FINAL 6 - Biais Flashcards
Quelle est la différence entre l’erreur aléatoire et l’erreur systématique ?
Aléatoire : précision d’un résultat (se minimise en augmentant la taille d’échantillon)
Systématique : validité interne (dans la population cible) et externe (généralisabilité à la population source) à la d’un résultat
Qu’est-ce qu’un biais ?
Distorsion entre la valeur réelle du OR ou du RR et la valeur estimé qui doit être minimisée par des méthodes de minimisation de biais
Quels sont les types de biais ?
- Biais de sélection : association entre l’exposition et l’issue différente entre le groupe à l’étude et la population source survenant au recrutement ou causée par les pertes au suivi
- Biais d’information : erreur d’attribution du statut d’exposition ou de l’issue au sujet
- Biais de confusion : variables confondantes qui modifient la relation entre l’exposition et l’issue non considérées
Quels sont les sous-types des biais de sélection ?
- Berskon’s bias
- Biais de référence : prise ou non d’un Rx influence l’investigation d’un diagnostic pour une association causale connue donc surestimation des cas exposés
- Biais de survie : durées d’exposition variables entre des groupes pour la survenue de l’issue
- Biais de sélection personnelle : participation dans une étude est influencée si les cas sont exposés ou non
Quels sont les sous-types des biais d’information ?
- Misclassification non-différentielle : erreur aléatoire donc l’effet est diminué (estimé biaisé vers la valeur nulle donc OR autour de 1)
- Misclassification différentielle : erreur relié à l’issue ou l’exposition donc l’effet peut être diminué ou augmenté
- Biais de rappel : misclassification différentielle lorsque la probabilité de se souvenir d’une exposition antérieure diffère entre les cas et les témoins
- Biais de détection : exposition ou issue diffère entre les cas et les témoins ou les sujets exposés et non-exposés
- Biais de temps immortel : impose la survie jusqu’à un temps donné sans avoir d’exposition
- Biais protopathique
Quelles sont les conditions pour être une variable confondante ?
- Associée à l’exposition
- Associée à l’issue
- Pas d’association causale entre l’exposition et l’issue
Quels est le sous-types des biais de confusion ?
- Biais d’indication : lorsque la raison pour laquelle un médicament est prescrit est inconnue
Quels élément sont à contrôler pour minimiser les biais ?
Design de l’étude
Mesures
Analyse
Analyse des biais
Quelles sont les méthodes de minimisation des biais de sélection ?
- Se concentrer sur le design de l’étude et non l’analyse statistique
- Sélection aléatoire des cas et des témoins ou des sujets exposés ou non-exposés
- Recrutement systématique
- Minimiser et documenter les pertes au suivi
- Utiliser que les nouveaux cas et non les ancients
Quelles sont les méthodes de minimisation des biais d’information ?
- Se concentrer sur le design de l’étude
- Analyses probabilistes
- Outils de mesure ou procédures standardisés
- Bien définir l’exposition et l’issue
- Validité des mesures
Quelles sont les méthodes de minimisation des biais de confusion ?
- Design de l’étude : appariement sur les variables confondantes, randomisation, restriction des sujets
- Analyses : stratification par variable confondante, analyse multivariée, score de propension dans les modèles multivariés, analyses de sensibilité
Qu’est-ce qu’un biais de confusion résiduel ?
Lorsque des variables confondantes n’ont pas été mesurées par manque d’information / association inconnue ou n’ont pas été mesurées adéquatement
