- Apprendre à chercher
Quel est le design d’étude adapté?
La question de recherche détermine quel design d’étude sera le mieux adapté pour y répondre. Il est donc important de comprendre les designs d’étude usuels.
10.06.2025
Pour les études cliniques, nous faisons la distinction entre les études descriptives et analytiques (cf. illustration).
Les études descriptives décrivent une situation donnée, p. ex. la prévalence ou l’incidence d’une maladie dans une population donnée. Elles mesurent donc l’ampleur d’un problème. Cela comprend les descriptions de cas, les séries de cas, les enquêtes et les études qualitatives.
Les études analytiques quantifient la relation entre deux facteurs, par exemple l’effet d’une exposition ou d’une intervention sur le résultat. Pour déterminer l’effet, nous avons besoin du taux de résultat dans le groupe d’étude et dans un groupe de contrôle.
Dans les études analytiques, on distingue également si les chercheurs interviennent dans le déroulement de l’étude (étude expérimentale) ou s’ils l’observent (étude analytique observationnelle).
Dans les études expérimentales, les chercheurs attribuent les participants à l’étude au groupe de traitement ou de contrôle. Cela se fait si possible de manière aléatoire (étude randomisée contrôlée), pour réduire le risque de distorsion.
Dans les études observationnelles analytiques, les chercheurs mesurent les groupes de traitement et de contrôle sans influencer l’attribution aux groupes. Ici, le design optimal de l’étude est déterminé par le moment de la mesure du résultat:
- Si le résultat est mesuré à un moment après l’exposition ou l’intervention, l’étude de cohorte sera le design d’étude le mieux approprié.
- Si l’exposition/l’intervention et le résultat sont mesurés simultanément, il convient de réaliser une étude transversale.
- Si le résultat est connu avant que l’exposition ait été déterminée, l’étude cas-témoins est indiquée.
Nous verrons dans les articles suivants que le choix du design d’étude optimal est une condition importante pour saisir et analyser avec succès les données de l’étude.
