Rando-LCA : Qu’est ce qu’un biais d’attrition ?

Le biais d’attrition est une notion importante en LCA qui est difficile à comprendre. Sa définition varie selon les sources et cela entraîne une grande confusion. Nous allons essayé avec cet article de clarifier ce biais en analysant un cas concret. Une fois que la notion est bien comprise, il est plus facile de la retenir et de ne plus être piégé par les questions s’y rapportant.

Avant toute chose, ce biais est présent uniquement dans les études longitudinales. Il implique qu’il y ait eu un suivi des patients au cours du temps.

Imaginez une étude avec 100 patients.

Etude longitudinale comparant deux régimes

Le but de l’étude est de déterminer si un régime à base uniquement de graisse (régime cétogène) peut diminuer le poids des patients. Les patients sont randomisés : 50 reçoivent le régime riche en graisse, les 50 autres reçoivent un régime standard. Au bout de six mois, on veut comparer l’efficacité du régime sur la perte de poids.

Le problème est que sur les 50 patients qui ont reçu le régime riche en graisse, 33 l’ont arrêté car ils ont présenté trop d’effets secondaires et 5 ont été perdus de vue. Les perdus de vue sont systématiquement dans le groupe régime riche en graisse. L’exclusion des sujets ayant arrêté le régime en raison des effets secondaires risque de surestimer l’efficacité de ce régime.

Prenons un exemple chiffré :

Exemple chiffrée de l’effet du biais d’attrition sur la conclusion d’une étude

Il est possible de limiter le biais d’attrition en réduisant au maximum le nombre de perdus de vue et en effectuant une analyse en intention de traiter : tous les patients randomisés sont inclus dans l’analyse des données.

Après cette explication et cette exemple, nous espérons que la définition du glossaire de LCA devient claire :

Un biais d’attrition est une différence systématique entre les groupes de comparaison dans les sorties d’étude ou les exclusions de sujets de l’analyse.

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Tableau résumé à retenir

Gabriel Hallali

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