Quelques questions à poser pour vous libérer un peu de temps
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Lecture critique (7) : les biais de reporting

Les biais de reporting sont les biais induits par la non-publication de certaines informations. Il peut s’agir de la non publication de certains résultats d’une étude ou de la non-publication de l’étude elle-même. Dans le premier cas, il s’agit de l’ « outcome reporting bias », dans le second cas du « publication bias ». Ces biais ont reçu récemment […]
View PostLecture critique (6) : le biais d’attrition.

C’est le biais lié à l’absence de prise en compte de patients randomisés dans les analyses. C’est surement mon biais préféré ! C’est un biais très fréquent. Selon certains (mais la référence est mauvaise !), en dessous de 5% de perdus de vue il y a peu de risque de biais, au dessus de 20%, le risque […]
View PostLecture critique (5) : Biais de suivi et d’évaluation.

Les biais de suivi et d’évaluation traduisent la différence de suivi ou d’évaluation des patients selon le groupe auquel ils appartiennent. A priori, quand on peut effectuer un suivi différent pour chacun des groupes comparés, c’est que l’on sait dans quel groupe se trouve le patient, donc que le double aveugle n’a pas bien fonctionné. […]
View PostLecture critique (4) : Biais de sélection dans les essais cliniques.

Le biais de sélection traduit le fait que la sélection de l’échantillon inclus dans l’étude entraîne un biais. Cette sélection biaisée des participants de l’étude peut prendre deux aspects. Les groupes comparés sont différents entre eux au début de l’essai Les groupes comparés ne sont pas un échantillon représentatif de la population cible : celle sur […]
View PostLecture critique (3) : Analyse de la population incluse et ajustements.

Les publications des essais cliniques doivent décrire la population incluse. C’est la loi ! Normalement, la randomisation bien conduite doit répartir, dans les différents groupes, de manière à peu près équivalente les patients selon les facteurs susceptibles de modifier la réponse au traitement, que ces facteurs soient connus ou (encore) inconnus ; et c’est tant mieux ! Car pour […]
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