Inférence causale dans les études par observation utilisant des données administratives sur la santé - ARCHIVÉ

La recherche sur les services de santé s'appuie habituellement sur des données d'observation afin de comparer les résultats chez des patients recevant des traitements différents. La comparaison de groupes de patients participant à des études par observation peut être biaisée, car les résultats diffèrent à la fois en raison des effets du traitement et de ceux liés au pronostic fait sur le patient. Dans certains cas, particulièrement lorsque les données recueillies ont trait à des facteurs de risque cliniques précis, il est possible de tenir compte de ces différences en utilisant des méthodes statistiques ou épidémiologiques. Dans d'autres cas, où des caractéristiques non mesurées de la population de patients ont une incidence sur la décision de prodiguer le traitement ainsi que sur le résultat, il est impossible d'éliminer ces différences par des techniques courantes. L'utilisation de données administratives sur la santé pour entreprendre des études par observation demande des précautions particulières, puisque d'importants renseignements cliniques font défaut. Nous discutons de plusieurs méthodes statistiques et épidémiologiques visant à éliminer le biais manifeste (mesurable) et caché (non mesurable) dans les études par observation. Ces méthodes comprennent l'ajustement de la composition des groupes de cas, l'appariement fondé sur la propension, la redéfinition des variables d'exposition d'intérêt et la technique économétrique d'analyse avec variables instrumentales (VI). Nous illustrons ces méthodes à l'aide d'exemples extraits de publications médicales, dont la prédiction de la mortalité un an après une crise cardiaque, le rendement des dépenses en soins de santé, en ce qui a trait aux avantages cliniques et financiers, dans les régions des États-Unis où les dépenses sont élevées, ainsi que les avantages du traitement effractif des patients ayant fait une crise cardiaque liés à la survie à long terme. Il est possible d'utiliser des données administratives sur la santé pour réaliser des études par observation à condition de veiller soigneusement à résoudre les problèmes liés à la causalité inverse et au facteur de confusion non mesuré.