Le document aborde l'importance des études cliniques contrôlées aléatoires en médecine ostéopathique, soulignant la nécessité d'un groupe de contrôle pour évaluer l'efficacité des interventions. Il détaille les problèmes méthodologiques liés au diagnostic et aux techniques ostéopathiques, ainsi que la nécessité d'une formulation rigoureuse des hypothèses et d'une randomisation adéquate. Enfin, il mentionne l'importance de mesurer la concordance inter-examinateur pour réduire la subjectivité des tests diagnostics.

1. ÉTUDES CLINIQUES CONTRÔLÉES
ALÉATOIRES
EN MÉDECINE OSTÉOPATHIQUE
«IMPORTANCE DU GROUPE
CONTRÔLE »
Dr François Ricard D.O. Ph.D.
Directeur de la École d'Ostéopathie de Madrid Internationale et du Collège
International de Médecine Ostéopathique (Paris-France)
Président de la Scientific European Federation of osteopaths
Etats Généraux de
l‘Ostéopathie
29 et 30 mars 2013 (Paris)

2. Quelle est la problématique dans
l’investigation scientifique en Médecine
Ostéopathique ?
Questions
Est-il nécessaire et utile
de réaliser des études
d'épidémiologie en Médecine
Ostéopathique ?

3. – Appréciation du moyen de
diagnostic : test de mobilité.
– Effets réels des techniques
ostéopathiques.
– Carence de protocoles d'études
efficaces et corrects dans les Écoles
Européennes d'Ostéopathie.
Problèmes

4. Problèmes
Diagnostic ostéopathique:
- Aléatoire.
- Subjectif.
- Difficile à vérifier.
Parce qu'il est basé
sur la palpation.

5. Problèmes
Techniques ostéopathiques :
– Effets peux étudiés.
– Carence de protocoles de traitements
établis.
– «Feeling» peu «ami» de la recherche
scientifique.

6. Solution….
...Étude clinique contrôlée
aléatoire inter-examinateur
en double/simple aveugle ...

7. – Identification du problème (question de la recherche)
– Objectifs de l'étude.
– Formulation d'hypothèse.
– Bases scientifiques de l'étude.
– Conception de la recherche.
– Sujets de l'étude.
– Variables.
– Évaluation et analyse statistique des résultats.
– Discussion (généralisation, plan d'action) et
conclusions.
PHASES DE RÉALISATION D’UN TRAVAIL
SCIENTIFIQUE.

8. IDENTIFICATION DU PROBLÈME
(Attention à la formulation du problème à
étudier).
– ERREUR DANS LA FORMULATION ET LES
CRITÈRES DE L’ÉTUDE:
Ex. Modifications du débit portal après la technique
de pompage du foie chez des sujets sans pathologie
hépatique avec syndrome hémorroïdal.
– FORMULATION ET CRITÈRES CORRECTES:
Ex. Modifications du débit portal après la technique
de pompage du foie chez des sujets cirrhotiques avec
syndrome hémorroïdal.

9. – Hypothèse nulle (H0). C’est une hypothèse de
différence nulle. Elle est généralement
formulée dans le but d’être rejetée. Si elle
l’est, l’hypothèse alternative H1 peut être
acceptée. Elle est confirmée parce qu’il
n’existe pas de différences statistiquement
significatives.
Ex. :Les manipulations cervicales ne sont pas
efficaces en cas de céphalées tensionnelles.
LES HYPOTHÈSES DE L’ÉTUDE SCIENTIFIQUE

10. – L’hypothèse alternative (H1) : C’est la
formulation opérationnelle de l’hypothèse de
recherche de l’expérimentateur. Elle est
confirmée parce qu’il existe des différences
statistiquement significatives.
Ex. Les manipulations cervicales sont efficaces
en cas de céphalées tensionnelles.
LES HYPOTHÈSES DE L’ÉTUDE SCIENTIFIQUE

11. ‒ L'élément essentiel est l'existence
d'un groupe de comparaison ou
groupe contrôle, qui permet de
vérifier si la nouvelle intervention
est meilleur ou pas que les
traitements déjà existants ou
bien qu'un placebo.
ÉTUDE CONTRÔLÉE ALÉATOIRE
EXPÉRIMENTALE
Références bibliographiques
• Armijo R.R. Epidemiología básica en Atención primaria de salud. Madrid: Díaz de Santos; 1993.
• Rothman K.J. Epidemiología Moderna. Madrid: Ediciones Días de Santos; 1987.

12. ‒ Pour que les deux groupes soient comparables tous
les facteurs de prévisions, connus (au moyen des
critères de sélection) ou inconnus (par l'assignation
aléatoire), doivent être répartis également entre les
groupes avant d'entamer le traitement.
‒ Le groupe contrôle reçoit
une procédure placebo ou
un traitement standard de
référence déjà validé pour
la situation objet de l'étude.
Références bibliographiques
• Hennekens CH., Buring JE. Epidemiology in Medicine Boston: Litte, Brown and Company; 1987.
• Sackett DL., Haynes RB., Guyatt GH., Tugwell P. Epidemiología clínica. Ciencia básica para la medicina clínica. 2ª ed. Madrid:
Editorial Médica Panamericana; 1994.

13. ‒ L'étude contrôlé randomisée, est un des outils les
plus simples et de plus grande portée de la
recherche clinique.

14. C'EST LE TYPE D'ÉTUDE QUE
L'ON RECOMMANDE
D'UTILISER EN THÉRAPIE
MANUELLE.

15. Groupe témoin ou contrôle
– Le nombre de l’échantillon du groupe contrôle doit
être identique à celui du groupe expérimental.
– Il peut être non traité ou bien être soumis à un
traitement placebo (selon éthique) ou à un autre
traitement de référence.
– C'est un groupe de sujets sains ou
non sains avec les mêmes facteurs
d'exclusion-inclusion que le
groupe d'étude : c'est le groupe
de référence pour comparer.

16. En médecine
ostéopathique le
groupe contrôle est-il
obligatoire ?

17. ÉTUDE CONTRÔLÉE
ÉTUDE OBSERVATIONNELLE
(TEST DIAGNOSTIC)
ÉTUDE EXPÉRIMENTALE
(TECHNIQUE, PROTOCOLE)
GROUPE CONTRÔLE
SAIN
Le groupe contrôle permet :
- De vérifier que le test
étudié est valable parce qu'il
n'est pas positif chez des
sujets sains.
GROUPE CONTRÔLE NON SAIN AVEC
GOLD STANDARD DE
TRAITEMENT/PLACEBO
Le groupe contrôle permet :
- De comparer le résultat de la
technique ou du protocole de
traitement avec un traitement
placebo pour vérifier qu'il est plus
efficace que celui-ci.
Ou bien de comparer le résultat de
la technique ou du protocole de
traitement avec le traitement de
référence actuel.

18. Groupe d'étude
– C'est le groupe que l'on veut étudier, en le
comparant avec le groupe de référence, pour
connaître la validité d'un test diagnostic, d'une
technique ou d'un protocole de traitement.
– Tous les sujets du groupe doivent présenter
exactement le même problème, les mêmes lésions,
les mêmes symptômes, etc.
– Dans une étude expérimentale il a
les mêmes facteurs d'exclusion-
inclusion que le groupe contrôle.

19. – Les critères d'inclusion et d'exclusion
sont caractéristiques et servent à
différencier qui prendra part ou non
comme population dans l'étude.
– Ces critères se basent sur des facteurs tels que l'âge,
le sexe, le type et le stade d'une maladie, l'historique
de traitement antérieur , et d'autres facteurs
pathologiques.
CRITÈRES D'INCLUSION/EXCLUSION

20. Critères d'inclusion
– Ils décrivent le type de
sujets que l'on prétend
inclure dans l'étude.
– La description doit être la plus claire et la
plus détaillée possible, pour qu'un autre
chercheur puisse répéter l'étude dans les
mêmes circonstances.

21. – Ils décrivent le type de
sujets qui sera exclu de
l'étude pour des raisons
morales, méthodologiques,
pratiques ou de sécurité
pour le sujet.
Critères d'exclusion

22. Formule de taille de l'échantillon
pour estimer une moyenne quantitative
N : Taille de la population qui fait l'objet de l'étude.
Z : Degré de confiance qui est établi.
N.C. : 90% 95% 99%
Z : 1.64 1.96 2.58
(sigma) : Déviation standard de la population objet de l'étude.
E : Erreur absolue ou précision de la estimation souhaitée de la
moyenne.
Z ² ² N
E² (N -1) + Z ² ²
n =

23. Gramno, INIT, XLSTAT-Power…

24. ÉCHANTILLONNAGE ET RANDOMISATION
– DISTRIBUTION ALÉATOIRE : méthode basée sur la
chance pour assigner les participants d'une étude
à un groupe contrôle ou de traitement.
– Il permet de masquer les sujets
dans l'assignation du traitement de
sorte que l'on ne sache pas qui sont
les sujets, ni dans quel ordre ils apparaissent, ni
quel traitement leur est assigné.
Références bibliographiques
• Bennett D.Randomness. Harvard University Press. 1998.
• Kallenberg O. Random Measures, 4ta ed.. Academic Press, New York, London; Akademie-Verlag, Berlin. 1986.
• Knuth D. The Art of Computer Programming. Vol. 2: Seminumerical Algorithms, 3ra ed. Reading, MA: Addison-Wesley. 1997.

25. Manières d'obtenir des échantillons
aléatoires simples
– Tirage au sort.
– Tableau de chiffres aléatoires.
– Logiciel :les paquets statistiques peuvent
donner directement une population
aléatoire.
Références bibliographiques
• Bennett D.Randomness. Harvard University Press. 1998.
• Kallenberg O. Random Measures, 4ta ed. Academic Press, New York, Londres ; Akademie-Verlag, Berlin. 1986.
• Knuth D. The Art of Computer Programming. Vol. 2 : Seminumerical Algorithms, 3ra ed. Reading, MA : Addison-Wesley. 1997.

26. ÉTUDES MASQUÉES OU EN AVEUGLE
La répartition en insu des sujets
impliqués dans l'étude est une
mesure fondamentale pour
neutraliser la subjectivité, la source
permanente d'erreurs et les préjugés.
C'est un outil de base pour prévenir
l'erreur, consciente ou inconsciente,
dans une investigation.
Références bibliographiques
• Day S, Altman D. Statistics notes: blinding in clinical trials and other studies. BMJ. 2000:26;321(7259):504.
• Devereaux PJ, Manns BJ, Ghali Waet AL .Physician interpretations and textbook definitions terminology in randomized controlled
trials. JAMA. 2001: 18;285(15):2000-3.

27. Les études cliniques en Médecine Ostéopathique
doivent être :
 Ex. Étude sur un test diagnostic ostéopathique.
‒ Étude en simple aveugle :
 Ex . Étude sur les effets d'une technique ostéopathique.
‒ Étude en double aveugle :
Ni le sujet ni l'observateur ne connaissent le
groupe d’assignation.
Le sujet observé ne sait pas à quel groupe il
est assigné.
Références bibliographiques
• Schulz K, Grimes D. Blinding in randomised trials: hiding who got what. Lancet. 2002 Feb 23;359(9307):696-700
• Schulz K, Chalmers I, Altman D. The landscape and lexicon of blinding in randomized trials. Ann Intern Med. 2002 Feb 5;136(3):254-9.
Bang H, Ni L, Davis C. Assessment of blinding in clinical trials. Control Clin Trials. 2004 Apr;25(2):143-56.

28. ‒ C'est un médicament sans principe actif
et par conséquent dépourvu d'action
pharmacologique spécifique.
Placebo
Étymologiquement placebo signifie «je ferai plaisir »
en latin.
Références bibliographiques
• Gatzche PC. Is there logic in the Placebo?. Lancet 1994; 344:925-6.
• Hróbjartsson A, Gotzche PC. Is the placebo powerless, An analysis of clinical trials comparing placebo with no treatment. N Engl j Med
2001; 344: 1594-602.

29. ‒ En médecine ostéopathique il peut s'agir
d'une action similaire sans effet
thérapeutique (dans la limite du raisonnable).
Références bibliographiques
• Benzakour T., Hefti A., Lemseffer M., Benzakour A.Revue à long terme de la discectomie dans les lomboradiculalgies discales (376
cas) Long-term outcome of discectomy in the discal lumboradiculalgia (376 cases). e-mémoires de l'Académie Nationale de Chirurgie,
2010, 9 (1) : 61-66
• Bonniaud V., Paratte B., Tatu L., Vuillier F., Monnier G.,Labat J.J.,Chartier-Kastler E., Ruffion A. Troubles vésico-sphinctériens et
hernies discales. Progrès en Urologie (2007), 17 365-370.
‒ Une étude contrôlée avec
placebo ne présente pas
d'objections dans le cas où il
n'existe pas de traitement
effectif et prouvé.

30. ‒ Elle se réfère à une technique
diagnostique qui est amplement
ÉPREUVE DIAGNOSTIQUE GOLD STANDARD
‒ L'épreuve gold standard est l'épreuve
diagnostique ou le critère diagnostic
utilisé (de laboratoire, d'images, de
test, etc.), c'est la plus adéquate pour
faire le diagnostic d'une maladie en
particulier.
acceptée comme étant la meilleure disponible
pour servir de référence et de comparaison avec
d'autres tests diagnostics.

31. ‒ Il sert de référence et de
comparaison avec d'autres tests
diagnostics pour évaluer la
spécificité d'un test diagnostic
nouveau.
‒ Pour les buts d' une étude, le test
« gold standard» se caractérise
par une excellente sensibilité et
spécificité (proches de 100%) .

32. ‒ Le groupe contrôle s'il ne reçoit pas
un traitement placebo, en plus du
traitement expérimental reçoit le
traitement de référence, déjà validé
pour la situation de l'étude.
TRAITEMENT DE RÉFÉRENCE
(Gold standard de traitement)
Références bibliographiques
• Bakke OM, Carné X, García F. Ensayos clínicos con medicamentos. Fundamentos básicos, metodología y práctica. Ediciones Doyma.
Barcelona 1994.
• Berkowitz BA, Katzung BG. 2001. Basic & Clinical Evaluation of New Drugs. En: Katzung BG, ed. Basic & Clinical Pharmacology. 8th
edition. LANGE. New York, USA. pp: 64-74.

33. ÉTUDE EXPÉRIMENTALE
(TECHNIQUE)
GROUPE CONTRÔLE
NON SAIN AVEC
PLACEBO
GROUPE D'ÉTUDE NON
SAIN AVEC TECHNIQUE
ÉTUDIÉE
ÉTUDE EXPÉRIMENTALE
(TECHNIQUE)
GROUPE CONTRÔLE
NON SAIN AVEC GOLD
STANDARD DE
TRAITEMENT
GROUPE D'ÉTUDE NON
SAIN AVEC GOLD
STANDARD DE
TRAITEMENT +
TECHNIQUE ÉTUDIÉE
Si cela est impossible pour des raisons
d'éthiques

34. ‒ Le test ostéopathique est hautement suggestif et
pour cette raison peu fiable pour une étude
scientifique.
‒ La seule manière pour compenser ceci est
d'effectuer un examen inter-examinateur
EXAMEN INTER-EXAMINATEUR
‒ La difficulté est de mesurer la validité
d'un test diagnostic qui dépend de la
palpation du praticien, ce qui fait que
les résultats de la palpation peuvent
varier beaucoup d'un praticien à
l'autre.

35.  En Médecine Ostéopathique il est
nécessaire, pour diminuer la
subjectivité d'un test diagnostic, de
connaître son coefficient d'accord
inter-examinateur.
 Un test statistique très
adéquat en ostéopathie
est le coefficient de
Kappa (Test de Cohen).

36. Quantification du degré d'accord
(Concordance inter-examinateur)
‒ Concordance intra-examinateur : accord existant d'un
examinateur avec lui-même.
‒ Concordance inter-examinateur : accord entre plusieurs
examinateurs.
‒ Il faut que tous les examinateurs
effectuent les tests diagnostics ou
les traitements, de la même
manière, ils doivent les appliquer
sans variation entre eux et, les
maintenir constants tout au long
de l'étude.
Références bibliographiques
• Cohen J. (1960) A coefficient of agreement for nominal scales. Educ Psychol Meas 20:37-46.
• Landis J.R., Koch G.G. (1977) The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics 33:159-174

37. ‒ Pour quantifier le degré d'accord entre
examinateurs nous utilisons des indicateurs :
le pourcentage d'accord et le test de Kappa.
‒ Deux ou trois examinateurs
doivent examiner le même
groupe de personnes
(analyse de l'accord inter-
examinateur).
Références bibliographiques
• Cohen J. (1960) A coefficient of agreement for nominal scales. Educ Psychol Meas 20:37-46.
• Landis J.R., Koch G.G. (1977) The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics 33:159-174

38. Coefficient Kappa
‒ Ce coefficient mesure la probabilité que l'accord trouvé est dû
au hasard.
‒ Le Kappa est un indexe omnibus d'acceptation dans les études
inter-observateurs, il indique le degré d'inter-relation inter-
observateur.
Kappa =
(Concordance observée) - (Concordance attendue)
N - (Concordance attendue)
‒ Il permet de quantifier le niveau de l'accord
inter-observateur, pour diminuer la subjectivité
de la méthode utilisée (test de mobilité) et si le
degré d'accord est dû au hasard (à la chance)
ou non.
Références bibliographiques
• World Health Organization. Calibration of examiners for oral health epidemiological surveys. Geneve: WHO, ORH/EIS/EPID.93.1,
1993.

39. K = coefficient de Kappa, SE = erreur standard, Z =Test de spécificité de la statistique.
Les valeurs du Kappa peuvent varier entre 0 et 1.
• Valeurs supérieures a 0.8 : Excellente Concordance
• Valeurs de 0.6 à 0.8 : Bon degré d'accord
• Valeurs de 0.4 à 0.6 : Concordance modérée.
• Valeurs de moins de 0.4 : Peu d'accord.

40. Coefficient de Corrélation Intra-classe
‒ C'est un indexe qui synthétise le degré
d'association entre deux variables
quantitatives.
‒ La CCI se définit comme la proportion
de variabilité totale due à la variabilité
des sujets.
Références bibliographiques
• Luis Prieto, Rosa Lamarca, Alfonso Casado. La evaluación de la fiabilidad en las observaciones clínicas: el coeficiente de correlación
intraclase. Medicina Clínica. Sábado 7 Febrero 1998. Volumen 110 - Número 4 p. 142 – 145.
• Latour J., Abraira V., Cabello J.B., López Sánchez J. (1997) Métodos de investigación en cardiología clínica (IV). Las mediciones
clínicas en cardiología: validez y errores de medición. Rev Esp Cardiol 50:117-128.

41. Les valeurs du CCI peuvent osciller entre 0 et 1 : 0 indique
l'absence d'accord ; 1 indique l'accord ou la fiabilité absolue
des résultats obtenus.
• Valeurs en dessous de 0.4 : basse
fiabilité
• Valeurs entre 0.4 et 0.75 : fiabilité
entre régulière et bonne
• Valeurs au-dessus de 0.75 : excellente
fiabilité
Références bibliographiques
• Müller R, Büttner P. A critical discussion of intraclass correlation coefficients. Stat Med 1994; 13: 2.465-2.476
• Hernández Aguado I, Porta Serra M, Miralles M, García Benavides F, Bolúmar F. La cuantificación de la variabilidad en las
observaciones clínicas. Med Clin (Barc) 1990; 95: 424-429.

42. STATISTIQUE
La statistique est un outil avec
une base mathématique
relative à la récolte, l'analyse
et l'interprétation de données,
qui cherche à expliquer des
conditions régulières dans des
phénomènes de type
aléatoire.

43. TABLE DE CONTINGENCE

44. Les tests de normalité sont appliqués à des
ensembles de données pour déterminer leur
similitude avec une distribution normale.
Distribution normale
– On appelle distribution normale, distribution de
Gauss ou distribution gaussienne.

45. Épreuve de Kolmogorov-Smirnov
– D'autres alternatives puissantes sont :
 Épreuve de Lilliefors
 Épreuve Shapiro-wilk
 Épreuve Anderson-Darling
– Une de ses utilités
principales est de vérifier
la normalité d'une série de
données

46. ÉPREUVE DE
KOLMOGOROV-SMIRNOV
STATISTIQUES
NON PARAMÉTRIQUES
STATISTIQUES
PARAMÉTRIQUES
DISTRIBUTION
NORMALE DE LA
POPULATION
ÉTUDIÉE
DISTRIBUTION
NON NORMALE DE
LA POPULATION
ÉTUDIÉE

47. Tests paramétriques Tests non paramétriques
• Épreuve de Pearson
• Épreuve de la valeur Z de la distribution
normale
• Épreuve T de Student pour des données en
relation (échantillons dépendants)
• Épreuve T de Student pour des données sans
relation (échantillons indépendants)
• Épreuve T de Student-Welch pour deux
échantillons indépendants avec des
variances non homogènes
• Épreuve ji au carré de Bartlett pour
démontrer l'homogénéité de variances
• Épreuve F (analyse de variance ou ANOVA)
• Épreuve de Mann-Whitney U
• Épreuve de Brown-Forsythe
• Coefficient τ de Kendall
• Épreuve de McNemar
• Épreuve χ ² de Pearson
• Épreuve binomiale
• Épreuve d'Anderson-Darling
• Épreuve de Cochran
• Épreuve de Cohen kappa
• Épreuve de Fisher
• Épreuve de Friedman
• Épreuve de Kendall
• Épreuve de Kolmogorov-Smirnov
• Épreuve de Kruskall-Wallis
• Épreuve de Kuiper
• Épreuve de Mann-Whitney
• Épreuve de Wilcoxon
• Épreuve de Siegel-Tukey
• Coefficient de corrélation de Spearman
• Épreuve de Wald-Wolfowitz
• Spearman
• Mann-Whitney
• Kruskall-Wallis
• Épreuve de Friedman

49. La sensibilité et la
spécificité permettent
d'évaluer la validité
d'une épreuve
diagnostique.
SENSIBILITÉ ET SPÉCIFICITÉ

50. Sensibilité
– La sensibilité est la capacité du test pour
détecter la maladie.
– La sensibilité est la « fraction de vrais
positifs » (FVP) ».
Vrais Positifs (VP)
Vrais Positifs (VP) + Faux Négatifs (FN)
Références bibliographiques
• Altman D.G., Bland J.M. Statistics Notes: Diagnostic tests 2: predictive values. BMJ 1994; 309: 102.
• Burgueño MJ, García Bastos JL, González Buitrago JM. Las curvas ROC en la evaluación de las pruebas diagnósticas. Med Clin
(Barc) 1995; 104: 661-670.

51. Spécificité
– C'est la capacité de classer correctement un
individu sain, c'est-à-dire, la probabilité que pour
un sujet sain on obtienne un résultat négatif.
– La spécificité est la capacité pour détecter ce qui
est sains.
– La spécificité est appelée « fraction de vrais
négatifs (FVN) ».
Vrais Négatifs ( VN)
Vrais Négatifs (VN) + Faux Positifs (FP)

52. – Pour qu'un test ostéopathique soit fiable et d'utilité
pour la profession, il doit avoir :
• Un bonne SENSIBILITÉ : C'est à dire qu'il doit
détecter les sujets avec le problème étudié
• Un bonne SPÉCIFICITÉ :
 C'est à dire qu'il ne doit pas détecter des
sujets sains sans le problème.
 Il doit détecter seulement les sujets avec ce
problème.

53. ÉTUDE CONTRÔLÉE
DOUBLE/SIMPLE AVEUGLE INTER-
EXAMINATEUR
ÉTUDE OBSERVATIONNELLE
(TEST DIAGNOSTIC)
ÉTUDE EXPÉRIMENTALE
(TECHNIQUE)
GROUPE CONTRÔLE
SAIN
GROUPE D'ÉTUDE NON
SAIN
• INTER-EXAMINATEUR
• GOLD STANDARD
• SENSIBILITÉ ET SPÉCIFICITÉ
GROUPE CONTRÔLE NON SAIN AVEC
GOLD STANDARD DE
TRAITEMENT/PLACEBO
GROUPE D'ÉTUDE NON
SAIN
ÉVALUATION INTER-
EXAMINATEUR PRE/POST
TRAITEMENT

54. DÉFIS POUR LE FUTUR
Arriver à la protocolisation de la
médecine ostéopathique pour
répondre aux impératifs de la
médecine basée sur l'évidence.

55. Pour ceci nous avons besoin :
- D'étudier les effets réels de nos techniques.
- D’étudier nos moyens de diagnostic en
connaissant leur sensibilité et spécificité.
- D'effectuer des études d'épidémiologie pour
connaître les dysfonctions ostéopathiques les
plus fréquentes dans les pathologies que nous
prétendons traiter, ceci afin de pouvoir…
- Proposer et étudier l'efficacité de nos
protocoles de traitement.

56. http://scientific-european-federation-osteopaths.org