Quel est le principal enseignement de cet article, en tant que complément de vos cours sur les différents biais ?
Il présente une série de méthodes pour détecter les biais, que l’on peut mettre en évidence, même s’il n’est pas possible de les corriger.
Quel est le principal enseignement de cet article, en tant que complément de vos cours sur les différents biais ?
les différents biais dans ce genre d’étude sont : la méthodologies, type d’échantillon biologique, la nature de la publication, la période d’exposition et les variations individuelles.
l’établissement d’un lien entre un facteur environnemental et une pathologie doit repondre à une méthodologie scientphique rigoureuse pour que les resultats soient validés sur le plan scienfiphique
S’agissant d’une méta-analyse, les auteurs se sont attachés à prendre en compte la possibilité d’un biais de publication parmi les études retenues, et mentionnent l’utilisation d’un test adapté à l’évaluation de ce biais.
Dans cette étude de méta analyse qui compile les résultats de plusieurs études, les auteurs tiennent compte du biais de publication, qui fait que des résultats négatifs sont pas ou peu publiés.
le principal enseignement est qu’ils ont éliminé un biais de publication ayant tendance a publier que les expériences ayant obtenu un résultat positif que celles ayant obtenu un résultat négatif.
Le texte nous renseigne sur le fait que les conclusions issues des études épidémiologiques ne sauraient être hâtives et procéder d’une étude isolée. Une méta-analyse studieuse entre plusieurs études sur le même sujet, pourrait permettre d’aboutir à des conclusions plus fiables. De plus, l’impression et l’évidence n’ont pas leur place dans la formulation d’une démarche d’étude épidémiologique
La le principal enseignement de cet article, c’est qu’il introduit la notion d’un troisième biais appelé le biais de publication qui est rencontré en poarticulier dans le cas des méta analyses.
La quantité de biais à prendre en considération est importante et l’on peut vérifier leurs différents impacts sur une études avec des méthodes statistiques. Pour autant, il n’est pas forcément systématique que les biais modifient sensiblement les résultats.
Jusqu’à présent nous avons surtout étudié les biais qui pouvaient survenir dans 1 seule étude. Ainsi les biais de publication et d’hétérogénéité n’ont pas été abordés. Cette méta-analyse nous en donne l’occasion puisqu’elle nous montre que les biais peuvent être source d’étude et de renseignement, grâce à des méthodes et des tests spécifiques.
Cet article montre la complexite de caracterisation des biais ainsi que leur variabilite en fonction de l’objectif de l’etude et des methodologies utilisées. Il n’existe pas de biais standard pré-definis et un quelconque facteur de risque peut à un moment devenir facteur de confusion si la methodologie est inadaptée, cela en fonction des objectifs de l’etude.
il faut être très prudent pour formuler une conclusion
L’article a tenu compte de plusieurs biais pour des résultats forts et fiables, comme le biais d’hétérogénéité des variables et le biais relatif à la publication (complément aux cours).
L’existence d’un biais de publication.
Le principal enseignement qu’on peut retenir est que la majorité des études épidémiologique sont confrontées à des problèmes de biais de confusion qu’il convient d’examiner avec délicatesse. Le fait de maîtriser les facteurs de confusion est un défis majeur dans les études épidémiologiques.
le principal enseignement de cet article en tant que complément de cours sur les différents biais est le paramètre Q qui a été utilisé pour identifier l’hétérogénéité des variables des résultats à travers les études et l’indicateur de biais de publication.p=0253
Cet article enseigne sur les aspects méthodologiques et éléments saillants en complément des cours sur les différents biais
Une fois les biais estimés (on connaît leur influence ou on vérifie qu’il n’y a pas de biais), si les données sont peu significatives et hétérogènes, alors même que les méthodologies des études ont été rapprochées (exemple homogénéisation des résultats etc..), on peut en déduire que le lien recherché entre l’exposition à un facteur, ici le DDT, et la pathologie, ici le cancer du sein, n’est globalement pas significatif : donc on conclue qu’il n’y a pas de lien globalement. Ce qui ne signifie pas qu’il n’y a pas de lien par rapport à des fenêtres de vulnérabilité précises.
Les études épidémiologiques présentent généralement des biais et des facteurs de confusion possibles. Une méta-analyse tient donc normalement compte de ces facteurs rendant difficile une analyse globale des résultats.
cet article constitue un complément à nos cours car il s’est basé sur une méta-analyse de 22 articles et à cet effet dégager des conclusions scientifiques pertinentes nous permettant de mieux considérés ces résultats
l’étude, étant une méta analyse, montre qu’il existe beaucoup de biais (publication, échantillon...) et qu’il faut être prudent dans la formulation des conclusions (ne pas "sublimer" les résultats en dépit des biais).
Les résultats présentés dans cet article montrent que les biais des études ne sont pas toujours observables bien qu’ils existent.
Même dans le cas où ils seraient détectés(l’étude présent une méthode de détection des biais), ils ne peuvent plus corrigés.
le principal enseignement de cet article est l’utilisation de plusieurs méthodes ( le test de BEGG par exemple) pour détecter les biais même si on n’en pas trouvé.
Nous pouvons aussi avoir des biais dans une étude épidémiologique comme : • biais de sélection : les personnes sondées ne sont pas représentatives de la population générale (biais de recrutement, biais par autosélection) • biais de mesure : les techniques de mesures sont incorrectes. • biais de publication : les données sont davantage diffusées lorsqu’elles arrangent les auteurs de l’étude • biais de confusion : certains facteurs peuvent modifier le risque évalué s’ils ne sont pas maîtrisés • biais de suivi (appelé aussi biais de réalisation) : les sujets ne sont pas suivis de la même manière dans les différentes études analysées • biais d’attrition : certaines études ont été retirées de l’analyse. • biais d’évaluation : la mesure du risque de cancer n’est pas réalisée de la même manière dans les différentes études analysées • biais d’interprétation : erreur dans le mode d’analyse des résultats (biais de confirmation d’hypothèse ...)
L’enseignement est le suivant : les biais rencontrés lors des études épidemiologiques influence le résultat qui conduit a un risque faible suite a une exposition. Les meta analyses permettent de confirmer la significatives des risques relatifs faibles . donc la prise en compte des biais dans l’analyse des études epidemiologiques conduit a des résultats significatifs.
Cancer du sein et l’âge d’exposition au DDT
Le principal enseignement est la difficulté de la réalisation de bonnes études épidémiologiques d’observations.
Il faut toujours s’assurer de la méthodologie utilisée dans les études avant de s’adhérer à une conclusion. Le design des études et leur dimensionnement par rapport à l’hypothèse de base, la définition des groupes d’exposition, le manque de connaissance sur les mécanisme sont autant de facteurs de biais.
D’après cet article, la disparité des résultats entre les différentes études s’explique par les biais de celles- ci.
Le principal enseignement est le biais de confusion.
Cet article montre l’intérêt des méta-analyses pour mettre en évidence l’existence de biais dans les études. En effet, en comparant différents designs d’étude et différentes méthodologies, la méta-analyse permet d’évaluer si les résultats obtenus diffèrent ou sont homogènes. Ici, on observe par exemple que les designs d’études différents (prospective, rétrospective en population ou en sur de spersonnes en hospitalisation) aboutissent à des résultats proches. De la même manière, l’auteur conclut que ni le design des études, ni le manque de données sur l’allaitement, ni le type d’échantillon biologique n’apporte de variabilité. Le biais de publication a également été examiné puis éliminé suivant le test de Begg.
Le principal enseignement est le fait que, en plus des biais de constitution des groupes et des biais de publication, il peut exister des biais sur la méthodologie des études : selon les méthodologies employées dans les différentes études, la conclusion peut être différente, surtout lorsqu’on travaille sur des risques faibles. Une méta-analyse de l’ensemble des études est donc nécessaire pour pouvoir conclure. Si l’hétérogénéité des résultats ne trouve pas d’explication dans un biais, c’est certainement qu’il n’y a pas de lien de causalité.
les différents biais dans ce genre d’étude sont identifiées.il s’agit de : la méthodologie, type d’échantillon biologique, la nature de la publication, la période d’exposition et les variations individuelles
cet article montre ue l’association entre p, p’-DDE et le risque de cancer du sein n’a pas varié selon le type de l’étude (à savoir, prospective études cas-témoins vs rétrospection des études cas-témoins), et cette information doit être interprétée comme la preuve que temporalité n’explique pas des résultats différents parmi les études.
le principal enseignement est qu’il peut exister un biais de publication.
Le principal enseignement de cet article, en tant que complément de nos cours sur les différents biais est que le paramètre de publication a été examiné sur la base du test de Begg qui prend en compte les caractéristiques méthodologiques qui ont permit de développer une tentative de réconcilier les résultats.
En relation avec les cours, il convient de retenir que le DDT, par inhalation ingestion ou pénétration cutanée, peut produire le cancer ou en augmenter la fréquence. Il est couramment admis que l’exposition à ce type de substance n’est pas souhaitable étant donné qu’il existe un risque associé à l’exposition, même à de faibles quantités, et tout particulièrement si cette substance est consommée de manière régulière.
Le principal enseignement de cette publication est qu’il existe des biais de publication (les résultats négatifs (essais ne montrant pas de différence significative) sont moins fréquemment publiés que les résultats positifs (essais montrant une différence significative)). Des modéles permettant de combinés des résultats statistiques tels que le modéle d’effet aléatoire Der Simonian et Lair.
le principale enseignement de cet article est la recherche sur le plan moleculaire des causes de la maladie
Il est question ici de « biais de publication », biais qui résulte d’une estimation de l’effet des petites études (faible effectif) en général surévaluée par rapport aux études plus importantes (ce type de biais n’a pas été retrouvé dans cette méta-analyse).
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Enfin, un biais important susceptible de fausser les résultats pourrait venir du métabolite (marqueur de l’exposition) : dans cette étude, c’est le DDE, métabolite rémanent – donc toujours présent dans les aliments -mais à faible pouvoir estrogénique, qui a été mesuré. Il est en effet impossible de mesurer l’impact de l’exposition au p,p´-DDT et au o,p´-DDT (aux effets plus estrogéniques, donc susceptibles d’élever le risque de cancer du sein) auxquels ces femmes ont été plus ou moins exposées quand elles étaient plus jeunes mais pour lesquels l’exposition a cessé avec l’arrêt du DDT.
ça renforce l’intérêt de la prise en comptedes biais pour la fiabilité de toute étude
Le principal enseignement de cet article, en tant que complément de nos cours sur les différents biais est que le χ2 peut être calculé pour comparer les résultats et voir ainsi s’il ya une différence significative entre eux.