Dr DEVILLE Emmanuelle J D V 12/07/2006

Présentation au sujet: "Dr DEVILLE Emmanuelle J D V 12/07/2006"— Transcription de la présentation:

1 Dr DEVILLE Emmanuelle J D V 12/07/2006
Enquêtes cas-témoins Dr DEVILLE Emmanuelle J D V 12/07/2006

2 Généralités Épidémiologie analytique, étiologique, à visée explicative
Enquêtes d’observation Rôle des facteurs susceptibles d’influencer l’incidence des problèmes de santé ( ou autres évènements )

3 Principe Sélection des CAS (groupe de sujets supposés représentatifs, pour l’exposition au FR, de l’ensemble des malades avec cette pathologie) Des TEMOINS (non malades, supposés représentatif pour l’exposition au FR dont sont issus les cas)

4 Principe % d’exposés--------échantillons de cas
% d’exposés échantillons de témoins Comparaison statistique des 2 groupes à un temps t sur la base de l’exposition passée Enquêtes rétrospectives À visée exploratoire (plusieurs hypothèses causales testées) ou analytique (affine une hypothèse unique)

5 TABLEAU DE CONTINGENCE
(population cible) Malades M Non Malades NM total Exposés E A B A+B=E NE C D C+D=NE A+C=M B+D=NM A+B+C+D

6 PRINCIPAUX INDICATEURS
Odds ratio : Approximation du RR en fonction du niveau d’exposition chez les cas et les témoins.RRE = AD/BC si maladie de faible prévalence < 5 %. Mesure de la relation entre 2 variables dichotomiques. Risque absolu : proportion de malades chez exposés et non exposés RA exp.= A/A+B RA non exp. = C/C+D

7 PRINCIPAUX INDICATEURS
Risque relatif : rapport du risque de maladie chez exposés et non exposés RR = RA e /RA ne Fréquence d’exposition:proportion de sujets exposés dans une population FE=E/N=(A+B)/(A+B+C+D)=B/NM si maladie rare Prévalence : proportion de malades dans la population P=(A+C) / (A+B+C+D)

8 Variantes Il existe des distinctions concernant :
La façon d’assurer la comparabilité des cas et des témoins pour les facteurs de confusion ( appariement individuel ou stratification sur le facteur de confusion ) La représentativité des sujets vis-à-vis de l’exposition au facteur de risque étudié

9 Appariement individuel
Permet contrôle des facteurs de confusion à priori Pour chaque cas inclus on choisit un ou plusieurs témoins identiques pour le facteur de confusion ; utilisé de façon partielle sur 1 ou 2 facteurs de confusion ( âge, sexe souvent ). Permet de diminuer le nombre de témoins nécessaires. Un sur-appariement diminue la puissance des tests.

10 Stratification sur le facteur de confusion
Prélèvement de l’échantillon dans des groupes homogènes ou strates,définies au moyen des caractères de la population (âge, sexe,…) Méthode aléatoire échantillonnage Distribution du facteur de confusion comparable dans les deux groupes Nécessité d’une analyse statistique à posteriori

11 Enquête cas témoins en population générale
Prévalence de l’exposition au facteur de risque importante et diffuse dans la population Le sujets tirés au sort ont une probabilité importante d’être exposés au facteur de risque

12 Enquête cas témoins au sein d’une cohorte
Prévalence du FR faible et concentrée dans la population Faible probabilité d’exposition La variabilité pour certain facteurs de confusion entre les cas et les témoins est ainsi réduite

13 Avantages et indications
Réponse rapide Taille d’échantillons limitée Raisons logistiques : faible coût réalisation pratique, source de données accessibles Possibilité d’étudier simultanément plusieurs facteurs de risque Étape préalable avant une enquête exposés non exposés

14 Avantages et indications 2
Peut constituer une première approche d’un problème suivi ultérieurement par une enquête prospective Intervalle libre long entre exposition et maladie Intérêt majeur pour maladies à faible prévalence

15 Inconvénients Pas de connaissance exacte de l’incidence exacte de la maladie chez les exposés et les non exposés On ne peut étudier le rôle des FR que sur la maladie prise en compte Données manquantes sur l’exposition Problèmes de validation de l’information Non représentativité fréquente des groupes témoins. Nombreux biais potentiels.

16 Nombre de sujets nécessaires
Dépend de différents paramètres: Risques d’erreur de première et deuxième espèce Pourcentage d’exposés Le risque relatif attendu : augmentation de la probabilité d’avoir la maladie quand on est exposé au FR L’incidence a peu d’influence .On considère la taux comme une bonne estimation.

17 Biais de sélection Interviennent à la conception de l’étude ou dans constitution des échantillons Biais de surveillance et de diagnostic Biais d’admission Biais de survie sélective Biais de non réponse

18 Biais de mesure et d’information
De mémorisation Liés à la subjectivité de l’enquêteur Liés à la qualité des données disponibles De prévarication ( omission , mensonge )

19 Biais de confusion Liés à l’influence de tiers facteurs sur association entre exposition et maladie Modifient l’association entre les deux Ces facteurs de confusion sont associés à la fois au facteur d’exposition et à la maladie étudiée Peuvent être contrôlés par appariement

20 Analyse statistique univariée
Estimation des OR mesurant séparément la force des associations entre la maladie et chacun des facteurs d’exposition, sans ajustement sur les facteurs de confusion potentiels OR=1 absence d’association OR>1 le facteur d’exposition est un facteur de risque pour la maladie

21 Analyse statistique univariée
OR<1 le facteur d’exposition est un facteur protecteur contre la maladie. Les résultats sont toujours estimés à un risque erreur près,représenté par le degré de signification p. L’association est statistiquement significative lorsque l’intervalle de confiance à 95 % de l’OR n’inclut pas la valeur 1

22 Analyse multivariée Permet un ajustement réciproque des facteurs d’exposition étudiés Méthodes de régression logistique Méthode d’ajustement de Mantel-Haenszel Modélisation Analyse linéaire discriminante Modèle de Cox (survie relative)…

23 Critères de causalité La mise en évidence d’une association statistiquement significative entre un facteur d‘exposition et une maladie ne permet pas par elle-même de conclure qu’il existe une relation causale ( il ne s’agit pas d’une étude expérimentale).L’imputabilité repose sur différents critères (dont aucun n’est nécessaire ni suffisant pour affirmer lien de causalité )

24 Critères internes à l’étude
Force de l’association. Odds ratio élevé Effet dose-réponse Temporalité Spécificité de la cause et de l’effet Cohérence interne de l étude (prise en compte des facteurs de confusion, minimalisation des biais)

25 Critères externes à l’étude
Constance et reproductibilité de l’association Plausibilité biologique Association cohérente avec les connaissances générales et hypothèses ayant conduit à la réalisation d’une enquête Parallélisme de la distribution dans le temps et l’espace du facteur de risque et de la pathologie

26 Grille d’analyse critique. Résumé
Est il structuré? Présente-t-il le but de l’étude? Méthodes utilisées décrites? Principaux résultats? Principales conclusions?

27 Grille d’analyse critique. Introduction
Présentation des connaissances actuelles? Description des objectifs de l’étude (principal et secondaires)? Justification du modèle d’étude ?

28 Grille d’analyse critique matériel et méthodes
La population à l’étude est elle bien définie? Population cible=population qui suscite l’enquête à l’origine, à laquelle on désire étendre les résultats, peut être implicite (ex: population d’un pays…) Population source= d’où est extrait l’échantillon, à caractériser

29 Matériel et méthodes A-t-on pris les mesures pour assurer la validité interne ? Prévention des biais de sélection (description mode de sélection des sujets,moyens pour réduction perdus de vue, non réponses, refus.., mention des critères d’inclusion et d’exclusion ?)

30 Matériel et méthodes Prévention des biais d’information (étude en aveugle?, quelle méthode de collecte?,caractéristiques des instruments utilisés?,homogénéité de la formation des évaluateurs?) Prévention des biais de confusion ( groupes comparables?, plan d’analyse?, taille d’échantillon expliqué?, erreur alpha et puissance statistique de l’étude 1-bêta précisées? )

31 Grille d’analyse critique.Résultats
Les mesures nécessaires pour contrôler les biais ont-elles été prises? De sélection : prise en considération des perdus de vue? De confusion : a-t-on tenu compte de tous les facteurs confondants ou modifiants lors de l’analyse par stratification ou modélisation?

32 Analyse critique discussion et conclusion
Les auteurs discutent ils de la validité interne de l’étude? Les conclusions de l’étude tiennent elles compte de la signification clinique des résultats? Les auteurs discutent ils de la validité externe de l’étude?