Notions de statistiques pour la recherche médicale Mesures dassociation entre un facteur de risque et une maladie AP/PM 2008-2009 [email protected]

Notions de statistiques pour la recherche médicale

Mesures d’association entre un facteur de risque et une maladie

AP/PM [email protected] de Biostatistique des HCL



Rappel: Risque: probabilité qu’un groupe de personnes exposé à

certains facteurs (facteur de risque) développe par la suite une maladie donnée

Facteur de risque: déterminants associés à une augmentation du risque de devenir malade = caractéristique de sujets sains associées au développement de la maladie

Facteur pronostic: conditions associées à l’évolution de la maladie. Concerne les sujets déjà malades.



Rappel : Facteur de risque et Facteur pronostic

Risque Pronostic

Bonne santé IDM Évolution

Facteurs de risque Facteurs (de mauvais) pronostics

↑AgeHommeFumeur

HTA

↑LDL/↓HDLInactivité

↑AgeFemmeFumeur

hTAICG

Infarct AntTdRV

DCRécidiveAutres

Malade

Mesurer l'association entre un facteur de risque et une maladie

Epidémiologie analytique: cohorte et cas-témoins



Étapes: 1. Identification d’un facteur de risque

Tests statistiques

2. Quantification du risque RR, OR

3. Précision de la quantification IC



1. Identification du facteur de risque Tests statistiques:

Mise en évidence d’une liaison significative entre facteur de risque et maladie

échantillon observé / population de référence ou 2 échantillons entre eux

Variables quantitatives: test Z, test T, ANOVA, Wilcoxon… Variables qualitatives: test du Khi2 (χ²), Fischer… p = degré de signification = probabilité que la différence

observée soit due au hasard Par convention, p<0.05 => différence statistiquement

significative p ‘bilatéral’ (très souvent)



Exemple: Test du Khi2



1. Mise en évidence d’une liaison significative entre facteur de risque et maladie

"il existe une association significative entre le tabagisme et le cancer du poumon"

2. Quantification du risque Risque Relatif (RR)

Rapport de risque Études de cohorte

Odds Ratio (OR) Rapport de cote du risque Études cas-témoins (ou cohorte) S’interprète comme un RR



2. Quantification du risque Rapport de risque = Risque Relatif

Études de cohorte

E+ E-

M+ a b m1

M- c d m0

n1 n0

% malades chez exposés

% malades chez non exposésRR =

a/(a+c)

b/(b+d)RR =



2. Quantification du risque Rapport de cote du risque Odds Ratio

Études cas-témoins

E+ E-

M+(c) a b m1

M-(t) c d m0

n1 n0

cote d’exposition chez cas

cote d’exposition chez témoinsOR =

ad

bcOR =

a/c

b/d =



2. Quantification du risque Interprétation des RR et OR



1. Mise en évidence d’une liaison significative entre facteur et maladie

Tests statistiques "il existe une association significative entre le tabagisme et

le cancer du poumon"

2. Quantification du risque Risque Relatif (RR) ou Odds Ratio (OR) "les consommateurs de tabac ont 10 fois plus de risque

d'avoir un cancer du poumon"

3. Précision du RR/OR



3. Précision du RR/OR Estimation d’un risque

Estimation erreurs: fluctuations d’échantillonnage intervalle de confiance à 95%

RR ou OR IC 95% RR: OR:

*LnRRvar *LnRR *LnORvar *LnOR



3. Précision du RR/OR Interprétation des RR et OR



1. Mise en évidence d’une liaison significative entre facteur et maladie

Tests statistiques "il existe une association significative entre le tabagisme et

le cancer du poumon"

2. Quantification du risque Risque Relatif (RR) ou Odds Ratio (OR) "les consommateurs de tabac ont 10 fois plus de risque

d'avoir un cancer du poumon"

3. Précision du RR/OR IC à 95% "les consommateurs de tabac ont 10 [9.2-11.2] fois plus de

risque d'avoir un cancer du poumon"



Exemple 1:

Exposition Groupes Cas de BK Incidence % RR IC 95%

VIH+ 215 8 3.72 11 1.4 - 88

VIH- 298 1 0.34

Pour savoir si l’exposition au virus VIH est un facteur de risque de survenue de tuberculose, on suit pendant deux ans un groupe de 215 sujets infectés par le virus du SIDA et un groupe de 298 sujets vivants dans les mêmes conditions, mais non infectés par le virus. Au bout de deux ans, on note les résultats suivants:



Exemple 2:

On veut vérifier le rôle de la consommation de viande de mouton dans la survenue de la toxoplasmose chez les femmes enceintes non prémunies. On dispose d’un groupe de 80 femmes ayant contracté la toxoplasmose au cours de leur grossesse et de 80 femmes enceintes séronégatives n’ayant pas contracté la toxoplasmose. La consommation de mouton pendant la grossesse a été notée et les résultats sont exprimés sur le tableau ci-dessous:

Conso mouton Toxo+ Toxo- OR IC 95%

oui 55 28 4.1 2.1 – 7.9

non 25 52


Biais de confusion:

Exemple de prise en compte du facteur de confusion par analyse multivariée:

"Régression Logistique"


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