Procédures en aveugle

Les individus peuvent entrer dans des études avec des biais qui faussent les résultats, dépeignant un traitement comme étant plus efficace qu’il ne l’est en réalité.

Par exemple, au cours d’une étude sur l’insomnie, un chercheur peut placer un somnifère ou un comprimé placebo dans une tasse et distribuer les capsules aux participants. Alors que le scientifique note qui a reçu quel type de pilule, les sujets sont inconscients.

Ici, le chercheur reste biaisé, anticipant que le somnifère fonctionnera. Ainsi, au cours de l’observation, elle peut noter que ceux qui ont reçu le médicament se sont endormis plus rapidement, alors qu’en réalité il n’y a pas de différence entre les groupes.

Cependant, les préjugés des participants sont éliminés. Comme les sujets ne savent pas s'ils ont avalé le somnifère, ils n'ont pas d'attentes quant à l'efficacité de la pilule. Par conséquent, ils indiqueront avec précision comment leur insomnie a été affectée.

Cette méthode, où seuls les chercheurs ou les participants savent qui a obtenu le traitement, est appelée étude en simple aveugle. Cependant, cette procédure peut faire en sorte qu’un groupe – ici, le scientifique – reste biaisé.

Pour contourner cela, des études en double aveugle sont réalisées, où les participants et les chercheurs collecteurs de données sont « aveugles ». Ici, le scientifique peut donner le placebo et le somnifère à un collègue, qui réétiquette les pilules comme « Type Y » et « Type Z » avant de les disperser.

Ce système de codage élimine les attentes de la chercheuse lors de l’évaluation : elle ne sait pas quels participants ont reçu le médicament et ne peut pas supposer qui devrait mieux dormir. Par conséquent, elle enregistrera si quelqu’un semble agité.

Comme précédemment, les sujets décriront également avec précision leur expérience du sommeil. Ce n’est qu’après l’analyse des données que tout le monde sait qui a reçu le somnifère ou le placebo.

Dans l’ensemble, les procédures à l’aveugle aident à minimiser les biais et à produire des résultats précis, qui peuvent être utilisés pour évaluer l’efficacité des médicaments et d’autres traitements.