Validité Interne

La validité interne est le degré auquel l'estimation d'une association exposition-résultat d'une étude est correcte pour les personnes réellement étudiées — c'est-à-dire exempte d'erreur systématique. Une étude est considérée comme ayant une validité interne dans la mesure où la confusion (confounding), le biais de sélection et le biais d'information ont été adéquatement maîtrisés. Elle constitue le prérequis pour aborder la question distincte de la validité externe : celle de savoir si les résultats se généralisent au-delà de la population étudiée.

Definition

La validité interne est la mesure dans laquelle l'association mesurée entre l'exposition et le résultat dans une étude reflète la véritable association au sein de la population étudiée, sans être biaisée par la confusion (confounding), le biais de sélection ou le biais d'information.

Scope

Cette entrée aborde la signification de la validité interne, les trois menaces systématiques qu'elle résume, sa relation avec l'erreur aléatoire et la validité externe, et la manière dont les normes de publication demandent aux études de l'aborder. Il s'agit d'une référence méthodologique qui n'offre aucune orientation clinique.

Core questions

• La confusion (confounding) a-t-elle été adéquatement maîtrisée par la conception ou l'analyse ?
• La sélection ou l'attrition de l'échantillon de l'étude aurait-elle pu fausser l'estimation ?
• L'exposition et le résultat ont-ils été mesurés avec une précision suffisante pour éviter une erreur de classification (misclassification) significative ?
• L'incertitude de l'estimation (erreur aléatoire) est-elle rapportée en parallèle de ces préoccupations systématiques ?

Key concepts

• Erreur systématique (biais)
• Confusion (confounding)
• Biais de sélection
• Biais d'information
• Erreur aléatoire et précision
• Validité externe (généralisabilité)
• Normes de publication (STROBE)

Mechanisms

La validité interne est généralement comprise comme l'absence de trois erreurs systématiques. La confusion (confounding) mélange l'effet de l'exposition avec celui d'une cause commune ; le biais de sélection déforme l'association par la manière dont les sujets entrent ou restent dans l'analyse ; et le biais d'information la déforme par une mauvaise mesure. Une étude dotée d'une forte validité interne a traité ces trois aspects de sorte que l'écart restant par rapport à la vérité est principalement dû à l'erreur aléatoire, laquelle est quantifiée par des intervalles de confiance et diminue avec la taille de l'échantillon. La validité interne est logiquement antérieure à la validité externe (généralisabilité) : une estimation biaisée pour la population étudiée ne peut pas être extrapolée de manière fiable à d'autres populations. Les outils qui renforcent la validité interne comprennent la randomisation, la restriction et l'appariement (matching), l'ajustement approprié guidé par le raisonnement causal, la mesure en aveugle et standardisée, et la minimisation des pertes de suivi.

Clinical relevance

La validité interne est le premier élément pris en compte pour juger de la crédibilité du résultat d'une étude, car une conclusion biaisée pour ses propres participants fournit peu de preuves fiables. Le concept décrit la manière dont la fiabilité des preuves est évaluée ; il n'oriente pas le diagnostic ou le traitement d'un individu.

Epidemiology

L'évaluation de la validité interne fait partie de toute analyse critique de la recherche observationnelle et expérimentale, et les lignes directrices de publication telles que STROBE exigent des auteurs qu'ils décrivent les sources potentielles de biais et les limites affectant la validité. La séparation systématique de la validité interne et de la validité externe est un principe d'organisation standard en méthodes épidémiologiques.

Evidence & guidelines

La déclaration STROBE (von Elm et al., 2007) demande aux études observationnelles de rapporter les efforts visant à traiter les biais et la confusion (confounding) et de discuter des limites affectant la validité interne et externe, rendant ainsi le concept opérationnel dans la publication de la recherche.

History

La distinction entre validité interne et externe a été articulée dans les écrits sur les méthodes de recherche au milieu du XXe siècle et a été adoptée en épidémiologie à mesure que le domaine formalisait son traitement des biais et de la confusion. Les travaux sur l'inférence causale de la fin du XXe siècle et, plus tard, les lignes directrices de publication telles que STROBE ont donné au concept de validité interne un contenu précis et une place dans l'évaluation et la publication de routine des études.

Debates

Comment concilier validité interne et externe ?

Le renforcement de la validité interne (par exemple, par la restriction ou des conceptions rigoureusement contrôlées) peut restreindre la population étudiée et ainsi limiter la généralisabilité ; les commentateurs divergent sur la priorité à accorder à chacun, bien que la validité interne soit généralement considérée comme un prérequis pour toute inférence externe utile.

Key figures

• Kenneth Rothman
• Sander Greenland
• David Grimes
• Kenneth Schulz

Seminal works

• grimes-schulz-2002-bias
• vonelm-2007

Frequently asked questions

Quelle est la différence entre la validité interne et la validité externe ?

La validité interne concerne la justesse de l'estimation pour les personnes réellement étudiées (exempte de biais) ; la validité externe concerne la généralisation de cette estimation à d'autres populations ou contextes.

Une grande taille d'échantillon garantit-elle la validité interne ?

Non. Un grand échantillon réduit l'erreur aléatoire et resserre les intervalles de confiance, mais il ne fait rien pour éliminer les erreurs systématiques telles que la confusion (confounding), le biais de sélection ou le biais d'information, qui déterminent la validité interne.

Quelles menaces la validité interne résume-t-elle ?

Elle résume l'absence des trois principales erreurs systématiques — la confusion (confounding), le biais de sélection et le biais d'information — par opposition à l'erreur aléatoire (d'échantillonnage).