La question des biais constitue un enjeu méthodologique central pour l’épidémiologie. Cependant, l’histoire de ce concept n’a fait l’objet que de rares études. De plus, la définition classique du biais comme déviation systématique des résultats ou des inférences par rapport à la vérité, telle qu’elle peut apparaître dans les dictionnaires d’épidémiologie, ne semble correspondre ni à la manière dont les épidémiologistes l’utilisent en pratique, ni aux différentes définitions qui jalonnent l’histoire de l’épidémiologie. Il s’agit donc d’expliquer ce paradoxe.
Cet article historique et épistémologique propose d’analyser, depuis les articles classiques des années 1950 sur le lien entre tabagisme et cancer du poumon jusqu’aux manuels d’épidémiologie les plus récents, les diverses occurrences du mot « biais » ainsi que la manière dont les épidémiologistes utilisent, définissent et rectifient ce concept au fil du temps.
Nous montrons que l’article de D.L. Sackett de 1979, consacré aux biais dans la recherche étiologique, vient clore, au moins provisoirement, une réflexion amorcée trente années auparavant en épidémiologie populationnelle. Plus précisément, nous montrons que la définition donnée par Sackett du biais se construit moins en relation avec les besoins et les buts de l’épidémiologie populationnelle que de ceux de l’épidémiologie clinique. Au même moment, le concept de biais est redéfini au sein de l’épidémiologie populationnelle, notamment par K.J. Rohtman, comme une menace à la validité interne d’une étude, dans le cadre d’une redéfinition de l’étude épidémiologique comme exercice de mesure.
Ainsi, il convient de distinguer entre deux concepts de biais : un concept épidémiologique de biais, conçu comme un défaut de validité interne d’une étude observationnelle ; et un concept médical de biais, conçu comme un écart par rapport à la vérité. Le premier porte sur le plan et la méthodologie des études épidémiologiques ; le second est plus général et invite les épidémiologistes et les médecins à une certaine forme de scepticisme, voire de criticisme, envers leurs propres inférences.
Bias is a major methodological issue for epidemiology. However, only a few studies have been dedicated to the past and present formulations of the concept of bias. Moreover, the classical definition of bias as systematic deviation from the truth of results or inferences, definition which can be found in dictionaries of epidemiology, does not seem to either match the way epidemiologists use it in practice, or correspond to the different definitions given throughout its history. It is consequently important to elucidate this paradox.
In this historical and conceptual article, we study the different uses of the word “bias” in epidemiological literature, from classic articles in the 1950's about the link between smoking and lung cancer to the most recent epidemiology textbooks, the objective being to analyze the ways in which epidemiologists have defined, applied and modified this concept over time.
We show that D.L. Sackett's article on bias in analytic research, published in 1979, put an end, at least temporarily, to reflection in populational epidemiology that started thirty years before. More precisely, we show that Sackett's definition of bias corresponds more to the needs and goals of clinical epidemiology than to those of populational epidemiology. Concomitantly, populational epidemiologists such as K.J. Rothman redefined bias as a threat to the internal validity of a study, and epidemiological study as an “exercise in measurement of an effect rather than as a criterion-guided process for deciding whether an effect is present or not”.
It is thereby important to draw a distinction between two notions pertaining to bias: an epidemiological concept of bias, viewed as the lack of internal validity of an observational study; and a medical concept of bias, defined as deviation from the truth. The former concerns the design and methodology of epidemiological studies; the latter is more general and impels epidemiologists and physicians to be skeptical, and even critical, towards their own inferences.
