biais de confusion

[CLAIRance]

hello j'ai vraiment du mal a apprendre les biais, notamment le biais de confusion je n'ai pas trop bien compris a quoi il est due, serait t'il possible d'avoir un p'tit recap pleaseee
merci d'avance!

[Rock Leegament]

Hello

Alors c'est parti pour un petit récap :

Déjà un biais c'est une erreur qui va t'empêcher d'avoir une relation correcte de cause à effet entre le facteur étudié et la survenue d'une maladie. Les résultats ne seront donc plus utilisables. Les 3 types de biais diffèrent surtout par leur moment d'apparition mais dans tous les cas, retient qu'ils entraînent une distorsion du lien de cause à effet et qu'ils empêchent l'extrapolation des résultats. Donc, les 3 types de biais :

- Le biais de sélection : Assez logique, il survient lors de la sélection de la population, donc généralement lors du TAS. Certains participants vont être envoyés dans le mauvais groupe, certains seront oubliés, ...
- Le biais de mesure : Pareil, c'est assez logique, il survient lors de la mesure des résultats. Il peut dépendre de la qualité des appareils de mesure, de la qualité de l'étude en elle même, d'erreurs des investigateurs, ...
- Et enfin le biais de confusion : lui, il survient lors de l'analyse des résultats, donc une fois que tous les résultats ont été récoltés et rassemblés. C'est vrai que ce point dans le cours est assez flou et la définition du biais de confusion est assez complexe. En gros, un biais de confusion survient lorsque les groupes ne sont pas comparables à cause de facteurs autres que le facteur étudié. Par exemple en ayant des différences majeures de poids, d'âge, de sexe entre les groupes ce qui entraînent des différences au niveau des résultats qui ne dépendent pas du facteur étudié. D'où, pour y remédier, la nécessité d'agir au début de l'enquête (appariement) et lors de l'analyse (standardisation, ajustement).

C'est bon pour toi ?

[CLAIRance]

merci c'est vraiment plus clair+++ tu geres!