Consultation sur le plan de recherche
Une IA 'avocat du diable' qui soumet votre plan d'étude à des tests de résistance, expose les biais cachés et recommande la méthodologie la plus rigoureuse — des ECR à l'émulation d'essai cible.
- Renseignez votre question de recherche, vos contraintes et les ressources disponibles.
- Cliquez sur AI Run pour recevoir directement dans le chat des recommandations de design de recherche adaptées.
- Utilisez les questions de suivi pour discuter des arbitrages ou explorer des designs alternatifs.
Sélectionner le bon design d'étude est l'un des aspects les plus techniquement exigeants de la planification de la recherche clinique. Un design incorrect peut introduire des biais irréductibles qui rendent les conclusions d'une étude peu fiables, quel que soit le soin apporté à la collecte des données. À l'inverse, choisir un design plus complexe que nécessaire gaspille des ressources et peut imposer une charge inutile aux patients. La plupart des chercheurs, y compris les cliniciens expérimentés, ont des lacunes dans leur formation formelle aux méthodes modernes d'inférence causale — et cet outil est conçu pour combler ces lacunes.
Cet outil fonctionne comme un consultant en design de recherche en mode «\u202favocat du diable\u202f». Plutôt que de simplement valider les premières intuitions du chercheur, il soumet le design proposé à un test de résistance systématique en identifiant les menaces pour la validité interne, les sources de biais, les structures de confusion et les limites inférentielles. Cette approche adversariale — modelée sur le rigoureux processus d'évaluation par les pairs — révèle les problèmes pendant qu'ils peuvent encore être corrigés, avant que l'étude ne commence.
L'outil couvre l'ensemble du spectre des designs d'études cliniques\u202f: designs observationnels (transversale, cas-témoins, cohorte rétrospective et prospective), designs interventionnels (essai pilote, ECR pragmatique, ECR par grappes, essai de plateforme), et approches modernes d'inférence causale — notamment l'Émulation d'essai cible (EEC ou TTE) pour les situations où les données d'ECR ne sont pas disponibles mais où les données observationnelles doivent approximer un essai hypothétique. La TTE est de plus en plus reconnue comme le gold standard méthodologique pour extraire des estimations causales des dossiers médicaux électroniques.
Pour chaque recommandation de design, l'outil fournit une évaluation du risque de biais alignée sur les cadres standards (Newcastle-Ottawa pour les études observationnelles, Cochrane RoB 2 pour les essais), explique quels facteurs de confusion doivent être mesurés et contrôlés, et identifie quelles méthodes statistiques sont appropriées — avec des mises en garde explicites contre les approches obsolètes comme la sélection pas à pas des variables, qui gonflent le taux d'erreur de type I.
La saisie des ressources disponibles (accès aux données des patients, financement, calendrier, effectifs) est essentielle\u202f: elle empêche l'IA de recommander un ECR prospectif de cinq ans à un chercheur disposant de six mois et d'un seul assistant de recherche. L'outil recommande systématiquement le design le plus rigoureux qui soit réalisable dans les contraintes indiquées.
Après avoir reçu la recommandation de design, il est conseillé aux utilisateurs de consulter un biostatisticien institutionnel pour le calcul formel de la taille d'échantillon et la finalisation du plan d'analyse, avant de soumettre un protocole ou une demande d'approbation éthique.