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 une forte publicité liée à l’affaire « Tamiflu » décrite ici.
L’outcome reporting bias est très fréquent comme le démontre une revue récente concernant les critères basés sur des données continues. Cette revue concerne le critère d’efficacité mais on peut aussi trouver ce biais sur les résultats de tolérance.
Ce biais peut concerner l’absence de résultats chiffrés sur le critère principal (rare tout de même) comme l’absence de données sur certains paramètres de distribution des réponses (beaucoup plus fréquent) ou la simple présentation de pourcentages sans préciser le numérateur et le dénominateur.
Les règles de publication de CONSORT définissent les modalités de présentation des résultats dans les publications. Les rapports d’essais cliniques contiennent de nombreuses autres informations qui permettent parfois d’avoir une vision différente sur les résultats mais on ne peut malheureusement pas se retrouver avec des publications de 500 pages ce d’autant qu’il est aussi possible de présenter dans un rapport d’essai clinique des résultats tronqués.
Dans le rapport fourni à l’EMA, mon Maître précise qu’il y a un délai entre la mise sous traitement par Avonex et la pleine efficacité du produit pour justifier la différence d’efficacité entre la première et la seconde année de traitement. L’absence d’information sur l’efficacité pendant la première année des patients suivis deux ans permet d’énoncer cette fausse explication.
Bref, il est toujours intéressant de se poser la question : quelles sont les données qui ne sont pas montrées ?
Encore faut-il savoir qu’un essai a été réalisé.
Le biais de publication est aussi très fréquent. Le BMJ en a fait un cheval de bataille à juste titre.
Une campagne basée sur la pétition alltrials est en cours au Royaume-Uni.
La non-publication des essais est souvent motivée par la négativité des résultats. Rien d’étonnant ! En voici un exemple pour des études de phase III. Mais il y en beaucoup d’autres.
Elle peut aussi être motivée par la perception de l’absence d’intérêt d’un problème de tolérance pour un produit qui ne sera pas mis sur le marché, en particulier pour des résultats de phase I. Le risque est alors la méconnaissance d’un problème de tolérance grave qui se répète lors d’un autre essai évaluant la tolérance d’un produit similaire.
Mais le biais de publication concerne surtout des résultats de phase III.
Les méta-analyses sont alors réalisées sur une sélection de bons essais favorables au produit et permettent de graver dans le marbre la supériorité du produit… C’est un problème important car les méta-analyses sont très fréquentes et prennent en compte des essais effectués sur une grande période. Elles portent souvent sur des médicaments et le bias de publication est plus fréquent si le sponsor de l’essai est l’industrie.
Il y a une méthode qui permet de se faire une idée du biais de publication dans les méta-analyses. Elle consiste à évaluer sur un graphique, appelé « funnel plot » les différents essais. Le principe de ces graphiques est de positionner pour chaque essai, un point dont l’abscisse est une évaluation de l’efficacité observée (odd ratio par exemple) au cours de l’essai et dont l’ordonnée est une évaluation de la précision du résultat (variance, nombre de sujets..). Le choix des axes est important (ici et là par exemple). L’asymétrie de positionnement des points doit faire suspecter un biais de publication.
Le délai de publication peut aussi favoriser le biais de publication. Les essais positifs sont souvent publiés plus rapidement que les essais négatifs.
Une étude amusante a comparé les résultats des essais sur l’acupuncture selon le pays de réalisation. Les pays où l’acupuncture est plus utilisée sont plus souvent positifs que ceux réalisés dans les autres pays ! Le biais de publication est possible mais pas de preuve.
