Plans d'expériences quasi-expérimentales et naturelles

Les plans quasi-expérimentaux évaluent l'effet d'une intervention ou d'une exposition lorsque l'assignation aléatoire est impossible, contraire à l'éthique ou peu pratique. Ils utilisent une variation structurée mais non aléatoire pour approcher une comparaison contrôlée. Les expériences naturelles sont une forme étroitement liée dans laquelle l'exposition résulte d'un changement de politique, d'un programme ou d'un événement externe plutôt que d'une assignation par le chercheur, permettant aux investigateurs d'étudier des interventions au niveau de la population qui n'auraient jamais pu être randomisées.

Definition

Un plan quasi-expérimental estime l'effet d'une intervention sans assignation aléatoire, en s'appuyant sur une comparaison structurée (dans le temps, entre groupes ou à travers un seuil) pour isoler l'effet de l'intervention ; une expérience naturelle est une quasi-expérience dans laquelle l'exposition est déterminée par des événements échappant au contrôle de l'investigateur.

Scope

Ce sujet aborde la logique commune aux quasi-expériences et aux expériences naturelles, les plans d'études courants tels que les séries chronologiques interrompues, les études avant-après contrôlées, la différence de différences et la régression sur discontinuité, ainsi que leur positionnement entre les essais randomisés et les études purement observationnelles. Il s'agit d'une référence méthodologique dans le cadre de la pratique fondée sur les preuves et n'offre aucune instruction clinique.

Core questions

• Comment les effets causaux peuvent-ils être estimés lorsque la randomisation n'est pas possible ?
• Quelles structures de comparaison les séries chronologiques interrompues, la différence de différences et la régression sur discontinuité exploitent-elles ?
• Quelles menaces à la validité subsistent lorsque l'assignation n'est pas aléatoire ?

Key concepts

• Assignation non aléatoire
• Séries chronologiques interrompues
• Différence de différences
• Régression sur discontinuité
• Étude avant-après contrôlée
• Contrefactuel et groupe de comparaison
• Facteurs de confusion et tendances séculaires

Mechanisms

En l'absence de randomisation, ces plans construisent un contrefactuel à partir de la structure plutôt que du hasard. Les séries chronologiques interrompues comparent la tendance avant une intervention à la tendance après, en utilisant la trajectoire pré-intervention comme cours attendu en l'absence de l'intervention (Kontopantelis et al., 2015). La différence de différences contraste le changement au fil du temps dans un groupe exposé avec le changement dans un groupe de comparaison non exposé pour neutraliser les tendances séculaires partagées, et la régression sur discontinuité exploite une règle de seuil qui attribue l'exposition pour estimer les effets près du point de coupure. Étant donné que l'assignation n'est pas aléatoire, les facteurs de confusion résiduels, les effets d'histoire et le biais de sélection demeurent des menaces qui doivent être abordées par la conception et l'analyse (Shadish et al., 2002).

Clinical relevance

Les quasi-expériences et les expériences naturelles fournissent une grande partie des preuves concernant les interventions au niveau de la population et les politiques de santé, où la randomisation est souvent impossible. Cette entrée explique comment de telles preuves sont générées et évaluées et ne constitue pas une base pour les décisions cliniques individuelles.

Evidence & guidelines

Les directives du Medical Research Council décrivent comment les expériences naturelles peuvent évaluer de manière crédible les interventions de santé publique et quelles conditions renforcent leurs inférences (Craig et al., 2012). Les descriptions méthodologiques présentent les séries chronologiques interrompues et les approches basées sur la régression lorsque la randomisation n'est pas une option (Kontopantelis et al., 2015), et dans les cadres de classification, ces plans sont généralement traités comme des preuves observationnelles qui peuvent être revalorisées lorsque la comparaison est solide (Guyatt et al., 2008).

History

Les fondements conceptuels ont été posés par Campbell et ses collègues au milieu du XXe siècle en sciences sociales, distinguant les plans expérimentaux des plans quasi-expérimentaux et cataloguant les menaces à la validité, puis consolidés par Shadish, Cook et Campbell (2002). La recherche en santé a de plus en plus adopté ces plans et les expériences naturelles pour évaluer les politiques et les programmes, avec l'émergence de directives dédiées à la santé publique (Craig et al., 2012).

Debates

Quel poids causal les preuves quasi-expérimentales peuvent-elles supporter ?

Des plans solides, tels que des expériences naturelles bien menées et la régression sur discontinuité, peuvent approcher la crédibilité des essais pour certaines questions. Cependant, sans randomisation, les hypothèses nécessaires à l'inférence causale sont plus fortes et plus difficiles à vérifier, de sorte que le poids probant est débattu et dépend du plan d'étude.

Key figures

• Donald Campbell
• Thomas Cook
• William Shadish
• Peter Craig

Seminal works

• shadish-2002
• craig-2012-natural
• kontopantelis-2015-its

Frequently asked questions

En quoi une quasi-expérience diffère-t-elle d'un essai randomisé ?

Les deux évaluent une intervention par rapport à une comparaison, mais une quasi-expérience n'attribue pas l'intervention de manière aléatoire ; elle s'appuie sur une structure telle que le moment, les différences de groupe ou un seuil pour construire la comparaison, ce qui laisse plus de place aux facteurs de confusion.

Qu'est-ce qu'une expérience naturelle ?

C'est une quasi-expérience dans laquelle l'exposition est créée par un événement, une politique ou un programme échappant au contrôle du chercheur, permettant l'étude d'interventions, souvent à l'échelle de la population, qui n'auraient pas pu être assignées aléatoirement.