Les biais peuvent avoir un effet de distorsion sur les essais de traitements médicaux et aboutir à des conclusions erronées. Ils peuvent aussi avoir un effet de distorsion sur l’examen des éléments de preuve. Des plans pour des revues systématiques devraient être inclus dans les protocoles, comme ceux qui sont publiés par la Cochrane Collaboration , en indiquant clairement quelles mesures seront adoptées pour réduire les biais.
Il faudra notamment spécifier clairement:
- quelle question relative aux traitements sera examinée dans le cadre de la revue;
- quels sont les critères qui seront appliqués pour déterminer si une étude peut être incluse;
- les stratégies qui seront utilisées pour rechercher des études qui pourraient répondre aux critères d’inclusion; et
- les mesures qui seront adoptées en vue de réduire au maximum les biais lors de la sélection des études et des données qui seront incluses dans la revue (Berlin 1997).
Différentes revues systématiques traitant de ce qui semble être la même question sur les effets des traitements médicaux aboutissent souvent à des conclusions différentes. Cela est parfois dû au fait que les questions traitées diffèrent très légèrement. Parfois, cela reflète des différences dans les données et méthodes utilisées par ceux qui procèdent à la revue, et dans ce cas, il est important de déterminer quelles revues sont les plus susceptibles d’avoir le mieux réduit le biais de répartition.
Il est bon également de déterminer si les responsables de la revue ont d’autres intérêts qui pourraient avoir une incidence sur la conduite ou l’interprétation de leur revue. Par exemple, des personnes associées aux fabricants d’huile d’onagre ont examiné les effets de ce traitement sur l’eczéma (Morse et al. 1989). Leurs conclusions sur la valeur de ce médicament étaient nettement plus enthousiastes que celles d’une revue menée par des chercheurs sans intérêts commerciaux, qui incluaient les résultats d’études non publiées dans leur évaluation (Williams 2003).
Les intérêts commerciaux ne sont pas le seul facteur qui peut déboucher sur une sélection biaisée parmi les éléments de preuve disponibles pour les inclure dans des revues. Nous avons tous des préjugés qui peuvent entraîner une sélection biaisée des éléments de preuve, et les chercheurs, les professionnels de la santé, les patients et autres personnes qui évaluent les effets des traitements ne sont pas à l’abri de ce type de préjugés. L’on sait que les conflits d’intérêt sont aussi un élément important, et des mesures sont prises pour en tenir compte.