14.15: Biais dans les études épidémiologiques

Des biais peuvent survenir à différentes étapes de la recherche, de la conception de l’étude et de la collecte des données à l’analyse et à l’interprétation. Il est essentiel de reconnaître et d’éliminer ces biais pour assurer la validité et la fiabilité des résultats épidémiologiques. D’une manière générale, les biais en épidémiologie se répartissent en trois grandes catégories : le biais de sélection, le biais d’information et le biais de confusion. Voici une description plus détaillée des biais possibles :

1. Biais de sélection : Cela se produit lorsque la population étudiée n’est pas représentative de la population cible. Par exemple, une enquête uniquement auprès des citadins pour comprendre un enjeu de santé national.
2. Biais de classification : Cela se produit lorsqu’il y a une erreur dans l’attribution des participants à différentes catégories ou groupes, ce qui affecte la précision de l’étude.
3. Biais de confusion : Cela se produit lorsqu’une variable étrangère est en corrélation avec les variables dépendantes et indépendantes, ce qui fausse la véritable relation. Par exemple, si une étude sur le tabagisme et le cancer du poumon ne tient pas compte de l’âge, l’âge pourrait fausser les résultats, car les personnes âgées pourraient avoir à la fois des taux de tabagisme plus élevés et des taux de cancer plus élevés.
4. Biais de prévalence ou d’incidence (biais de Neyman) : Se produit si la population initiale de l’étude exclut les participants qui ont déjà le résultat en raison d’un décès prématuré ou d’une progression de la maladie.
5. Biais du taux d’admission (biais de Berkson) : Ce type de biais est introduit lorsque les sujets de l’étude sont sélectionnés parmi des patients hospitalisés qui ne sont peut-être pas représentatifs de la population générale.
6. Biais de non-réponse : Évident lorsque les personnes qui ne participent pas à l’étude diffèrent considérablement de celles qui le font. Un scénario courant pourrait être un taux de décrochage plus élevé dans un groupe démographique particulier.
7. Biais d’information ou de classification erronée : Cela comprend les biais non différentiels et différentiels découlant de la façon dont les données sur l’exposition ou les résultats sont recueillies.
8. Biais de mémoire : Il s’agit d’un type spécifique de biais d’information dans lequel les participants peuvent ne pas se souvenir avec précision des événements passés, ce qui entraîne une erreur de classification.
9. Biais de l’intervieweur ou de l’observateur : Cela se produit lorsque la personne qui collecte les données a des idées préconçues qui affectent l’interprétation des réponses.
10. Biais de confusion : Un biais pivot où des variables externes affectent les variables primaires à l’étude, ce qui peut induire en erreur les résultats à moins d’être correctement contrôlé lors de l’analyse.

Ces biais soulignent l’importance d’une conception et d’une exécution minutieuses de la recherche épidémiologique afin de minimiser les erreurs et de fournir des données fiables. Chaque type de biais pose des défis uniques, et leur présence peut affaiblir la crédibilité des résultats de l’étude. La compréhension des sources et des mécanismes du biais fournit aux chercheurs les outils nécessaires pour concevoir de meilleures études et appliquer les ajustements analytiques appropriés. De cette façon, la réduction des biais n’est pas seulement une tâche technique, mais une étape vers la garantie que la recherche épidémiologique fournit des informations significatives et exploitables pour la santé publique.