Analyse d’articles étude des biais
Paul menu , Pierre Ingrand
ED N°5
Les différents biais
1. Les biais de recrutement , biais de sélection et d’incorporation .
2. Les biais d’information
3. Les biais de confusion/les facteurs de confusion
4. Les biais de diagnostic précoce
5. Les biais chronologique
6. Biais prédictif/Biais prothopathique
7. Biais de mémorisation
Les biais de recrutement , biais de sélection et d’incorporation .
Vérification de l’absence de la maladie chez les sujets témoins
Procédure de sélection différente dans les groupes
Sélection par rapport a des critères mal définis(age,chiffre de la tension)
Le biais d’incorporation est de n’appliquer l’outil de référence que chez les individus qui ont un
résultats positifs à l’outil à évaluer
Rechercher avec précision les critères d’exclusion et de consécutif
Les biais d’information
Les biais de confusion
Les facteurs de confusion
Pour l’effet des ceintures de sécurité sur l’entorse cervicale,l’age est une variable importante car c’est un facteur de risque de l’entorse cervicale et l’utilisation de la ceinture dépend de l’age.
Ces variables sont appelées facteurs de confusion
Il est possible de les éviter par restriction ou par assortiment
La restriction consiste a ne sélectionner qu’une catégorie de sujets
L’assortiment consiste à les groupes à être similaires vis- à-vis de la distribution du facteur de confusion
Biais de diagnostic précoce
1.
Les déplacement du temps zéro
2.
L’inclusion de formes mineures
3.
Diversité de la vitesse d’évolution
4.
L’effet volontaire
Les déplacement du temps zéro
Diversité de la vitesse d’évolution
Les 7 règles d’une bonne étude évolutive et pronostique sans biais
1. Étude de cohorte dont le point de départ est identifié et précis
2. La population doit être bien définie(biais de recrutement)
3. L’évolution complète est décrite pour tous les malades de la cohorte
4. Les critères terminaux sont objectivement et effectivement utilisés
5. Les critères terminaux ont été relevés dans l’ignorance des conditions de départ
6. Les facteurs pronostiques étrangers à l’étude ont été pris en compte
7. L’effectif des sujets inclus est d’autant plus grand que le nombre de facteurs est plus grand
Le biais protopathique ou prédictif
Il peut s’observer dans toutes les études épidémiologiques, il est particulièrement sensible dans les études cas /témoin rétrospectives
Exemple des œstrogènes et du cancer de l’endomètre
La liaison protopathique est plus subtile
Exemple contraception et mastopathies
Le biais protopathique doit être recherché avec un sens critique d’autant plus aigu que le facteur de risque qui ressort comme « statistiquement significatif » est
précisément celui que l’on espère démontrer comme tel
Vulnérabilité aux biais
Schéma d’étude Vulnérabilité aux biais
Essai randomisé Faible
Cohorte prospective Sélection:confusion
Etude cas/témoin Sélection:confusion
Cohorte historique Sélection:confusion
Cas /témoin existants Sélection:confusion
Etude transversale Sélection:confusion/ mesure
Série de cas Non pertinente
Biais statistiques
rappel des définitions
Le mode de comparaison des
pourcentages observés dans deux groupes est fonction du type de l’enquête :
Cas/témoin utiliser le rapport de cotes (odds ratio)
Cohorte il faut utiliser des taux d’incidence dans le groupe exposé Ie et dans le groupe non exposé It
Le risque relatif est RR= Ie/It
Le risque attribuable est la différence Ie-It et exprime l’augmentation absolue du risque
Biais statistiques
rappel des définitions
Prévalence :proportion d’une maladie au sein d’une
collectivité
Incidence : le nombre de sujets qui au sein d’une population donnée et dans un intervalle de temps défini deviennent
porteurs d’une maladie ou d’un évènement
Une enquête transversale mesure dans une population au temps t, la proportion d’une maladie et la
présence d’un facteur
Cas/témoin, mesurer et comparer les proportions respectives de sujets qui dans deux groupes ont été soumis ou non à un facteur
Cohorte mesure à la fois des sujets qui sont exposé et des sujets qui n’y sont pas soumis la survenue ’le taux d’incidence) d’une maladie donnée
Experimentale et prospective les deux groupes sont le plus souvent tirés au sort(randomisation)
Les vérifications systématiques à faire pour éviter les biais statistiques
1. Précision des critères d’identification des sujets
2. Qualité et exhaustivité du recueil des données
3. Pas de biais de recrutement ou d’information
4. Intervalles de confiance sont exprimés
5. Que la population qui fait l’objet de l’enquête est sensiblement comparable à celle pour laquelle le lecteur ou la conclusion souhaite exploiter les résultats
