Dans le champ de la recherche scientifique et de la psychologie clinique, l’intégrité des conclusions repose fondamentalement sur la représentativité et la stabilité des cohortes étudiées au fil du temps. Lorsque des participants se retirent prématurément d’une étude longitudinale, interrompent une psychothérapie ou cessent de répondre aux évaluations répétées, ce phénomène d’érosion compromet la validité interne et externe des résultats. Comprendre l’attrition méthodologique et clinique constitue dès lors une exigence épistémologique majeure pour quiconque cherche à mesurer avec rigueur les trajectoires comportementales et l’efficacité des interventions psychologiques.
L’attrition en psychologie et méthodologie de recherche
1. Définition concise
L’attrition désigne la perte progressive et non planifiée de participants au cours d’une étude de recherche longitudinale, d’un essai clinique randomisé ou d’un protocole d’intervention psychothérapeutique. Elle correspond au désengagement, à l’abandon ou à l’impossibilité de recueillir les données de suivi auprès d’une fraction de l’échantillon initialement constitué.
Sur le plan méthodologique, ce phénomène engendre une diminution de la taille d’échantillon, réduisant ainsi la puissance statistique des analyses quantitatives. Plus grave encore, lorsque l’abandon n’est pas distribué de manière aléatoire au sein de la cohorte mais dépend de variables latentes ou observées, l’attrition introduit un biais systématique dit « biais de défection » ou « biais d’attrition ». Cette distorsion altère la comparabilité des groupes expérimentaux et témoins, faussant potentiellement l’estimation de l’efficacité d’un traitement ou l’évolution naturelle d’un trouble psychologique.
Dans la pratique clinique et organisationnelle, l’attrition s’étend également au taux de décrochage thérapeutique prématuré (souvent nommé dropout) ou à la perte continue de membres au sein d’une institution, révélant des ruptures d’alliance thérapeutique, des difficultés d’accessibilité aux soins ou des dysfonctionnements structurels.
2. Étymologie et origine linguistique
Le vocable attrition dérive directement du substantif latin attritio, lui-même issu du verbe atterere, composé du préfixe ad- (vers, contre) et du radical terere, signifiant « frotter », « user » ou « broyer par frottement ». Dans l’Antiquité et à l’époque médiévale, le terme désignait une dégradation physique par friction continue ou, dans la théologie scolastique chrétienne, un regret imparfait des péchés suscité par la crainte du châtiment divin plutôt que par l’amour pur de Dieu (par opposition à la contrition).
L’intégration du terme dans le lexique des sciences humaines et sociales s’est opérée au cours du XXe siècle sous l’influence de l’anglais scientifique (experimental attrition). Les méthodologistes de l’épidémiologie et de la psychométrie ont emprunté la métaphore balistique et militaire de l’usure par frottement pour décrire l’amenuisement inévitable d’un groupe d’individus suivis sur une période prolongée. En langue française, bien que les termes « déperdition d’échantillon », « défection », « mortalité expérimentale » ou « perte de vue » soient fréquemment employés comme équivalents techniques, l’usage du mot attrition s’est universellement imposé dans les publications académiques en raison de sa concision et de sa concordance avec les standards internationaux de publication.
3. Prononciation et forme grammaticale
Sur le plan morphologique et syntaxique, attrition est un nom commun féminin singulier (pluriel : attritions, bien que la forme plurielle demeure rare dans le discours académique). Sa transcription phonétique en français standard selon l’alphabet phonétique international (API) est /a.tʁi.sjɔ̃/.
Le terme s’associe couramment à des adjectifs relationnels précisant sa nature méthodologique : on parle ainsi d’attrition différentielle (lorsque le taux d’abandon varie entre les bras d’une étude), d’attrition sélective (lorsque les individus quittant l’étude partagent des caractéristiques sous-jacentes distinctes de ceux qui restent), ou encore d’attrition informative (lorsque la cause de la disparition est corrélée à la variable dépendante mesurée). Dans la littérature francophone, le mot régit généralement des compléments prépositionnels tels que « attrition des participants », « attrition de l’échantillon » ou « taux d’attrition ».
4. Explication conceptuelle détaillée
Pour appréhender l’attrition dans toute sa profondeur, il convient de distinguer la simple diminution numérique d’un échantillon de ses implications épistémologiques fondamentales. Toute recherche développementale, psychologique ou médicale s’étirant dans le temps fait face au défi du maintien de l’engagement des sujets. Les participants déménagent, changent de coordonnées, se lassent de protocoles chronophages, développent des effets secondaires, guérissent de façon spontanée et estiment inutile de poursuivre le suivi, ou, à l’inverse, voient leur état psychique se détériorer au point d’être incapables de se soumettre aux passations de tests ultérieures. L’attrition n’est donc jamais un simple accident logistique ; elle constitue un comportement humain porteur de sens clinique et méthodologique.
Le premier enjeu conceptuel concerne la menace directe que l’attrition fait peser sur la validité interne d’une expérience. Dans un essai contrôlé randomisé, la randomisation initiale garantit l’équivalence probabiliste des groupes expérimental et témoin vis-à-vis des facteurs de confusion connus et inconnus. Dès lors qu’une fraction des sujets quitte l’étude, cette équivalence est rompue. Si, par exemple, les patients les plus sévèrement dépressifs abandonnent le groupe témoin en raison d’une absence d’amélioration pour chercher de l’aide ailleurs, tandis que seuls les patients présentant une tolérance pharmacologique optimale restent dans le groupe recevant une molécule active, la différence finale observée entre les deux groupes ne reflète plus l’efficacité intrinsèque du traitement, mais un artefact provoqué par une attrition asymétrique.
Le second volet concerne la validité externe ou transférabilité des conclusions. L’échantillon final persistant (les completers) présente des caractéristiques d’observance, de motivation, de stabilité socioéconomique ou de résilience cognitive qui ne reflètent pas fidèlement la population cible dans sa réalité écologique. Les inférences théoriques tirées de ces cohortes résiduelles risquent de surestimer l’adhésion au traitement, de sous-estimer la prévalence des abandons en contexte réel de consultation, et de formuler des recommandations cliniques inapplicables aux franges les plus vulnérables des patients.
Enfin, sur le plan de la dynamique de recherche, l’analyse de l’attrition oblige le chercheur à interroger les postulats ontologiques de la modélisation statistique des données manquantes. On classifie traditionnellement ces disparitions selon la typologie établie par Donald Rubin : les données manquantes complètement au hasard (MCAR, Missing Completely at Random), les données manquantes au hasard (MAR, Missing at Random, conditionnelles aux variables observées), et les données manquantes non aléatoires (MNAR, Missing Not at Random). Lorsque l’attrition relève du schéma MNAR, elle traduit un processus non ignorable qui requiert des modélisations mathématiques sophistiquées afin d’éviter des inférences illusoires.
5. Évolution historique
L’histoire de la prise en compte de l’attrition coïncide avec la formalisation de la psychologie scientifique et des sciences biomédicales au cours de la seconde moitié du XXe siècle. Auparavant, les études psychologiques étaient majoritairement transversales ou reposaient sur des observations de cas uniques dans la tradition psychanalytique et neuropsychologique, contextes au sein desquels la problématique de la déperdition d’échantillon à grande échelle était marginale.
L’essor des grandes cohortes épidémiologiques et longitudinales après la Seconde Guerre mondiale — telles que la célèbre étude de Framingham amorcée en 1948 ou les études de cohortes de naissance britanniques — a rapidement mis en lumière la vulnérabilité des protocoles de suivi pluriannuels. Les pionniers de la méthodologie expérimentale en sciences sociales, notamment Donald T. Campbell et Julian Stanley, ont publié en 1963 un ouvrage fondateur dans lequel ils ont identifié la « mortalité expérimentale » (leur terminologie pour l’attrition) comme l’une des huit menaces primordiales à la validité interne des dispositifs de recherche.
Au cours des années 1970 et 1980, le développement des essais cliniques en psychopharmacologie et en psychothérapie cognitive et comportementale a provoqué une prise de conscience accrue des biais d’attrition. Les chercheurs ont constaté que les taux d’abandon au sein des protocoles thérapeutiques pour les troubles addictifs ou la dépression majeure atteignaient couramment 30 % à 50 %. Les analyses initiales, qui se contentaient d’analyser les seuls participants ayant achevé l’ensemble du protocole (analyses per-protocol), produisaient des résultats excessivement optimistes, déconnectés de l’efficacité thérapeutique en vie réelle.
Cette impasse méthodologique a conduit, dans les années 1990, à l’adoption progressive de l’analyse en intention de traiter (ITT, Intention-to-Treat) et à l’élaboration de lignes directrices internationales de publication comme les recommandations CONSORT (Consolidated Standards of Reporting Trials). Ces standards ont rendu obligatoire la transparence totale concernant les flux de participants, imposant la publication d’un diagramme de flux détaillant les inclusions, les randomisations, les défections à chaque étape et les raisons explicites de l’attrition.
6. Fondements théoriques
La compréhension et la modélisation de l’attrition s’appuient sur plusieurs corpus théoriques complémentaires, allant des mathématiques statistiques aux modèles cognitifs et motivationnels de l’engagement humain.
Au plan statistique et méthodologique, la théorie des données manquantes formalisée par Donald Rubin et Roderick Little fournit le cadre mathématique de référence. Cette théorie postule que la probabilité d’attrition d’un sujet peut être modélisée en fonction de son historique de réponses, de ses variables de base sociodémographiques ou de sa trajectoire clinique latente. Elle démontre rigoureusement qu’ignorer le mécanisme générateur de l’attrition conduit à des biais d’estimation de la moyenne et de la variance dès lors que la déperdition n’est pas strictement indépendante de la trajectoire du sujet.
Sur le plan psychologique et comportemental, le désengagement d’un participant ou d’un patient s’explique par la théorie de l’autodétermination développée par Edward Deci et Richard Ryan. Selon cette approche, le maintien de l’observance et de la participation active repose sur la satisfaction de trois besoins psychologiques fondamentaux : l’autonomie, la compétence et l’appartenance sociale. Lorsque le protocole de recherche ou la relation thérapeutique s’avère trop directif, génère un sentiment d’incompétence face à des questionnaires ardus ou échoue à instaurer une bienveillance relationnelle, la motivation intrinsèque s’effondre, ouvrant la voie à l’attrition.
Enfin, la théorie des coûts et bénéfices perçus, issue du modèle des croyances relatives à la santé (Health Belief Model), éclaire l’attrition sous l’angle d’un arbitrage rationnel et émotionnel. Un individu accepte de supporter les contraintes d’une recherche (déplacements au laboratoire, temps consacré aux évaluations, effets indésirables potentiels) uniquement si la balance perçue entre les bénéfices attendus (amélioration clinique, gratification financière, altruisme scientifique) et les coûts subjectifs demeure positive. Dès lors que cette balance s’inverse, l’attrition survient comme une réaction adaptative du sujet face à une sollicitation jugée disproportionnée.
7. Composantes clés, typologies et dimensions
L’attrition ne se manifeste pas de manière monolithique ; elle se décline en plusieurs sous-catégories et dynamiques distinctes selon le contexte expérimental et clinique :
- Attrition globale : Proportion totale de participants initiaux ayant fait défection avant le terme prévu du protocole, calculée sur l’ensemble de la cohorte sans distinction de sous-groupes.
- Attrition différentielle : Écart quantitatif ou qualitatif observé entre les taux d’abandon au sein de deux ou plusieurs bras d’une étude expérimentale (par exemple, un taux d’abandon de 12 % dans le groupe thérapie comportementale versus 38 % dans le groupe pharmacothérapie).
- Attrition sélective : Phénomène par lequel les individus qui abandonnent l’étude diffèrent systématiquement de ceux qui la poursuivent sur des caractéristiques individuelles clés (ex. âge, niveau d’éducation, sévérité de la symptomatologie, soutien social).
- Attrition passive : Perte de contact involontaire avec le sujet, consécutive à des déménagements sans transmission de nouvelles coordonnées, à des erreurs administratives ou à des impossibilités matérielles de le joindre.
- Attrition active : Retrait explicite et volontaire du consentement de la part du participant, qui notifie à l’équipe son souhait d’interrompre sa participation en raison d’un manque d’intérêt, de contraintes temporelles ou d’insatisfaction.
- Décrochage thérapeutique précoce (Dropout) : Forme spécifique d’attrition clinique où le patient met un terme unilatéral à son suivi avant d’avoir atteint les objectifs thérapeutiques concertés ou avant la durée minimale recommandée par les données probantes.
8. Exemples et cas illustratifs
Un premier exemple emblématique s’observe dans les interventions numériques en santé mentale, telles que les applications de thérapie cognitivo-comportementale autoguidée pour l’anxiété. Une étude pilote inclut 500 utilisateurs téléchargeant l’application pour un programme de dix semaines. Dès la deuxième semaine, 40 % des utilisateurs cessent de se connecter, et à la dixième semaine, seuls 15 % complètent l’évaluation finale. Si les chercheurs analysent les résultats uniquement sur ces 15 % résiduels, ils observeront probablement une baisse spectaculaire des scores d’anxiété. Toutefois, cette conclusion masque une attrition massive : seuls les individus les plus méticuleux, ayant le temps et une anxiété modérée, ont poursuivi le protocole, tandis que les usagers les plus sévèrement handicapés par leurs symptômes ou ceux confrontés à des difficultés d’ergonomie numérique ont abandonné sans bénéfice.
Un second cas illustre l’attrition différentielle au sein d’un essai randomisé comparant un nouveau médicament antidépresseur à un placebo. Dans le bras médicament, 25 % des patients interrompent l’essai dès le premier mois en raison d’effets indésirables digestifs et de sédation. Dans le bras placebo, 25 % des patients abandonnent également, mais pour un motif radicalement opposé : la perception d’une inefficacité complète du traitement. Bien que le taux d’attrition global soit strictement identique (25 % dans chaque groupe), les mécanismes sous-jacents sont asymétriques. L’échantillon restant dans le groupe médicament est sélectionné sur la base d’une excellente tolérance biologique, tandis que le groupe placebo résiduel retient principalement des patients ayant répondu positivement au rituel du soin (fort effet placebo), créant ainsi une distorsion majeure lors de la comparaison finale.
9. Mesure et évaluation
La quantification de l’attrition ne se résume pas au simple calcul d’un pourcentage d’abandon ; elle nécessite des protocoles d’investigation rigoureux pour identifier les profils de vulnérabilité à la défection.
Sur le plan descriptif, le taux d’attrition ($A$) est traditionnellement défini par le ratio :
A = (N_initial – N_final) / N_initial × 100
où $N_{initial}$ représente le nombre de participants éligibles et inclus au départ de la recherche, et $N_{final}$ le nombre de participants dont les données primaires sont effectivement exploitables au terme du protocole.
Sur le plan analytique, la détection d’une attrition sélective impose de comparer statistiquement les caractéristiques initiales (baseline) des participants restants et de ceux ayant abandonné. Les chercheurs emploient des tests de comparaison de moyennes (tests $t$ de Student ou ANOVA) pour les variables quantitatives continues et des tests du khi-deux ($\chi^2$) pour les variables catégorielles. Des régressions logistiques multivariées sont fréquemment ajustées pour prédire la variable binaire d’abandon (0 = maintien, 1 = attrition) à partir d’un ensemble de covariables sociodémographiques, cliniques et psychologiques recueillies à l’inclusion.
Dans le domaine statistique avancé, la gestion des données manquantes résultant de l’attrition fait appel à des méthodologies d’imputation multiple par équations chaînées (MICE) ou à des modèles mixtes à effets aléatoires (Linear Mixed Models). Ces derniers possèdent la propriété d’estimer les trajectoires individuelles sans exclure les participants présentant des points de données manquants, sous l’hypothèse de déperdition au hasard (MAR). Pour les situations d’attrition non aléatoire (MNAR), les statisticiens recourent à des modèles de sélection de Heckman ou à des modèles de mélange de motifs (pattern-mixture models) pour évaluer la robustesse des résultats face à divers scénarios contrefactuels.
10. Applications et portée pratique
Dans la recherche translationnelle et clinique, la maîtrise de l’attrition influence directement la validité des politiques de santé publique. Lors de la conception d’un protocole de recherche longitudinale, l’estimation anticipée de l’attrition dicte le calcul de la taille d’échantillon nécessaire (power analysis). Si un chercheur calcule qu’un effectif de 200 participants est requis pour mettre en évidence un effet d’une taille donnée avec une puissance de 80 %, et qu’un taux d’attrition prévisible de 20 % est documenté dans ce champ, il devra recruter initialement au moins 250 sujets pour compenser la perte mécanique d’information.
En psychothérapie, l’étude de l’attrition a conduit au déploiement d’outils de surveillance de l’alliance thérapeutique et de l’évolution des symptômes au fil des séances, connus sous le nom de protocoles de rétroaction continue (Routine Outcome Monitoring ou ROM). Des instruments tels que l’Outcome Questionnaire (OQ-45) ou le Partners for Change Outcome Management System (PCOMS) permettent aux praticiens de repérer les dégradations précoces du lien thérapeutique ou la stagnation clinique, alertant le thérapeute sur un risque imminent de décrochage pour lui permettre d’ajuster son approche avant que l’attrition ne survienne.
En psychologie du travail et des organisations, l’attrition du personnel (ou rotation involontaire des effectifs, turnover) est appréhendée comme un indicateur critique de la santé organisationnelle. Les modèles prédictifs d’attrition utilisent désormais des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les charges de travail, les bilans de performance et les indices d’engagement afin d’identifier les signaux faibles d’épuisement professionnel (burnout) et d’instaurer des mesures de rétention ciblées.
11. Recherche et données empiriques
La littérature consacrée aux méta-analyses sur l’attrition en santé mentale documente des constats récurrents à travers diverses psychopathologies et modalités d’intervention.
Dans une méta-analyse devenue un classique de référence, Swift et Greenberg (2012) ont examiné 669 études portant sur des psychothérapies individuelles auprès d’adultes et ont mis en évidence un taux d’attrition moyen global de 19,7 %. Leurs analyses ont révélé que les abandons prématurés étaient significativement plus élevés chez les patients souffrant de troubles de la personnalité ou de troubles liés à l’usage de substances par rapport aux patients présentant des troubles affectifs ou anxieux. De surcroît, le taux d’attrition était significativement modulé par l’expérience du praticien, les thérapeutes en formation essuyant des pertes deux fois plus élevées que les cliniciens chevronnés.
Dans le domaine des interventions guidées par Internet (iCBT), les méta-analyses menées notamment par Melville et ses collaborateurs démontrent que l’attrition médiane atteint des sommets avoisinant 50 % à 70 % en contexte non supervisé, alors que l’adjonction d’un bref contact humain régulier (même asynchrone par courriel) ramène l’attrition à des niveaux comparables à ceux des thérapies en face-à-face, illustrant le rôle protecteur décisif du lien intersubjectif.
Sur le plan méthodologique, les travaux empiriques de Sterne et de ses collègues (2009) ont systématiquement démontré les failles des approches naïves d’imputation, comme le report de la dernière observation recueillie (LOCF, Last Observation Carried Forward). La communauté scientifique s’accorde désormais pour considérer que de telles pratiques d’imputation simplistes introduisent des distorsions imprévisibles dans l’estimation de l’efficacité, confirmant la nécessité de recourir à des modélisations statistiques rigoureuses et transparentes.
12. Considérations culturelles et transculturelles
La vulnérabilité à l’attrition dans les cohortes scientifiques est profondément façonnée par les variables socioculturelles, ethniques et systémiques. Les populations marginalisées, issues de minorités ethniques, de milieux socio-économiques défavorisés ou de zones géographiquement isolées affichent historiquement des taux d’attrition plus marqués dans les recherches biomédicales et psychologiques conventionnelles.
Cette déperdition disproportionnée ne relève pas d’une désaffection individuelle intrinsèque mais reflète des barrières d’accès structurelles : précarité des transports, contraintes horaires professionnelles rigides, instabilité résidentielle et méfiance légitime envers les institutions académiques, souvent héritée de dérives éthiques historiques ou d’un manque d’inclusivité culturelle des équipes de recherche. Lorsqu’un protocole n’intègre pas les spécificités linguistiques, les représentations culturelles de la maladie mentale ou les impératifs communautaires, la probabilité d’attrition active ou passive augmente drastiquement.
Dans les études transculturelles menées dans les pays du Sud global, les chercheurs font face à des défis d’attrition spécifiques liés aux flux migratoires économiques, aux instabilités politiques ou au manque d’infrastructures de télécommunication stables. Les méthodologies contemporaines recommandent instamment la recherche-action participative (CBPR, Community-Based Participatory Research), dans laquelle les membres de la communauté locale sont impliqués dès la conception de l’étude. Cette contextualisation culturelle a prouvé son efficacité pour maximiser l’adhésion, conférer du sens à la participation et endiguer durablement les pertes de vue.
13. Critiques, débats et limites
Le traitement conceptuel et analytique de l’attrition fait l’objet de vives controverses au sein de la communauté scientifique internationale. L’un des débats les plus persistants oppose la stricte application du paradigme de l’analyse en intention de traiter (ITT) aux analyses dites per-protocol ou d’efficacité maximale.
Les tenants de l’approche pragmatique soutiennent que l’ITT est la seule méthodologie éthique et robuste pour la prise de décision clinique, car elle reflète fidèlement ce qui advient lorsqu’un traitement est prescrit dans la vie réelle, défections et abandons compris. À l’opposé, les théoriciens de la recherche mécanistique soutiennent que l’ITT dilue l’effet biologique ou cognitif réel d’une intervention en y assimilant des individus n’ayant pas reçu la dose minimale active du traitement, plaidant pour une analyse complémentaire des sujets observants afin d’en comprendre les rouages spécifiques.
Une autre controverse majeure réside dans la définition opérationnelle même du désengagement ou du « décrochage ». Dans les études cliniques, l’interruption précoce d’une psychothérapie est traditionnellement comptabilisée comme un échec thérapeutique ou une défection. Or, un nombre substantiel de patients interrompent leur prise en charge non par insatisfaction ou échec, mais parce qu’ils ont bénéficié d’une amélioration symptomatique rapide et suffisante à leurs yeux (phénomène d’attrition par succès thérapeutique). Traiter de manière uniforme tous les abandons comme des biais négatifs relève d’une simplification conceptuelle abusive qui peut fausser l’interprétation des trajectoires de rétablissement.
14. Termes connexes et distinctions
Afin de prévenir toute ambiguïté sémantique au sein de la littérature scientifique, il convient d’expliciter les frontières conceptuelles séparant l’attrition de concepts voisins :
- Attrition vs Décrochage (Dropout) : Le terme dropout renvoie spécifiquement à la rupture volontaire ou involontaire de la relation de soin ou de l’intervention active par le patient, alors que l’attrition englobe un champ plus large incluant les pertes de suivi d’ordre logistique, les déménagements ou les décès survenant au cours d’une étude sans nécessairement impliquer un refus du traitement.
- Attrition vs Perte de vue : La « perte de vue » désigne l’incapacité matérielle de l’investigateur à recontacter un sujet pour obtenir les mesures de suivi. Elle constitue une sous-catégorie de l’attrition passive, tandis que l’attrition globale intègre aussi les retraits formels et argumentés du consentement.
- Attrition vs Non-observance (Non-adherence) : Un participant peut faire preuve d’une faible observance thérapeutique (en omettant de prendre régulièrement ses médicaments prescrits ou de réaliser les exercices prescrits) tout en demeurant assidu aux rendez-vous d’évaluation de la recherche. L’attrition implique la cessation de la collecte de données, ce qui n’est pas obligatoirement le cas de la simple non-observance.
- Attrition vs Biais d’attrition : L’attrition est l’événement physique et quantitatif de défection ; le biais d’attrition est la conséquence épistémologique et statistique qui en découle lorsque les caractéristiques des personnes abandonnant l’étude divergent de manière systématique de celles qui y demeurent.
15. Synthèse et points clés
L’attrition constitue un paramètre incontournable de toute investigation empirique s’inscrivant dans la durée. Sa gestion conditionne la robustesse des données et la validité des modèles psychologiques et cliniques.
Les points fondamentaux à retenir sont :
- L’attrition est l’amenuisement de la cohorte d’étude au cours du suivi longitudinal, résultant de facteurs motivationnels, logistiques, cliniques ou environnementaux.
- Sa survenue menace à la fois la puissance statistique de l’étude, sa validité interne (lorsqu’elle introduit une attrition différentielle entre groupes) et sa validité externe (sélection progressive d’individus ultra-observants).
- La gestion méthodologique moderne proscrit les analyses naïves et impose l’utilisation de diagrammes de flux transparents (standards CONSORT), l’application du principe de l’intention de traiter et l’emploi de modélisations pour données manquantes adaptées (modèles mixtes, imputation multiple).
- Loin d’être un simple déchet statistique, l’attrition est une variable comportementale signifiante qui éclaire l’acceptabilité d’une thérapeutique, l’alliance de travail et les disparités socioéconomiques face aux dispositifs de soin.
Références
- Campbell, D. T., & Stanley, J. C. (1963). Experimental and quasi-experimental designs for research. Rand McNally. https://www.worldcat.org/title/experimental-and-quasi-experimental-designs-for-research/oclc/100411
- Little, R. J., & Rubin, D. B. (2019). Statistical analysis with missing data (3rd ed.). John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9781119482512
- Moher, D., Hopewell, S., Schulz, K. F., Montori, V., Gøtzsche, P. C., Devereaux, P. J., Elbourne, D., Egger, M., & Altman, D. G. (2010). CONSORT 2010 explanation and elaboration: Updated guidelines for reporting parallel group randomised trials. BMJ, 340, c869. https://doi.org/10.1136/bmj.c869
- Sterne, J. A., White, I. R., Carlin, J. B., Spratt, M., Royston, P., Kenward, M. G., Wood, A. M., & Carpenter, J. R. (2009). Multiple imputation for missing data in epidemiological and clinical research: Potential and pitfalls. BMJ, 338, b2393. https://doi.org/10.1136/bmj.b2393
- Swift, J. K., & Greenberg, R. P. (2012). Premature termination in psychotherapy: A meta-analysis. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 80(4), 547–559. https://doi.org/10.1037/a0028226