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Les Biais Dr Marie-Christine Picot & Pr Pierre Dujols Unité de Recherche Clinique & Epidémiologie Département dInformation Médicale - CHU Montpellier Item.

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

2 Les Questions à se poser Les auteurs soulignent-ils dans la discussion un ou des biais à prendre en compte dans linterprétation des résultats ? Ont-ils essayé de les contrôler ou den atténuer leffet ? Existe t-il dautres biais omis par les auteurs ? Les biais identifiés invalident-ils les résultats de létude? 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 léchantillon qui nest plus représentatif de la population cible (pour des facteurs liés au problème étudié) Biais de classement (= dinformation) : 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 lanalyse du lien entre ce facteur et la maladie Donner le sens du biais : Majore ou minore limpact dun traitement … Quantifier le biais si possible…

4 Biais de Sélection Définition Biais dans la constitution de léchantillon (tel quil apparaît au moment de lanalyse) qui nest plus représentatif de la population cible (pour des facteurs liés au problème étudié) Processus Lors la constitution de léchantillon : 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 détude liées à une mauvaise efficacité dans un groupe de traitement => résultats defficacité biaisés

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

6 Lors de lanalyse Biais de sélection : Comment les contrôler ?

7 Biais de Classement Définition Erreur systématique dans la mesure du facteur de risque ou du critère de jugement Processus Subjectivité de lenquêteur : Suggestion souvent inconsciente des réponses, Question posée différemment selon quil sagit dun cas ou dun 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 Possible seulement lors de la planification de létude) 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 dune 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 Biais de classement : Comment les contrôler ?

9 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 Biais de classement : Comment les contrôler ?

10 Biais de confusion Définition Biais provoqué par un facteur de confusion interagissant avec le facteur de risque étudié dans lanalyse 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 nest pas la même que celle obtenue aux différents niveaux de C C est lié à E mais nest pas une conséquence de E, et C est lié à M


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