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iais caché : savez-vous quels facteurs peuvent influencer les résultats des études observationnelles
Dans des domaines tels que l’épidémiologie, les sciences sociales, la psychologie et les statistiques, les études observationnelles sont des méthodes utilisées pour tirer des conclusions à partir d’un échantillon sur un tout. Dans ce type de recherche, les variables indépendantes ne sont pas sous le contrôle des chercheurs et les essais contrôlés randomisés ne sont souvent pas possibles en raison de considérations éthiques ou de limitations opérationnelles pratiques. Bien que les études observationnelles puissent fournir des informations précieuses, elles présentent également des défis, notamment parce que de nombreux facteurs peuvent influencer les résultats d’une étude et introduire des biais.
Les études observationnelles ne peuvent généralement pas tirer de conclusions définitives sur la sécurité, l’efficacité ou l’efficience de certaines pratiques, mais elles peuvent fournir des informations sur l’utilisation et la pratique dans le « monde réel ».
Définition des études observationnelles
Les études observationnelles peuvent prendre de nombreuses formes différentes, mais un exemple courant est l’étude des effets d’un traitement sur les participants. Dans ce type de recherche, les sujets sont assignés à des groupes de traitement ou de contrôle dans un processus qui échappe au contrôle du chercheur. Dans un essai contrôlé randomisé (ECR), les participants sont répartis aléatoirement dans différents groupes afin que des comparaisons valides puissent être effectuées. Cependant, les études observationnelles manquent d’un tel mécanisme d’allocation, ce qui les confronte naturellement à des difficultés d’analyse inférentielle.
Motivations et limites
Parfois, les chercheurs ne peuvent pas contrôler la variable indépendante, ce qui peut être dû à diverses raisons. Voici quelques exemples :
- Les expériences randomisées violeraient les normes éthiques. Par exemple, pour étudier le lien entre l’avortement provoqué et le cancer du sein, une expérience contrôlée nécessiterait de répartir les femmes enceintes de manière aléatoire en groupes, ce qui est inacceptable sur le plan éthique.
- Si les chercheurs veulent étudier les effets sur la santé publique d’une interdiction complète de fumer dans les lieux publics intérieurs dans une communauté, ils ont généralement besoin que la communauté ou le pouvoir législatif mette en œuvre volontairement l’interdiction, un processus sur lequel les chercheurs n’ont aucun contrôle.
- Dans certains cas, un essai randomisé peut ne pas être pratique, comme pour étudier un médicament ayant un effet secondaire rare, où il peut y avoir une pénurie de participants sur le sujet.
Types d'études observationnelles
Les études observationnelles se présentent sous de nombreuses formes, notamment :
- Étude cas-témoins : dans ce type, les chercheurs comparent deux groupes avec des résultats différents.
- Étude transversale : les données sont collectées sur une population ou un sous-ensemble représentatif à un moment précis.
- Études longitudinales : impliquent l’observation d’associations avec les mêmes variables sur une longue période de temps.
Les biais et comment les compenser
L’un des défis des études observationnelles est de surmonter divers biais potentiels. Voici quelques biais courants et leurs effets :
Biais de comparaisons multiples : lorsque plusieurs hypothèses sont testées simultanément, il existe un risque que des résultats significatifs soient obtenus simplement par hasard.
- Biais de variable manquante : les variables non prises en compte ou non observables peuvent affecter de manière significative les résultats de l’étude.
- Biais de sélection : les chercheurs peuvent collecter par inadvertance certaines informations au cours du processus d’observation, ce qui affecte l’interprétation des résultats.
Qualité et disponibilité
Les études observationnelles produisent des résultats similaires à ceux des essais contrôlés randomisés, selon une revue Cochrane de 2014 (mise à jour jusqu'en 2024), soulevant des questions sur la manière d'éliminer ou de réduire les biais dans les recherches futures.
ConclusionLorsqu’ils envisagent l’utilisation et l’interprétation des études observationnelles, les chercheurs doivent être conscients des biais potentiels et de leur impact sur les résultats. Comme mentionné précédemment, une recherche efficace implique bien plus qu’un simple examen des données ; elle implique également une compréhension transparente des impacts potentiels. Bien sûr, il s’agit d’un défi non seulement pour le monde universitaire, mais aussi pour tous les domaines de recherche : comment trouver la vérité dans cet environnement biaisé ?
