[PDF] Biais et niveaux de preuve en Pharmaco-épidémiologie

Strengths or bias in social LCA?

Social life cycle assessment (S-LCA) emerged in the last years as a methodological approach aimed at evaluating social and socioeconomic aspects of products and their potential positive and negative impacts along their life cycle According to the Guidelines for social life cycle assessment of products (Benoît and Mazijn 2009), devel-

Glossaire des termes utiles à la lecture critique d’un

La plupart des biais, peuvent être classés dans une de ces catégories Néanmoins, d’autres types de biais sont spécifiques des études évaluant les performances d’un test diagnostique (biais d’incorporation), des évaluations des campagnes de dépistage (biais d’avance au diagnostic, biais de surdiagnostic, biais d’évolutivité)

Lecture Critique d’Articles

Des biais de recrutement explicites : les critères d'inclusion et de non-inclusion : Age, sexe (gender), facteurs de risque Pathologies associées Formes de la maladie Sévérité, stades de la maladie (les patients sévèrement atteints sont généralement exclus de fait, ainsi que les décédés ) Traitements associés

Testing the Limits of Latent Class Analysis by Ingrid Carlson

LCA is used in many disciplines within in the social sciences For example, Geiser, Lehmann, and Eid (2006) used LCA to identify five subgroups of individuals who differed quantitatively and qualitatively in what strategy they used to solve a set of mental rotations tasks LCA has also been used in clinical

Les 11 commandements - Confkhalifa

Biais de SELECTION - Effet-centre avec non représentativité du centre - ex : centre trop spécialisé Biais de classement - Biais d'évaluation = mesure du critère de jugement principal différente dans les 2 groupes Biais de Confusion - Etude de l’efficacité d’un traitement du cancer du poumon - Tabac

Glossaire ECN Lecture Critique d’articles médicaux

Biais provoqué par un facteur de confusion interagissant avec le facteur de risque étudié dans l'étude du lien entre ce facteur et la maladie Biais de sélection Biais dans la constitution de l'échantillon, qui va se retrouver non représentatif de la population générale pour des facteurs liés au problème étudié (d'où le biais)

TD Lecture Critique d’Article

Biais – limites : dis ussion o jetive, justifi ation de la édi ilité de l’étude Recommandations et perspectives (pistes de recherche) Biais: est une erreur systématique qui contribue à produire des estimations systématiquement plus élevées ou plus basses que la valeur réelle des paramètres à estimer

Biais et niveaux de preuve en Pharmaco-épidémiologie

Biais de sélection •Les prendre en compte : –Les biais de sélection doivent être anticipés a priori, lors de la rédaction du protocole –Nécessite une bonne connaissance du médiament étudié et de l’évènement étudié (fonction de risque) –Définir correctement la population où seront sélectionnés les cas (ou les exposés)

Conférence de Lecture Critique d’article

« Biais dans la constitution de l'échantillon, qui va se retrouver non représentatif de la population générale pour des facteurs liés au problème étudié (d'où le biais) » • Celui-ci ne concerne donc pas les groupes de l’étude entre-eux • On peut avoir un biais de sélection avec un seul groupe

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[PDF] fluidité lecture 2e année

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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 thérapeutiques

18 Mai 2015

Définitions : Biais

Erreur de raisonnement ou de procédure qui

amène à une représentation fausse de la réalité

Erreur systématique

Erreur dans un sens donné

Différents types de biais

Biais dans les essais cliniques

Groupe traité

Groupe témoin

Critère de jugement

Sorties d'ĠtudeBiais d'attrition

Analyse en ITT

Biais de sélection

Randomisation

Biais de suiviBiais d'Ġǀaluation

Double aveugle

Biais de

publication

Déclaration

des essais

Comparabilité initialeMaintien de la

comparabilité

Critère de jugement

Biais de confusion

Groupe témoin

Définitions : Pharmacoépidémiologie

Etude des bénéficeset risquesdes

médicaments après leur mise sur le marché, en conditions réelles d'utilisation

Méthodes / Raisonnement emprunté à

l'ĠpidĠmiologie

Grandes populations

Le chercheur observe

Biais en pharmacoépidémiologie

Biais de sélection :

L'Ġchantillon n'est pas reprĠsentatif de la

population source

Biais d'information

Les sujets sont mal classés

Biais d'interprĠtation

L'interprĠtation des rĠsultats est faussĠe

Biais de sélection

Biais d'hospitalisation (biais de Berkson)

selon que les sujets présentent une caractéristique liée au paramètre étudié

AERecrutement de témoins ressemblant aux cas

Biais de notoriété

signalés si ils sont exposés à un facteur perçu comme pouǀant ġtre la cause de l'Ġǀğnement ĠtudiĠ

AERecrutement exhaustif

Biais de sélection

Biais de prévalence :

l'edžposition au mĠdicament l'Ġǀğnement

Biais de déplétion des susceptibles

Biais de survie sélective

AERecrutement de cas/exposés incidents

uniquement

Biais de sélection

Les prendre en compte :

Les biais de sélection doivent être anticipés a priori, lors de la rédaction du protocole

Nécessite une bonne connaissance du

mĠdicament ĠtudiĠ et de l'Ġǀğnement 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 d'information

Biais de mémorisation

Lorsque les sujets ont une probabilité différente de se souǀenir de l'Ġǀğnement (ou de l'edžposition) selon le groupe auquel ils appartiennent différente les sujets selon le groupe auquel ils appartiennent

Biais d'information

Effet d'un biais d'information ͗ mauvais

classementdu patient Biais non différentiel : la proportion de mauvais classement est identique dans les deux groupes

AESous estime toujours la force de l'association

Biais différentiel: la proportion de mauvais

classement est différente dans les deux groupes

AESous estimation ou surestimation de la force

de l'association

Biais d'information

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 d'Ġtude

Utilisation de plusieurs sources de données

(interrogatoire, dossiers, base de données)

Biais d'interprĠtation

Biais de confusion

La relation entre E et M est elle réelle ou bien passe-t-elle par F?

Le prendre en compte :

A priori (lors de l'inclusion) ͗ Appariement

A posteriori (lors de l'analyse) ͗ Ajustement par analyse multivariée

Exposition (E)Maladie (M)

Facteur de confusion (F)

Biais d'interprĠtation

Ne pas confondre "confusion» (facteur de

confusion) et "interaction» (modificateur d'effet).

AEUn modificateur d'effet n'est pas un facteur de

confusion. La modification d'effet est une risque.

Biais de confusion

Biais d'indication ͗

préférentiellement à des patients ayant un risque plus élevé (ou plus faible) de présenter l'Ġǀğnement considĠrĠ

Biais protopathique:

est prescrit pour la prise en charge des premiers installée, sera attribuée au médicament

Définitions : Niveau de preuve

с CapacitĠ d'une Ġtude ă rĠpondre ă la question posée

Adéquation étude -rationnel / population /

critères de jugement

Adéquation protocole -question posée

Adéquation analyses statistique -objectifs

Puissanceͬ taille de l'Ġchantillon

Biais

Niveau de preuve

Approche traditionnelle (HAS) :

Niveau 1 : RCT de forte puissance, méta-analyse de RCT

Niveau 2 : RCT de faible puissance, études

comparatives non randomisées bien menées, cohortes

Niveau 3 : Cas-témoin

Niveau 4 : Etudes comparatives avec biais

importants, séries de cas

D'autres classifications edžistent

HAS, Etat des lieux, Niveaux de preuve et gradation des recommandations de bonne pratique, 2013

Niveau de preuve

Mais peu adaptées aux objectifs de la

pharmacoépidemiologie

Autre approche : selon la question posée :

Conditions d'utilisation

Effectiveness

Sécurité

Niveau de preuve

Etudes d'utilisation ͗

La reprĠsentatiǀitĠ de l'Ġchantillon constitue l'ĠlĠment dĠterminant du niǀeau de preuǀe

Choidž de la mĠthode d'échantillonage

Choix des sources de données

Délai entre la mise sur le marché et la réalisation d'une Ġtude

Discuter et analyser les biais de sélection et

di'information

Niveau de preuve

Etudes d'effectiveness:

Cohortes constituées ou ad hoc, avec ajustement sur score de propension, analyse des biais potentiels Etudes cas-témoin (évènement rare) avec analyse et contrôle des biais Modélisation, cohortes virtuelles (nécessite des données de base)

Niveau de preuve

Etudes de sécurité :

Merci pour votre attention

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