec laquelle vous faites vos recherches. Vos tests sont fait avec des solutions standardisées afin de vous assurer de résultats comportant de très légères variations, mais précis. Maintenant vous devez avoir une valeur normale à laquelle comparer vos données. Vous prenez donc quelques milliers d’individus en « bonne santé » (lire ici sans maladie connue) et mesurez le niveau de globules rouges dans le sang de chacun. Vous collectez les données que vous placez dans un graphique comme celui ci-dessus.
Donc la majorité des échantillons mesurés sera concentrée dans une zone et divisée de chaque côté plus ou moins également. Ensuite, vous prenez 2.5% à la gauche et à la droite et vous les nommez comme étant “hors de la normale”. Et voilà, vous avez la valeur de référence, la “normale”, qui regroupe 95% de la population. Mais qu’arriverais t’il si vous preniez des individus dans une région différente ou carrément dans un autre pays. Résultat : vous avez des valeurs normales différentes. Donc peut-être que vous êtes considéré comme normal là où vous vivez, mais si vous prenez le train et changez de région puis testez de nouveau, vous seriez maintenant en dehors de la normale ? Quel résultat croire maintenant ? Normal ou anormal ? Au final, sachez que bien que certains tests (comme les niveaux hormonaux entre autres) peuvent avoir une différence marquée, habituellement la différence n’est pas trop élevée d’une région à l’autre.
Prochaine question : qu’est-ce qu’une population en santé ? Facile, non ? Ce sont des personnes qui ne sont pas malades… Je suis convaincu que vous connaissez beaucoup de gens de votre entourage qui ont tous des modes de vie différents qui, bien qu’ils ne soient pas malades, ne sont certainement pas en bonne santé ; ceux-ci sont pourtant utilisés afin de définir la normalité, dû à leur absence de maladie.
En médecine fonctionnelle, un concept utilisé s’appelle le niveau optimal. Je vous explique : vous n’êtes plus propriétaire d’une grande compagnie médicale, vous êtes maintenant enseignant dans une école de conduite. Grâce à votre expérience en statistiques, vous décidez de faire un schéma de leurs résultats d’examen. Les notes s’étalent de 50% à 100%, la gamme inférieure de 2.5% nous donne <56% et la gamme supérieure nous donne >94%. Techniquement, la normale est donc de 56 à 94%. Plus bas, l’étudiant est trop bas et plus haut, il est trop bon, il a sûrement triché ! C’est une blague, mais vous comprenez ce que je veux démontrer ici.
Maintenant, considéreriez-vous comme aussi compétente une personne sachant interpréter 56% des panneaux routiers que celle qui est capable d’en déchiffrer 94% (tout autres facteurs étant exclus) ? Les deux sont pourtant dans la normale, mais un des deux va mal interpréter près de la moitié de la signalisation ! Nous décidons alors d’établir une marge optimale, disons au 1/3 supérieur de la normale. Donc notre cible serait de 80 à 94%.
Vous trouvez cet exemple passant de 56 à 94% absurde ? Et si je vous disais que certains laboratoires considèrent comme normale pour un homme un taux de testostérone compris entre 348 et 1197 ng/dl ? Croyez-vous que l’homme ayant 348 et celui ayant 1197 se sentent exactement de la même façon ? Pourtant les deux sont “normaux”. Mais peut-être qu’un des deux a, entre autre chose, une libido plutôt faible – ça ne me surprendrait pas.
En plus de tout ça, gardons en tête que les résultats des prises de sang sont en fait une photographie de ce qui se passait au moment exact où l’infirmière a prélevé le sang du patient. Ça ne veut pas nécessairement dire que le niveau détecté est le même en tout temps. Par exemple, une séance de musculation intense peut augmenter la CK (créatine kinase) du double de la valeur normale le matin suivant ; si on base notre diagnostic sur la valeur de la CK seule sans savoir toute l’histoire derrière celle-ci, nous pourrions penser avoir perdu anormalement du tissu musculaire, fait une crise cardiaque ou même un traumatisme crânien ! Rassurez-vous : si votre CK est trop élevée, il est obligatoire de mesurer les fractions de CK (CK-MM, CK-MB, CK-BB) afin de savoir d’où la CK provient (dans l’ordre, muscle, cœur, cerveau).
Connaître ce qu’est une valeur normale est TRÈS important. Ça ne signifie pas simplement qu’une mesure est au-dessus ou en-deçà des normes établies en laboratoire. Maintenant, vous comprenez qu’être dans la normale veut dire que comparé à la moyenne de la population, vos résultats ne se situent pas dans le 2.5% supérieur ou inférieur. Dans le but d’établir un portrait complet, vous avez besoin de l’historique complet du patient afin de comprendre les symptômes en interprétant les données, en comparant les résultats passés et présents.