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CONF+ : Tutorat LCA#9

TUTORAT LCA #9
 
 
Quelle(s) proposition(s) est(sont) vraie(s) concernant les biais ?
  • Le biais de classement est spécifique des études contrôlées randomisées.
  • Le biais de survie sélective est spécifique des études pronostiques.
  • La randomisation permet de diminuer les biais de sélection.
  • Le double aveugle permet de diminuer les biais de sélection.
  • Un biais qui ne s’exprime pas de la même façon dans les deux groupes est appelé biais différentiel.
CORRECTION PLUS BAS
 
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    Quelle(s) proposition(s) est(sont) vraie(s) concernant les biais ?
    • Le biais de classement est spécifique des études contrôlées randomisées.
    • Le biais de survie sélective est spécifique des études pronostiques.
    • La randomisation permet de diminuer les biais de sélection.
    • Le double aveugle permet de diminuer les biais de sélection.
    • Un biais qui ne s’exprime pas de la même façon dans les deux groupes est appelé biais différentiel.

    Un biais est une erreur systématique dans l’estimation d’un paramètre qui diminue la validité interne. Il faut bien différencier un biais des fluctuations d’échantillonnage dues au hasard.

    Les biais sont répartis en trois catégories de biais :

    • Biais de sélection : biais lié à la constitution de l’échantillon (recrutement, inclusion). La randomisation est le meilleur moyen de diminuer les biais de sélection.
    • Biais de classement : biais liés à des erreurs entrainant une perte de la comparabilité des groupes. Ils peuvent être liés à des erreurs dans le recueil des données ou dans la mesure du critère de jugement principal.  Le double aveugle est le meilleur moyen de le diminuer, mais d’autres moyens existent également (relecture par un comité indépendant…)
    • Biais de confusion : liés à des facteurs de confusion non contrôlés. Un facteur de confusion est un facteur qui modifie à la fois le facteur d’exposition et le critère de jugement principal. Dans un essai contrôlé randomisé, la randomisation a rendu les deux groupes comparables sur les facteurs de confusion connus et inconnus, il n’y a donc pas de biais de confusion.  A l’inverse dans les études observationnelles, le biais de confusion existe. Différents moyens de limiter ce biais de confusion peuvent être mis en place. Les auteurs peuvent soit stratifier sur un biais de confusion connus (ECR) soit apparier les patients dessus (cas témoins / cohorte). Enfin l’étude multivariée est une autre façon de s’affranchir des biais de confusion. 

    Il existe ensuite, en fonction du type d’étude, certains sous types de biais :

    • Essai thérapeutique :

    Biais

    Fait partie des…

    Qu’est-ce que c’est ?

    Comment le réduire ?

    Biais d’attrition

    Biais de sélection

    Mauvaise analyse des perdus de vue

    Intention de traiter et gestion des données

    Biais effet-centre

    Biais de sélection

    Population différente en fonction du centre

    Stratifier sur le centre

    Biais d’évaluation

    Biais de classement

    Analyse différente des résultats

    Double aveugle

    Biais de confusion

    Biais de confusion

    Existence d’un facteur de confusion

    Randomisation et stratification

    • Etudes observationnelles :

    Biais

    Fait partie des…

    Qu’est-ce que c’est ?

    Comment le réduire ?

    Biais de survie sélective

    Biais de sélection

    Inclusion des patients incidents (les plus graves sont déjà décédés)

    Inclusion des patients prévalents !

    Biais des perdus de vue

    Biais de sélection

    Nombre de perdus de vue important dans les cohortes

    Intention de traiter

    Biais de mémorisation

    Biais de classement

    Les cas se rappellent plus facilement que les témoins

    Questionnaire standardisé et répété

    Biais de confusion

    Biais de confusion

    Facteur de confusion

    Appariement sur les facteurs connus.

    Etude multivariée pour les autres facteurs

    • Etudes diagnostiques :

    Biais

    Fait partie des…

    Qu’est-ce que c’est ?

    Comment le réduire ?

    Biais de spectre

    Biais de sélection

    Sélection des sujets les plus graves : surestimation des capacités du test

    Sélection de patients quelle que soit leur gravité

    Gold standard n’est pas si Gold

    Biais de classement

    Test à l’étude est meilleur que le test de référence

    Impossible… Le gold standard est la vérité !

    Biais de vérification

    Biais de classement

    Les patients n’ont pas le test de référence.

    Tous les patients doivent avoir le test de référence !

    Mauvaise reproductibilité

    Biais de classement

    Reproductibilité insuffisante

    Coefficient Kappa

    Enfin, il existe la notion de biais différentiel ou non différentiel. Il faut toujours avoir à l’esprit qu’un biais peut favoriser ou défavoriser le groupe testé. Ainsi, si le biais favorise le groupe testé, alors on ne saura jamais si le résultat est significatif grâce au biais ou parce qu’il l’est réellement. A l’inverse si le biais défavorise le groupe testé, alors on pourra affirmer que la différence existe et ce, alors même que le groupe testé a été défavorisé.

     

    BONUS : Lexique anglais français

    Biais de confusion= Cofounding bias

    Biais de vérification = Work-up bias

    Analyse multivariée : Multivariable analysis

     
     
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