L'épidémiologie sans peine

IV. Les biais en épidémiologie

CHAPITRE IV Les biais en épidémiologie Biais (définition) Autres types d’erreur Tout au long des pages qui précèdent est apparue la notion de biais susceptible d’introduire une déformation dans telle ou telle phase d’une étude épidémiologique. Tout en effet serait facile en épidémiologie sans la crainte d’être confronté à un ou à plusieurs biais. Nous n’avions pas jusqu’ici donné de définition formelle de ce qu’est le biais en épidémiologie ; en effet, les biais qu’on peut être amené à rencontrer se situent à toutes les étapes des enquêtes épidémiologiques et, pour apprécier les différents problèmes posés, il est préférable de connaître l’ensemble des méthodes qu’on est amené à mettre en œuvre. Erreurs et biais Un biais, en épidémiologie, se définit comme une erreur systématique qui s’introduit dans une enquête et qui tend à produire une estimation (de la fréquence d’une maladie dans la population, du risque relatif, etc.) différant systématiquement de la vraie valeur, en plus ou en moins. Ce qui ne signifie pas que l’épidémiologiste ne puisse pas faire d’autres erreurs, notamment au niveau de l’analyse et de l’interprétation des résultats : erreurs de calcul (cela arrive, même avec les ordinateurs !), erreur d’interprétation statistique (nous avons déjà évoqué plus haut le problème des associations statistiques fallacieuses, qui peuvent être méconnues et conduire à des conclusions erronées). Les erreurs matérielles ne (PRESQUE) TOUTE L’ÉPIDÉMIOLOGIE EN BREF 153 sont pas non plus si rares : questionnaires égarés, confusion entre sujets, erreurs de codage et de transcription, etc., de même que les erreurs de mesure des variables prises en compte. Erreur aléatoire Précision et puissance Définition Biais de recrutement (définition) Il faut donc distinguer les biais, erreurs systématiques qui vont donc entraîner une non-validité des résultats, des erreurs aléatoires, qui n’entraînent qu’un manque de précision sur le paramètre estimé (fréquence d’une maladie ou risque relatif). Le biais est habituellement plus grave que l’imprécision, car il est préférable d’avoir une valeur ayant un intervalle de confiance trop large, qu’une valeur fausse car trop basse ou trop élevée. L’imprécision peut cependant avoir des conséquences très fâcheuses, car elle diminue la « puissance » de l’étude ; ainsi, on peut ne pas mettre en évidence un risque relatif effectivement supérieur à 1, parce que la mesure du facteur de risque, par exemple, a été entachée d’erreurs aléatoires aboutissant à une mauvaise précision, et que de ce fait les tests statistiques ne seront pas significatifs (voir chapitre 2 Tests statistiques, et chapitre 5, Qualité des données). Il est habituel de regrouper les biais proprement dits (c’est-à-dire les erreurs systématiques dans l’organisation et/ou la réalisation de l’enquête) en deux grandes catégories : les biais de sélection et les biais de mesure (ou « d’information »). Biais de sélection On regroupe sous ce terme tous les biais qui peuvent conduire à ce que les sujets effectivement observés dans l’enquête ne constituent pas un groupe représentatif des populations étudiées permettant de répondre aux questions posées dans le protocole. Les principaux biais qui peuvent se rencontrer dans ce domaine sont les suivants : • Biais de recrutement : il apparaît, à chaque fois que la probabilité que les sujets entrent dans l’étude est liée à un (ou plusieurs) facteur(s) étudié(s). C’est surtout le cas lorsque des sujets sont recrutés dans des institutions de soins (hôpital, cabinet médical, etc.). 154 L’ÉPIDÉMIOLOGIE SANS PEINE Dans les études cas-témoins notamment, il faut être particulièrement prudent. Ainsi, on trouvera habituellement des cas à un stade de la maladie plus grave en milieu hospitalier spécialisé que dans un cabinet de médecin de ville ; la notoriété d’un service hospitalier, son implantation dans une zone à démographie particulière, etc., peuvent également expliquer un recrutement des cas qui ferait que les cas sélectionnés à cette source ne soient pas représentatifs de l’ensemble des cas atteints de la maladie...