Le test qui a mieux prédit qui mourrait sur la route que son dossier médical

Une étude portant sur plus de quarante-six mille hommes, suivie pendant des années, a comparé 57 variables différentes pour prédire lesquels d’entre eux mourraient avant trente-cinq ans. Une seule a gagné : un test mental qui n’avait rien à voir avec la santé.

Ce n’était pas le dossier médical.

Ce n’était pas non plus les antécédents de comportement ni le niveau d’éducation, bien qu’ils aient également été mesurés.

C’est un score à un test d’aptitude mentale, obtenu des années avant tout accident, qui a le mieux prédit qui resterait en vie.

Une étude d’une échelle peu habituelle

Le psychologue Arthur Jensen reprend dans The g Factor (1998) un travail du chercheur B. J. O’Toole, publié en 1990, avec une taille d’échantillon que peu d’études psychologiques atteignent.

• La cohorte comptait 46 166 hommes, âgés de vingt à trente-quatre ans, qui avaient auparavant servi dans les forces armées australiennes.
• Sur ce groupe, 523 étaient morts pour des causes étrangères au combat militaire au moment de l’étude.
• On disposait, pour tous, d’un score à l’Army General Classification Test (AGC), un test fortement chargé en facteur g, ainsi que d’autres épreuves de vitesse, précision et compréhension mécanique.

Aux côtés de ces scores, les chercheurs ont recueilli 54 variables supplémentaires, regroupées en trois grands blocs : niveau d’éducation, comportement personnel (consommation d’alcool, arrestations, absences non autorisées du service militaire) et dossier de santé (nombre de jours d’hospitalisation, entre autres données médicales).

57 variables sont entrées dans la course, une seule a franchi la ligne d’arrivée

L’analyse statistique, une régression multiple avec les 57 variables à la fois, cherchait à répondre à une question très précise : parmi toutes, lesquelles prédisent de façon indépendante qui resterait en vie des années plus tard ?

Le résultat, tel que le décrit Jensen, fut sans appel : l’AGC, le test le plus chargé en g de tous ceux administrés, fut la seule variable à apporter une contribution statistiquement significative et indépendante à la prédiction de la mortalité.

Une hausse d’un écart-type au score de l’AGC était associée à une réduction de 16 % du taux de mortalité.

Et voici la nuance la plus dérangeante de toute l’étude : le dossier de santé de chaque personne, avec toutes ses informations médicales réelles, ne s’est pas révélé un aussi bon prédicteur que ce test mental passé des années auparavant.

La plupart de ces décès n’avaient rien à voir avec la santé

La raison de ce résultat, apparemment étrange, s’éclaircit en regardant la cause de ces décès.

La plupart des décès dans cette tranche d’âge (vingt à trente-quatre ans) étaient dus à des causes externes, surtout des accidents de la route, non à des maladies. Une analyse spécifique sur la mortalité par accident de véhicule à moteur a montré ce tableau, organisé par niveau de QI :

Niveau de QI	Taux de décès pour 10 000
Supérieur à 115	51,3
Entre 100 et 115	51,5
Entre 85 et 100	92,2
Entre 80 et 85	146,7

Le taux de décès en accident de la route triple presque entre le groupe au QI le plus élevé et le groupe au QI le plus bas. Ce n’est pas une maladie qui explique la différence, c’est quelque chose lié au comportement dans des situations de risque rapide et changeant, comme conduire.

Pourquoi un test mental prédit mieux qu’un rapport médical

L’explication qui se dégage du livre n’est pas que le QI « protège » du risque de façon magique, mais que beaucoup des décisions qui déterminent si un accident survient ou non (évaluer une situation de circulation en fractions de seconde, anticiper le comportement d’un autre véhicule, réagir à un imprévu) dépendent, en partie, de processus cognitifs que le facteur g capte bien et qu’un rapport médical, centré sur les maladies et les hospitalisations, ne capte absolument pas.

Jensen étend cette idée à d’autres domaines : dans le même chapitre, il souligne que de nombreux problèmes sociaux (décrochage scolaire, dépendance chronique aux aides sociales, délinquance, pauvreté) montrent une relation inverse avec le QI, indépendante de l’origine socio-économique, avec une fréquence jusqu’à cinq fois plus élevée dans le quartile de QI le plus bas que dans le plus élevé.

Les limites d’une donnée aussi frappante

Avant de tirer une quelconque conclusion sur une personne en particulier, il convient d’être très précis sur ce que cette étude permet de dire et ce qu’elle ne permet pas de dire :

• C’est une différence de taux entre groupes de dizaines de milliers de personnes, pas une prédiction individuelle.
• L’immense majorité des personnes, à n’importe quel niveau de QI, ne subit aucun accident grave.
• Le risque réel d’une personne concrète dépend de très nombreux facteurs (expérience au volant, état d’esprit, conditions de la route, chance) que cette étude, centrée sur des tendances de population, ne peut pas capturer.

Ce que cette donnée, dérangeante et fascinante à parts égales, laisse en revanche entrevoir, c’est une idée rarement envisagée ainsi : une partie de ce qui nous garde en sécurité dans le monde a moins à voir avec le corps que l’on amène chez le médecin, et plus avec la rapidité et la précision avec lesquelles ce même corps traite ce qui se passe autour de lui.

Si la façon dont s’entraîne cette capacité à traiter des schémas rapidement dans des situations complexes vous intéresse, les grands maîtres des échecs n’ont pas une meilleure mémoire que vous explique ce qui fait vraiment la différence entre un expert et un débutant.

Sources

• Jensen, A. R. (1998). The g Factor: The Science of Mental Ability. Praeger.
• O’Toole, B. J. (1990). Intelligence and behavior and motor vehicle accident mortality. Accident Analysis and Prevention, 22, 211-221.