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Biais, types de biais

Par Neptune 
le 12/12/2015

 

Biais


La typologie des biais est importante à connaître lorsque l'on évalue les "données de la littérature" en psychiatrie.

Etymologiedu grec ancien βιάς / biás, « violence »


Définition          En statistique ou en épidémiologie, un biais est une démarche ou un procédé qui engendre une erreur dans les résultats d'une étude. L'erreur est explicable par le biais, ce qui distingue le "biais" de l'erreur due au hasard ("random error"). L'erreur due au hasard est généralement évitée en augmentant le nombre de cas étudiés.

L'erreur devient une faute lorsque les règles de base d'épidémiologie et de statistique enseignées dans toutes les facultés sont enfreintes, et devient une tromperie lorsqu'elles sont enfreintes volontairement.

On commet souvent l'erreur de penser qu'il suffit que le nombre de cas étudiés soit important, pour qu'une étude soit crédible et dénuée d'erreurs. Il n'en est rien, car les biais touchent des études portant sur des populations importantes, voire très importantes.

biais et hasard
Les erreurs dues au hasard diminuent avec la taille de l'échantillon ; les biais provoquent des erreurs systématiques et ne diminuent pas avec le nombre. (1)



Nous avons observé qu'une majorité des études en psychiatrie, par exemple sur l'efficacité ou la nocivité des psychotropes, sont biaisées, par manque de professionnalisme ou même volontairement, dans le but l'obtenir le résultat souhaité. Reconnaître les biais lorsqu'il sont présents, et leur impact, est donc indispensable à qui veut évaluer correctement la validité de ces études.

Types de biais. Bien que les termes employés ici où là soient très variés pour distinguer les types de biais et qu'il n'existe pas de terminologie précise universellement reconnue pour les désigner, on retrouve toujours 4 grandes familles de biais selon le moment où ils se produisent au cours d'une étude.

Les biais de sélection


    Utilisation de critères non comparables dans la sélection des sujets ; non réponses, perte de vue, abandons sélectifs, etc.
    Ils se produisent généralement avant la collecte des données, au moment de la définition de la ou des populations mesurées et/ou comparées. Il se produisent aussi parfois après la collecte, lorsque l'on décide d'éliminer certains sous groupes pour aboutir à une interprétation plus conforme à l'opinion de celui qui interprète. Dans ce second cas il y a à la fois biais de présentation - défini ci-après -, et biais de sélection.

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Les biais de mesure


    Fautes dans le recueil / enregistrement / codification des données. Appelé également biais d'observation ou biais d'information
    Ils se produisent au moment de la collecte des données, ou au moment de la définition des données à collecter. Par exemple :
    • questionnaire mal défini,
    • question qui induit une réponse,
    • influence de celui qui interroge,
    • unité de mesure inadaptée,
    • etc.

Les biais de confusion


    Très fréquents, ils consistent à attribuer une cause au lieu d'une autre.
    Ils se produisent au moment de l'interprétation des résultats, et sont aussi souvent induits pas un biais de sélection, de mesure ou de présentation.

    biais de confusion
    "Le sexe masculin est un facteur prédisposant au cancer des bronches", relève d'un biais de confusion dû au fait que le sexe masculin est plus fréquemment fumeur. Pour éviter ce biais, il faut veiller à étudier différents facteurs (sexe, tabac) indépendamment, éviter toute erreur de sélection de la population étudiée, multiplier les angles de vue.

Les biais de présentation


    Consistent à ne présenter qu'une partie des résultats, ou à sélectionner une des formes de présentation possibles des résultats, dans le but d'aboutir à une conclusion voulue.

    Par exemple :

    • présenter une étude de mortalité par année x personnes au lieu de la présenter directement en nombre de personnes sur une période donnée, permet de minimiser le pourcentage de personnes décédées,
    • lorsque l'on dispose de plusieurs études, mais que l'on en élimine sans motif valablement justifié une ou plusieurs d'entre elles. Ce dernier biais est fréquent lors des autorisations de mise sur le marché (AMM) de médicaments,
    • etc.

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Il y a plusieurs sous-types de biais dans chacun des types brièvement présentés ci-dessus.
 

Bibliographie : Les biais en épidémiologie, Alain Lévêque
Une très bonne synthèse assortie de nombreux exemples et schémas


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(1) Alain LEVEQUE, Professeur d’épidémiologie à la Faculté de Médecine et à l’Ecole de Santé Publique de l’Université de Bruxelles, "Méthodes en épidémiologie"

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