Lire entre les chiffres : Décrypter les biais dans les méthodes épidémiologiques en santé publique

Pourquoi s’intéresser aux biais ? L’impact réel sur la santé publique

Les biais ne sont pas de simples failles techniques : ils ont des conséquences directes sur la validité des résultats et, par ricochet, sur les recommandations et politiques de santé. Un biais mal détecté peut transformer une piste prometteuse en impasse dangereuse, ou masquer l’efficacité d'une intervention cruciale. En 1999, une étude parue dans JAMA estimait que sur près de 400 articles épidémiologiques évalués, moins de 10 % rapportaient correctement les biais potentiels identifiés. Cette sous-évaluation perdure, affectant l’interprétation des résultats.

De quoi parle-t-on ? Les grandes familles de biais en épidémiologie

Classiquement, on distingue trois grandes familles de biais, chacune associée à divers types de méthodes et d’études :

• Biais de sélection : Affectent qui entre ou non dans une étude ou un groupe, influençant la représentativité.
• Biais d’information (ou de classification) : Concernent la manière dont les données sont mesurées ou rapportées.
• Biais de confusion : Surviennent lorsqu’un facteur étranger trouble la relation entre exposition et résultat.

Un même biais n’aura pas les mêmes manifestations selon que l’on s’appuie sur un essai clinique, une étude de cohorte, une enquête transversale ou une étude cas-témoins. D’où l’importance de bien comprendre leur mécanique.

L’enjeu du recrutement : biais de sélection et représentativité

Le processus d’inclusion des participants détermine la portée des résultats. Le biais de sélection est omniprésent, en particulier dans :

• Les études de cohorte : Le fameux “healthy worker effect” (effet travailleur sain) illustre comment, dans les cohortes professionnelles (par exemple, sur les cancers liés à l’amiante), les travailleurs suivis sont globalement en meilleure santé que la population générale. Selon une étude de l'INSERM (2022), cela peut sous-estimer d’au moins 30 % les liens entre expositions professionnelles et mortalité globale.
• Cas-témoins : La difficulté provient souvent du choix des témoins. Si les témoins diffèrent systématiquement des cas sur des facteurs d’exposition, le risque de biais est majeur. Ainsi, dans une étude sur les facteurs de risque du cancer du sein, le choix de témoins hospitalisés pour des maladies hormonodépendantes peut fausser la relation observée entre contraception hormonale et cancer.
• Études transversales : Le taux de réponse (souvent < 60 %, source : INSEE) ouvre la porte à une “biais de non-réponse”. Les personnes absentes ou refusant de participer diffèrent fréquemment en termes de santé, comportement ou facteurs socio-économiques.

À retenir : Plus la participation diffère de la population ciblée, plus l’interprétation doit être prudente.

Biais d’information : la fiabilité des mesures en question

La qualité des données recueillies conditionne la précision des analyses. Mais les biais d’information guettent à chaque étape :

• Biais de mémorisation : En épidémiologie rétrospective, on demande souvent aux personnes de se souvenir d’expositions anciennes (habitudes alimentaires, expositions toxiques…). Les cas, davantage concernés par la maladie, peuvent “sur-rappeler” certaines expositions, accentuant artificiellement leur association avec l’événement étudié. (Ioannidis, Evidence-Based Medicine, 2015)
• Biais de classification (differential misclassification) : Une maladie sous-diagnostiquée chez un groupe d’âge vs. un autre, une exposition autolimitée à certains groupes… Ces distorsions conduisent généralement à des sous- ou surestimations très difficiles à corriger a posteriori.
• Biais de mesure : Pensons à l’utilisation de questionnaires non validés ou la substitution d’indicateurs de santé approximatifs (par exemple : IMC auto-déclaré vs. mesuré). Selon l’INED (2019), la sous-déclaration pondérale atteint jusqu'à 15 % dans certaines cohortes jeunesse – changeant significativement la prévalence du surpoids.

Biais de confusion : l’ennemi invisible des associations causales

Le biais de confusion reste le biais peut-être le plus redoutable, car il émerge insidieusement dès qu’un facteur influence à la fois l’exposition et la maladie, sans faire partie du lien causal étudié. On parle alors de facteur de confusion.

• Exemple classique : Dans l’association entre consommation de café et maladie cardiaque, le tabagisme a longtemps été un facteur de confusion oublié : les amateurs de café fumaient plus fréquemment, ce qui expliquait l’apparente surmortalité associée au café (source : BMJ, 2016).
• Souvent sous-estimé : Selon une méta-analyse du National Institutes of Health (2018), plus de 40 % des études épidémiologiques auraient omis ou sous-corrigé au moins un facteur de confusion pertinent.

Aujourd’hui, la régression multivariée, la stratification ou les “matching” de variables ne garantissent jamais une correction parfaite – la détection et l’ajustement demandent une connaissance fine du terrain étudié.

Diversité des méthodes : nuances et vulnérabilités propres à chaque type d’étude

Essais contrôlés randomisés : le Graal, mais pas sans biais

L’idée reçue veut qu’il s’agisse du modèle « idéal ». Pourtant, l’aveugle n’est jamais parfait et les participants ne sont pas toujours représentatifs. Un rapport de la Cochrane Collaboration (2019) estime que l’introduction non intentionnelle d’un biais d’attrition (perte de participants variant selon les groupes) altère de façon substantielle plus de 20 % des essais ! L’effet Hawthorne (changement de comportement par le fait d’être observé) ou l’ajustement différentiel des traitements standards selon le centre d’investigation font partie des biais spécifiques, rarement corrigés par la randomisation.

Études de cohorte : suivi et « surveillance différenciée »

Les cohortes reposent sur le suivi dans la durée, ce qui multiplie les risques :

• La surveillance rapprochée chez les exposés vs. non-exposés génère un biais de diagnostic (detection bias)
• La perte de vue ou de suivi : Selon le CDC, la perte de plus de 20 % des sujets en cours de suivi est considérée comme critique dans l’interprétation.
• Modification de comportements sous surveillance (« effet de la visite médicale »).

Études transversales et cas-témoins : photographies biaisées ?

• Échantillonnages non aléatoires : Surreprésentation de certains groupes. Illustration : dans les études COVID à Paris, les populations précaires étaient sous-représentées, faussant l’estimation de la séroprévalence (source : Santé Publique France, 2021).
• Biais de rappel, aggravé dans les épisodes médiatisés : Lors de l’enquête sur la canicule de 2003, le nombre de jours d’exposition à la chaleur a été surestimé de près de 30 % parmi les survivants interrogés (INSERM, 2004).

Détecter et limiter les biais : outils et bonnes pratiques

La transparence est le premier rempart : une analyse de 2021 (The Lancet) montre que 37 % des articles épidémiologiques évalués détaillaient explicitement leurs potentiels biais, contre moins de 10 % en 2000. Quelles stratégies sont utilisées ?

1. Planification rigoureuse : Choix des méthodes de recrutement, répartition aléatoire, questionnaires validés.
2. Ajustement statistique : recours systématique à la régression multivariée, utilisation de techniques d’analyse de sensibilité ou de modélisation de confusion (propensity score, inverse probability weighting).
3. Validation externe : Comparer les résultats à ceux observés dans d’autres contextes ou sur des bases de données différents.
4. Blinding/Randomisation : Pour les essais, maintenir autant que possible l’aveugle et la séquence de traitement secrète.
5. Transparence sur les limites : Mentionner explicitement tous les biais identifiables, même s’ils restent improbables ou marginalisés.

La lecture critique, compétence clé à développer

Réussir à décoder la mécanique des biais, c’est refuser toute lecture naïve des résultats épidémiologiques. La formation à la lecture critique, introduite dans le cursus médical par la HAS en France dès les années 2010, est aujourd’hui considérée comme un pilier incontournable pour tous les professionnels et décideurs (HAS, référence).

• Repérer si les biais de sélection, mesure ou confusion sont abordés
• Se demander si les conclusions restent valables pour d’autres populations ou contextes
• Distinguer causalité et association
• Consulter les protocoles disponibles, souvent en libre accès aujourd’hui

Quelques ressources utiles pour progresser :

• EQUATOR Network : guides sur le rapport des études épidémiologiques
• Collège des enseignants en santé publique, modules sur la lecture critique
• Cochrane Library : protocoles-types pour recenser les sources de biais

Ouverture : Pour une culture collective du doute et de la rigueur

La crise sanitaire du COVID-19 a mis en lumière, comme rarement, la nécessité d’un examen méthodique et transparent des preuves. La prolifération des études préliminaires, parfois non relues, a rappelé combien l’interprétation fine des biais pouvait inverser la portée d’un résultat ou d’une recommandation. En développant une véritable culture de la discussion scientifique sur les biais, la santé publique se dote de l’un de ses meilleurs remparts contre la mésinformation ou l’emballement médiatique. Nul besoin d’être statisticien pour exiger la clarté sur les limites d’une étude : c’est ce regard critique, partagé et sans cesse renouvelé, qui fait progresser la confiance et l’efficience des politiques de santé.