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Méthodes épidémiologiques appliquées à la Santé Publique Alain LEVEQUE Département dEpidémiologie et Promotion de la Santé SPUB053 Module 2-3-4.

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1 Méthodes épidémiologiques appliquées à la Santé Publique Alain LEVEQUE Département dEpidémiologie et Promotion de la Santé SPUB053 Module 2-3-4

2 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD2 Plan général Introduction : »Santé Publique »Épidémiologie Rappels méthodologiques Méthodes pour la description des problèmes de santé Méthodes pour lévaluation des interventions

3 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD3 Des rappels et/ou…approfondissements Les mesures de fréquence / associations / impact Les types détudes Les biais et erreurs Le rôle du hasard La causalité

4 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD4 Mesures de fr é quence Mesures d association Mesures d impact MESURES EN EPIDEMIOLOGIE

5 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD5 En épidémiologie Deux mesures de fréquence importantes : La prévalence Lincidence

6 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD6 La pr é valence correspond au nombre de cas existant dans une population à un moment donn é Prevalence et Incidence Lincidence est le nombre de nouveaux cas qui apparaissent dans une population au cours dune période dobservation

7 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD7 Prevalence cest la proportion dindividus dans une population qui présente les caractéristiques recherchées (cas de maladie, p.ex.) à un moment donné elle estime la probabilité dêtre atteint dun problème donné à un certain moment évalue limportance du problème de Santé Publique à ce moment utilisée pour la planification des services de santé (infrastructures, personnel, …)

8 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD8 c est un taux : il mesure le nombre de nouveaux cas (d une maladie ou d un é tat de sant é ) qui apparaissent dans une population donn é e durant une certaine p é riode –elle mesure la probabilit é qu une personne encourt de d é velopper la maladie –il existe deux sortes d incidence : l incidence cumul é e (analogue à une proportion) la densit é d incidence (analogue à une vitesse) Incidence

9 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD9 Incidence cumulée : Rapport entre le nombre de nouveaux cas survenus pendant la période d'observation, et le nombre de personnes en observation et susceptibles de devenir des cas, au début de l'étude. Il s'agit d'une proportion et d'une mesure du risque, qui doit toujours être accompagnée de la mention de la durée d'observation. Formule pour lincidence cumulée : Nombre de nouveaux cas survenant durant une période donnée IC = Population à risque totale au début de la période

10 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD10 Formule pour la densité dincidence : Nombre de nouveaux cas survenant durant une période donnée DI = Total des « personnes-années » exposées pendant la période Densité d incidence : Taux qui mesure la vitesse de propagation d'une maladie ou d'un phénomène de santé. C'est le rapport entre, d'une part, les nouveaux cas survenus pendant une période de temps déterminée et d'autre part, le cumul du temps dexposition (temps écoulé avant la survenue de chaque nouveau cas ou avant la fin de la période d'observation des personnes susceptibles de devenir des cas mais qui ne contractent pas la maladie étudiée).

11 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD11 Calcul des PERSONNES-TEMPS

12 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD12 Population dynamique FERMEE Tous les membres sont identifiés au début de l étude, Personne ne sajoute, chacun est suivi jusque lapparition du problème ou jusque la fin de la période d observation Population dynamique OUVERTE Pas d identification individuelle, entrées et sorties,... Postulats pour le calcul d incidence dans une population ouverte: - équilibre (population fin étude population début) - prévalence faible dans la population étudiée (<= 5%) - proportion des « non susceptibles » est faible

13 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD13 Si population importante et stable (Entr é es sorties) Temps d observation = 1 an : effectif en milieu d ann é e Temps d observation plus long : (effectif d é but + effectif fin) / 2

14 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD14 Quelques mesures particulières Espérance de vie à la naissance : nombre moyen d ann é es durant lesquelles un nouveau-n é peut esp é rer vivre si les taux de mortalit é par tranche d âge, tels qu ils ont é t é calcul é s l ann é e de sa naissance s appliquaient de son vivant. Mortalité (= taux dincidence) Taux brut de mortalit é Taux sp é cifiques de mortalit é Mortalit é autour de la naissance

15 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD15 Taux brut de Mortalit é : nombre de d é c è s toutes causes confondues survenant dans une population durant une certaine p é riode (svt 1 an) Nombre total de d é c è s = population milieu de p é riode Taux sp é cifique de Mortalit é : nombre de d é c è s pour une cause donn é e, pour un sexe donn é, … survenant dans une population durant une certaine p é riode Nbre total d é c è s dus à la cause (accident de la route) = population milieu de p é riode

16 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD16

17 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD17

18 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD18

19 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD19 Limportance des mesures STANDARDISEES Pour comparer des situations, des groupes, des populations, il est important de travailler avec des mesures de fréquence standardisées, cest-à-dire rendues « artificiellement comparables » pour un ou plusieurs caractères épidémiologiques. Deux techniques : –standardisation DIRECTE –Standardisation INDIRECTE

20 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD20 But de la standardisation Produire des taux globaux comparables qui tiennent compte de la composition des strates (le taux global brut est un bon paramètre de réduction des données mais n est pas un bon paramètre pour la comparaison) Ces taux sont donc ajustés pour des différences entre les populations comparées : age, genre, caractéristiques sociales, … Ces taux deviennent fictifs puisquils correspondent à des hypothèses de travail permettant une comparaison !

21 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD21 Standardisation : exemple En prenant comme exemple de phénomène observé le taux de mortalité et comme facteur de confusion l'âge, la méthode directe consiste à appliquer les taux spécifiques de mortalité (par classe d'âge) de chacune des populations comparées à une population de référence commune (population "type"), éliminant ainsi l'effet de la structure d'âge sur les taux de mortalité. Dans l'exemple ci-dessous, on décide de comparer le taux de mortalité féminine dans le Pas-de-Calais à celui du Var. La population de référence prise en compte est celle de la France. 9,39 /°° 10,46 /°° 9,89 /°°

22 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD22 11,06 /°° 9,01 /°° 9,89 /°° Dans cet exemple, le taux brut de mortalité (donc avant standardisation) est de 9,39 pour 1000 habitants dans le PDC, et de 10,46 dans le Var, ce qui peut surprendre étant donnée la notion bien connue de surmortalité dans le nord du pays. Le taux brut de mortalité de la population de référence (la France) est de 9,89 pour En réalité, les structures d'âge sont différentes dans les populations de ces 2 départements, celle du Var étant nettement plus âgée que celle du PDC. La standardisation directe aboutit à un taux standardisé de 11,06 dans le PDC, et de 9,01 dans le Var. Standardisation : exemple

23 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD23 La standardisation indirecte aboutit à un ICM(*) de 1,121 dans le PDC et de 0,907 dans le Var. Pour obtenir les taux standardisés par la méthode indirecte, on réalisera les calculs suivants: Taux standardisé (PDC) = 1,121 x 9,89 = 11,09. Taux standardisé (Var) = 0,907 x 9,89 = 8,97. Tous les résultats obtenus sont donc concordants, quelle que soit la méthode de standardisation retenue. L'utilisation de taux bruts de mortalité donnait une mauvaise idée du classement de ces 2 départements du fait du rôle de l'âge sur les données. La mortalité est en fait plus élevée dans le PDC que dans le Var. (*) Indice comparatif de mortalité = SMR en anglais Standardisation : exemple

24 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD24 Mesures de fr é quence Mesures d association Mesures d impact MESURES EN EPIDEMIOLOGIE

25 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD25 Les Mesures dassociation Recherche dune valeur qui mesure lassociation, la relation entre une exposition (par exemple lalcool) et un problème de santé (accident de la route) Les plus utilisées : –Risque relatif –Rapport de cote

26 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD26 Quest-ce que le RISQUE ? Probabilité quun événement survienne dans une population donnée –Probabilité: 0 à 1 –Exprimé sous la forme dun TAUX : càd nombre dévénement / pop.donnée, pdt période donnée (ex: 3 pour 1000 sur 5ans) –Événement = mortalité, morbidité, handicap,…

27 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD27 Point de départ : table de contingence Disposition classique de la table 2X2 EXPOSITIONEFFET

28 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD28 Décès +Décès -TOTAL <= > Total Enquête prospective (un an) sur la mortalité maternelle au Niger : décès maternels sur naissances Lâge de la mère est-il un facteur de risque ?

29 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD29 Risque absolu = fréquence relative de lévénement Décès +Décès -TOTAL <= > Total = / = = 25 pour mille

30 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD30 Risque absolu = fréquence relative de lévénement chez les EXPOSES Décès +Décès -TOTAL <= > Total = 700 / = 0.05 = 50 pour mille

31 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD31 Risque absolu = fréquence relative de lévénement chez les NON EXPOSES Décès +Décès -TOTAL <= > Total = 800 / = = 17 pour mille

32 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD32 Risque Relatif (RR) = Rapport entre le risque dans le groupe présentant le FR et le risque dans le groupe ne présentant pas le FR = mesure de la force de lassociation entre FR et événement = 50 pour mille / 17 pour mille = 2.94 Absence de relation : RR=1 Relation dautant plus forte que RR éloigné de 1

33 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD33 RAPPORT DE COTES (ODDS RATIO) Rapport entre la COTE de maladie chez les exposés et la COTE de maladie chez les non exposés OU Rapport entre la COTE dexposition chez les malades et la COTE dexposition chez les non malades

34 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD34 Quest ce quune COTE (ODDS) Définition: COTE = rapport entre la probabilité de survenue dun événement et celle de la survenue dun autre événement (le plus souvent opposé au premier) On considérera la cote comme le rapport : EVENEMENT / 1- EVENEMENT

35 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD35 MALADIE +MALADIE - EXPOSE ABA+B NON EXPOSE CDC+D A+CB+DA+B+C+D Cote de MALADIE chez les EXPOSES = (a/a+b) / (b/a+b) = A / B Cote de MALADIE chez les Non exposes= (c/c+d) / (d/c+d) = C / D

36 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD36 MALADIE +MALADIE - EXPOSE ABA+B NON EXPOSE CDC+D A+CB+DA+B+C+D Cote dexpo.chez les MALADES = (a/a+c) / (c/a+c) = A / C Cote dexpo.chez les NON MALADES= (b/b+d) / (d/b+d) = B / D

37 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD37 MALADENON MALADE EXPOSE ABA+B NON EXPOSE CDC+D A+CB+DA+B+C+D Rapport de COTE Rapport de COTE = A.D / B.C (produit croisé)

38 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD38 Dans le milieu des paris et jeux On met en avant léchec GagnePerd Total des paris Cheval A Cheval B Cote du cheval A : / = 33.7 Cheval A est à 34 CONTRE 1 Cote du cheval B : / = 1.8 Cheval B est à 2 CONTRE 1

39 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD39 Mesures de fr é quence Mesures d association Mesures d impact MESURES EN EPIDEMIOLOGIE

40 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD40 Les mesures dimpact Risque attribuable Fraction étiologique du risque Chez les exposés Dans la population générale

41 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD41 Décès +Décès -TOTAL <= > Total Enquête prospective (un an) sur la mortalité maternelle au Niger : décès maternels sur naissances Lâge de la mère est-il un facteur de risque ? = 700 / = 0.05 = 50 pour mille R.absolu = 800 / = = 17 pour mille

42 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD42 Risque attribuable (à lexposition) Cest lexcès de risque qui peut être expliqué par la présence du FR (sous-entendu quil y a une relation causale entre FR et ISSUE) = Incidence exposé – Incidence non exposés Dans notre exemple de la mortalité maternelle : = – = = 33 pour mille –La mortalité maternelle attribuable au jeune âge est de 33 pour mille –Le « surplus » de mortalité maternelle attribuable au jeune âge est de 33 pour mille –Cette valeur indique « le nombre de cas » qui pourraient être évités en labsence dexposition.

43 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD43 Fraction étiologique du risque (FER) Risque attribuable exprimé en pourcentage Il estime la proportion de cas de « maladie » imputable à lexposition chez les sujets exposés. Il estime la proportion des cas qui pourraient être évités en éliminant lexposition FER= (R.Att. / Incid. Exposés ) x 100

44 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD44 Dans notre exemple : FER= (R.Att. / Incid. Exposés ) x 100 = [(0.050 – 0.017) / 0.050] x 100 = 66% Si le jeune âge est responsable de décès maternel (relation causale), environ 66% des décès maternels survenant chez des femmes de moins de 19 ans sont imputables à ce jeune âge et pourraient être évités si laccouchement ne survenait pas avant 19 ans.

45 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD45 Risque attribuable dune population (RAP) Cest lexcès de cas de « maladie » imputable à lexposition, au niveau de lensemble de la population étudiée (exposés et non exposés) = Risque Attribuable à une Population (RAP) (sous-entendu quil y a une relation causale entre FR et ISSUE) Deux modalités de calculs: 1) RAP = Incidence totale – Incidence non exposés Notre exemple = – = = 8 pour mille 2) RAP = R Att x prévalence du FR Notre exemple = x (14.000/60.000) = 7.7 pour mille

46 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD46 Fraction étiologique du risque pour lensemble des sujets étudiés (FER pop) RAP exprimé en pourcentage Il estime la proportion de cas de « maladie » imputable à lexposition parmi lensemble des sujets étudiés (exp et non exp). Il estime limpact pour lensemble de la population des cas qui pourraient être évités en éliminant lexposition FERpop = (RAP / Incid. pop ) x 100

47 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD47 Dans notre exemple : FER pop = (0.008 / 0.025) x 100 = 32 % Si le jeune âge est responsable de décès maternel (relation causale), environ 32% des décès maternels sont imputables à ce jeune âge et pourraient être évitées si laccouchement ne survenait pas avant 19 ans.

48 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD48 A noter : RR, RC : recherche étiologique, recherche dassociations causales R Att, FER : estimation dimpact pour les individus à risque RAP, FER pop : estimation dimpact pour une communauté aide au choix de priorités

49 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD49 Relation entre RR, FR, R Att.

50 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD50 Relation entre RR, FR, R Att.

51 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD51 Si Facteur de Risque est fréquent mais association faible (RR petit), son impact (R Att, FER) sera plus élevé que si FR peu fréquent et RR élevé Important pour laide à la décision (sans oublier la prise en compte de la VULNERABILITE du facteur de risque) Relation entre RR, FR, R Att.

52 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD52 Des rappels et/ou…approfondissements Les mesures de fréquence / associations / impact Les types détudes Les biais et erreurs Le rôle du hasard La causalité

53 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD53 Études dobservation Études Expérimentales (ou quasi) descriptive analytique transversale longitudinale transversale longitudinale prospective rétrospective prospective Le chercheurLa finalitéLa « durée »Le « sens temporel »

54 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD54 OBSERVATIONINTERVENTION descriptiveanalytique Transversale Longitudinale Écologique Cohorte Cas-Témoins Écologique expérimentaleQuasi-expérimentale Essais cliniques randomisés Essais communautaires randomisés Essais cliniques non randomisés Essais communautaires non randomisés Des études spécifiques…

55 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD55 OBSERVATION INTERVENTION descriptive analytique Transversale Longitudinale Écologique Cohorte Cas-Témoins Écologique expérimentaleQuasi-expérimentale Essais cliniques randomisés Essais communautaires randomisés Essais cliniques non randomisés Essais communautaires non randomisés Des études spécifiques…

56 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD56 Les études descriptives

57 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD57 Objectifs des études descriptives Décrire limportance dun problème de santé Évaluer les interventions menées Aide à la prise de décision en médecine clinique Orienter la recherche étiologique

58 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD58 Principaux types détudes descriptives Étude de cas/série de cas Études écologiques (corrélationnelles) Études descriptives sur échantillon de population Abordées en détail dans le module 5

59 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD59 OBSERVATION INTERVENTION descriptive analytique Transversale Longitudinale Écologique Cohorte Cas-Témoins Écologique expérimentaleQuasi-expérimentale Essais cliniques randomisés Essais communautaires randomisés Essais cliniques non randomisés Essais communautaires non randomisés Des études spécifiques…

60 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD60 Études de cohorte

61 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD61 Étude de cohorte Au moins deux groupes –Exposés : Choix dun groupe particulièrement exposé Accessibilité Motivation à participer –Groupes intéressants: »Mutuelles, assurances »Groupes professionnels »Femmes enceintes »Volontaires Plusieurs groupes dexposition à des degrés variables (dose-effet) –Non exposés : Apportent une information sur la fréquence attendue de la maladie dans un groupe de sujets « en tous points comparables » au groupe des exposés à lexception du fait quils ne sont pas exposés. Proviennent de la même population que les exposés

62 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD62 Collecte et follow-up Données sur lexposition: Définition claire de lexposition (Intensité, Durée, Régularité, Variabilité) Sources dinformation (registre, participants, examens médicaux, etc. ) Changement dexposition durant létude (ex: tabac) Fiabilité des mesures dexposition : si possible des mesures objectivables

63 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD63 Collecte et follow-up Données sur lincidence: Rythme et durée : –Le même dans les différents groupes –Dépend évidemment du problème étudié : »Suivi long si latence longue »Parfois suivi très bref (exemple étude APGAR et mortalité) Qui collecte les données : –Investigateur –Services de santé –Patients eux-mêmes –Certif de décès, autopsie, etc. Critères de diagnostics ( capital en multicentrique)

64 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD64 Analyse des résultats –Mesures dassociations (RR, RA, FER,etc) –Risque relatif : si incidence cumulée (risk ratio) –Rapport des taux : si densité dincidence (rate ratio) –Rôle du hasard ? –Tests de signification statistique »Comparaison de moyenne »Comparaison de proportions »Analyse de survie »etc…

65 Exemple: Relation entre le score dapgar à 10 et le risque de décès de lenfant durant sa première année de vie, chez les enfants dont le poids de naissance est supérieur à 2500 gr. Deux groupes denfants : Groupe 1: enfants ayant eu un score dAPGAR de 0 à 3 (= EXPOSE) Groupe 2 : enfants ayant eu un score dAPGAR de 4 à 6 (= NON EXPOSE) Groupe 1: n = 122 Groupe 2 : n = 345 Au total : 85 décès dont 43 dans le groupe 2

66 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD66 DECESSURVIETOTAL APGAR APGAR Total RAbs exposé : 42/122 = 34,4% Rabs non exposé : 43/345 = 12,5% RR : 34.4 / 12.5 = 2.8

67 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD67 Donner un « sens statistique » à cette association ? 1. Intervalle de confiance autour du RR [1.9 ; 4.1 ] 2. test dhypothèse –Ho : RR dans la population = 1 –Ha : RR dans la population de 1 –α = 5% chi carré : = 29.2 ; p=

68 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD68 Des problèmes très importants Non répondants : –Les non réponses sont SELECTIVES –Les éviter : –Plan de communication avant le démarrage –Fidéliser les participants –Les prendre en compte : –Informations minimales sur les non répondants pour comparaison des caractéristiques socio-démo.,etc.

69 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD69 Des problèmes très importants Perdus de vue : –Les perdus de vue sont SELECTIFS –Les éviter : –Fidéliser les participants –Rendre linvestigation la plus légère possible –Les prendre en compte : –Informations minimales sur le devenir (?)

70 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD70 Avantages et désavantages Calcul RISQUE Info sur incidence Pas dambiguïté temporelle Expositions rares Occurrence de plusieurs problèmes de santé –Alcool : cirrhose, accidents, polynévrites, etc. Dose-effet Temps Coût Taille échantillon Non adapté pour pathologies rares Perte follow-up Changement dexposition durant la période de suivi

71 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD71 Études CAS-TEMOINS Études à visée analytique Sélection de MALADE (CAS) Constitution dun groupe de TEMOINS qui ne présentent pas le problème Recherche RETROSPECTIVE de lexposition

72 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD72 Plan détude

73 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD73

74 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD74 Sélection des cas et des témoins CAS: Définition claire et précise de la maladie Identification de la population source Source : –Hôpitaux, MG, etc. –Population générale (dépistage) TEMOINS: Cest le groupe qui permet de voir la fréquence du Facteur de risque quand on ne présente pas la maladie. Choisi dans la même population que les CAS « en tout point comparable » aux cas (sauf MALADIE) –Appariement individuel –Stratification –Etc.

75 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD75 Collecte des informations Informations –sur lexposition –Sur des facteurs confondants potentiels Informations obtenues de la même façon dans les deux groupes Source : – interview personne / famille –Dossier –Registre état civil, etc. –Dossiers professionnels Biais de mémorisation +++

76 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD76 Analyse Cote dexposition chez les CAS Cote dexposition chez les témoins Rapport de cote Statistique : –intervalle de confiance autour de lOR –Chi carré

77 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD77 Avantages et désavantages Maladies rares Maladies avec latence longue Taille déchantillon plus limitée Données daccès facile Pas de problèmes éthiques: déjà malade On ne détermine pas le risque Peu intéressant pour expositions rares Biais de sélection ++ Validation des données (mémorisation)

78 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD78 Calcul des RAPPORTS Dans une étude de cohorte : –RISQUE RELATIF : Risque Exposé / Risque non exposé –RAPPORT DE COTE de maladie (disease odds ratio) : Cote chez les exposés / cote chez les Non Exp. –= (a/b) /(c/d) –= a.d / b.c (produit croisé)

79 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD79 Calcul des RAPPORTS Dans une étude cas-témoins : –RISQUE RELATIF –RC de maladie –RAPPORT DE COTE dExposition Cote dexposition chez les cas / cote dexposition chez les témoins –= (a/c) / (b/d) –= a. d / b. C (= produit croisé)

80 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD80 OBSERVATION INTERVENTION descriptiveanalytique Transversale Longitudinale Écologique Cohorte Cas-Témoins Écologique expérimentaleQuasi-expérimentale Essais cliniques randomisés Essais communautaires randomisés Essais cliniques non randomisés Essais communautaires non randomisés Des études spécifiques…

81 Les études dintervention

82 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD82 Études dintervention Types détude qui reproduisent le plus fidèlement les conditions des expériences en laboratoire Lenquêteur exerce un contrôle direct sur lexposition et sur laffectation des sujets dans les groupes études observation où les participants eux-mêmes déterminent cette affectation Bases très solides pour tester les hypothèses Problèmes éthiques importants

83 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD83 Études expérimentales Dans des conditions NON CONTROLEES : pas de sélection de sujets; tous ceux qui « présentent le besoin » font partie de lexpérience Exemple: vaccination dans une population …diminution incidence maladie Dans des conditions CONTROLEES : Essais cliniques Essai sur le terrain Interventions communautaires Dans les conditions naturelles : Essais accidentels (accidents nucléaire,…) Exposition est imposée !!!

84 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD84 Types détudes dintervention Essais cliniques : –but = évaluation de lefficacité dun médicament ou dun traitement –Concernent les plus souvent des maladies –Sont le plus souvent menés en structure de soins Essais sur le terrain : Soit à léchelle de lindividu : unité statistique = individu soit à léchelle du groupe : unité statistique = groupe soit à léchelle dune communauté entière: unité statistique = communauté

85 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD85 Seront vues plus en détails lors de labord de « lévaluation des interventions en santé publique »

86 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD86 Des rappels et/ou…approfondissements Les mesures de fréquence / associations / impact Les types détudes Le rôle du hasard Les biais et erreurs La causalité

87 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD87 Echantillonnage En épidémiologie, on étudie quelque fois des populations entières. - analyse des décès et des naissances (statistiques démographiques) - certains registres exhaustifs - cest le cas des données de recensement -... MAIS le plus souvent on recourt à la méthode des sondages : - on y étudie un échantillon de cette population - le plus souvent, cet échantillon doit être représentatif de la population visée

88 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD88 Echantillonnage Pour constituer un échantillon le plus représentatif possible de la population enquêtée (tous les individus doivent avoir la même probabilité de figurer dans l'échantillon): Sondage empirique: l'enquêteur choisit les individus formant l'échantillon en fonction de certaines caractéristiques (âge, sexe, profession), afin de refléter le plus possible la population que l'on désire étudier. Méthode forcément biaisée. Sondage aléatoire: repose sur le tirage au sort (randomisation) effectué à partir d'une base de sondage (annuaire, liste électorale...).

89 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD89 Echantillonnage Le sondage aléatoire peut être: élémentaire : les sujets sont tirés directement dans la population étudiée Ex:on numérote les individus d'une population de 2000 personnes de 1 à 2000, et on tire au sort 100 numéros

90 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD90 N n population Echantillon Echantillonnage aléatoire SIMPLE

91 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD91 Echantillonnage Le sondage aléatoire peut être: systématique : au lieu de numéroter les 2000 personnes, on en tire une au sort parmi les 20 premières, puis on "saute" de 20 en 20 pour arriver à un total de 100 Plus rapide, mais attention aux variations périodiques);

92 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD92 n population Echantillon Echantillonnage SYSTEMATIQUE N 1 Le PAS : k = N / n k l l+kl+2k l+3kl+ (n-1)k Nbre aléatoire

93 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD93 Echantillonnage Le sondage aléatoire peut être: En grappes : Ex:l'ensemble des foyers résidant dans des villages tirés au sort: un village est une grappe de foyers qui sont des grappes d'individus. Très utilisés car très pratiques, mais attention à l'homogénéité des individus dans une même grappe : mêmes habitudes alimentaires dans un foyer...

94 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD94 Population N Echantillon n Echantillonnage en GRAPPES (clusters) G grappes mutuellement exclusives et exhaustives G grappes mutuellement exclusives et exhaustives sélectionnées par tirage aléatoire simple, systématique ou avec probabilité proportionnelle à la taille

95 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD95 Echantillonnage Le sondage aléatoire peut être: stratifié : plusieurs tirages, chacun étant réalisé dans une sous-population plus homogène quant au facteur étudié. Ex:dans une enquête sur le recours aux soins, on subdivisera la ville concernée en 3 secteurs: milieu aisé, classe moyenne, classe populaire et on fera un tirage dans chacun.

96 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD96 Population N Echantillon n Echantillonnage aléatoire STRATIFIE S strates mutuellement exclusives et exhaustives S strates mutuellement exclusives et exhaustives dont les sujets ont été sélectionnés par tirage aléatoire simple

97 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD97 Echantillonnage Si l'échantillon n'est pas représentatif de la population sur laquelle doit porter l'étude, il en résulte des biais qui doivent faire remettre en question le mode d'échantillonnage et la représentativité des résultats obtenus. Si l'échantillon n'est pas suffisamment grand, il risque d y avoir manque de précision pour les estimateurs étudiés.

98 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD98 Echantillonnage Population-cible : celle dont on voudrait connaître les caractéristiques Ensemble des éléments visés, en principe, par une problématique scientifique. Il est fréquent que léchantillonnage ne puisse pas couvrir toute la population cible. Target population. Population échantillonnée (ou population statistique) : celle que l on pourra effectivement étudier, et à laquelle se rapporteront les résultats de l étude

99 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD99 Echantillonnage Echantillon : sous-ensemble de la population échantillonnée; à condition de répondre aux exigences de représentativité, les paramètres mesurés dans cet échantillon pourront servir d estimateurs pour la population échantillonnée Unité d échantillonnage : élément de l échantillon sur lequel porte la mesure et l observation: unité permettant de construire un échantillon en vue d'une enquête. (= unité statistique)

100 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD100 Résultats obtenus sur un échantillon: peu intéressant Ce que l on veut: utiliser ces résultats pour une population

101 Echantillonnage Inférence statistique

102 Echantillon Population

103 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD103 Introduction à la notion de fluctuation d é chantillonnage population échantillon Inférence statistique échantillonnage

104 Echantillon 1 Population Echantillon 2 Echantillon n Echantillon 3

105 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD105 Au départ d une même population: -nombreux échantillons différents de même taille n -paramètre (moyenne, médiane, proportion, …) varie d échantillon à échantillon -variations suivent une distribution de probabilité

106 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD106 Deux approches principales pour l inf é rence: inf é rence par les TESTS STATISTIQUES inf é rence par INTERVALLE DE CONFIANCE Inf é rence statistique Voir STAT

107 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD107 ?

108 Exemple: Relation entre le score dapgar à 10 et le risque de décès de lenfant durant sa première année de vie, chez les enfants dont le poids de naissance est supérieur à 2500 gr. Deux groupes denfants : Groupe 1: enfants ayant eu un score dAPGAR de 0 à 3 (= EXPOSE) Groupe 2 : enfants ayant eu un score dAPGAR de 4 à 6 (= NON EXPOSE) Groupe 1: n = 122 Groupe 2 : n = 345 Au total : 85 décès dont 43 dans le groupe 2

109 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD109 DECESSURVIETOTAL APGAR APGAR Total RAbs exposé : 42/122 = 34,4% Rabs non exposé : 43/345 = 12,5% RR : 34.4 / 12.5 = 2.8

110 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD110 ?

111 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD111

112 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD112 Les erreurs possibles Erreurs aléatoires = le hasard Erreurs systématiques = BIAIS –Biais de sélection –Biais de mesure ou dobservation

113 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD113 Erreurs aléatoires Variabilité inter et intra individus erreurs aléatoires toujours présentes si ….N

114 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD114

115 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD115 Les BIAIS en EPIDEMIOLOGIE ERREUR SYSTEMATIQUE ===> résultats réalité biais de sélection : utilisation de critères non comparables dans la sélection des sujets ; non réponses ou perte de vue ou abandons sélectifs biais de mesure (ou dinformation ou dobservation): naissent par des « fautes » dans le recueil / enregistrement / codification des données

116 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD116 Biais de S é lection Les groupes à comparer ne sont pas comparables !! biais d é chantillonnage population « couverte » est incompl è te (non r é ponse, non participation, perte s é lective) admission s é lective des sujets dans l é tude (ex:s é lection à l hôpital,...) migration s é lective survie s é lective......

117 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD117 Biais de mesure ou d observation ou d information –biais d interview –techniques de mesure d é faillantes et biais é es –questionnaires erron é s –perte de m é moire s é lective –exc è s de z è le des enquêteurs –…

118 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD118 PREVENTION DES BIAIS de s é lection –cacher à l investigateur les informations concernant ou la maladie dans les é tudes longitudinales ou l exposition dans les cas- temoins –techniques correctes d é chantillonnage –deux groupes de t é moins dans les Cas-t é moins –suivi le plus complet dans les é tudes longitudinales

119 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD119 d observation –en travaillant en aveugle / double / triple quand le plan d é tude le permet –cacher l hypoth è se de travail dans les é tudes non exp é rimentales –recueillir de l information qui « n a rien à voir » de fa ç on à « noyer le poisson ». –cacher l appartenance aux groupes (expo/non expo, cas/t é moins) pendant le codage –Etc … PREVENTION DES BIAIS (2)

120 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD120 Lors de l interpr é tation des r é sultats garder en m é moire l existence possible de biais lors de l interpr é tation des r é sultats de l é tude. comparer le profil des non r é pondants et des r é pondants. il faut essayer d estimer l impact et la directionalit é de ces biais é ventuels

121 Exemple: Relation entre le score dapgar à 10 et le risque de décès de lenfant durant sa première année de vie, chez les enfants dont le poids de naissance est supérieur à 2500 gr. Deux groupes denfants : Groupe 1: enfants ayant eu un score dAPGAR de 0 à 3 (= EXPOSE) Groupe 2 : enfants ayant eu un score dAPGAR de 4 à 6 (= NON EXPOSE) Groupe 1: n = 122 Groupe 2 : n = 345 Au total : 85 décès dont 43 dans le groupe 2 BIAIS ?????

122 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD122 ?

123 Exemple: Relation entre le score dapgar à 10 et le risque de décès de lenfant durant sa première année de vie, chez les enfants dont le poids de naissance est supérieur à 2500 gr. Deux groupes denfants : Groupe 1: enfants ayant eu un score dAPGAR de 0 à 3 (= EXPOSE) Groupe 2 : enfants ayant eu un score dAPGAR de 4 à 6 (= NON EXPOSE) Groupe 1: n = 122 Groupe 2 : n = 345 Au total : 85 décès dont 43 dans le groupe 2

124 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD124 DECESSURVIETOTAL APGAR APGAR Total RAbs exposé : 42/122 = 34,4% Rabs non exposé : 43/345 = 12,5% RR : 34.4 / 12.5 = 2.8 HASARD ????

125 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD125 Donner un « sens statistique » à cette association 1. Intervalle de confiance autour du RR [1.9 ; 4.1 ] 2. test dhypothèse –Ho : RR dans la population = 1 –Ha : RR dans la population de 1 –α = 5% chi carré : = 29.2 ; p= Inférence statistique

126 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD126 ?

127 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD127 Linterprétation des résultats dune étude épidémiologique : Quelles questions se poser ? Le résultat nest-il pas du à autre chose ?

128 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD128 EXPOSITIONMALADIE variable CONFONDANTE La CONFUSION est inhérente à la multicausalité

129 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD129

130 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD130

131 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD131 Méthodes pour limiter la confusion: Lors de la préparation de l étude : –randomisation –la restriction –l appariement Lors de l analyse : –analyse stratifiée –analyse multivariée (modélisation) –standardisation

132 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD132 Lors de la préparation de l étude randomisation N est possible que dans les études expérimentales Est le scénario de choix Réparti aléatoirement les différences (donc les variables confondantes connues et inconnues) Si n petit, contrôle des biais de confusion moins bon : –compléter par la restriction –Tenir compte lors de lanalyse

133 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD133 Lors de la préparation de l étude : restriction on restreint les critères d admissibilité des sujets dans l étude (exemple: à un groupe d âge où l incidence du problème est assez constante,...) Annule leffet de confusion de la variable qui a été « artificiellement » éliminée Inconvénients : cette technique … –limite la taille de la population éligible –Rend plus difficile la construction de léchantillon !!! la catégorie retenue peut encore présenter une certaine hétérogénéité !!! (exemple: âge) !!! La variable qui a fait lobjet de la restriction ne peut plus être prise en compte dans lanalyse

134 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD134 Lors de la préparation de l étude l appariement individuel Lobjectif est davoir une répartition identique des facteurs de confusion dans les groupes étudiés Dans une étude CAS-TEMOINS, chaque témoin sera choisi avec les même caractéristique dâge, de sexe, de profession si lon veut apparier pour ces trois variables. Inconvénients : –Difficulté de trouver les personnes pour lappariement individuel –Difficile dans les études autres que cas-témoins –Impossibilité de prendre en compte dans lanalyse, la variable dappariement

135 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD135 Lors de l analyse analyse stratifiée –on contrôle la confusion en évaluant l association dans les catégories ou les classes de la variable potentiellement confondante ET EN CALCULANT UNE MESURE PONDEREE

136 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD136 STRATIFICATION Facteur dexposition maladie Variable potentiellement confondante

137 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD137

138 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD138

139 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD139 Lors de l analyse : analyse multivariée (modélisation) prise en compte simultanée de variables multiples pour une modélisation et un calcul de mesures pondérées.

140 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD140 Analyse multivariée : prendre en compte plus de deux facteurs Si lon doit prendre en compte un troisième facteur X3 (puis X4, X5, X6,…)… Age de la mèrePoids naiss. BB Statut socio-éco profession Nombre enfants On ne peut plus procéder par stratification notamment parce que les effectifs dans chaque strate deviennent trop petits

141 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD141 Analyse multivariée : Cette analyse consiste à étudier lassociation entre une variable REPONSE et plusieurs autres variables EXPLICATIVES (ou PREDICTEURS) prises en considération simultanément. Elle utilise un modèle mathématique pour expliquer ces interrelations X1 Maladie (ou autre) X2 X3 X4 X5

142 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD142

143 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD143 Association et Causalité EXPOSITIONMALADIE association EXPOSITIONMALADIE association

144 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD144 Association……« de cause à effet » ! LASSOCIATION est-elle VALIDE ????

145 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD145 Association……« de cause à effet » ! LASSOCIATION est-elle CAUSALE ????

146 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD146 Concept de CAUSE selon lapproche déterministe Koch (1882) : propose 4 postulats permettant didentifier un agent pathogène responsable dune maladie : –Agent présent dans chaque cas de maladie –Agent doit pouvoir être isolé et cultivé dans un milieu externe (culture) –Agent, si inoculé à un animal susceptible, doit provoquer la maladie –Agent doit être identifiable et isolable chez lanimal ainsi contaminé.

147 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD147 Evolution du concept Koch : déterminisme ABSOLU Mais quen est-il pour les maladies non infectieuses Déterminisme « relatif » : –Différentes causes peuvent produire le même effet –Les causes peuvent être présentes sans que leffet napparaisse –Une cause peut produire différents effets,…

148 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD148 En épidémiologie, conception plus pragmatique de la causalité La cause dune maladie est un événement, une condition, une caractéristique ou une combinaison de ces facteurs qui jouent un rôle important dans la survenue de la maladie ou du problème de santé

149 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD149 Evolution du concept Bradford HILL (1965) : tabac et cancer du poumon 9 critères qui aident à létablissement dune « relation causale » Remarque: selon les auteurs, le nombre et le type de critères diffèrent.

150 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD150 Critères de causalité Force de lassociation Consistance Spécificité Temporalité Gradient biologique (Relation « dose-réponse ») Plausibilité Cohérence Expérimentation (Plan détude expérimental)

151 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD151 Force de lassociation RR, OR, etc. Si forte il y a peu de chance que les biais expliquent cette association Si faible : il faut être très attentif au fait que dautres variables peuvent expliquer cette association (confusion) MAIS : –Relation « faible » nexclu pas une relation causale. –Relation forte ne garantit pas une relation causale

152 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD152 Consistance Observation répétée dune association dans différentes populations, dans différentes circonstances, dans différentes études. Attentif car : –Labsence de consistance néquivaut pas à une absence de relation causale –Des méthodologies différentes peuvent expliquer une absence de consistance

153 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD153 Spécificité Plus lassociation est spécifique (un facteur entraîne une cause et cette cause est due à ce « seul » facteur), plus la causalité est probable –Tabac cancer bronches –9 cancer sur 10 : le malade est fumeur. Mais : –!!! Causes multiples –!!! Effets multiples Spécificité : si + : forte évidence de causalité si - : ne pas interpréter !!!

154 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD154 Temporalité Lexposition est présente avant la maladie Le respect de la « période dincubation » Critère qui souffre peu de contradiction mais très difficile à mettre en évidence notamment quand temps de latence long

155 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD155 Gradient biologique (relation « dose-réponse ») Augmentation de la fréquence de la maladie quand lexposition augmente La mise en évidence dune telle relation (dans des études non biaisées) est un argument TRES IMPORTANT dans la recherche dune relation causale Rem : –il ne sagit pas toujours de relation linéaire –Nest pas à labri de leffet des variables confondantes

156 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD156 Plausibilité biologique ou clinique Lhypothèse est-elle cohérente avec ce que lon sait de lhistoire naturelle de la maladie Existe-t-il un mécanisme biologique qui peut expliquer la relation?

157 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD157 Cohérence Létude entre en COHERENCE avec tout ce qui est connu quant à lhistoire nature, la biologie, lépidémiologie, lexpérimentation, etc.

158 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD158 Expérimentation Les études expérimentales apporte la preuve de la relation causale Mais : –Faisabilité ? –Ethique ? « autres expérimentations » : –Naturelles –Sur animal –In vitro

159 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD159 Plan détude Capacité à « prouver » la causalité Essais contrôlés randomisésForte Études de cohorteModérée Études cas-témoinsModérée Études transversalesFaible Études écologiquesfaible Capacité des « autres » plans détude à apporter des informations sur la relation causale

160 AL SPUB053 - MAS SP -MultiD160 Important Il ne sagit pas dune check-list : Une association causale peut exister même si tous les critères de causalité ne sont pas respectés Certains critères sont plus important que dautres (temporalité, dose-réponse,…) Le sens critique et la logique jouent un rôle important dans la recherche de la causalité


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