2 sources d’erreur peuvent engendrer des écarts entre notre estimation et le paramètre réel. Quelles sont-elles?
Erreur aléatoire (due au hasard)
- Fluctuations “aléatoires” de la mesure liées à l’échantillonnage
- La précision est l’absence d’erreur aléatoire
- La précision ↑ au fur et à mesure que la taille de l’échantillon ↑
Erreur systématique (due au devis)
- L’erreur systématique entraîne un biais
- La validité est l’absence d’erreur systématique
- La validité n’est pas modifiée par la taille de l’échantillon
Différentiez le concept de validité et de précision
Les femmes allaitant leur enfant vont moins chez le médecin. Le dossier de leur enfant est donc moins complet et les épisodes de gastros sous-estimés dans ce groupe.
Quel biais?
Observation
(erreur de classification différentielle)
Une proportion importante de gastro n’est pas colligée au dossier medical.
Quel biais?
Biais d’obervation
(erreur de classification non-différentielle)
Les mères non-allaitantes qui ont accepté de participer à l’étude sont celles dont l’enfant avait des problèmes GI
Quel biais?
Sélection
Les mères allaitant proviennent de niveaux socioéco supérieurs: meilleure hygiène et moins d’entassement qui sont les vrais facteurs de protection (dont l’effet est erronément attribué au lait maternel)
Quel biais?
Facteur de confusion
Quelles peuvent êtres les erreurs systématiques?
Erreurs entravant la validité, souvent dû à l’étude en soi (au chercheur)
1. Biais de sélection
2. Biais d’observation
3. Facteur de confusion
Donnez 2 exemples d’erreurs aléatoires
Erreurs dues au hasard
- Erreur de type 1
- Erreur de type 2
Qu’est-ce qu’un biais d’observation?
Erreur systématique dans la mesure de l’exposition et/ou de l’issue.
Mauvais processus d’observation = Erreurs de classification
Quelle est la différence entre une erreur de classification différentielle et non-différentielle?
Non-différentielle
Si la mesure de l’exposition (ou maladie) est imparfaite, mais que cette imperfection ne dépend pas de l’autre axe de classification:
Ex: Qualité de la classification de la maladie ne dépend pas de l’exposition (mesure “indépendante de l’exposition”)
Ex: Qualité de la classification de l’exposition ne dépend pas de l’état de santé (mesure “indépendante de l’état de santé”)
Différentielle
- Si la « qualité » de la mesure de la maladie est différente entre exposés et non exposés, (mesure “dépendante de l’exposition”);
OU - Si la « qualité » de la mesure de l’exposition est différente entre malades et non malades. (mesure “dépendante de l’état de santé”);
Quel type d’erreur est plus ou moins présente dans toute étude?
Erreur de classification non-différentielle
Quel est l’impact des erreurs de classification non-différentielle ?
- ↑ la ressemblance entre les groupes quand la variable mesurée (exposition, maladie) est dichotomique
- Contribuent à sous-estimer les associations mesurées en rapprochant la mesure d’association de la valeur nulle
- Si aucune association n’existe, ce biais n’en créera pas (“biais conservateur”)
- Ont différentes conséquences selon que les résultats de l’étude révèlent ou non la présence d’une association
Dans un ECR, peut-on avoir une erreur de classification non- différentielle de l’issue?
Oui, mais on essaie de contrôler avec l’aveugle
Dans un ECR, peut-on avoir une erreur de classification non- différentielle de l’exposition?
Pas vraiment, c’est randomisé, c’est le chercheur qui décide de l’exposition
Dans un ECR, peut-on avoir une erreur de classification différentielle sur l’issue?
Oui, si on est pas à l’aveugle
Dans l’étude de cohorte, quand se produit le biais d’observation?
- L’interviewer (ou l’évaluateur) sait qui est exposé et qui ne l’est pas (l’observation n’est pas faite à l’aveugle)
- L’exposition, par sa nature, affecte l’intensité du suivi (e.g. tabagisme ou exposition qui est une maladie)
- Un problème de classification de l’exposition ou de la maladie survient pour quelqu’autre raison (instruments de mesure, etc.)
Dans l’étude cas-témoin, quand se produit un biais d’observation?
- L’évaluation des expositions antérieures n’est pas faite à l’aveugle
- On fait appel à la mémoire des individus pour mesurer l’exposition
- L’étude s’intéresse à une exposition “délicate”
- Quand un outil utilisé pour mesurer soit l’exposition, soit la maladie, est peu précis (non-différentiel)
De manière générale, comment prévenir les biais d’observation?
- Quand on sélectionne les groupes: Le choix de témoins hospitalisés (étude cas-témoins) ↓ le biais de mémoire
- Quand on recueille les données:
Choix des outils de mesure: Questionnaires objectifs et validés, entrevues structurées, examens médicaux standardisés ou Outils précis
Utilisation des outils: À l’aveugle ou Entraînement des observateurs - Quand on choisit les sources d’information:
Sources non-biaisées préférables (RAMQ vs témoignage sur la consommation de rx)
Plusieurs sources et validation croisée (patient vs dossier)
Quelles peuvent être les sources de biais de sélection dans les études de cohorte?
Quand la sélection (ou les pertes au suivi) des exposés et des non-exposés dépend de la susceptibilité à (ou la présence de) la maladie.
« Quand la sélection n’est pas indépendante de la susceptibilité à la maladie »
Quelles peuvent être les sources de biais de sélection dans les études cas-témoin?
Quand la sélection des cas et des témoins dépend de facteurs liés à la présence (ou l’absence) de l’exposition.
« Quand la sélection n’est pas indépendante de l’exposition »
Quel est l’impact des biais de sélection?
- L’association observée chez les sujets étudiés est différente de celle des sujets éligibles mais non-étudiés
- L’association mesurée dans l’échantillon diffère du paramètre qu’elle estime (l’association réelle dans la population).
Peut-on avoir un biais de sélection dans le recrutement quand on choisit les participants dans un ECR?
Non, c’est randomisé, mais le problème est souvent a/n de la validité externe
Mais dans l’ECR, le biais de sélection peut arriver en raison des pertes au suivi (non aléatoires)
Dans l’ECR, dans quelles circonstances le biais de sélection peut-il survenir?
Pertes au suivi (échantillon initial –> échantillon final)
Faisant que les groupes (exp/non-exp) restants n’ont plus la même susceptibilité à la maladie (guérison) que l’ensemble de leur groupe initial respectif
*Attention, il n’y a pas de biais de sélection automatiquement malgré des pertes au suivi importantes. Pour qu’un tel biais se produise, les pertes au suivi doivent être non aléatoires
Vrai ou faux? Le refus de participer cause un biais de sélection dans l’ECR
Faux
(important de retenir)
Engendre un problème de validité externe mais pas un biais de sélection
