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A qui se fier ma bonne dame !

Rédigé par JL E le Jeudi 13 Mai 2010



DR Actukiné
DR Actukiné
Hervé Maisonneuve dans son blog Rédaction Médicale et Scientifique attire l'attention du lecteur à propos d’un pavé dans la mare des publications publié par PlosOne :

La concurrence croissante des scientifiques, la règle « publish or perish » deviennent incompatibles avec l'objectivité et l'intégrité de la recherche, car elle force les scientifiques à produire des "résultats publiables" à tout prix.

Quand un chercheur désire comparer deux variables, il doit vérifier a priori l'hypothèse nulle d'égalité entre ces deux variables, et énoncer a priori que, dans le cas de rejet de l'hypothèse nulle, il envisage de vérifier une hypothèse alternative qui doit être précisée (les variables sont différentes OU une variable est plus grande qu'une autre). Il ne doit pas multiplier les variables à tester, surtout pas a posteriori de l'étude...

Les études doivent désormais être enregistrées auprès d'un organisme officiel pour éviter que les études négatives, aussi importantes que les positives, passent à la trappe (les communications sont moins susceptibles d'être publiés et d'être citées si elles rapportent des résultats «négatifs», soit des résultats qui n'appuient pas l'hypothèse testée).

Par conséquent, si les pressions à la publication augmentent, les biais scientifiques aussi.
Une étude a testé l’hypothèse que la fréquence des résultats «positifs» dans la littérature soit plus élevée dans les universités les plus compétitives et les plus «productives».

Cette étude a cherché à vérifier cette hypothèse en mesurant la fréquence des résultats positifs dans un grand échantillon aléatoire de documents publiés aux États-Unis. Ce qui fut fait.

Un biais de confusion pourrait exister par le fait que les chercheurs les plus pointus (des chercheurs qui trouvent) pourraient fréquenter plus assidument les institutions réputées pour encourager la recherche et la publication.

Hervé Maisonneuve évoque le HARKing, soit le fait de formuler une hypothèse a posteriori de la réalisation de l’étude (Hypothesizing After the Results are Known) pour expliquer la recrudescence des résultats positifs.

Bien sûr, c’est chez les universitaires et nous ne le sommes pas, et dans les universités libérales, ce qui n’est pas près d’arriver en France. Ou pas.

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