Aspects méthodologiques et éléments saillants

Il présente une série de méthodes pour détecter les biais, que l’on peut mettre en évidence, même s’il n’est pas possible de les corriger.

Quel est le principal enseignement de cet article, en tant que complément de vos cours sur les différents biais ?

125 Messages de forum

  • les différents biais dans ce genre d’étude sont : la méthodologies, type d’échantillon biologique, la nature de la publication, la période d’exposition et les variations individuelles.

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  • l’établissement d’un lien entre un facteur environnemental et une pathologie doit repondre à une méthodologie scientphique rigoureuse pour que les resultats soient validés sur le plan scienfiphique

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  • S’agissant d’une méta-analyse, les auteurs se sont attachés à prendre en compte la possibilité d’un biais de publication parmi les études retenues, et mentionnent l’utilisation d’un test adapté à l’évaluation de ce biais.

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  • Dans cette étude de méta analyse qui compile les résultats de plusieurs études, les auteurs tiennent compte du biais de publication, qui fait que des résultats négatifs sont pas ou peu publiés.

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  • le principal enseignement est qu’ils ont éliminé un biais de publication ayant tendance a publier que les expériences ayant obtenu un résultat positif que celles ayant obtenu un résultat négatif.

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  • Le texte nous renseigne sur le fait que les conclusions issues des études épidémiologiques ne sauraient être hâtives et procéder d’une étude isolée. Une méta-analyse studieuse entre plusieurs études sur le même sujet, pourrait permettre d’aboutir à des conclusions plus fiables. De plus, l’impression et l’évidence n’ont pas leur place dans la formulation d’une démarche d’étude épidémiologique

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  • La le principal enseignement de cet article, c’est qu’il introduit la notion d’un troisième biais appelé le biais de publication qui est rencontré en poarticulier dans le cas des méta analyses.

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  • La quantité de biais à prendre en considération est importante et l’on peut vérifier leurs différents impacts sur une études avec des méthodes statistiques.
    Pour autant, il n’est pas forcément systématique que les biais modifient sensiblement les résultats.

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  • Jusqu’à présent nous avons surtout étudié les biais qui pouvaient survenir dans 1 seule étude. Ainsi les biais de publication et d’hétérogénéité n’ont pas été abordés. Cette méta-analyse nous en donne l’occasion puisqu’elle nous montre que les biais peuvent être source d’étude et de renseignement, grâce à des méthodes et des tests spécifiques.

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  • Cet article montre la complexite de caracterisation des biais ainsi que leur variabilite en fonction de l’objectif de l’etude et des methodologies utilisées. Il n’existe pas de biais standard pré-definis et un quelconque facteur de risque peut à un moment devenir facteur de confusion si la methodologie est inadaptée, cela en fonction des objectifs de l’etude.

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  • il faut être très prudent pour formuler une conclusion

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  • L’article a tenu compte de plusieurs biais pour des résultats forts et fiables, comme le biais d’hétérogénéité des variables et le biais relatif à la publication (complément aux cours).

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  • - L’existence d’un biais de publication.

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  • Le principal enseignement qu’on peut retenir est que la majorité des études épidémiologique sont confrontées à des problèmes de biais de confusion qu’il convient d’examiner avec délicatesse. Le fait de maîtriser les facteurs de confusion est un défis majeur dans les études épidémiologiques.

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  • le principal enseignement de cet article en tant que complément de cours sur les différents biais est le paramètre Q qui a été utilisé pour identifier l’hétérogénéité des variables des résultats à travers les études et l’indicateur de biais de publication.p=0253

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  • Cet article enseigne sur les aspects méthodologiques et éléments saillants en complément des cours sur les différents biais

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  • Une fois les biais estimés (on connaît leur influence ou on vérifie qu’il n’y a pas de biais), si les données sont peu significatives et hétérogènes, alors même que les méthodologies des études ont été rapprochées (exemple homogénéisation des résultats etc..), on peut en déduire que le lien recherché entre l’exposition à un facteur, ici le DDT, et la pathologie, ici le cancer du sein, n’est globalement pas significatif : donc on conclue qu’il n’y a pas de lien globalement.
    Ce qui ne signifie pas qu’il n’y a pas de lien par rapport à des fenêtres de vulnérabilité précises.

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  • Les études épidémiologiques présentent généralement des biais et des facteurs de confusion possibles. Une méta-analyse tient donc normalement compte de ces facteurs rendant difficile une analyse globale des résultats.

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  • cet article constitue un complément à nos cours car il s’est basé sur une méta-analyse de 22 articles et à cet effet dégager des conclusions scientifiques pertinentes nous permettant de mieux considérés ces résultats

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  • l’étude, étant une méta analyse, montre qu’il existe beaucoup de biais (publication, échantillon...) et qu’il faut être prudent dans la formulation des conclusions (ne pas "sublimer" les résultats en dépit des biais).

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  • Les résultats présentés dans cet article montrent que les biais des études ne sont pas toujours observables bien qu’ils existent.

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  • Même dans le cas où ils seraient détectés(l’étude présent une méthode de détection des biais), ils ne peuvent plus corrigés.

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  • le principal enseignement de cet article est l’utilisation de plusieurs méthodes ( le test de BEGG par exemple) pour détecter les biais même si on n’en pas trouvé.

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  • Nous pouvons aussi avoir des biais dans une étude épidémiologique comme :
    • biais de sélection : les personnes sondées ne sont pas représentatives de la population générale (biais de recrutement, biais par autosélection)
    • biais de mesure : les techniques de mesures sont incorrectes.
    • biais de publication : les données sont davantage diffusées lorsqu’elles arrangent les auteurs de l’étude
    • biais de confusion : certains facteurs peuvent modifier le risque évalué s’ils ne sont pas maîtrisés
    • biais de suivi (appelé aussi biais de réalisation) : les sujets ne sont pas suivis de la même manière dans les différentes études analysées
    • biais d’attrition : certaines études ont été retirées de l’analyse.
    • biais d’évaluation : la mesure du risque de cancer n’est pas réalisée de la même manière dans les différentes études analysées
    • biais d’interprétation : erreur dans le mode d’analyse des résultats (biais de confirmation d’hypothèse ...)

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  • L’enseignement est le suivant : les biais rencontrés lors des études épidemiologiques influence le résultat qui conduit a un risque faible suite a une exposition. Les meta analyses permettent de confirmer la significatives des risques relatifs faibles . donc la prise en compte des biais dans l’analyse des études epidemiologiques conduit a des résultats significatifs.

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  • Cancer du sein et l’âge d’exposition au DDT

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  • Le principal enseignement est la difficulté de la réalisation de bonnes études épidémiologiques d’observations.

    Il faut toujours s’assurer de la méthodologie utilisée dans les études avant de s’adhérer à une conclusion. Le design des études et leur dimensionnement par rapport à l’hypothèse de base, la définition des groupes d’exposition, le manque de connaissance sur les mécanisme sont autant de facteurs de biais.

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  • D’après cet article, la disparité des résultats entre les différentes études s’explique par les biais de celles- ci.

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  • Le principal enseignement est le biais de confusion.

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  • Cet article montre l’intérêt des méta-analyses pour mettre en évidence l’existence de biais dans les études. En effet, en comparant différents designs d’étude et différentes méthodologies, la méta-analyse permet d’évaluer si les résultats obtenus diffèrent ou sont homogènes. Ici, on observe par exemple que les designs d’études différents (prospective, rétrospective en population ou en sur de spersonnes en hospitalisation) aboutissent à des résultats proches.
    De la même manière, l’auteur conclut que ni le design des études, ni le manque de données sur l’allaitement, ni le type d’échantillon biologique n’apporte de variabilité. Le biais de publication a également été examiné puis éliminé suivant le test de Begg.

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  • Le principal enseignement est le fait que, en plus des biais de constitution des groupes et des biais de publication, il peut exister des biais sur la méthodologie des études : selon les méthodologies employées dans les différentes études, la conclusion peut être différente, surtout lorsqu’on travaille sur des risques faibles. Une méta-analyse de l’ensemble des études est donc nécessaire pour pouvoir conclure. Si l’hétérogénéité des résultats ne trouve pas d’explication dans un biais, c’est certainement qu’il n’y a pas de lien de causalité.

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  • les différents biais dans ce genre d’étude sont identifiées.il s’agit de : la méthodologie, type d’échantillon biologique, la nature de la publication, la période d’exposition et les variations individuelles

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  • cet article montre ue l’association entre p, p’-DDE et le risque de cancer du sein n’a pas varié
    selon le type de l’étude (à savoir, prospective études cas-témoins vs rétrospection des études cas-témoins), et cette information doit être interprétée comme la preuve que temporalité n’explique pas des résultats différents parmi les études.

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  • le principal enseignement est qu’il peut exister un biais de publication.

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  • Le principal enseignement de cet article, en tant que complément de nos cours sur les différents biais est que le paramètre de publication a été examiné sur la base du test de Begg qui prend en compte les caractéristiques méthodologiques qui ont permit de développer une tentative de réconcilier les résultats.

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  • En relation avec les cours, il convient de retenir que le DDT, par inhalation ingestion ou pénétration cutanée, peut produire le cancer ou en augmenter la fréquence.
    Il est couramment admis que l’exposition à ce type de substance n’est pas souhaitable étant donné qu’il existe un risque associé à l’exposition, même à de faibles quantités, et tout particulièrement si cette substance est consommée de manière régulière.

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  • Le principal enseignement de cette publication est qu’il existe des biais de publication (les résultats négatifs (essais ne montrant pas de différence significative) sont moins fréquemment publiés que les résultats positifs (essais montrant une différence significative)). Des modéles permettant de combinés des résultats statistiques tels que le modéle d’effet aléatoire Der Simonian et Lair.

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  • le principale enseignement de cet article est la recherche sur le plan moleculaire des causes de la maladie

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  • Il est question ici de « biais de publication », biais qui résulte d’une estimation de l’effet des petites études (faible effectif) en général surévaluée par rapport aux études plus importantes (ce type de biais n’a pas été retrouvé dans cette méta-analyse).

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    Concernant le « biais d’information » dont il est question dans le cours, les facteurs de confusion évoqués dans cette étude sont les périodes d’allaitement de la mère et la diète, susceptible d’apporter des nutriments ou aliments protecteurs du cancer du sein (oméga 3 du poisson, isoflavones ?) ou augmentant le risque (viande...).
    Selon les auteurs, le manque d’ajustement sur les diverses variables de la diète, donc sur les variations de l’exposition au DDE, pourraient expliquer la faiblesse (ou le côté « équivoque ») des résultats.

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    Enfin, un biais important susceptible de fausser les résultats pourrait venir du métabolite (marqueur de l’exposition) : dans cette étude, c’est le DDE, métabolite rémanent – donc toujours présent dans les aliments -mais à faible pouvoir estrogénique, qui a été mesuré. Il est en effet impossible de mesurer l’impact de l’exposition au p,p´-DDT et au o,p´-DDT (aux effets plus estrogéniques, donc susceptibles d’élever le risque de cancer du sein) auxquels ces femmes ont été plus ou moins exposées quand elles étaient plus jeunes mais pour lesquels l’exposition a cessé avec l’arrêt du DDT.

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  • ça renforce l’intérêt de la prise en comptedes biais pour la fiabilité de toute étude

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  • Le principal enseignement de cet article, en tant que complément de nos cours sur les différents biais est que le χ2 peut être calculé pour comparer les résultats et voir ainsi s’il ya une différence significative entre eux.

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  • Le principal ensegneiment est que selon l’approche méthodologique, il peut y avoir des résultats contradictoires.
    C’est pour cela que les meta-analyses sont necessaires.

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  • Le princiapl enseignement et que le biais de publication est très important dans les études de santé publics, de nombreux facteurs entrent en jeu et le dialogue sur la methodologie utilisée pour trouver un consensus et limiter ce biais , reste la principale manière de revoir les résultats.

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  • Pas d’existence d’un lien entre le p,p’-DDE et le risque de cancer du sein mais il faut faire des recherches sur la rélation entre les périodess critiques de développemnt et les variations individueles des enzymes de métabolisme du DDT avec l’exposition à DDT

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  • On constate que l’auteur de cet article, en communiquant les étapes de cette méta-analyse, a cité un biais très rependu en épidémiologie « « le biais de publication ». Ce biais fait que des études favorables pour certains sont préférentiellement publiées, tandis que celles défavorables ne le sont pas. Les conclusions seront alors biaisées. Les biais en général ne peuvent pas être traites, seulement mentionnés comme c’est le cas ici, où la probabilité d’avoir un biais de publication est faible (p=0253), ce qui renforcent les résultats de cet étude.

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  • une méta analyse peut fournir des renseignements concordantes qui doivent en outre confirmées par des études expérimentales

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  • Cet article met le point sur le bais dû au manque d’information sur les sujets étudiés du fait d’une mauvaise classification de l’exposition et l’absence de données de dose-réponse, de plus l’influence du moment de l’exposition dans la vie du sujet n’a pas été pris en compte.

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  • Que les biais ne sont pas toujours la seule cause de résultats hétérogènes concernant la meme étude et que les causes de cette hétérogénéité peuvent etre dus à une relation faible entre incidence d’une pathologie et l’ exposition à la substance dangereuse de l’étude.

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  • Le principal enseignement est la possibilité d’évaluer le biais potentiel d’une publication au travers du test de Begg.

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  • Nous nous rendons compte qu’il existe plusieurs méthodes pour la détermination des biais. C’est le cas par exemple du test de Begg.

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  • L’enseignement principal est que les biais existent et sont variables. Pour cette étude des lacunes dans la connaisance moléculaires peuvent constituer un biais important.

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  • Le principal enseignement c’est les causes due au bias de l’etude c’est peut etre manque de donnees sur le design, les donnes sur l’allaitementet le type d’ecxhantillon biologique et qui pourrait etre une cause de l’heterogenite dans les etudes

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  • La connaissance et la prise en compte effective des biais pendant les études diminuent l’héterogenéite des résultats et permettent d’obtenir un resultat concluant.

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  • cet article nous enseigne sur la présente d’autres chaine causale dans le développement du cancer du sein, cela constituant des bias . Pour le cas de l’exposition au DDT, 1) des périodes d’exposition notamment pendant le développement critique
    2) la variation individuelle des enzymes métabolique du DDT dans pendant le développement du sein

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  • Les biais, dans le cours ont été définis comme des erreurs dans la manière de constituer les groupes d’étude et l’éventuelle non représentativité qu’ils peuvent présenter par rapport aux populations de référence.
    L’article qui nous a été proposé mentionne l’existence potentielle de biais de publication dans les méta-analyses.

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  • Cette étude se propose d’étudier les relations entre une exposition au DDT et le cancer du sein. Cette étude est une méta-analyse de 22 articles et il apparaît que les résultats des différentes études se contredisent. Nous avons vu dans le cour que diverses sources d’erreurs peuvent influencer la qualité des résultats épidémiologiques, il semble que ce soit le cas ici. Les résultats de cette étude montrent que la fourchette des gradients d’exposition varie de 84.37 à 12 928,08 ng/g, qu’il n’existe pas d’association entre les taux de DDT et le cancer du sein, de même, pas de signe de la présence d’un biais de publication. Les méta-analyses sont sources de biais de sélection et d’interprétation. D’où l’importance de l’évaluation de la qualité des études. Au terme de l’étude, les erreurs de méthodologie apparaissent mais il est impossible de supprimer ces biais.

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  • Le principal enseignement de cet article dans les enquêtes étiologiques, est que la conclusion peut être erronée du fait du biais dans le choix des personnes qui font l’objet de comparaison, ou dans la mesure des données recueillies pour cette analyse.

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  • L’article nous aprends une méthode pour detecter les biais et les évaluer.
    On aprends aussi que même detectés et évalués , certains biais sont impossible à corriger.

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  • Les chercheurs peuvent tombe face a des difficultés de recherche due a l’hétérogénéité des facteurs (géographique, génétique, type d’échantillon, la période d’exposition ….etc.) et des méthodes d’étude. Ceci présente des biais important des fois inévitable peuvent mener a des désaccordes dans les résultats obtenu En général, on n’obtient pas toujours des même résultats pour une même étude mais ça ne supprime pas la fiabilité des ses études.

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  • Le principal enseignement de cet article est qu’en plus des biais de sélection et d’information, un biais de publication existe. Dans le cas d’une méta – analyse, il doit être pris en compte.

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  • Le principale enseignement de cet article de depister la presence de l’association entre l’exposition de DDT et la croissance de cancer de sein après de contradictions entre les publications sur cet association ce qui impose une recherche au niveau des tous les publications
    On prend en consideration les different biais comme le biais de publication ou il y a des etudes qui ne sont pas publies ou des publication des bas niveau d’epreuve por cela il faut faire d’extraction des articles selectionnes pour prendre les articles le plus adequate avec le sujets et en structure et en haut niveau de preuve

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  • L’article nous renseigne que la différence de résultats obtenus sont causé par l’hétérogénéité des méthodologies. Ce qui montre que la causalité entre l’utilisation de DDT et le risque de développer le cancer du sein n’est pas scientifiquement vérifiée. Cependant, les prochaines études doivent se focaliser sur l’harmonisation des méthodologies et la prise en compte du stade phrénologique du sujet, c’est à dire l’âge (pré et post ménopause).

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  • La leçon à tirer est que lors d’une méta-analyse, si on est buté à une divergence aussi importante de résultats et que l’on ne dispose pas d’assez d’informations sur un tiers facteur (qui pourrait être un facteur de confusion), il faudra rechercher une éventuelle hétérogénéité des variables de résultats dans différentes études pour qu’ensuite les homogénéiser. Ceci présente l’avantage de rendre les résultats comparables ; il s’agit donc d’un ajustement.

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  • Qu’il existe des méthodes statistiques permettant d’identifier et corriger les biais de publication. Spécifiquement cet article nous montre qu’il est tout à fait possible d’utiliser plusieurs études bien structurées pour réaliser une méta-analyse avec des résultats robustes, mais avec la prudence nécessaire gardant distance de ne pas surestime cet analyse nettement comparatif et si variant.
    Petit plus trouvé dans la littérature : Même si ce sont des outils intéressants « l’analyse statistique est une aide à la réflexion et non une alternative » et « doit permettre d’améliorer plutôt que de remplacer une discussion intelligente des résultats critiques » (Green et Hall, 1984)

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  • Le principal enseignement est que malgré l’absence de biais, on peut tout à fait obtenir des résultats hétérogènes alors qu’on pourrait s’attendre au contraire.

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  • Cet article nous apporte des methodes complementaires à appliquer dans la recherche de biais ayant trait à des différences méthodologiques.

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  • L’enseignement principal que je tire de cet article, en complément du cours sur les différents biais est qu’il est très important de penser et de choisir une méthodologie appropriée pour mener une étude en vue de réduire sources de biais ; il faut ensuite déterminer la période d’exposition des patients afin de pouvoir faire une liaison d’une pathologie à une source d’exposition. ce sont les bonnes échantillons conduisent aux bon résultats. Dans une étude quelconque il faut identifier les organes cibles où l’on vas trouver les biomarqueurs pour pouvoir établir une relation causale

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  • l’existence d’un biais potentiel de publication et l’utilisation d’un test d’évaluation du biais : test de Begg.

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  • Il faut faire attention au type de biais auquel on est confrontée. Ici c’est un biais de publication qui laisse supposer qu’il peut quant même exister un biais par rapport à la tendance des chercheurs à publier des expériences qui vont dans le sens de leur conclusions.

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  • le biais de publication, qui désigne en science le fait que les chercheurs et les revues scientifiques ont bien plus tendance à publier des expériences ayant obtenu un résultat positif (statistiquement significatif) que des expériences ayant obtenu un résultat négatif (soutenant l’hypothèse nulle). Ce biais de publication donne aux lecteurs une perception biaisée (vers le positif) de l’état de la recherche.

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  • Les données contradictoires concernant la relation cancer du sein et taux de p,p’DDE relèvent d’approches méthodologiques différentes . Cet article a bien essayé de prendre en compte les biais de publication qui n’existent pas à priori et il a permis de conclure sur le caractère fort de l’association p,p’DDE et cancer du sein. "Bias ’s bas new dit-on" .

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  • Les différentes études menées sur la corrélation entre exposition au DDT et cancer du sein présentent des résultats contradictoires. Au travers de la méta-analyse, on a cherché à étudier les caractéristiques méthodologiques et l’influence de différents biais pour expliquer ces disparités. Or les différents tests réalisés n’ont permis de détecter aucun biais particulier. Dans ce cas de figure, l’investigation sur les biais ainsi que l’OR à 0,97 pour un intervalle de confiance à 95% de 0,87) 1,09, a permis de conclure qu’il n’existe pas de relation significative d’un point de vue statistique entre l’exposition au DDT et le cancer du sein.

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  • L’enseignement à retenir serait qu’une étude épidémiologique devrait toujours prendre en compte l’éventualité des biais, soient ils liés à l’information ou à la sélection, afin de les introduire dans les calculs de régression et obtenir des résultats fiables par rapport au phénomène étudié.

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  • Le principal enseignement de cet article est la présentation des différentes méthodes qu’on peut utiliser pour l’identification des différents biais qu’on peut enregistrer.

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  • la détection du biais de publication à travers l’utilisation du test de Begg (test d’évaluation du biais)

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  • Incriminer une substance dans une pathologie et développer tout un protocole d’étude autour de cette substance alors que son effet mécanistique est moindre par rapport à ses isomères ou d’autres substances de la même famille constitue un biais énorme.

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  • Le principal enseignement de cet article est la prévision du sens vers lequel les résultats vont se pencher en fonction des biais ; en effet par le test de Begg’s on est capable de déterminer que lors d’une méta-analyse il y a relation inverse entre le nombre d’études inclus et le lien d’association avec la pathologie en cause et un biais de publication entraine systématiquement un lien d’association plus forte entre les variables étudiées et l’effet à rechercher.

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  • il ressort de cet article que la prise en compte des facteurs de confusion(ici l’allaitement et l’alimentation) pourraient à leur tour générer des biais si leurs mésures sont mal faites.

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  • L’enseignement qu’on peut tirer de cet article est l’utilisation de diverses méthodes, on a la possibilité de prendre en compte l’étude du biais de publication.

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  • Le principal enseignement de cet article en tant que complément de nos cours sur les différents biais est qu’il nous presente plusieurs méthodes de détection de biais.

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  • Dans cette méta-analyse, les auteurs mettent en évidence, dans plusieurs études, les différents types de biais qui peuvent survenir et la difficulté de le contourner.
    On estime que les résultats contradictoires pourraient être dus aux différences méthodologiques.
    Le biais de publication a été aussi considéré : souvent, les études qui produisent des résultats positifs et des différences significatives, ont des possibilités de publication majeures par rapport à ceux qui se démontrent nulles ou non-significatives. Dans les méta-analyses, la comparaison entre les seules études publiées pourrait aboutir à des conclusions erronées et trop optimistes. Dans ce cas, il n’y a pas de biais de publication.
    Le bio-marqueur utilisé, le p,p’-DDE, aurait pu conduire à des hétérogénéités par rapport à d’autres métabolites mesurés. Aussi, les facteurs de confusion, comme l’allaitement et le régime alimentaire, ont été considérés.
    On peut conclure que, en vertu des données collectées des différentes études et rendus plus homogènes, il ne semble pas y avoir une relation entre l’exposition au p,p’-DDE et le cancer du sein. Cependant, il pourrait y avoir des variations individuelles pour ce qui concerne les enzymes de métabolisation du DDT et la période d’exposition, qui rendraient l’individu plus ou moins susceptible à développer la maladie.

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  • L’article met en exergue un ensemble de méthodes utilisées pour mettre en évidence des biais dans les méta-analyses. Il s’agit par exemple du biais de publication examiné par le test de Begg.

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  • Un biais est un écart systématique de résultats. Ici il y a différents types de biais : méthodologique, échantillonnage biologique, nature de la publication … Il existe une liste de démarche pour la détection des bais.

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  • Le principal élément ici est que l’erreur ou le biais fait partie de l’analyse. Le rapport systématique de la recherche de biais pouvant expliquer des résultats n’allant pas dans le sens d’une hypothèse largement répandue est une démarche d’honnêteté et de régulation scientifique.
    Dans le résumé le biais de publication est mentionné avec une méthode de contrôle adaptée dite de Begg. Les différents biais observés dans nombre de méta-analyse (sélection et exclusion d’essais, biais dans les données, méthodes inappropriées, publication.etc..) dont certains reportés dans l’article (données manquantes, peuvent servir des conclusions d’une étude comme la mettre en doute.

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  • Cet article démontre que le résultat d’une étude ne varie pas en fonction du type d’étude (rétrospective et prospective) et apporte également la preuve que la temporalité n’explique pas les résultats différents parmi les études.

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  • Existance de biais dans les etudes méta -analyse dit biais de production

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  • cet article presente une variété de pratique pour savoir l’existance de biais et si possible leur évaluation

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  • Au total, ces résultats doivent être considérés comme des fortes indications contre l’existence d’un lien entre le p,p’-DDE et le risque de cancer du sein. Néanmoins, l’exposition au DDT à des périodes critiques du développement - de la conception à l’adolescence - et des variations individuelles des enzymes de métabolisation du DDT et de ses dérivés restent des domaines de recherche importants concernant le développement du cancer du sein à l’âge adulte

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  • Diverses sources d’erreurs peuvent conditionner la qualité des études : l’imprécision des mesures, la sélection du groupe (mauvaise représentativité), l’information (qualité des enquête : mémorisation). L’article apporte un éclairage sur le biais de publication : en effet, dans certains cas, il existe plus de publications avec des résultats concluants que l’inverse, ce qui influence le résultat de la méta-analyse. Il est important de lister et de vérifier les différents biais afin d’évaluer la qualité d’une étude.

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  • c ’est la notion de biais de publication qui vient completer les autres biais vus dans le cour.

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  • Le principal enseignement à tirer est qu’il faut prendre en considération plusieurs biais (Biais d’hétérogénéité des variables et biais relatif à la publication) pour avoir des résultats fiables.

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  • On peut distinguer la méthode de Begg qui permet de détecter des biais de publication même si l’on ne peut pas les corriger.

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  • Cet article nous apprend qu’il existe différentes méthodes pour détecter les biais sans pour autant les corriger.

    Par exemple, une méthode signalée ici est le test de Begg pour évaluer le biais de publication. Pour ce type de biais, il existe également le diagramme ou graphique en entonnoir (Egger).

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  • Biais est l’erreur systématique de résultat lors d’une étude épidémiologique.Le principal enseignement de cet article est l’existence de différents biais entre autres : la méthodologie,l’échantillonnage biologique ainsi que la publication.

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  • Les méthodes présentées permettent de détecter les différents biais. Ces causes d’erreurs ne peuvent malheureusement pas être corrigées.

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  • le complément du cours de cette étude est le biais que peut induire une différence de méthodologie pour aboutir à des résultats contradictoires.

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  • Les résultats d’une seule étude épidémiologique ne permettent pas de conclure. Pourtant, la confrontation de différentes séries épidémiologiques ayant plus ou moins la même définition montre fréquemment une certaine hétérogénéité des résultats. Les disparités, surtout dans le cadre de risques relatifs faibles, peuvent être attribuées à des différences de design, de définition des groupes, ou encore des effectifs. Ceci explique certains choix proposés par Bradford-Hill (concordance, cohérence par exemple).
    Une autre difficulté peut provenir du temps de latence avant l’apparition des symptômes d’une pathologie.
    Dans les cas des risques faibles, l’importance des effectifs étant très important pour atteindre le seuil de significativité statistique, il peut être utile de recourir aux méta-analyses qui permettront de confirmer la significativité des risques relatifs faibles, puisque l’augmentation des effectifs lui confère une puissance supérieure.

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  • ces résultats doivent être considérés comme des fortes indications contre l’existence d’un lien entre le p,p’-DDE et le risque de cancer du sein.
    de cette conclusion le principal enseignement que je peux tirer sur les facteurs de confusion est qu’il peut avoir des contradictions entre certaines publication et les résultats de certaines études.

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  • Cet article nous enseigne l’existence de méthode pour détecter les biais lors de meta-analyses

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  • Le principal enseignement tiré de cet article est la notion de biais de publication.

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  • L’article mentionne le biais d’interprétation des données. Il faudra analyser les approches méthodologiques de chaque étude pour éviter une fausse conclusion.

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  • J’ai remarqué, dans cet article , d’autres méthodes d’études comme l’évaluation de la charge corporelle ( évaluation de l’indice de masse corporelle, IMC) en métabolite ( organique intermédiaire) du DDT pour mettre en avant le risque du cancer du sein. De même un relation potentielle du sérum et le tissu adipeux humain sont des matrices biologiques pour faire des estimations de mesures de risques.
    Plus les méthodes et applications se développent plus on aura des résultats de marqueurs de risques plus fiables et savoir dans quelle direction aller pour se fixer sur les recherches finales.

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  • Cet article enseigne une série de méthodes pour détecter les biais, mais il n’est pas possible que les résultats obtenus permettent de les corriger.

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  • Dans le cours nous avons vu que la méta-analyse permet de rassembler les résultats des études semblables faites sur des échantillons statistiquement petits pour obtenir des effectifs plus grands afin d’augmenter la puissance de l’ensemble des études et confirmer la significativité des risques faibles. Ici cet article nous montre que parfois la disparité des résultats peut faussement faire paraître comme si il existait de biais méthodologiques lors des différentes études. Il faudra alors une méta-analyse de l’ensemble des résultats, pour trancher ou conclure sur l’existence ou non de lien entre le facteur supposé de risque et l’effet en question.

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  • L’enseignement de cet article est relatif à la détermination du biais potentiel de publication par le test de Begg sur la base des caractéristiques méthodologiques dans une tentative de réconcilier les résultats des différentes études.

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  • Il faut faire attention aux conclusions, le fait qu’aucun lien de cause à effet n’ait été trouvé ne veut pas dire qu’il n’existe pas.

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  • Le principal enseignement de cet article en tant que complément de cours sur les différents biais est que les résultats trouvés doivent être considérés comme des fortes indications contre l’existence d’un lien entre le p,p’-DDE et le risque de cancer du sein

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  • un écart entre la vraie valeur d’une variable inobservable et la valeur estimée statistiquement ; cela est due si le taux de DDT à long terme peut causer du cancer mais à dose faible le risque est sous estimé

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  • Le principal enseignement de cet article est de savoir de méthodologie d’analyse consistant aux analyses bibliographiques de nombreux articles ainsi que l’utilité des différentes méthodes dans une étude épidémiologique telles que celle de DerSimonian et Laird, le test de Begg.

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  • En plus des cours, cet article nous montre une fois de plus dans les analyses des maladies liées à l’environnement les difficultés vues les panoplies d’autres déterminants pouvant induire des biais dans les résultats dans les études ou analyses précises. Le cancer ou autres maladies imputables à l’environnement sont multifactorielles donc il serait moins de conclure sans trop de vérification ou prise en compte de manière exhaustive pour une situation ou analyse donnée en cas de pathologie de source supposée ou déclarée environnementale.

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  • le biais explique que l’on ne doit pas pas se baser sur une seule méthode et outils nécessaire pour fournir le résultat d’une étude épidémiologique

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  • Cet article apporte un complément sur la détection des biais méthodologiques dont le type d’échantillon biologique et les variations individuelles mais aussi sur la nature de la publication.

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  • Le principal enseignement de cet artice est que la toxicologie moléculaire (avec le dosage des adduits, métabolites principaux des xénobiotiques ) peut aider à éliminer les biais liés à la méthodologie et aux autres facteurs d’influence tels que le design des études, le manque de données sur l’allaitement, le type d’échantillon biologique utilisé pour mesurer le p,p’-DDE.

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  • Cette méta-analyse recherche tout ce qui peut expliquer l’hétérogénéité des résultats. Un biais de publication est une tendance à publier les expériences ayant obtenu des résultats positifs plutôt que les expériences ayant obtenu des résultats négatifs.

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  • Cet article nous apprend l’existence d’outils (méthodes) permettant de mettre en évidence des biais de publication.

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  • Pour les réponses qui suivent, je ne me baserai que sur le résumé proposé, la qualité de la traduction étant quasiment incompréhensible.
    Le résumé propose différentes méthodes destinées à homogénéiser les résultats et obtenir une conclusion fiable ou au moins cohérente :
    - méthode de DerSimonian et Laird,
    - paramètre statistique Q,
    - base de lipide sérique,
    - Test de Begg.

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  • Cet article nous renseigne sur les différentes méthodes que l’on utilisée pour trouver les biais

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  • Le principal enseignement de cet article est l’utilisation de plusieurs méthodes pour détecter les biais.

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  • Le principal enseignement de cet article en tant que complément de nos cours relativement aux biais reste les différences de méthodes.
    En fait, selon cet article, des analyses sont parvenus aux résultats divergents, semblables aux biais, mais, il a été révélé l’absence des biais dans ces différentes hypothèses, d’où l’explication des écarts abouti à la différence entre les méthodes utilisée.

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  • Les auteurs utilisent la méta-analyse pour mettre en évidence les biais qui présente dans l’étude.

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  • le principal enseignement est qu’en dehors du biais de sélection et du biais d’information tel que vus dans le cours, il existe aussi le biais de publication du à des différences méthodologiques.

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  • Le principal ensignement de cet article est qu’il ne faut pas faire trop rapidement de lien de cause à effet : la relation entre l’exposition au dichlorodiphényltrichloroéthane (DDT) et le risque de cancer du sein n’est pas prouvé (du moins dans cette méta analyse) alors qu’il nous semblerait simple de faire un lien entre toxine et cancer. Or il s’agit d’un jugement. Ce type de biais porte un nom : biais cognitif.

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  • On constate qu’il y a différents types de biais au sein de cet article. On trouve ainsi : méthodologie, échantillonnage biologique, nature de la publication, biais d’hétérogénéité des variables et biais relatif à la publication … c’est différent biais mis en évidence ont pour conséquences des résultats peu fiables ou pouvant varier. Il existe cependant des méthodes pour détecter les biais qui nous aideront à mettre en évidence les biais.

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  • biais de la mesure d’exposition (specimen de labo different) et du moment d’exposition (mesure lors de l’atteinte du cancer qui ne reflète pas l’exposition au début de la maladie)
    les facteurs de confusion n’ont pas tous et toujours été investigués (historique d’allaitement/activité physique/remplacement hormonal/conso d"alcool/régime alimentaire...)
    donc le principal enseignement est dans une étude bien préparer tous les facteurs de confusion et les biais et peut etre déjà regarder tout ce qui a été fait pour tenter de s’en approcher si c’est toujours valable pour pouvoir ensuite comparer les résultats plus facilement

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  • Il y’a plusieurs méthodes pour détecter les biais, qu’on peut mettre en exergue, même s’il impossible de les corriger.

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