Biais de publication

Le biais de publication survient lorsque les résultats d'une étude influencent la décision de la publier ou non. Typiquement, les études présentant des résultats statistiquement significatifs ou positifs ont plus de chances d'être publiées que celles aux résultats non significatifs ou négatifs, même si les deux sont scientifiquement valides. Ce biais déforme la littérature publiée, donnant l'impression que les traitements sont plus efficaces qu'ils ne le sont réellement. Rosenthal (1979) a qualifié ce phénomène de « problème du tiroir de classement » (file drawer problem) : la recherche aux résultats nuls reste dans les tiroirs, non publiée, créant un échantillon biaisé des preuves publiées. Les graphiques en entonnoir (funnel plots) et les tests statistiques (par ex., test d'Egger) peuvent détecter une asymétrie suggérant un biais de publication ; les méta-analyses doivent tenir compte de ce biais.