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Interprétation de comparaisons non biaisées
Une comparaison fiable des traitements évite des comparaisons biaisées. Il faut pour cela prendre des mesures afin de réduire au minimum les biais dus aux différences entre les patients comparés, ainsi que les biais dus aux différences dans la façon dont les résultats des traitements sont évalués.
Même si ces biais ont pu être évités, toutefois, l’interprétation de comparaisons non biaisées est rarement simple. Par exemple, les éventuelles différences entre les méthodes de traitement prévues et les traitements reçus ont-elles été pris en compte, et a-t-on tenu compte de l’effet du hasard?
Parfois, une nouvelle étude fournit des preuves très solides des effets d’un traitement. Par exemple, des dizaines de milliers de personnes ont participé à une étude remarquable qui a montré qu’un comprimé d’aspirine pouvait considérablement réduire le risque de décès chez les personnes qui font des crises cardiaques (ISIS-2 1988). Ce n’est que très rarement toutefois qu’une étude fournit à elle seule ce type de preuves solides, et il est donc important lorsqu’on lit les rapports de la plupart des études de se demander si les nouvelles preuves ont été intégrées aux revues systématiques de tous les autres éléments de preuve pertinents. Dans l’affirmative, des mesures ont-elles été prises au cours de ce processus de synthèse en vue de réduire au minimum l’impact de la communication biaisée des éléments de preuve disponibles et de la sélection biaisée parmi les preuves disponibles? A-t-on envisagé la possibilité de réduire l’effet du hasard au moyen de méta-analyses?
| Citez As: | Editorial commentary (2007). Interprétation de comparaisons non biaisées. The James Lind Library (www.jameslindlibrary.org). |
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Références
ISIS-2 Second International Study of Infarct Survival Collaborative Group (1988). Randomised trial of intravenous streptokinase, oral aspirin, both, or neither among 17187 cases of suspected acute myocardial infarction: ISIS-2. Lancet 2: 349 60.
