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Guide pratique pour comprendre les publications scientifiques. Épisode 10 – Les 10 erreurs majeures des articles scientifiques - 08/01/25

Episode 10; the 10 mistakes in scientific publications

Doi : 10.1016/j.jidi.2024.12.004 
V. Dumas a, G. Herpe a, J.-P. Tasu a, b,
a Service de radiologie, centre hospitalier universitaire la Milétrie, 2, rue de la Milétrie, BP 577, 86021 Poitiers, France 
b LaTim, laboratoire de traitement de l’information médicale–UMR 1101, 22, avenue C. -Desmoulins, 29238 Brest, France 

Auteur correspondant : Service de radiologie diagnostique et interventionnelle, CHU de Poitiers, rue de la milétrie, 86000 Poitiers, France.Service de radiologie diagnostique et interventionnelle, CHU de Poitiersrue de la milétriePoitiers86000France
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Wednesday 08 January 2025
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Résumé

Introduction

Les erreurs liées à une mauvaise utilisation des statistiques peuvent contribuer à des conclusions erronées, compromettre la validité des études et surestimer ou sous-estimer les effets du traitement. Cet article présente les principales erreurs observées dans la littérature scientifique.

Messages principaux

Les erreurs statistiques courantes dans la recherche médicale comprennent le biais d’échantillonnage, la détermination incorrecte de l’échantillon, l’absence d’ajustement pour les comparaisons multiples, l’interprétation erronée des valeurs p comme mesure de la taille de l’effet ou de la pertinence clinique, le choix de tests incorrects pour un ensemble de données particulier, les erreurs de type I et II, la « pêche aux données » et le biais de publication.

Conclusion

Il est important que les chercheurs et les lecteurs interprètent leurs résultats à l’aide de concepts statistiques appropriés en sollicitant l’avis de statisticiens spécialisés.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Summary

Introduction

Errors associated with the misuse of statistics can contribute to erroneous conclusions, compromise the validity of studies and over- or underestimate treatment effects. This article presents the main errors observed in the scientific literature.

Main messages

Common statistical errors in medical research include sampling bias, incorrect sample determination, failure to adjust for multiple comparisons, misinterpretation of p-values as a measure of effect size or clinical relevance, selection of incorrect tests for a particular data set, type I and II errors, data fishing and publication bias.

Conclusion

It is important that researchers and readers interpret their results using appropriate statistical concepts, seeking advice from specialist statisticians.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Erreurs, Statistique, Erreur de type I, Erreur de type II

Keywords : Errors, Statistic, Type-I error, Type-II error


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