Épidémiologie analytique Nicolas Griffon Cours IFSI S3 14/09/2010

Plan Rappel Objectifs des enquêtes étiologiques Principaux types d'enquêtes Les biais Interprétation des résultats Liaison statistique et relation de causalité Principes généraux

Définition Épidémiologie : « Discipline scientifique étudiant la distribution et les caractéristiques des problèmes de santé au sein d'une population, cherchant à identifier les facteurs qui expliquent l'apparition de ces problèmes, et à juger de l'efficacité des mesures prises pour les éviter ou les corriger. »

Échantillons Travail sur des échantillons issus de la population Tirage au sort  échantillon représentatif Simple : dans une liste de sondage Stratifié : dans plusieurs listes de sondage En grappe : tirage de liste...

Indicateurs Prévalence : Incidence : « Mesure quantitative de la fréquence des cas d'un problème de santé donné (récents ou anciens) présents au sein d'une population, à un moment donné. Elle mesure l'état de santé de cette population. Elle est calculée en rapportant le nombre de personnes atteintes du problème à un moment donné à l'effectif de la population totale (proportion). » Incidence : « Nombre de cas d’une affection définie nouvellement apparus dans un groupe ou une population au cours d’une période donnée (souvent une année) ; il est généralement rapporté au nombre de personnes du groupe ou de la population chez qui l’affection était susceptibles d’apparaître (taux d’incidence). »

formules Prévalence p = nombre de malade à l'instant t population à cet instant Incidence : i = nombre de nouveau cas sur une période population exposée durant cette période

Exemple t Individu 1 2 3 4 5 6 7 I = 3/7 = 0,43 cas/mois/personne 01/10 01/11 01/12 t

Erreur aléatoire Proportion de gaucher dans la population : 10% Nombre de gaucher dans un échantillon : De 10 personnes De 100 personnes

Identifier les facteurs de risque des états de santé pour agir. Objectifs Quantifier l'association entre une pathologie et une exposition : Estimateur de risque Étudier la causalité : Déterminant Marqueur de risque/protecteur Identifier les facteurs de risque des états de santé pour agir. Facteur de risque/protecteur

Définitions Déterminants : Marqueur de risque/protecteur : Caractéristique lié de façon causal à la survenue d'un problème de santé Marqueur de risque/protecteur : Caractéristique lié de façon non causal à la survenue d'un problème de santé Facteur de risque/protecteur : Caractéristique lié à la survenue d'un problème de santé, sans présumer de la causalité.

Essais expérimentaux Une population  Deux groupes Répartition au hasard (tirage au sort) Intervention différente dans chaque groupe (exposition) Comparaison du nombre d’évènement (calcul d’un risque relatif (RR))

Exemple Étude d’un nouveau médicament de l’hypertension. Population d’hypertendu Groupe B Groupe A traitement placebo

Exemple Mesure de la tension après deux mois de traitement HTA+ HTA- TA moyenne ttt 17 103 152 mmHG placebo 28 92 158 mmHG P(HTA+/ttt)=17/120 = 14,2% P(HTA+/placebo)=28/120 = 23,3% RR = 14,2/23,3 = 0,61 Comparaison de 152 à 158 mmHG ? erreur aléatoire ou différence vrai ?

Limites C’est la méthode de référence Pas toujours applicable… On essaye toujours de s’en rapprocher au maximum Pas toujours applicable… …recours à des enquêtes d’observation ou quasi-expérimentale

Enquête quasi-expérimentale Avant-après ou/et ici-ailleurs t i0 i1 On compare i0 et i1 (calcul d’un RR), mais prise en compte : Des différences régionales Des différences temporelles i0 i1

Enquête de cohorte Constitution de deux échantillons dont on connaît le degré d'exposition... ...qu'on va suivre dans le temps : Exposé : fumeur Maladie Maladie Maladie Maladie Maladie Maladie Maladie 2010 1980 Non exposé : non fumeur

Enquête de cohorte Il s'agit d'une enquête prospective On mesure les taux d'incidences de la maladie étudié dans les deux groupes et on les compare (calcul d'un RR)

Exemple Tabagisme et cancer du poumon : on suit des classes de lycéens, de la seconde à leur décès. Mesure de l’exposition : questionnaire annuel sur leurs consommation de tabac. Malade : sujet qui aura développé une tumeur du poumon. Malade Non-malade Exposé 117 981 Non exposé 12 1236 P(m+/e+) = 117 / 1098 = 10,7% P(m+/e-) = 12 / 1248 = 1,0% RR = p(m+/e+) / p(m+/e-) RR = 10,7 / 1 RR = 10,7

Limites Suivi de 16 ans à…  60 ans de suivis !!! Long Coûteux Perdu de vue  La maladie doit être relativement fréquente Les fumeurs sont aussi de gros consommateurs de café ?

Enquête cas-témoins Constitution de deux échantillons : Qu'est ce qui les différencie ? Mesure retrospective des expositions Grossièrement, on compare le nombre d'exposé chez les malades à celui chez les non-malades (calcul d'un Odds Ratio (OR)) Malades Non-malades

Exemple Consommation d'alcool pendant la grossesse et déficit neurologique du nouveau-né : Cas : naissance avec déficit neurologique Exposition : consommation d'alcool par la mère durant la grossesse (évalué par questionnaire) Cas Témoins Consomation d'alcool (même occasionel) 12 8 Mère sobre 38 92 On peut calculer un OR : OR = (12 x 92) / (8 x 38) = 3,6 RR ≈ 3,6 p(exposé/cas) = 12/50 = 24% p(exposé/témoins) = 8/100 = 8%

Limites Les cas seront plus souvent inclus dans des maternité de niveau 3 : Dans quelle population faut il choisir les témoins ? Une femme vient d'accoucher d'un enfant qui a des troubles neurologiques : Qualité des réponses aux questions ? Les mères exposées ont aussi de moindres revenu ?

Comparaison cohorte/cas témoins Type prospectif rétrospectif Coût Élevé ++++ Faible Rapidité des résultats ------------- Longs, peu reproductibles + Rapides Reproductibles Biais + - Perdus de vue ++++++ Témoins comparables au cas : biais sélection Mémorisation (rétrospectif) mesure Maladie multiples fréquente Unique Maladie Rare Indicateur RR Risque relatif (IC) OR Odds Ratio (IC)

Enquête transversale Étude ponctuelle Permet de mesurer des prévalences Permet de mesurer des associations… à un instant t

Exemple Enquête de prévalence : Étude réalisée sur un ou quelques jours auprès de tous les patients des hôpitaux De nombreuses informations recueillies : Infection nosocomiale : 1,3% des patients Durée de séjour : plus longue pour les patients infectées que les autres Motif d’hospitalisation ?

Limites Les patients infectées sont hospitalisé plus longtemps que les non infecté et on donc plus de chance d’être là le jour de l’étude Les patients ventilées mécaniquement ont des durées de séjour plus élevées ! Durée de séjour augmenté par l’infection ou infection car durée de séjour longue ? Aucun indice sur la causalité

Enquête écologique Pas de suivis individuel Recueil de données au niveau d’ensemble géographique (région, pays) et temporel Recherche d’une corrélation écologique

Exemple

Limites Données collectives : Impossible de prendre en compte des facteurs de confusions Relation au niveau individuelle pas nécessairement identique à la relation au niveau collectif

Les biais Un biais est une erreur systématique (non liée au hasard) qui compromet la validité de l'enquête et empêche l'interprétation juste des résultats. Il existe trois catégories de biais : biais de sélection biais de mesure biais d’analyse Problème : extrapolation des résultats observés sur l’échantillon à la population ?

Biais de sélection Au niveau de la constitution des échantillons qui sont comparés Si l’échantillon n’est pas comparable à la population : Échantillon de malades plus exposé que population de malade …

Biais de sélection Sélection des cas : Sélection de cas hospitalier… Inclusion sur cas prévalent Sélection de la population de référence : Base de sondage de la population générale Perdu de vues Non répondants

Exemple POP E+ E- total M+ 100 000 75 000 175 000 M- 350 000 475 000 825 000 450 000 550 000 1 000 000 P = 10% RR = 1,63 Échantillon non biaisé ECH E+ E- total M+ 1 000 750 1 750 M- 3 500 4 750 8 250 4 500 5 500 10 000 P = 10% RR = 1,63

Exemple Si les malades sont plus exposé dans l’échantillon Si les non malades sont plus exposés ECH E+ E- total M+ 1 250 500 1 750 M- 3 500 4 750 8 250 5 250 10 000 P = 12,5% RR = 2,76 ECH E+ E- total M+ 1 000 750 1 750 M- 4 000 4 250 8 250 5 000 10 000 P = 10% RR = 1,33

Biais de classement Au niveau de l’évaluation du statut exposé/non- exposé ou malade/non-malade : Biais de mémorisation Biais d’investigation Biais de déclaration

Erreur non-différentielle Erreurs sur l’exposition qui affectent de la même manière les malades et les non malades Erreurs sur la maladie qui affectent de la même manière les exposés et les non exposés. ECH E+ E- total M+ 1 000 500 1 500 M- 4 000 4 500 8 500 5 000 10 000 OR = 2,25 Erreur de mesure de l’exposition : 20% de non exposés sont considérés exposés ECH E+ E- total M+ 1 100 400 1 500 M- 4 900 3 600 8 500 6 000 4 000 10 000 OR = 2,02 Biaise le résultat vers 1  gênant, mais discutable

Erreur différentielle Si l’erreur de classement sur l’exposition varie selon le statut vis-à-vis de la maladie Si l’erreur de classement sur la maladie varie selon le statut vis-à-vis de l’exposition ECH E+ E- total M+ 1 000 500 1 500 M- 4 000 4 500 8 500 5 000 10 000 OR = 2,25 Erreur de mesure de l’exposition chez les malades seulement : 20% de non exposés sont considérés exposés (si même erreur pour les non malade OR = 1,47) ECH E+ E- total M+ 1 100 400 1 500 M- 4 000 4 500 8 500 5 100 5 000 10 000 OR = 3,09 Biaise le résultat dans un sens ou l’autre  Difficile à discuter

Associé à l’exposition Biais de confusion Facteur de confusion « Dans l'étude de la relation entre une caractéristique, possible facteur de risque, et un problème de santé, toute caractéristique déjà connue pour être liée au problème de santé étudié. La présence de facteurs de confusion connus implique obligatoirement des conséquences dans l'étude, soit dans la constitution des groupes comparés (appariement), soit lors de l'analyse des données (ajustement). » Associé à l’exposition & Associé à la maladie

Exemple Les hommes sont plus souvent exposés que les femmes (750 / 1050 > 375 / 1125) Les femmes sont plus souvent malades que les hommes (175 / 1125 > 115 /1050) Le sexe est un facteur de confusion entre l’exposition et la maladie Hommes Femmes Total E+ E- M+ 100 15 75 200 90 M- 650 285 275 675 925 960 750 300 375 1125 1050 RR1 = 2,67 RR2 = 2,67 RR = 2,07

Discussion Sens du biais : imprévisible Prise en compte du biais : Tirage au sort Restriction de la population étudiée Appariement Ajustement

Interprétation des résultats OR et RR =1  L’exposition étudiée n’est pas un facteur de risque <1  l’exposition étudiée est un facteur protecteur >1  l’exposition étudiée est un facteur de risque Coefficient de corrélation : =0  pas de corrélation entre exposition et maladie =1  corrélation maximum entre E et M, E facteur de risque =-1 corrélation maximum entre E et M, E facteur protecteur

Significativité Rappel : erreur aléatoire !!! Les valeurs observées dans deux échantillons différents sont par essence différentes… …Sont elles statistiquement différente ? Valeur de la différence Réalisation de test statistique : petit p ≈ probabilité que les deux échantillons soient issue de la même population Choix d’une valeur seuil : 0,05

Intervalle de confiance « Terme statistique désignant une "fourchette" de deux chiffres, permettant d'estimer la valeur d'une variable au niveau de la population que l'on souhaite étudier, à partir d'un échantillon extrait de cette population. La largeur de cette "fourchette" correspond à la précision de l'estimation. Le chiffre ponctuel dans la population ne peut être connu à partir d'un échantillon. » En pratique : Si l’IC contient la valeur neutre, il n’y a pas de différence significative entre les deux échantillons (ils sont issus de la même population)

Causalité Marqueur de risque ≠ déterminant Difficulté d’établir un lien causal : Avoir des grand pied confère un QI plus élevé ? La consommation d’alcool et de tabac est responsable des cancer des VADS ? Question philosophique… Critères de Hill

Critères de Hill Association statistique Relation dose-effet Forte Constante Relation dose-effet Temporalité Plausibilité biologique

Réaliser une étude épidémiologique Savoir ce que l’on sait Protocole d’étude Calcul d’un nombre de sujet à inclure Analyser et interpréter les données

Savoir ce que l’on sait Revue de la littérature Un pas en avant : Pubmed, google scholar, cochrane…  Facteurs de confusions Un pas en avant : Une hypothèse à tester ! Une question sur une maladie et une exposition !

Protocole Population étudiée Recueil de données : Mesure de la maladie HTA Mesure de l’exposition PM10 Facteurs de confusion

Nombre de sujet nécessaire Gestion des coûts Hypothèses : Effet à mettre en évidence Choix du seuil (p = 0,05) On peut calculer : La probabilité que l’on a de mettre en évidence la différence prévu selon Le nombre de sujet que l’on va inclure dans l’étude

Données Les analyses doivent avoir été planifiées Validité des résultats : Analyse de sensibilité Interprétation des résultats En fonction de la revue de la littérature En fonction des données Conclure vis-à-vis de la question posée.

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