« White Hat Bias » :
Biais d’interprétation… biais d’information… vers plus de rigueur
 
Dans les westerns, le « white hat » c’est le gentil, les chapeaux noirs, ce sont les méchants…
Le biais d’interprétation, le « white hat bias », se définit comme une tendance à déformer les conclusions des études. Ainsi, les concepts politiquement corrects sont traités de façon préférentielle alors que les résultats qui ne cadrent pas avec l’opinion ambiante, ne sont pas publiés !
 
L’exemple caricatural des boissons sucrées et de l’obésité : l’analyse de deux études portant sur des interventions visant à limiter la consommation des boisons sucrées en vue de réduire l’obésité (réf 39001) fait clairement apparaître que les résultats qui ne montrent pas de corrélation entre la consommation de boissons sucrées et la prise de poids ne sont pas repris alors qu’en même temps, les conclusions de ces articles ne prennent en compte que les résultats qui montrent une corrélation positive ! Ces conclusions sont ensuite citées en référence dans la littérature secondaire, contaminant la communication scientifique.
 
Pour la mise en place de politique de santé utile, non pas fondée sur l’opinion ambiante mais sur des preuves (evidence-based vs believe-based development of public health), il est capital que tous les scientifiques interprètent et présentent les résultats dans leur globalité, y compris les résultats qui ne cadrent pas avec l’opinion ambiante. Dans un deuxième temps, il faut qu’ils reprennent systématiquement l’ensemble des conclusions dans les citations de la littérature secondaire.
 
Autre biaisabordédans ce numéro 39 des Brèves, un biais méthodologique, celui de l’inclusion des boissons dans les calculs de la densité énergétique (réf 39008).
 
En dehors de ces deux points essentiels, vous pourrez lire de nombreux résumés d’études qui nous l’espérons ne biaisent pas la vérité scientifique !

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