biais d'indication

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Qu'est-ce que le biais d'indication ?
Le biais d’indication survient lorsque le médicament est prescrit chez des patients à risque plus faible ou plus élevé de présenter l’événement, ou plus ou moins susceptibles de recevoir un médicament. Exemple : Metformine vs. Sulfonylurées et risque d’infarctus du myocarde (IDM) : on observe un surrisque d’IDM pour la metformine.
Comment limiter le biais d’indication ?
Comment limiter ce type de biais ? Importance de la séquence chronologique : l’exposition précède l’effet. Le biais d’indication survient lorsque le médicament est prescrit chez des patients à risque plus faible ou plus élevé de présenter l’événement, ou plus ou moins susceptibles de recevoir un médicament.
Quels sont les effets d’un biais d’information ?
Effet d’un biais d’information : mauvais Biais non différentiel : la proportion de mauvais classement est identique dans les deux groupes Sous estime toujours la force de l’association Biais différentiel: la proportion de mauvais classement est différente dans les deux groupes Sous estimation ou surestimation de la force de l’association
Quels sont les différents types de biais ?
Différents types de biais Méthodes / Raisonnement emprunté à l’épidémiologie Grandes populations Le chercheur observeBiais de sélection : Biais d’information Biais d’interprétation Biais d’hospitalisation (biais de Berkson) Biais de notoriété Les prendre en compte : Biais lié à l’enquêteur Effet d’un biais d’information : mauvais

Biais dindication en pharmaco-épidémiologie : principes et outils de contrôle

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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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