Analyse de biais mal réalisée

L'analyse quantitative des biais comprend les outils utilisés pour estimer la direction, l'ampleur et l'incertitude des erreurs systématiques affectant la recherche épidémiologique. Malgré la disponibilité de méthodes et d'outils, ainsi que des conseils sur les bonnes pratiques, peu de rapports de recherche épidémiologique intègrent des estimations quantitatives des impacts des biais. Le manque de familiarité avec l'analyse des biais permet une possibilité de mauvaise utilisation, souvent involontaire mais pouvant parfois inclure des efforts intentionnels pour induire en erreur. Nous avons identifié 3 exemples d'analyse de biais sous-optimale, un pour chaque biais commun. Pour chacun, nous décrivons la recherche originale et son analyse de biais, comparons l'analyse de biais avec les bonnes pratiques, et décrivons comment l'analyse de biais et les résultats de la recherche auraient pu être améliorés. Nous n'affirmons aucun motif à l'analyse de biais sous-optimale par les auteurs originaux. Les lacunes communes dans les exemples étaient le manque d'un modèle de biais clair, d'exemples calculés et de code de calcul ; une mauvaise sélection des valeurs attribuées aux paramètres du modèle de biais ; et peu d'efforts pour comprendre l'étendue de l'incertitude associée au biais. Tant que l'analyse des biais ne deviendra pas plus courante, les attentes de la communauté en matière de présentation, d'explication et d'interprétation des analyses de biais resteront instables. Une attention portée aux bonnes pratiques devrait améliorer la qualité, éviter les erreurs et décourager la manipulation.