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Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval 1 Interaction 1.Interaction 2.Synergie 3.Antagonisme 4.Catalyseur 5.Modification.

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1 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval 1 Interaction 1.Interaction 2.Synergie 3.Antagonisme 4.Catalyseur 5.Modification

2 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval 2 1. Interaction Action combinée de deux (ou plusieurs) facteurs X sur la réponse Y.

3 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval Définition formelle Soient deux facteurs, X1 et X2 qui ont chacun leur effet E sur Y: –E1: X1 Y –E2: X2 Y On considère aussi leffet des deux facteurs combinés: –E12: (X1 X2) Y Si E12 est différent de la somme E1 + E2, alors il y a interaction.

4 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval Interprétation À laction individuelle des facteurs sur Y sajoute celle liée à leur combinaison. En quelque sort, la combinaison des facteurs crée un nouveau facteur qui a son propre effet.

5 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval 5 2. Synergie Si E12> E1+E2, alors linteraction entre les facteurs est positive. Linfluence de la combinaison des facteurs X sur la réponse Y est plus forte que la somme des influences de ces facteurs pris isolément. On parle alors de SYNERGIE

6 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval Exemple de synergie Dans un essai thérapeutique, on peut sintéresser à laction de deux traitements, T1 et T2, pris séparément et à leur action combinée (synergie) sur la réponse Y

7 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval Synergie (schéma) Deux facteurs: X1 et X2 et la réponse Y. On considère trois situations: –X1 seul –X2 seul –X1 X2 (X1 et X2) Laction ou linfluence est marquée par lépaisseur de la flèche. X1 (seul) Y X2 (seul) Y X1 X2 Y

8 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval 8 3. Antagonisme Si E12< E1+E2, alors linteraction entre les facteurs est négative. Linfluence de la combinaison des facteurs X sur la réponse Y est plus faible que la somme des influences de ces facteurs pris isolément. On parle alors dANTAGONISME

9 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval Antagonisme vs synergie Le jugement sur le type dinteraction entre deux facteurs (ou traitements) dépend de la nature de la variable réponse Y considérée et de la mesure utilisée pour leffet des facteurs sur la réponse Y. Si la mesure correspond à une réduction du risque dune réponse Y indésirable, alors on espère bien que les deux facteurs X1 et X2 entrent en synergie. Si la mesure correspond à une augmentation du risque dune réponse Y indésirable, alors on espère bien que les deux facteurs X1 et X2 entrent en antagonisme.

10 3.2 Exemple: antagonisme et synergie Soient: –deux traitements, A et B, pour réduire le risque de décès Y, chez des patients ayant la maladie M fortement létale –les deux traitements, A et B, comportant des effets secondaires indésirables. Il est alors souhaitable que les deux traitements entrent –en synergie dans la réduction du risque de décès –en antagonisme quant à linduction deffets secondaires indésirables. Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval 10

11 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval Catalyseur Il peut arriver quun des deux facteurs, X1 ou X2, nait pas deffet propre sur la réponse Y. Mais, la présence de ce facteur inerte peut sensiblement améliorer leffet de lautre. Cest un CATALYSEUR.

12 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval Modification Dans une autre perspective, on peut considérer le concept épidémiologique de modification. Si leffet de X sur Y se trouve modifié par la présence du facteur F, ce facteur sera dit modifiant de leffet de X sur Y.

13 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval Modification Schéma Association entre le facteur X et la réponse Y: (XY) E facteur modifiant si X Y en labsence de F X Y en présence de F Dans le schéma, lintensité de lassociation est mesurée par lépaisseur de la flèche (F absent) X Y (F présent) X Y

14 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval Exemple 1 de modification Dans un essai thérapeutique, on peut sintéresser à laction dun traitement (X) en fonction de la gravité (F) de la maladie Lhypothèse pourrait être que lefficacité du traitement diminue avec la gravité (facteur F) de la maladie. F pourrait être un facteur modifiant.

15 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval Exemple 2 de modification La variable âge est un facteur qui souvent influence ou peut influencer laction dun traitement Lhypothèse pourrait être que lefficacité du traitement diminue avec lâge des personnes (facteur F). F pourrait être un facteur modifiant

16 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval Au plan statistique Au plan statistique, ces différents concepts sont traités de la même façon: comme des interactions.

17 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval 17 Référence Bernard PM, Lapointe C. Mesures statistiques en épidémiologie. PUQ, Rothman K, Greenland S. Modern Epidemiology. Lippincott-Raven, 1988.

18 Mai 2010Paul-Marie Bernard Université Laval 18 Pour me joindre au sujet de ce module Paul-Marie Bernard


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