Biais, types de biais

Biais

La typologie des biais et leur compréhension sont importants à connaître lorsque l'on s'appuie sur les "données de la littérature" en psychiatrie, ou que l'on porte un regard critique sur ces études.

Étymologie

du grec ancien βιάς / biás, « violence »

Définition

En statistique ou en épidémiologie, un biais est une démarche ou un procédé qui engendre une erreur dans les résultats d'une étude. L'erreur est explicable par le biais, ce qui distingue le "biais" de l'erreur due au hasard ("random error"). L'erreur due au hasard est généralement évitée en augmentant le nombre de cas étudiés.

L'erreur devient une faute lorsque les règles de base d'épidémiologie et de statistique enseignées dans toutes les facultés sont enfreintes, et devient une tromperie lorsqu'elles sont enfreintes volontairement.



Nous avons observé qu'une majorité des études en psychiatrie, par exemple sur l'efficacité ou la nocivité des psychotropes, sont biaisées, par manque de professionnalisme ou même volontairement, dans le but l'obtenir le résultat souhaité. Reconnaître les biais lorsqu'il sont présents, et leur impact, est donc indispensable à qui veut évaluer correctement la validité de ces études.

Types de biais

Bien que les termes employés ici où là soient très variés pour distinguer les types de biais et qu'il n'existe pas de terminologie précise universellement reconnue pour les désigner, on retrouve toujours 4 grandes familles de biais selon le moment où ils se produisent au cours d'une étude.

• Les biais de sélection

  
  Utilisation de critères non comparables dans la sélection des sujets ; non réponses, perte de vue, abandons sélectifs, etc.
  Ils se produisent généralement avant la collecte des données, au moment de la définition de la ou des populations mesurées et/ou comparées. Il se produisent aussi parfois après la collecte, lorsque l'on décide d'éliminer certains sous groupes pour aboutir à une interprétation plus conforme à l'opinion de celui qui interprète. Dans ce second cas il y a à la fois biais de présentation - défini ci-après -, et biais de sélection.
  
  Le fait de mettre en oeuvre des études contrôlées (comparaison des résultats avec ceux d'un groupe "contrôle") et randomisées (tirage au sort des sujets affectés au(s) groupe(s) étudié(s) et au(x) groupes contrôle, est une précaution nécessaire pour éviter le biais de sélection, mais pas toujours suffisante.
  
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• Les biais de mesure

  
  Fautes dans le recueil / enregistrement / codification des données. Synonymes :  biais d'observation ou biais d'information
  
  Ils se produisent au moment de la collecte des données, ou au moment de la définition des données à collecter. Par exemple :
  • questionnaire mal défini,
    
  • question qui induit une réponse,
    
  • influence de celui qui interroge,
    
  • unité de mesure inadaptée,
    
  • etc.
  
  
  Le fait de mettre en oeuvre des études en "double aveugle" (les sujets et les personnes effectuant la mesurent ignorent dans quel groupe ils se trouvent) est une mesure nécessaire mais pas toujours suffisante pour éviter les biais de mesure.
  
  

• Les biais de confusion

  
  Très fréquents, ils consistent à attribuer une cause au lieu d'une autre.
  Ils se produisent au moment de l'interprétation des résultats, et sont aussi souvent induits pas un biais de sélection, de mesure ou de présentation.
  
  
  
  "Le sexe masculin est un facteur prédisposant au cancer des bronches", relève d'un biais de confusion dû au fait que le sexe masculin est plus fréquemment fumeur. Pour éviter ce biais, il faut veiller à étudier différents facteurs (sexe, tabac) indépendamment, éviter toute erreur de sélection de la population étudiée, multiplier les angles de vue.
  
  

• Les biais de présentation

  
  Consistent à ne présenter qu'une partie des résultats, ou à sélectionner une des formes de présentation possibles des résultats, dans le but d'aboutir à une conclusion voulue.
  
  Par exemple :
  
  
  • présenter une étude de mortalité par année x personnes au lieu de la présenter directement en nombre de personnes sur une période donnée, permet de minimiser le pourcentage de personnes décédées,
    
  • lorsque l'on dispose de plusieurs études, mais que l'on en élimine sans motif valablement justifié une ou plusieurs d'entre elles. Ce dernier biais est fréquent lors des autorisations de mise sur le marché (AMM) de médicaments,
    
  • etc.
  
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Il y a plusieurs sous-types de biais dans chacun des types brièvement présentés ci-dessus.
 

Bibliographie

Les biais en épidémiologie, Alain Lévêque (1). Une très bonne synthèse assortie de nombreux exemples et schémas.

Anglais

Bias