Comment analyser le “tableau 1” des caractéristiques initiales de la population d’une étude ?

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Évaluer la validité interne à partir du tableau 1

La validité interne de l’étude correspond au degré de fiabilité que l’on peut avoir dans les résultats de l’article. Or, le principe de base d’une étude clinique comparant 2 groupes est que ces 2 groupes soient identiques en tous points (même moyenne d’âge, même proportion d’hommes et de femmes…) à l’exception de l’intervention étudiée. Tout l’intérêt étant que si justement on arrive à mettre en évidence une différence entre les 2 groupes sur la mesure du critère de jugement, il sera d’autant plus “fiable” d’attribuer cette différence à la différence d’intervention entre les 2 groupes.

Ainsi, le tableau 1 permet de vérifier que chaque caractéristique cliniquement pertinente de la population étudiée (chaque ligne du tableau) est bien correctement répartie entre les 2 groupes. En effet, en cas de caractéristique mal répartie entre les 2 groupes (comme, par exemple, beaucoup plus de patients diabétiques dans un groupe que dans l’autre), il existe un risque de biais de sélection (encadré I).

Évaluer la validité externe à partir du tableau 1

La validité externe de l’étude correspond au degré d’applicabilité des résultats de l’étude à la pratique quotidienne. Dans ce sens, le tableau 1 nous permet de comparer la population de l’étude par rapport à la population cible que l’on rencontre au quotidien. En effet, plus la population étudiée ressemble à la population cible, plus les résultats seront applicables en pratique (encadré II).

Conclusion

Le tableau 1 est une entité incontournable à analyser dans un article médical, car il permet de renseigner à la fois sur la fiabilité des résultats de l’étude (validité interne) et sur leur degré d’applicabilité en pratique clinique (validité externe).

Pour en savoir plus

  • Køber L, Thune JJ, Nielsen JC et al. Defibrillator Implantation in Patients with Nonischemic Systolic Heart Failure. DANISH-ICD trial. New Eng J Med, 2016;375:1221-1230.
  • Schulz KF, Altman DG, Moher D et al. for the CONSORT Group. CONSORT 2010 Statement : updated guidelines for[...]

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À propos de l’auteur

Service de Cardiologie, CHU Lariboisière, PARIS ; Unité Inserm-UMR 942, PARIS.

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