{"id":122,"date":"2018-12-25T08:52:01","date_gmt":"2018-12-25T08:52:01","guid":{"rendered":"https:\/\/randome.cluster100.hosting.ovh.net\/blog\/\/2018\/12\/25\/rando-lca-quest-ce-quun-biais-dattrition\/"},"modified":"2018-12-25T08:52:01","modified_gmt":"2018-12-25T08:52:01","slug":"rando-lca-quest-ce-quun-biais-dattrition","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/randomedicale.com\/blog\/2018\/12\/25\/rando-lca-quest-ce-quun-biais-dattrition\/","title":{"rendered":"Rando-LCA\u00a0: Qu\u2019est ce qu\u2019un biais d\u2019attrition\u00a0?"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Le biais d\u2019attrition est une notion importante en LCA<\/strong> qui est difficile \u00e0 comprendre. Sa d\u00e9finition varie selon les sources et cela entra\u00eene une grande confusion. Nous allons essay\u00e9 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 \u00eatre pi\u00e9g\u00e9 par les questions s\u2019y rapportant.<\/p>\n\n\n\n

Avant toute chose, ce biais est pr\u00e9sent uniquement dans les \u00e9tudes longitudinales. Il implique qu\u2019il y ait eu un suivi des patients au cours du temps.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Imaginez une \u00e9tude avec 100 patients.<\/p>\n\n\n\n

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Etude longitudinale comparant deux r\u00e9gimes<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Le but de l\u2019\u00e9tude est de d\u00e9terminer si un r\u00e9gime \u00e0 base uniquement de graisse (r\u00e9gime c\u00e9tog\u00e8ne) peut diminuer le poids des patients. Les patients sont randomis\u00e9s : 50 re\u00e7oivent le r\u00e9gime riche en graisse, les 50 autres re\u00e7oivent un r\u00e9gime standard. Au bout de six mois, on veut comparer l\u2019efficacit\u00e9 du r\u00e9gime sur la perte de poids.<\/p>\n\n\n\n

Le probl\u00e8me est que sur les 50 patients qui ont re\u00e7u le r\u00e9gime riche en graisse, 33 l\u2019ont arr\u00eat\u00e9 car ils ont pr\u00e9sent\u00e9 trop d\u2019effets secondaires et 5 ont \u00e9t\u00e9 perdus de vue. Les perdus de vue sont syst\u00e9matiquement dans le groupe r\u00e9gime riche en graisse. <\/strong>L\u2019exclusion des sujets ayant arr\u00eat\u00e9 le r\u00e9gime en raison des effets secondaires risque de surestimer l\u2019efficacit\u00e9 de ce r\u00e9gime.<\/p>\n\n\n\n

Prenons un exemple chiffr\u00e9 :<\/p>\n\n\n\n

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Exemple chiffr\u00e9e de l\u2019effet du biais d\u2019attrition sur la conclusion d\u2019une \u00e9tude<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Il est possible de limiter le biais d\u2019attrition en r\u00e9duisant au maximum le nombre de perdus de vue et en effectuant une analyse en intention de traiter : tous les patients randomis\u00e9s sont inclus dans l\u2019analyse des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Apr\u00e8s cette explication et cette exemple, nous esp\u00e9rons que la d\u00e9finition du glossaire de LCA devient claire :<\/p>\n\n\n\n

Un biais d\u2019attrition est une diff\u00e9rence syst\u00e9matique entre les groupes de comparaison dans les sorties d\u2019\u00e9tude ou les exclusions de sujets de l\u2019analyse.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Tableau r\u00e9sum\u00e9 \u00e0 retenir<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Gabriel Hallali<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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