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PLAN DE TRAVAIL INTRODUCTION OBJECTIF : PRESENTER LES BIAIS UTILISER EN BIOSTAT

PLAN DE TRAVAIL INTRODUCTION OBJECTIF : PRESENTER LES BIAIS UTILISER EN BIOSTATISTIQUE 1-biais de sélection. 2-biais d’information. 3-biais de confusion. II-COMMENT LIMITER LES BIAIS LORS DE LA CONCEPTION D’UNE ETUDE 1 INTRODUCTION En statistique, un biais engendre des erreurs systématiques qui font que les résultats d’une étude sont faussés. Cela pose problème lorsque les conclusions sont différentes de la vérité. Mathématiquement pour un paramètre, le biais d’un estimateur est la différence entre la moyenne de l’estimateur et la valeur du paramètre ; il existerait trois principaux biais en statistique a savoirs : LES BIAIS DE SELECTION, LES BIAIS D’INFORMATION, ET LES BIAIS DE CONFUSION. 2 1-LES BIAIS DE SELECTION Un biais de sélection est une erreur systématique induite dans une étude à cause des méthodes adoptes pour choisir les participants à l’étude. Les biais de sélection résultent de la façon dont les sujets ont été inclus dans l’étude et ont été suivis. Ils interviennent au moment de la constitution de l’échantillon. Le biais de sélection aboutit à un manque de représentativité de l’échantillon d’étude par rapport à la population cible. L’échantillon constitué pour l’étude diffère de cette dernière par certains caractères, pouvant être liés au phénomène étudié On peut distinguer parmi les biais de sélection : Le biais de recrutement : il apparait à chaque fois que la probabilité que les sujets entrent dans l’étude est liée à un (ou plusieurs) facteur(s) étudie(s) ; Le biais d’échantillonnage : il est dû au fait que les malades asymptomatiques et ceux ayant présente des épisodes de maladies de courte durée sont moins susceptible d’être enrôle dans l’étude ; 3 Le biais de volontariat : il est lié au fait que les caractéristiques des personnes volontaires qui se proposent spontanément pour une étude peuvent être différentes de celles de personnes qui décident de ne pas y participer ; Le biais de Berck son : il est lié à une surreprésentation des hospitalises exposes ; Les biais d’attrition : il est du a des différences entre les groupes initiaux et les groupes finaux lies a des sorties d’essai ou des interruptions de traitement ; CONDUITE A TENIR : Avant l’étude, la randomisation ou tirage au sort, est le seul moyen pour éviter un biais de sélection ; Apres l’étude, il est difficile, voire impossible d’en atténuer les effets à postier, une fois les données recueillis. 2-LES BIAIS D’INFORMATION Un biais d’information est une erreur systématique induite lorsque la mesure ou l’observation d’un phénomène est incorrecte et conduit à mal classer les sujets en <<malade /non malade>> ou en <<exposé/non exposé>>. Ce biais peut encore être nommé biais de classement ou biais de mesure selon les sources. Les biais d’informations proviennent d’une erreur de classification des sujets, qui peut affecter aussi bien l’exposition que la maladie ou tout critère de jugement ou variable recueillie autours de l’étude. Il peut s’agir : D’un biais différentiel entre deux groupes : il apparait lorsque la probabilité de l’erreur de classement n’est pas le même selon le groupe on peut distinguer : Le biais de suivi : il est lié à des différences de prise en charge au niveau du groupe traité et du groupe témoin ; Le biais de subjectivité : il apparait lorsque la connaissance préalable des facteurs d’exposition suspecte ou des pathologies concernées peut influencer l’intensité de la 4 recherche de facteurs d’exposition ou amener à approfondir l’enquête auprès des sujets malades… D’un biais non différentiel : il se produit lorsque les erreurs de classements ont la même probabilité selon les groupes. Les erreurs de classement non différentiel sont très souvent de nature aléatoire et peuvent être dues à la mauvaise qualité des instruments de mesure ou à des erreurs matérielles. Biais de mémorisation : il survient lorsque les souvenirs que les sujets peuvent avoir de l’exposition diffèrent d’un groupe à l’autre. Un sujet malade aura tendance à rechercher dans son passé une exposition antérieure à un facteur d’exposition potentiel qu’une personne en bonne santé et il peut donc se sentir plus concerné par l’étude. Biais de déclaration : un sujet interrogé, en particulier sur des sujets sensibles (utilisation de stupéfiants, d’alcool, relations sexuelles …) peut inconsciemment orienter ses réponses pour plaire à l’observateur ou a tendance de refondre selon les normes sociales en vigueur et donc à sous- déclarer des comportements retrouvés par la société CAT : Avant l’étude ; un biais de formation peut être maitrisé par la randomisation, le double aveugle, la standardisation des mesures, la vérification du matériel de mesure et de définition précise des critères de jugement ; Près-investigation : il faut s’efforcer toujours de minimiser les biais d’information, en multipliant les investigations… Apres l’étude : comme pour les biais de sélection, il est difficile voire impossible d’en atténuer les effets, une fois les données recueillis, au minimum, on tachera de réunir un sous ensemble d’information concernant les non répondant /perdus de vue afin de pouvoir décrire leurs caractéristiques et de les comparer à celles de répondants/ non perdus de vue ; 2-LES BIAIS DE CONFUSION 5 Un biais de confusion est lié à une erreur d’appréciation de l’association (Oddo –Ratio ou Risque relatif) entre les effets du facteur étudie et la maladie. Il est lié à un défaut de prise en compte d’un facteur dit << de confusion>> un facteur de confusion est un facteur lié à la fois à l’expression et à la maladie étudié. En épidémiologie analytique ou expérimentale, la présence d’un facteur de confusion (tiers facteur) C va biaiser les mesures d’association du facteur (de risque, d’exposition) E à la maladie M (facteur d’intérêt) pour qu’un tiers- facteur soit facteur de confusion, il faut : Qu’il soit associé à la maladie (indépendamment de l’exposition) Qu’il soit associé à l’exposition indépendamment de la maladie (cette association doit aussi être retrouvé chez les non malades) Qu’il ne soit ni une conséquence de E, ni une conséquence de M, il n’est doit pas être une étape de la chaine causale entre le facteur E et la chaine M. Au moment de la planification : Création de groupes par tirage au sort (randomisation) : permet la repartions aléatoire des facteurs de confusion potentiels dans les groupes rendus comparables du fait du tirage au sort ; Appariement (en choisissant un ou plusieurs témoins appariés pour chaque cas) : l’appariement sur les facteurs de confusion potentiels permet la répartition identique de ces derniers dans les deux groupes Au moment de l’analyse des données Stratification des données sur le ou les facteurs de confusion : la relation entre E et M sera étudiée pour chaque valeur de C Ajustement : utilisation de tests statistique spécifiques c exemples : chi 2 de Mantelé Haenel …) 6 CAT : Avant l’étude, l’utilisation d’un groupe contrôle, un appariement, le choix de la population et la randomisation qui permet d’avoir des groupes homogènes permettent d’éviter le risque de biais de confusion ; Apres l’étude : lorsqu’il est pris en compte au moment de l’analyse statistique ce risque est maitrise grâce à l’utilisation d’un groupe contrôle, un ajustement sur le facteur de confusion, un appariement a postier ou l’utilisation des scores de propension… II-LIMITER LES BIAIS LORS DE LA CONCEPTION D’UNE ETUDE Exemple de Cas des phénomènes des études observationnelles Le phénomène de sélection peut survenir : Soit au moment de la constitution de l’échantillon (biais de volontariat, biais des travailleurs en bonne santé, biais de survie sélective) Soit en cours de suivi dans les études longitudinales (biais liés à des perdus de vue). Pour limiter les biais de sélection survenant : Le(s) échantillon(s) sélectionné(s) pour l’étude doit(ven.) t être représentatif(s) de la population cible Exemple de non-respect de ce principe : biais de volontariat Les exposes ne doivent différer des non- exposés (ou les cas des témoins) que sur le facteur d’exposition Cas des billets de classement : Portant sur la maladie : la maladie étudié doit être défini de manière claire précise, reproductible et sans aucune ambiguïté possible. Ils sont souvent nécessaires de préciser le type de critères (cliniques et /ou biologiques et/ou histologiques) 7 Exemple : Une candidose cutané peut-être définie par exemple, par des signes cliniques ou par un examen mycologique ou par le décompte des colonies ayant poussé sur gélose en 24 heures. Portant sur l’exposition Tout d’abord, comme pour la mesure de la maladie, les conditions de recueil de l’information sur l’exposition doivent être standardisés pour éviter les erreurs différentielles Ensuite, les techniques utilisés pour minimiser ces biais de classement dépendent de la façon dont l’exposition est mesurée La méthode choisie pour muser l’exposition est (l’interrogatoire des individus, revue de dossiers d’archive.) Pour les biais de déclaration : Des questions habilement présentées (ne pas être choquantes) Des questions qui se recoupent (pour vérifier la véracité des réponses Limiter les biaise confusion Les biais de confusion peuvent être pris en compte et contrôlés au moment de la conception de l’étude et /ou au moment d’analyse statistique des résultats par des facteurs de confusion. IL faut pour cela : Restreindre la population d’étude (par exemple uploads/s3/ plan-de-travail-biostatisque.pdf