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Analyse darticles étude des biais Paul menu, Pierre Ingrand ED N°5.

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1 Analyse darticles étude des biais Paul menu, Pierre Ingrand ED N°5

2 Les différents biais 1. Les biais de recrutement, biais de sélection et dincorporation. 2. Les biais dinformation 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

3 Les biais de recrutement, biais de sélection et dincorporation. Vérification de labsence 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 dincorporation est de nappliquer loutil de référence que chez les individus qui ont un résultats positifs à loutil à évaluer Rechercher avec précision les critères dexclusion et de consécutif

4 Les biais dinformation

5 Les biais de confusion Les facteurs de confusion Pour leffet des ceintures de sécurité sur lentorse cervicale,lage est une variable importante car cest un facteur de risque de lentorse cervicale et lutilisation de la ceinture dépend de lage. Ces variables sont appelées facteurs de confusion Il est possible de les éviter par restriction ou par assortiment La restriction consiste a ne sélectionner quune catégorie de sujets Lassortiment consiste à les groupes à être similaires vis- à-vis de la distribution du facteur de confusion

6 Biais de diagnostic précoce 1. Les déplacement du temps zéro 2. Linclusion de formes mineures 3. Diversité de la vitesse dévolution 4. Leffet volontaire

7 Les déplacement du temps zéro

8 Diversité de la vitesse dévolution

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11 Les 7 règles dune 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. Lévolution 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 lignorance des conditions de départ 6. Les facteurs pronostiques étrangers à létude ont été pris en compte 7. Leffectif des sujets inclus est dautant plus grand que le nombre de facteurs est plus grand

12 Le biais protopathique ou prédictif Il peut sobserver dans toutes les études épidémiologiques, il est particulièrement sensible dans les études cas /témoin rétrospectives Exemple des œstrogènes et du cancer de lendomètre La liaison protopathique est plus subtile Exemple contraception et mastopathies Le biais protopathique doit être recherché avec un sens critique dautant plus aigu que le facteur de risque qui ressort comme « statistiquement significatif » est précisément celui que lon espère démontrer comme tel

13 Vulnérabilité aux biais Schéma détudeVulnérabilité aux biais Essai randomisé Faible Cohorte prospective Sélection:confusion Etude cas/témoin Sélection:confusion Cohorte historique Sélection:confusion Cas /témoin existants Sélection:confusion Etude transversaleSélection:confusion/ mesure Série de cas Non pertinente

14 Biais statistiques rappel des définitions Le mode de comparaison des pourcentages observés dans deux groupes est fonction du type de lenquête : Cas/témoin utiliser le rapport de cotes (odds ratio) Cohorte il faut utiliser des taux dincidence 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 laugmentation absolue du risque

15 Biais statistiques rappel des définitions Prévalence :proportion dune maladie au sein dune collectivité Incidence : le nombre de sujets qui au sein dune population donnée et dans un intervalle de temps défini deviennent porteurs dune maladie ou dun évènement Une enquête transversale mesure dans une population au temps t, la proportion dune maladie et la présence dun 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 ny sont pas soumis la survenue le taux dincidence) dune maladie donnée Experimentale et prospective les deux groupes sont le plus souvent tirés au sort(randomisation)

16 Les vérifications systématiques à faire pour éviter les biais statistiques 1. Précision des critères didentification des sujets 2. Qualité et exhaustivité du recueil des données 3. Pas de biais de recrutement ou dinformation 4. Intervalles de confiance sont exprimés 5. Que la population qui fait lobjet de lenquête est sensiblement comparable à celle pour laquelle le lecteur ou la conclusion souhaite exploiter les résultats


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