Le devis d’étude « test négatif » a été salué pour sa mise en œuvre rapide avec des données de santé électroniques qui permettent d’obtenir des estimations presque en direct de l’efficacité du vaccin, ce qui s’est avéré très utile pendant la pandémie de COVID-19. Son utilisation validée consiste à l’application de la régression logistique pour analyser les données d’individus symptomatiques qui reçoivent un test pour l’infection d’intérêt. Sous réserve d’hypothèses, cela produit des estimations de l’efficacité du vaccin contre la maladie. Cependant, certaines applications de ce modèle n’ont pas été validées théoriquement et pourraient conduire à des résultats biaisés. Nous fournissons d’abord les résultats d’une revue systématique des méthodes TND dans des articles évalués par des pairs publiés entre le 1er janvier 2020 et le 25 janvier 2022 pendant la pandémie de COVID-19. À l’aide des DAGs et des simulations de données, nous démontrons le biais pouvant découler d’une version populaire du modèle qui inclue des personnes asymptomatiques. Nous présentons ensuite une nouvelle méthode non paramétrique pour estimer l’efficacité d’un vaccin contre la maladie.