Les Biais

1. Les Biais Item 14°)Relever les biais discutés.Rechercher d’autres biais non pris en compte dans la discussion et Relever leurs conséquences Dr Marie-Christine Picot & Pr Pierre Dujols Unité de Recherche Clinique & Epidémiologie Département d’Information Médicale - CHU Montpellier

2. Les Questions à se poser • Les auteurs soulignent-ils dans la discussion un ou des biais à prendre en compte dans l’interprétation des résultats ? • Ont-ils essayé de les contrôler ou d’en atténuer l’effet ? • Existe t-il d’autres biais omis par les auteurs ? • Les biais identifiés invalident-ils les résultats de l’étude? • Définition • Erreur systématique qui fausse les résultats dans un sens donné • conduit à un résultat non conforme à la réalité • Rechercher les causes de cette erreur

3. à faire • Rechercher la nature du biais : 3 types • Biais de sélection : erreur dans la constitution/suivi de l’échantillonqui n’est plus représentatif de la population cible (pour des facteurs liés au problème étudié) • Biais de classement (= d’information) : erreur dans la mesure du facteur de risque ou du critère de jugement • Biais de confusion: erreur provoquée par un facteur de confusion interagissant avec le facteur de risque étudié dans l‘analyse du lien entre ce facteur et la maladie • Donner le sens du biais : • Majore ou minore l’impact d’un traitement … • Quantifier le biais si possible…

4. Biais de Sélection • Définition • Biais dans la constitution de l’échantillon(tel qu’il apparaît au moment de l’analyse)qui n’est plus représentatif de la population cible (pour des facteurs liés au problème étudié) • Processus • Lors la constitution de l’échantillon : échantillon non représentatif de la population cible ou source • Exemple : sujets âgés de 70 ans ou plus sans co-morbidité ne sont pas représentatifs de la population des sujets âgés • Lors du suivi des groupes à comparer : les groupes à comparer diffèrent par un facteur pronostique qui peut modifier les résultats • Exemple : essai contrôlé randomisé avec 10% de sorties d’étude liées à une mauvaise efficacité dans un groupe de traitement => résultats d’efficacité biaisés

5. Biais de sélection: Comment les contrôler ? Lors de la planification

6. Biais de sélection : Comment les contrôler ? Lors de l’analyse

7. Biais de Classement • Définition • Erreur systématique dans la mesure du facteur de risque ou du critère de jugement • Processus • Subjectivité de l’enquêteur : • Suggestion souvent inconsciente des réponses, • Question posée différemment selon qu’il s’agit d’un cas ou d’un témoin • Subjectivité des enquêtés : • mémorisation, refus de répondre, déni • Lié à la méthode de mesure : • rythme de suivi différent, • méthode de mesure différente entre les 2 groupes

8. Biais de classement : Comment les contrôler ? Possible seulement lors de la planification de l’étude) • Validité et fiabilité des mesures : • Mesure précise, exacte et reproductible (intra-observateur et inter-observateur). • Si critères subjectifs : utilisé méthode validée (référence étude de validation); à défaut, évaluer la reproductibilité • Exemple : questionnaire de qualité de vie (subjectif) doit avoir été validé. Vérifier si référence d’une étude de validation. • Standardisation des procédures • Les mêmes procédures doivent être appliquées à tous les sujets de l'étude : même procédé de recueil de mesure, même définition du facteur étudié et des critères de jugement pour tous les sujets. • Exemples : mêmes critères diagnostiques appliqués à tous les sujets dans une enquête cas-témoin

9. Biais de classement : Comment les contrôler ? • Evaluation/recueil des données en aveugle /en insu • Essais cliniques : évaluation des critères de jugement en insu du traitement • Résultat d'un examen diagnostique en insu du résultat du gold standard et vice versa • Cas-témoin : évaluation de l'exposition en insu du statut malade/non malade du sujet • Cohorte exposés non exposés : évaluation de la maladie en insu de l'exposition • Formation des enquêteurs

10. Biais de confusion • Définition • Biais provoqué par un facteur de confusion interagissant avec le facteur de risque étudié dans l‘analyse du lien entre ce facteur et la maladie • Un facteur joue le rôle de facteur de confusion dans la relation entre un autre facteur de risque E et la maladie M si : • La relation brute entre E et M n’est pas la même que celle obtenue aux différents niveaux de C • C est lié à E mais n’est pas une conséquence de E, et C est lié à M