Module 3: Les mesures d'association et notions de causalité Flashcards
Utilisation des mesures d’association:
Permet de vérifier s’il existe une relation entre ≥ 1 facteurs et la présence ou non d’un maladie/décès → permet de mesurer aussi la force de l’association
Comparer la fréquence d’une maladie donnée chez les individus exposés à un facteur de risque par rapport à la fréquence chez les non-exposés
Essai thérapeutique en double aveugle/double insu:
une façon d’éprouver l’efficacité d’un traitement ou d’une substance, dans laquelle un ou plusieurs groupe(s) de sujets bien recensés reçoivent le traitement à titre expérimental, sans que ces sujets ou que les investigateurs eux-mêmes n’aient connaissance du traitement reçu, pour supprimer tout jugement a priori.
Risque attribuable:
Permet de mesurer la différence entre les risques/incidences cumulées d’être atteint ou non d’un maladie/de décéder chez personnes exposées vs. non-exposées
C’est la différence de risque/IC entre les deux groupes
(Ex: T+ = 55%, T- = 65% → RA = 55-65 = -10%)
RA +, RA 0 et RA -
RA + = association causale → estimer # de cas attribuable au FDR
RA 0 = pas d’association
RA - = association protectrice → estimer # de cas de le facteur à réussi à prévenir
Risque relatif : (RR)
Rapport entre le risque d’être atteint de la maladie/décéder observé chez exposées vs. non-exposées
Mesuré à l’aide d’une mesure de fréquence (prévalence, taux d’incidence, incidence cumulée, taux de mortalité) dans les études à visée étiologique de cohorte
Rapport de taux et proportions → même chose!!!
Calcul du RR:
Rapport:
risque exposée/non-exposée
Ex: (55/100)/(65/100) = 0.85 → RR
RR = 1, > 1, < 1
RR = 1 → pas d’association, valeur nulle
RR < 1 → + impact, effet de protection
RR > 1 → - impact, effet de causalité
Plus la valeur du RR est éloignée de 1 (valeur nulle), plus forte est l’association
Rapport de cotes:
Uniquement utilisé pour les études à visée étiologique cas-témoins
Rapport entre cotes d’exposition des personnes atteintes de la maladie et celui des personnes qui ne sont pas atteintes
Estime assez correctement le RR car RR peut pas être utilisée quand un nombre particulier de cas et témoins est choisi
RC = 1, > 1, < 1
RC = 1 → pas d’association, valeur nulle
RC < 1 → + impact, effet de protection
RC > 1 → - impact, effet de causalité
Plus la valeur du RC est éloignée de 1 (valeur nulle), plus forte est l’association
Tableau croisé (de contingence)
Représentation des données qui servent au calcul des mesures d’association
Risque relatif à la population (RRP)
Compare le risque dans un groupe particulier au risque connu dans la population à laquelle appartient ce group
Utilise si on connaît risque d’un événement dans un groupe mais en absence d’un groupe de comparaison
Calcul du RRP:
En postulant que le taux de mortalité chez pop. générale est stable et que (IC = M x Δt) était faible →
décès attendus = 10 000 x 10.2/1000 = 102 décès
Si 217 décès dans pop. même taille mais avec FDR,
RRP = 217/102 = 2.13
Mesures d’association utilisées pour les types d’études
Transversale/longitudinale/de cohorte(s): RA, RR, rapport de proportions, rapport de taux
Cas-témoins: RC seulement!!!
Coefficient de corrélation linéaire: r
Association entre variables quantitatives continues
r = intensité de la relation linéaire entre deux variables quantitatives
r: faible vs. forte et + vs. -
Forte: près de ± 1 → demontre relation
Faible: près de 0 → faible/pas de relation, ou relation n’est pas linéaire → probablement pas de relation
+ → relation directement proportionnelle
- → relation inversement proportionnelle
Causalité:
Démontre que quelque chose n’est pas due au hasard mais qu’elle est significative sur le plan statistique
Conséquence:
Implique obligatoirement une relation asymétrique et non réciproque → one causes the other, not either can cause the other
Critères de la causalité: Bradford Hill (9)
Les critères ne sont pas absolus, chercheurs peuvent les adapter aux différents contextes/objets d’étude
- Temporalité: l’exposition est avant l’apparition de la maladie
- Force de l’association: mesure avec risque relatif, rapport de cotes et analyses de corrélation → + élevée valeur de la mesure, + forte est l’association
- Constance et validité des résultats: plusieurs études auprès différentes populations la confirment
- Spécificité: relation spécifique entre FDR et maladie
- Relation dose-réponse: aug. durée d’exposition/intensité → aug. fréquence/gravité de la maladie (gradient biologique)
- Vraisemblance: association présente une bonne concordance avec les connaissances générales du phénomène en cause
- Cohérence avec connaissances antérieures: corroborés par les études antérieurs
- Plausibilité biologique: explication associée aux connaissances de la biologie humaine
- Analogie: similitudes avec d’autres expositions/effets
Fraction étiologique chez les exposés:
Rapport entre risque attribuable et risque chez les exposés, proportion des nouveaux cas (chez exposés) qui sont spécifiquement attribuable à l’exposition → impact of exposition
FE = (RR-1)/RR
Fraction prévenue chez les exposés:
Fraction étiologique mais dans contexte d’effet protecteur → impact of protection
FP = RA / risque chez sujets non-exposés
Fraction étiologique/prévenue totale:
Calcul à partir d’une population composée d’individus exposés au facteur de risque à l’étude et d’individus qui n’y sont pas exposés
Nécessaire de pondérer la fraction étiologique selon la proportion d’individus exposés et non exposés
Calcul de la fraction étiologique/prévenue totale:
-
Étape 1: calcul risque totale
- Rt = (proportion d’individus exposés x risque chez exposés) + (proportion d’individus non-exposés x risque chez non-exposés)
-
Étape 2: calcul FEt
- FEt = Rt - Ro / Rt
Calcul de la fraction étiologique totale pour études à visée étiologique cas-témoins (pas de RR)
FEt = pc1 x (RC - 1)/RC
pc1 → proportion des cas exposés parmi l’ensemble des cas
Nombre de personnes à traiter (NPT)
Utilisé pour mesurer le # de patients qu’il faudrait traiter pour prévenir un nouveau cas de la maladie
NPT = -1/RA
Interprétable uniquement si on connaît durée du tx
Calcul de l’indice cumulée:
Chez exposés → IC = malades/total exposés
Chez non-exposés → IC = malades/total non-exposés
Rappel sur l’interprétation des mesures d’association:
À partir de quelle valeur du RT/RR/RC peut-on considérer l’association forte, moyenne, ou faible?
< 2 → faible/peu convaincante
2-5 → moyenne et convaincante
5 → forte et très convaincante
Fréquence d’exposition au FDR:
Fréquence de l’exposition est très élevée → pourra être responsable d’une proportion +++ élevée de cas
Exposition très rare → responsable que d’une faible proportion de cas même si importance +++
Est-ce que l’observation d’une association statistique + entre FDR et maladie = toujours causalité?
NON!
Mais il est possible que le facteur est fotement associé à une cause de la maladie → statistiquement associé à la maladie mais n’est pas une cause
