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Quels sont les différents types de biais ?
Pour éviter les biais de confusion, le protocole expérimental idéal consiste à réaliser une étude comparative, randomisée et à double insu (voir Essai randomisé contrôlé). La comparaison entre deux (ou plusieurs) groupes appariés isole l'effet de la variable indépendante.Comment éviter un biais de confusion ?
Les facteurs de confusion dans les études épidémiologiques, sont des déterminants qui faussent la relation causale (de cause à effet). Exemple, il est observé que les buveurs de café ont un risque significativement plus élevé de développer un cancer du poumon que les non buveurs de café.
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Biais et niveaux de preuve en
Pharmaco-épidémiologie
David Braunstein
Service de pharmacologie clinique et pharmacovigilance -AP-HM DESC de Pharmacologie médicale et évaluation des thérapeutiques18 Mai 2015
Définitions : Biais
Erreur de raisonnement ou de procédure qui
amène à une représentation fausse de la réalitéErreur systématique
Erreur dans un sens donné
Différents types de biais
Biais dans les essais cliniques
Groupe traité
Groupe témoin
Critère de jugement
Sorties d͛ĠtudeBiais d͛attrition
Analyse en ITT
Biais de sélection
Randomisation
Biais de suiviBiais d͛Ġǀaluation
Double aveugle
Biais de
publicationDéclaration
des essaisComparabilité initialeMaintien de la
comparabilitéCritère de jugement
Biais de confusion
Groupe témoin
Définitions : Pharmacoépidémiologie
Etude des bénéficeset risquesdes
médicaments après leur mise sur le marché, en conditions réelles d͛utilisationMéthodes / Raisonnement emprunté à
l͛ĠpidĠmiologieGrandes populations
Le chercheur observe
Biais en pharmacoépidémiologie
Biais de sélection :
L͛Ġchantillon n͛est pas reprĠsentatif de la population sourceBiais d͛information
Les sujets sont mal classés
Biais d͛interprĠtation
L͛interprĠtation des rĠsultats est faussĠeBiais de sélection
Biais d͛hospitalisation (biais de Berkson)
LorsƋue la probabilitĠ d͛ġtre hospitalisĠ est diffĠrente selon que les sujets présentent une caractéristique liée au paramètre étudiéAERecrutement de témoins ressemblant aux cas
Biais de notoriété
LorsƋue les cas ont une plus forte probabilitĠ d͛ġtre signalés si ils sont exposés à un facteur perçu comme pouǀant ġtre la cause de l͛Ġǀğnement ĠtudiĠAERecrutement exhaustif
Biais de sélection
Biais de prévalence :
LorsƋue le fait d͛ġtre un cas prĠǀalent est liĠ ă l͛edžposition au mĠdicament LorsƋue le fait d͛ġtre un edžposĠ prĠǀalent est liĠ ă l͛ĠǀğnementBiais de déplétion des susceptibles
Biais de survie sélective
AERecrutement de cas/exposés incidents
uniquementBiais de sélection
Les prendre en compte :
Les biais de sélection doivent être anticipés a priori, lors de la rédaction du protocoleNécessite une bonne connaissance du
mĠdicament ĠtudiĠ et de l͛Ġǀğnement ĠtudiĠ (fonction de risque) Définir correctement la population où seront sélectionnés les cas (ou les exposés) Sélectionner des témoins (ou non exposés) qui ressemblent le plus possible aux cas (ou exposés)Biais d͛information
Biais de mémorisation
Lorsque les sujets ont une probabilité différente de se souǀenir de l͛Ġǀğnement (ou de l͛edžposition) selon le groupe auquel ils appartiennentBiais liĠ ă l͛enƋuġteur
LorsƋue l͛enƋuġteur interroge de maniğre différente les sujets selon le groupe auquel ils appartiennentBiais d͛information
Effet d͛un biais d͛information ͗ mauvais
classementdu patient Biais non différentiel : la proportion de mauvais classement est identique dans les deux groupes AESous estime toujours la force de l͛associationBiais différentiel: la proportion de mauvais
classement est différente dans les deux groupesAESous estimation ou surestimation de la force
de l͛associationBiais d͛information
Les prendre en compte :
Validationdes instruments de mesure
(questionnaires standardisés, éléments objectifs)Enquêteur en aveugledu statut du patient
interrogé Pas de modification des critğres en cours d͛ĠtudeUtilisation de plusieurs sources de données
(interrogatoire, dossiers, base de données)Biais d͛interprĠtation
Biais de confusion
LorsƋu͛un tiers facteur (ͨfacteur de confusion») est lié à la fois ă l͛edžposition et ă l͛Ġǀğnement
La relation entre E et M est elle réelle ou bien passe-t-elle par F?Le prendre en compte :
A priori (lors de l͛inclusion) ͗ Appariement A posteriori (lors de l͛analyse) ͗ Ajustement par analyse multivariéeExposition (E)Maladie (M)
Facteur de confusion (F)
Biais d͛interprĠtation
Ne pas confondre "confusion» (facteur de
confusion) et "interaction» (modificateur d͛effet). AEUn modificateur d͛effet n͛est pas un facteur de confusion. La modification d͛effet est une information intĠressante Ƌu͛il faut dĠtecter et dĠcrire, Ƌui permet d͛identifier des sous-groupes à risque.Biais de confusion
Biais d͛indication ͗
LorsƋu͛un mĠdicament est prescrit
préférentiellement à des patients ayant un risque plus élevé (ou plus faible) de présenter l͛Ġǀğnement considĠrĠBiais protopathique:
LorsƋue l͛effet prĠcğde la cause ͗ un mĠdicament est prescrit pour la prise en charge des premiers symptƀmes d͛une maladie Ƌui, lorsƋu͛elle sera installée, sera attribuée au médicamentDéfinitions : Niveau de preuve
с CapacitĠ d͛une Ġtude ă rĠpondre ă la question poséeAdéquation étude -rationnel / population /
critères de jugementAdéquation protocole -question posée
Adéquation analyses statistique -objectifs
Puissanceͬ taille de l͛Ġchantillon
BiaisNiveau de preuve
Approche traditionnelle (HAS) :
Niveau 1 : RCT de forte puissance, méta-analysequotesdbs_dbs2.pdfusesText_2[PDF] biais d'incorporation
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