III. 5 Méthodologie épidémiologique Flashcards
Epidémiologie étiologique : objectifs, enquêtes, indicateurs Epidémiologie descriptive : objectifs, enquêtes, indicateurs Epidémiologie évaluative et dépistage
Epidémiologie : définition
Etude de la distribution et des déterminant d’états de santé ou d’événements liés à la santédans les populations données, et application de cette étude à la lutte contre les problèmes de santé.
→ pas seulement les maladie sinfectieuses
→ pas seulement les maladies très fréquentes “épidémies”
→ toutes les pathologies humaines, maladies chroniques et génétiques, accidents, maladies dues aux comportements, environnement, alimentation, aux soins
→ étaye la prise en santé publique
Différents types d’enquêtes épidémiologies
→ Enquête d’observation
• enquête d’observation descriptives
- transversales : de prévalence
- longitudinales : d’incidence
• enquête d'observation étiologiques= analytiques
- cohorte = exposés/ non exposés
- cas-témoins
→ Expériences = enquêtes avec intervention
• avec tirage au sort
- essais thérapeutiques
• sans tirage au sort
- enquêtes avant-après
- enquête ici-ailleurs
Epidémiologie descriptive
- objectifs
- enquêtes
- indicateurs
OBJECTIFS
- décrire un problème de santé sur une population en fonction du temps, de l’espace et des caractéristiques de cette population
- calculer des indicateurs : nombre de cas, proportions
- identifier aussi des facteurs de risque
→ mais JAMAIS porter de jugement sur le rôle CAUSAL ou non de ces facteurs (☞ rôle de l’épidémiologie analytique = à visée étiologique)
ENQUETES
1) Enquêtes de prévalence = enquêtes transversales
Principe = recueil de l’état de santé et des variables d’exposition nà un moment donné, dans une population définie
Début de l’étude : inclusion des sujets ET recueil de l’information SIMULTANES
Avantages ;
- échantillon représentatif → révérence de la maladie des expositions
- rapide (pas de suivi)
Inconvénienets
- pas pour les maladies ou expositions rares ou courtes
- pas de chronologie des événements
- biais de sélection
2) Enquêtes d’incidence = longitudinales
Suivi au cours du temps, avec calcul de l’incidence
INDICATEURS
- incidence
- taux d’incidence
- personne-temps
- prévalence
- taux de prévalence
- taux de natalité
- taux de mortalité infantile
- taux de mortalité
- quotient de mortalité
- taux de morbidité
- incidence
- taux d’incidence
- personne-temps
- prévalence
- taux de prévalence
- taux de natalité
- taux de mortalité infantile
- taux de mortalité
- quotient de mortalité
- taux de morbidité
- incidence : apparition de nouveaux cas dans une population sur une période donnée (≠ probabilité)
- taux d’incidence
≠ probabilité, ≈ vitesse
☞ TI = nombre de cas/ nombre de personnes-temps - personne-temps
Somme, sur toute la population, des durées au cours desquelles les sujets sont susceptibles d’être enregistrées comme nouveau-cas “à risque” - prévalence
Proportion de cas à un instant donné dans une population donnée - taux de prévalence
Nombre de cas à un moment donné/population étudiée - taux de natalité (ou taux brut de natalité)
Nombre de naissances vivantes de l’année rapporté à la population moyen de l’année (population e milieu d’année), exprimée pour mille habitants - taux de mortalité infantile
Nombre de décès d’enfants moins de 1 an rapporté au nombre de naissances vivantes. En général, calculé pour une année, donnée et exprimé pour 1000 nouveau-nés vivants. - taux de mortalité (ou taux brut de mortalité)
Nombre de décès de l’année rapportée à la population moyenne de l’année, exprimé pour mille habitants - quotient de mortalité
Probabilité, pour les personnes survivantes à un âge, de décéder avant l’a^ge suivant - taux de morbidité
Nombre de personnes atteintes par la maladie/population étudiée
Epidémiologie étiologique = analytique
- objectifs
- enquêtes
- indicateurs
OBJECTIFS
- pas de décrire mais comparer
- analyser les relations entre l’exposition à un facteur de risque et un état de santé : toujours comparative ⚠
↪ association ne signifia pas causalité ⚠
ENQUETES
1) enquêtes CAS-TEMOINS
Principe : un groupe de personnes atteintes de la maladie (cas) et un groupe de personnes indemnes (témoins). On compare la fréquence d’exposition entre les deux (rétrospectif)
↪ L’étude débute en choisissant des sujets qui ont la maladie (les cas) et ceux qui n’ont pas la maladie (témoins)
↪ examens des dossiers des cas et témoins pour déterminer s’ils ont été ou non exposés
AVANTAGES
- rapide
- adapté aux maladies rares
INCONVENIENTS
- pas adapté aux expositions rares
- choix des témoins difficile : le plus proche possible des cas (risque de biaisa)
- biais de mémoire ⚠ : les cas exposés se souvient mieux de leur exposition (= biais de classement)
2) enquête de COHORTE = études 'exposés/non exposés) ✯ cohorte prospective : suivi en temps réel Principe : suivi d'une population non atteinte de la maladie sur une période (+/- longue) et comparaison de l'incidence de la maladie (nombre de malades/taille du groupe suivi) selon l'exposition
AVANTAGES
- adapté aux expositions rares
- groupe de référence plus facile à établir
INCONVENIENTS
- pas adapté aux maladies rares
- long et perdus de vue au cours du temps
- couteux
↪ L’étude débute en choisissant un groupe exposé et un groupe non exposé puis suivi dans le temps : présence de maladie ou absence de maladie.
✯ Cohorte rétrospective = historiques On retrace le suivi comme si "c'était en temps réel en prospectif" mais l'enquêteur connait déjà le statut de la maladie
☞ enquêtes prospectives : sujets inclus selon l’exposition à un facteur de risque, par définition, l’exposition mesurée avant la survenue d’un événement
☞ enquête rétrospective : sujets inclus selon la présence ou non de l’événement qui s’est déjà produit, les FDR sont recherchés dans le passé, la mesure d l’exposition survint après la survenue de l’événement.
INDICATEURS
- risque
- risque relatif
- odd ratio
- risque
- risque relatif
- odd ratio
M+E+ = a M+E- = b M-E+ = c M-E- = d
• RISQUE Probabilité de contracter la maladie au cours d'une période donnée → rarement utilisé tel quel, souvent par rapport à une population de référence
☞ R = nombre de cas à t0 + Δt / nombre de sujets à t0
• RISQUE RELATIF (RR) Comparaison du risque de maladie chez les exposés par rapport aux non exposés ⚠ IMPOSSIBLE DANS LES ENQUETES CAS-TEMOINS : M+ (donc R) sur-représentés → utilisation OR
RR = R(E+) / R(E-) = [ a / (a+c) ] / [ b / b+d) ]
Si 0< RR < 1 : exposition protectrice
Si RR = 1 : pas d’association
Si RR > 1 : facteur de risque
• ODD Ration (OR) Comparaison des cotes (odes) de maladie chez les exposés par rapport aux on exposé → peut être estimé dans tous les types d'enquêtes → s'interprète de la même manière qu'un RR
☞ OR = [ R (E+) / (1 - R(E+) ] / [ R(E-) / (1 - R(E-) ]
Si 0 < RO < 1 : exposition protectrice
Si OR = 1 : pas d’association
Si OR > 1 : facteur de risque
Epidémiologie évaluative
Epidémiologie évaluative = d’intervention (expérimentales ou quasi expérimentale)
Principes : évaluer les actions de santé préventives et curatives dans la population (facteurs protecteurs)
- Randomisation : tirage au sort des sujets inclus dans les bras avec et sans le médicament
→ assure (en probabilité) que les groupes sont comparables pour tous les facteurs pouvant influencer le critère de jugement (âge, état de santé, caractéristiques personnels) - Administration du traitement en “double insu” (“double aveugle”) : le patient et le médecin ignorent s’il s’agit du médicament ou du placebo, afin de ne pas les influencer (“biais d’informations)
→ assure que les sujets restent comparables au cours de l’essai et que le jugement des effets est objectif - Analyse en “intention à traiter” : doit inclure les sujets ayant quitté le traitement en cours d’essai pour éviter le biais d’attrition (exclusion, départ de patients, par exemple à cause d’effets indésirables)
- Analyse statistique à l’aveugle pour tester si la différence observée entre les traitements est due ou non au hasard (fluctuations d’échantillonnage)
Etudes quasi-expérimentaes
Expérience pour évaluer une intervention, mais on n peut pas complètement contrôler (randomiser) QUI recevra ou non l’intervention, quand on n peut pas randomiser individuellement (campagnes grand public, intervention collective…):
• “ici-ailleurs”
Groupes distincts géographiquement : le groupe contrôle est évalué en même temps que le groupe intervention
• “avant-après” : les sujets recevant l’intervention servent comme leurs propres contrôles et sont évalués avant et après l’inetrvention
Dépistage
On cherche une méthode pou rdiagnostiquer une pathologie = test diagnostique
Il s’agit d’une évaluation du test à partir d’une population de sujets pour lesquels le diagnostic est indiscutable (établi par une méthode de référence)
Un test idéal :
- est positif à chaque fois que le sujet testé est malade
- est négatif à chaque fois que le sujet testé est sain
Qualités d’un test :
- il aura une forte probabilité d’être positif pour les sujets malades = sensibilité
- il aura une forte probabilité d’être négatif pour les sujets non malades = spécificité
Se = VP / (VP + VN) = P( +/M+)
Sp = VN / (VN + FP) = P (- / M-)
Test quantitatif :
- l’objectif est la détermination d’une valeur seuil
→ les qualités du test vont varier selon la valeur seuil choisie
- Se et Sp varient en sens opposé : il faut trouer un compromis selon l’objectif du test
• ne pas passer à côté de malade (priorité à Se) → abaisser le seuil
• ne pas sur-diagnostiquer (priorité à la Sp) → élever le seuil
- choix du seuil : courbe ROX : Se = f(1-Sp) calculés pour différents seuils
Performances d’un test en situation : quelle confiance accorder au test
- valeur prédictives positives VPP : p (M+/ +)
- aveu rprédictie négative : p (M- /-)
VPP = Se * P / [Se*P + (1-Sp)(1-P) ]
VPN = Sp* (1-P) / {Sp (1-P) + (1-Se)*P]
Remarques :
1) formules valable seulement si l’échantillon est représentatif de la population (malades/non malades)
VPP = VP / (VP + FP)
VPN : VN / (VN + FN)
2) VPP augmente avec la prévalence et VPN augmente quand la prévalence diminue
- prévalence faible : VPP faible, et VPN élevée : nombreux sujets alertés tort, mais test négatif rassurant
- prévalante élevée (service spécialisé) → VPP élevée et VON faible → résultat positif hautement en faveur de la maladie, résulta négatif moins informatif
3) rapport K : pour un patient soumis au test , la probabilité qu’il soit atteint de la maladie est K fois plus importante lorsque le test est positif que lorsque’l est négatif
K = VPP/ (1- VPN)
Causalité
✯ TEST SIGNIFICATIF
- met en évidence une association significative entre E et M
- ne veut pas dire que la relation est causale
• la suppression de l’exposition supprime-t-elle l’effet ?
• présence d’un biaisons de confusion ?
• fluctuation d’échantillonnage ?
→ nécessite une confirmation
✯ TEST NON SIGNIFICTAIF
N’a pas mis en évidence de relation significative entre E et M
- ne veut pas dire quel n’y a pas d’association
- manque de puissance : avec plus de sujets, peut-être l’auait-on mis en évidence
- fluctuation d’échantillonnage?
- biais ?
☞ Un facteur est dit CAUSAL si la modification de sa fréquence entraîne une modification de la fréquence de la maladie
Preuve
- elle est apportée par l’expérimentation, mais ce n’est spas toujours possible
- épidémiologie consiste en l’observation de la population : pas de conclusion causale directe mais des arguments en faveur de la causalité
- attention à la multiplication des test : on multiplie aussi le risque de se tromper.
Critères de causalité (critères de HILL)
Critères de causalité (critères de HILL)
• Internes à l’étude
☞ séquence dans le temps (obligatoire)
- absence d’ambiguïté temporelle : l’exposition bien précédé la maladie
- réversibilité à l’arrêt de la cause → dormition de l’incidence de la maladie lorsque l’exposition est supprimée ou réduite
☞ existence d’une association statistique entre l’exposition et la maladie (condition nécessaire mais non suffisante)
☞ force de l’association (RR élevé > 2)
☞ spécificité de la cause et de l’effet (un seul facteur lié à la maladie)
☞ relation type dose-effet : effet d’autant plus grand que le niveau d’exposition augmente
☞ cohérence interne )à l’étude
• Externe à étude ☞ constance de l'association, reproductibilité ☞ plausibilité biologique ☞ cohérence avec les hypothèses de l'étude ☞ parallélisme de la distribution dans l'espace et le temps → cohérence avec les résultats d'autres études menées avec des plan d'études différents, dans des régions ou des populations différentes, à des périodes différentes
Risque Attribuable (RA) et Fraction Etiologique
- une fois la causalité établie entre un facteur d’exposition E et la survenue d’une maladie M, la question principale consiste à connaître l’impact réel de ce facteur sur la survenue de M au niveau de la population (nombre de as attribuables à l’exposition) à l’échelle de la population, la connaissance de cet impact permet d’estimer de l’intérêt de mesures visant à réduire ou éliminer l’exposition (prévention primaire)
RA = 1 - p(M+/E-)/ p(M+)
RA = p(E+) * (RR-1) / [p(E+) * (RR - 1) +1 ]
proportion de cas attribuables à l’exposition dans la population générale
FE = 1 - p(M+/E-) / p(M+/E+)
proportion de cas attribuables au FDR au sein des sujets exposés
Biais
Biais : erreur systématique entre la valeur de mesure d’un paramètre dans un échantillon et l vraie valeur dans la population.
→ entraînent une interprétation erronée (en masquant, renforçant ou créant un lien entre un facteur et une maladie)
- ils sont différents de l’erreur aléatoire qui représente un manque de précision
- ils constituent la principale limite des études épidémiologiques → tout faire pour les réduire
- plusieurs dizaines sont répertoriées dans la littérature, les 3 principales sont :
1) Biais de SELECTION : manière dont on sélectionne l’échantillon au moment de sa constitution
→ population d’étude non représentative de la population cible sur les paramètres étudiés
→ principal risque de biais des études de cohorte, notamment lié aux perdus de vue
2) Biais de CLASSEMENT = de MESURE = d’ANALYSE : erreurs de mesure de l’exposition ou de la maladie
Ex : Les malades se souviennent mieux de leur exposition passées : risque de sur-interprétation
→ principal risque des études cas-témoins
- erreurs DIFFERENTIELLES : erreurs sur l’exposition affectent différemment les malades et les non malades (et réciproque)
→ modification de l’OR - erreurs NON DIFFERNTIELLES : erreurs sur l’exposition indépendantes de la maladie (et réciproquement)
→ sous-estimation systématique d l’OR (pour une exposition en 2 classes)
3) biais de CONFUSION : influence d’un tiers facteur
- peuvent être pris en compte au moment de l’analyse statistique (et discutés au moment de l’interprétation des résultats). C’est un point majeur de discussion des résultats d’une étude épidémiologique
→ F est facteur de confusion si la relation brute entre E et M n’est pas la même que celle obtenue aux différents niveaux de F
→ solution : stratification de l’échantillon en sous-groupes (strates) homogènes
Autres types : biais de suivi, de publication, d’interprétation, d’attrition…
