Arrêt du Conseil d’Etat : questions parlementaires
L’arrêt n° 223.425 du Conseil d’Etat du 7 mai 2013 continue de faire des vagues, cette fois à la Chambre des représentants.
Laurette ONKELINX y était interrogée par le Dr Daniel BACQUELAINE (MR) et par Mme Nadia SMINATE (N-VA) : voir ci-dessous le texte des débats du 23 mai 2013, pp. 28 à 30.
En résumé, Daniel BACQUELAINE estime que l’action du SECM est beaucoup trop dispersée et manque d’atteindre les véritables fraudeurs : « Nous savons tous qu’il y a des loups dans la bergerie … mais cela ne doit pas se retourner contre l’ensemble de la profession. »
Cela nous paraît tout à fait exact.
Dans sa réponse, Laurette ONKELINX affirme que « le service a peaufiné sa méthode de travail et affiné ses outils statistiques. Il travaille désormais sur la base d’échantillons statistiquement significatifs. »
Cette réponse nous semble surtout significative… de la manière dont la ministre endort les députés!
Indépendamment du fait que les enquêtes du SECM ne sont validées par aucun statisticien ou biostatisticien indépendant*, un échantillon n’est jamais représentatif qu’avec un certain degré de probabilité**, en général 5% : autrement dit, sur 20 enquêtes portant sur la même population, l’une d’entre elles contredit les 19 autres…
Il est clair que l’arrêt du Conseil d’Etat constitue un obstacle juridique quasi insurmontable à la poursuite des enquêtes réalisées au départ d’un échantillon de patients, et que seule une modification de la loi SSI serait susceptible de valider à nouveau cette méthode.
Mais sur quelles bases ?
A-t-on jamais vu une loi faire fi de tous les principes mathématiques ? Va-t-on condamner des dispensateurs quand la probabilité de leur culpabilité n’est que de 95% ?
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* C’est même pire que cela : le SECM a avoué avoir délibérément extrait de l’échantillon les cas favorables au dispensateur…
** Baptisé « intervalle de confiance »
Télécharger : Questions parlementaires.pdf
26 juin, 2013 at 10:49
Pourquoi des scientifiques accepteraient des pseudosciences et de rappeler Karl Popper au passage : Si une seule observation contredit une série d’autres observations (aussi grande soit cette série), l’hypothèse doit être rejetée. Il y a asymétrie dans l’opposition entre confirmation et infirmation des observations, privilégiant l’infirmation.
Les statistiques sont seulement un outil scientifique qui peut dans certains cas nous orienter grossièrement mais il n’a aucune prétention autre et certainement pas celle de générer un préjugé.
On ne peut donc jamais conclure sur les résultats d’un seul ‘outil’, sans avoir fait une analyse par d’autres biais et en matière humaine sans avoir écouté, scruté, analysé objectivement et sans préjugé aucun, chaque cas séparément.
.. et de rappeler au passage une autre philosophe, Thomas Carlyle: « Statistics are the greatest liars of them all” façon de relativer la place et l’importance démesurée qu’on attribue parfois aux statistiques dans nos analyses.