Publication scientifique du CIRC n° 171 - Méthodes statistiques en recherche sur le cancer, volume V : Évaluation des biais dans les études cas-témoins et de cohortes pour l’identification des risques

L’épidémiologie observationnelle permet d’identifier les causes du cancer et d’autres maladies chroniques, de déterminer l’efficacité des interventions et de comprendre les raisons des variations de la prévalence de ces maladies au fil du temps ou selon les régions. Les auteurs d’études épidémiologiques observationnelles doivent évaluer si une interprétation causale est plausible, notamment en s’assurant que le hasard, les biais et les facteurs de confusion peuvent être raisonnablement écartés.

Cette publication scientifique a bénéficié du soutien d'un atelier scientifique sur l'évaluation des biais épidémiologiques dans l'identification des dangers, organisé par le CIRC et financé en partie par l'Institut national du cancer des États-Unis. Elle présente un aperçu des nombreuses méthodes pratiques qu'un lecteur ou un relecteur peut utiliser pour évaluer l'impact potentiel des facteurs de confusion, des biais d'information (notamment les erreurs de classification différentielle et non différentielle de l'exposition et des résultats) ou des biais de sélection sur les résultats d'une étude épidémiologique. Parmi les méthodes présentées figurent des approches indirectes, comme l'utilisation de témoins négatifs ou de variables de substitution, ainsi que d'autres approches, telles que les analyses de sensibilité.

Les méthodes sont présentées de manière à être accessibles aux épidémiologistes et autres chercheurs ne possédant pas de formation statistique approfondie, ainsi qu'aux statisticiens ne possédant pas de formation épidémiologique poussée. Les concepts sont illustrés par de nombreux exemples pratiques, tirés de l'épidémiologie du cancer, qui sont repris tout au long des chapitres, ainsi que par des liens vers du code ou des tableurs en ligne.

L'ouvrage décrit également la méthode d'intégration de ces évaluations des biais dans la synthèse des données probantes. Cette méthode utilise le large éventail de techniques présentées dans le livre pour prendre en compte toutes les études pertinentes.

Enfin, on espère que cet ouvrage incitera les auteurs à appliquer un éventail plus large d'évaluations des biais directs et indirects dans leurs publications de recherche primaires. Une plus grande adoption de ces analyses améliorera la qualité des articles originaux et affinera l'interprétation des données dans les revues ultérieures.
Source: https://www.who.int/publications/book-orders