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Supposer que toutes les raisons importantes du choix du traitement ont été enregistrées est une affirmation forte en recherche observationnelle. Une évaluation de confusion non mesurée doit montrer comment l’interprétation dépend d’hypothèses supplémentaires, plutôt que fournir un certificat automatique de validité causale.
Définir la question et les hypothèses
Identifiez les raisons cliniques plausibles absentes de la source. Justifiez des scénarios pour leurs liens avec l’exposition et le résultat. Les méthodes quantitatives peuvent aider, mais un seul chiffre résumé n’identifie pas le facteur manquant et n’établit pas la plausibilité clinique. Choisissez la méthode avec l’expertise appropriée et expliquez le mécanisme qu’elle étudie réellement.
Exemple d’étude hypothétique
Dans une comparaison hypothétique, l’état fonctionnel peut influencer le choix du traitement, mais n’est pas enregistré. L’équipe discute des distributions et des relations plausibles. Elle ne présente pas une grande statistique de sensibilité comme la preuve que toutes les causes non mesurées ont été exclues ; elle explique les hypothèses examinées et les limites de leur portée.
Points de contrôle de la conception
- Énumérez les facteurs non mesurés possibles à partir de la connaissance du processus décisionnel clinique.
- Justifiez l’ampleur des scénarios par les données disponibles ou des éléments externes adaptés.
- Identifiez les mécanismes de biais que la méthode de sensibilité choisie ne traite pas.
Consigner la décision et ses limites
L’interprétation acceptée explique les hypothèses reliant l’association à une conclusion causale. La qualité des données, la sélection et les erreurs de mesure des résultats peuvent rester des problèmes distincts. N’examinez pas uniquement les scénarios préservant le résultat préféré. Rapportez les conditions de changement des conclusions et les informations supplémentaires nécessaires, sans exagérer la certitude apportée par l’exercice.
Questions fréquentes
- L’analyse de sensibilité mesure-t-elle le facteur de confusion manquant ?
- Non. Elle explore une influence possible sous des hypothèses ; la variable reste non observée.
- Un seul chiffre peut-il exclure tous les biais ?
- Non. Précisez le mécanisme et le périmètre des scénarios évalués.