Connaissances pour le CC1 de biomédecine

Question 1

Utilité des courbes épidémiques

Answer 1

• Ce sont des outils statistiques
  
  • Progression avec visualisation du temps de dédoublement de l’épidémie (a posteriori)
  • Identification du cas index 👆🏻
• NE sont PAS des outils d’anticipation
  
  • Permettent de visualiser le pic et ampleur de l’épidémie MAIS a posteriori seulement ☞ ⦰ quantification du potentiel épidémique

RAPPEL

• Une courbe épidémique représente l’incidence de la maladie infectieuse par jour
  
  • x : temps en jour
  • y : nombre de cas

Question 2

Les régressions linéaires étudient quels types de variables ?

Qu’en est-il de la régression logisitique ?

Answer 2

​​IMPORTANT pt. de VOCABULAIRE

• La variable modélisée est toujours le Y ☞ la régression logistique ne modélise que des variables dichotomiques/discrètes (on parle bien du Y)
• MAIS elle étudie des variables à la fois continues et discrètes (on parle bien du ou des X).

LES RÉGRESSIONS LINÉAIRES

• Les régressions linéaires
  
  • NE modélisent QUE des variables CONTINUES
  • Le but étant souvent de “faire ressortir” une fonction affine à travers un nuage de points
    
    • H₀ : la pente de la fonction affine modélisée est égale à 0
  • Il faut donc que l’axe des abscisses et celui des ordonnées soient des valeurs continues
  • Une valeur dichotomique ne s’applique pas à ce modèle

LES RÉGRESSION LOGISTIQUES

• Les régression logisitques (simple ou multivariée)
  
  • Permettent de calculer l’OR, le RR et l’IC_95%
  • NE modélisent QUE des variables dichotomiques
    
    • Le Y est dichotomique
    • Le X peut être une variable discrète ou continue
  • Étudient le lien entre
    
    • X : une ou des variable(s) discrète(s) et/ou continue(s)
      
      • S’il n’y a qu’un seul X : régression logistique simple
      • S’il y a plusieurs X : régression logistique multivariée
    • Y : une variable forcément dichotomique = à deux issues
      
      • dècès ou non
      • rejet de greffe ou non
      • …

Question 3

• RAPPEL : dans un modèle de régression logistique, Y est dichotomique
  
  • ☞ IMPOSSIBLE d’obtenir un nuage de point qui “ressemble” à une courbe. Si on essaie, voilà ce qu’on obtient (image)
  • ☞ on utilise donc un modèle mathématique (qui implique le log) qui permet de tracer une courbe malgré tout
    
    • Cette courbe exprime P(Y=1/X_i)
      
      • Autrement dit, la probabilité que le patient meurt (rappel : la variable Y a deux issues = dichotomie) sachant qu’il a 20ans est de…
      • Sur la courbe, cette probabilité est exprimée par la pente β de la “courbe”
      • En effet : OR = e^β ☞ log(OR) = β
      • CONSÉQUENCE : si β (pente) est plate (0) ☞ OR = e⁰ = 1. Or, OR = 1 = pas de lien significatif entre l’âge (X) et la survie (Y).

Que teste donc H₀ dans une régression logistique ?

Answer 3

Dans une régression logistique,

H0 : β = 0 (OR = 1)