Analyse d’articles étude des biais Paul menu , Pierre Ingrand ED N°5

Les différents biais Les biais de recrutement , biais de sélection et d’incorporation . Les biais d’information Les biais de confusion/les facteurs de confusion Les biais de diagnostic précoce Les biais chronologique Biais prédictif/Biais prothopathique 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 Les déplacement du temps zéro L’inclusion de formes mineures Diversité de la vitesse d’évolution 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 Étude de cohorte dont le point de départ est identifié et précis La population doit être bien définie(biais de recrutement) L’évolution complète est décrite pour tous les malades de la cohorte Les critères terminaux sont objectivement et effectivement utilisés Les critères terminaux ont été relevés dans l’ignorance des conditions de départ Les facteurs pronostiques étrangers à l’étude ont été pris en compte 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 Cohorte historique Cas /témoin existants 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 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) 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

Précision des critères d’identification des sujets Les vérifications systématiques à faire pour éviter les biais statistiques Précision des critères d’identification des sujets Qualité et exhaustivité du recueil des données Pas de biais de recrutement ou d’information Intervalles de confiance sont exprimés 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