Le biais d’information est un type d’erreur qui se produit lorsque les variables clés de l’étude sont mal mesurées ou classées. Les biais d’information peuvent affecter les résultats des études observationnelles ou expérimentales en raison de différences systématiques dans la manière dont les données sont obtenues auprès des différents groupes d’étude. Le biais d’information est également appelé biais de mesure ou erreur de classification.
D'où viennent les biais d'information ?
Un biais d’information se produit lorsque les informations utilisées dans une étude sont soit mesurées, soit enregistrées de manière inexacte. Ces mesures peuvent prendre diverses formes, telles que :
- Réponses aux questionnaires auto-administrés
- Réponses aux questions d’entretien
- Mesures physiques
- Informations dans les dossiers médicaux
Le biais d’information est l’une des sources les plus courantes de biais de recherche . Cela affecte la validité des études observationnelles , ainsi que des expériences et des essais cliniques. Un biais d’information peut survenir lorsque :
L’étude n’est pas réalisée en double aveugle : les chercheurs savent si un participant est affecté au groupe témoin ou au groupe expérimental.
Les chercheurs utilisent différentes méthodes pour évaluer les résultats dans chaque groupe. Par exemple, utiliser des dossiers médicaux pour un groupe et des questionnaires d’auto-évaluation pour l’autre lors de l’étude de l’état de la maladie.
La variable indépendante (par exemple, l’exposition à des substances toxiques) et/ou la variable dépendante (par exemple, le risque de cancer du poumon) sont enregistrées de manière inexacte. Cela peut être dû à des erreurs dans l’enregistrement des antécédents d’un individu, à des définitions différentes de la maladie ou à des critères de diagnostic différents parmi les experts.
Les instruments destinés aux mesures objectives (par exemple le poids) ne sont pas correctement calibrés, les résultats ne sont pas enregistrés correctement ou les données sont commutées pendant la phase de saisie ou de nettoyage des données.
En général, les biais d’information ont tendance à produire des résultats erronés ou des conclusions qui diffèrent systématiquement de la vérité.
Causes
Un biais d’information peut survenir en raison d’une mauvaise classification non différentielle si le groupe expérimental et le groupe témoin sont affectés de la même manière, ou d’une mauvaise classification différentielle si elle affecte davantage un groupe que l’autre. Ici, une mauvaise classification fait référence à la classification d’un individu ou d’un attribut dans une catégorie autre que celle à laquelle il devrait être attribué.
Une erreur de classification non différentielle est causée par des mesures tout aussi inexactes dans tous les groupes d’étude. Cela peut se produire lorsque les participants à l’étude des deux groupes de comparaison ont des difficultés à se souvenir avec précision de quelque chose qui n’est pas objectivement vérifiable, comme les niveaux de consommation d’alcool.
Une mauvaise classification non différentielle a tendance à donner l’impression que les groupes sont plus semblables qu’ils ne le sont réellement. Cela amène également les chercheurs à sous-estimer l’association entre les variables (par exemple, entre la consommation d’alcool et le risque de cancer du poumon).
Une erreur de classification différentielle est causée par une différence de mesure qui existe entre les groupes d’étude, tels qu’un groupe d’étude de cas et un groupe témoin. Étant donné que les participants du groupe de cas possèdent déjà un attribut, tel qu’un problème de santé spécifique, ils peuvent être en mesure de se souvenir d’une exposition antérieure à des facteurs de risque avec plus de précision que le groupe témoin sain.
Une mauvaise classification différentielle peut entraîner une sous-estimation ou une surestimation de l’association entre les variables.
Les types de biais d'information
Le biais d’information est un terme général décrivant les erreurs systématiques dans la manière dont les données sont collectées ou mesurées. Il existe plusieurs types de biais informationnels :
Un biais de rappel se produit lorsque les participants de l’un des groupes d’étude sont capables de mieux se souvenir d’événements ou de comportements passés que ceux de l’autre.
Le biais de l’observateur se produit lorsque les chercheurs connaissent l’ hypothèse étudiée ou savent à quel groupe est affecté chaque participant. Ces informations peuvent influencer la manière dont les chercheurs collectent, mesurent ou interprètent les informations.
Le biais de performance fait référence aux situations dans lesquelles les chercheurs ou les participants à une étude modifient leur comportement ou leurs réponses parce qu’ils sont conscients de la répartition des groupes, c’est-à-dire qu’ils savent qui fait partie du groupe témoin et qui fait partie du groupe de traitement.
La régression vers la moyenne est un phénomène dans lequel une variable qui présente une valeur extrême (valeur aberrante ) lors de sa première mesure (supérieure ou inférieure à la moyenne) aura tendance à être plus proche de la moyenne lors d’une deuxième mesure. La RTM peut amener les chercheurs à croire qu’une intervention ou un traitement est plus efficace qu’il ne l’est réellement.
Comment éviter les biais d'information ?
Le biais d’information découle de l’approche utilisée pour collecter ou mesurer les données dans votre étude. Vous pouvez prendre plusieurs mesures pour minimiser les biais d’information lors de la collecte de données :
- Vérifiez les informations recueillies à partir de questionnaires d’auto-évaluation ou d’entretiens en les comparant avec des dossiers écrits, tels que des dossiers médicaux.
- Utilisez le double aveugle , si possible. Assurez-vous que toute personne impliquée dans l’étude n’est pas au courant de l’hypothèse de recherche ni de qui fait partie de quel groupe.
- Si la mise en aveugle n’est pas possible, développez un protocole pour la collecte, la mesure et l’interprétation des informations.
- Utilisez des questionnaires standardisés et des instruments correctement calibrés pour garantir la cohérence de la collecte de données.
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