Comment minimiser le biais lors d’une recherche ?
Le biais existe dans toutes les conceptions d’étude, et bien que les chercheurs doivent essayer de minimiser le biais, la mise en évidence des sources potentielles de biais permet une plus grande évaluation critique des résultats et des conclusions de la recherche. Les chercheurs apportent à chaque étude leurs expériences, leurs idées, leurs préjugés et leurs philosophies personnelles, qui, si elles sont prises en compte avant l’étude, améliorent la transparence des éventuels biais de recherche. En exposant clairement la raison d’être et en choisissant un modèle de recherche approprié pour atteindre les objectifs de l’étude, on peut réduire les pièges courants liés à la partialité. Les comités d’éthique ont un rôle important à jouer pour déterminer si la conception de la recherche et les approches méthodologiques sont biaisées et adaptées au problème étudié. Le retour d’information des pairs, des organismes de financement et des comités d’éthique est une partie essentielle de la conception des études de recherche, et fournit souvent des conseils pratiques précieux pour développer une recherche robuste.
Dans les études quantitatives, le biais de sélection est souvent réduit par la sélection aléatoire des participants, et dans le cas des essais cliniques, la randomisation des participants dans des groupes de comparaison. Cependant, le fait de ne pas tenir compte des participants qui se retirent de l’étude ou qui sont perdus lors du suivi peut entraîner un biais d’échantillonnage ou modifier les caractéristiques des participants dans les groupes de comparaison.7 Dans la recherche qualitative, l’échantillonnage volontaire présente des avantages par rapport à l’échantillonnage de convenance dans la mesure où le biais est réduit parce que l’échantillon est constamment affiné pour répondre aux objectifs de l’étude. L’arrêt prématuré de la sélection des participants avant la fin de l’analyse peut menacer la validité d’une étude qualitative. Cela peut être surmonté en continuant à recruter de nouveaux participants dans l’étude pendant l’analyse des données jusqu’à ce qu’aucune nouvelle information n’émerge, ce que l’on appelle la saturation des données.8
Dans les études quantitatives, le fait de disposer d’un protocole de recherche bien conçu décrivant explicitement la collecte et l’analyse des données peut contribuer à réduire le biais. Des études de faisabilité sont souvent entreprises pour affiner les protocoles et les procédures. Le biais peut être réduit en maximisant le suivi et, le cas échéant, dans les essais contrôlés randomisés, l’analyse doit être basée sur le principe de l’intention de traiter, une stratégie qui évalue l’efficacité clinique parce que tout le monde ne se conforme pas au traitement et que le traitement que les gens reçoivent peut être modifié en fonction de leur réaction. La recherche qualitative a été critiquée pour son manque de transparence en ce qui concerne les processus analytiques employés.4 Les chercheurs qualitatifs doivent faire preuve de rigueur, associée à l’ouverture, à la pertinence par rapport à la pratique et à la congruence de l’approche méthodologique. Bien que d’autres chercheurs puissent interpréter les données différemment, apprécier et comprendre comment les thèmes ont été développés est une partie essentielle de la démonstration de la robustesse des résultats. La réduction des biais peut inclure la validation des répondants, des comparaisons constantes entre les récits des participants, la représentation des cas déviants et des valeurs aberrantes, la participation prolongée ou l’observation persistante des participants, l’analyse indépendante des données par d’autres chercheurs et la triangulation.4
En résumé, la réduction des biais est une considération essentielle lors de la conception et de la réalisation d’une recherche. Les chercheurs ont le devoir éthique de souligner les limites des études et de tenir compte des sources potentielles de biais. Cela permettra aux professionnels de la santé et aux décideurs politiques d’évaluer et d’examiner minutieusement les résultats des études, et d’en tenir compte lorsqu’ils appliquent les résultats à la pratique ou à la politique.