Identification des biais et facteurs de confusion

En recherche, un biais est une erreur systématique qui fausse les résultats dans une direction précise, contrairement à l'erreur aléatoire liée au hasard. Imaginez une balance mal étalonnée qui ajoute toujours 2 kg : c'est un biais. En LCA, les biais menacent la validité interne d'une étude. Les identifier est essentiel pour juger de la fiabilité des conclusions.

On distingue principalement les biais de sélection, d'information et de publication. Le biais de sélection survient quand les groupes comparés ne sont pas comparables, par exemple si l'on recrute des volontaires en bonne santé vs des patients hospitalisés. Le biais d'information (ou de mesure) apparaît lorsque le recueil des données diffère entre les groupes, comme un interrogatoire plus poussé chez les cas. Le biais de publication désigne la tendance à ne publier que les résultats positifs.

Un facteur de confusion est une variable liée à la fois à l'exposition et à la maladie, qui peut créer ou masquer une association. Il ne doit pas être un intermédiaire dans la chaîne causale. Par exemple, le tabagisme est un facteur de confusion classique dans l'association café-cancer du poumon : les fumeurs boivent plus de café et ont un risque accru de cancer. L'analyse brute montre un lien, mais après ajustement sur le tabac, le lien disparaît.

Au moment de la conception de l'étude, on peut limiter les biais par la randomisation, l'appariement ou la restriction. Lors de l'analyse, on utilise la stratification ou des modèles multivariés pour ajuster sur les facteurs de confusion. La randomisation est la méthode de référence car elle répartit aléatoirement les facteurs de confusion connus et inconnus. Un double aveugle prévient les biais d'information.