Module 3: Mesures d’association et notions de causalité Flashcards
1
Q
Association entre 2 variables: Est-ce que ça implique nécessairement qu’une soit la cause de l’autre?
A
- Le fait de mettre en lumière une association entre deux variables implique-t-il obligatoirement que l’une d’elles soit la cause de l’autre ?
- Pas nécessairement. Les critères de causalité permettent de guider le jugement à cet égard.
2
Q
Mesure d’association: Définir + utilité
A
- Les mesures d’association permettent de vérifier s’il existe une relation entre unou plusieurs facteurs et la présence ou l’absence de la maladie ou des décès.
- Elles permettent également de mesurer la force de cette association
3
Q
Risque attribuable: Définir
A
- Le risque attribuable (RA) permet de mesurer la différence entre les risques d’êtreatteint de la maladie ou de décéder chez les personnes exposées et chez les personnes nonexposées.
- On soustrait à cette fin la fréquence de la maladie ou des décès observée chezles personnes non exposées à la même mesure de fréquence chez les personnes exposées.
- Le risque attribuable est utilisé dans les études à visée étiologique de cohorte parce qu’il compare la fréquence de la maladie ou des décès chez des individus exposés à un facteurde risque à la fréquence de la maladie ou des décès chez des individus non exposés.
4
Q
Risque attribuable: Interprétez sa valeur (valeur nulle et autres)
A
- En consultant le tableau 5.1, on constate que dans le groupe T+, le risque d’êtreatteint d’au moins un épisode d’acné est de 55%, alors qu’il est de 65% dans legroupe T–.
- La différence de risque est donc de 55% – 65%, soit –10%. On nommecette différence le «risque attribuable » (RA).
- Lorsque le risque est le même dans lesdeux groupes, le risque attribuable est égal à 0.
- C’est ce que l’on appelle la «valeur nulle » pour le RA. (On verra dans le chapitre 6 que la différence observée ici peut
être due en partie à l’effet du chiogène hispide, en partie au hasard et en partie à des erreurs qui peuvent fausser les résultats des études. - Supposons pour le moment que l’étude ne comporte pas d’erreurs et que le hasard n’ait pas influencé le résultat ; la
différence de risque est donc attribuable à l’effet du « petit thé ».) - À la lumière de cette différence, on peut affirmer que les jeunes filles de 11 ans à 15 ans
qui consomment du « petit thé » risquent un peu moins de faire de l’acné que celles qui n’en consomment pas. - C’est donc dire que le chiogène hispide aurait un certain effet
protecteur contre l’acné. - En effet, ce que le risque attribuable indique, c’est que la différence de 10 % constatée entre les deux groupes est probablement due à la consommation du « petit thé ». Autrement dit, pour 100 jeunes filles qui prennent du « petit thé »,on préviendrait l’apparition d’acné chez 10 d’entre elles.
- Donc, lorsque la valeur du
risque attribuable est négative, elle révèle un effet protecteur de l’exposition concernée
5
Q
Risque attribuable: Valeur nulle, négative, positive
A
- Valeur nulle: risque est le même dans les 2 groupes
- Valeur négative: effet protecteur
- Valeur positive: effet néfaste
6
Q
Risque attribuable: Interpréter sa signification dans le cas d’une valeur négative vs dans le cas d’une valeur positive
A
- En somme, dans le contexte d’une association protectrice, le RA permet d’estimer le nombre de cas que le facteur étudié a réussi à prévenir.
- En revanche, dans le contexte d’une association causale, le RA permet d’estimer le nombre de cas attribuables au facteur ou, en d’autres mots, le nombre de cas qui auraient pu être évités si l’exposition à ce facteur n’avait pas eu lieu.
7
Q
Risque attribuable: Comment le calculer?
A
- En consultant le tableau 5.1, on constate que dans le groupe T+, le risque d’êtreatteint d’au moins un épisode d’acné est de 55%, alors qu’il est de 65% dans legroupe T–.
- La différence de risque est donc de 55% – 65%, soit –10%. On nomme cette différence le «risque attribuable » (RA).
- Valeur négative = facteur protecteur
8
Q
Risque relatif: Définir
A
- Le risque relatif (RR) est le rapport entre le risque d’être atteint de la maladie ou dedécéder observé chez des personnes exposées au facteur étudié et le risque d’être atteint
de la maladie ou de décéder observé chez des personnes non exposées à celui-ci. - Ce risque d’être atteint de la maladie peut être mesuré à l’aide d’une mesure de fréquence tels une prévalence, un taux d’incidence, une incidence cumulée ou un taux de mortalité.
- Ainsi, on peut également considérer l’association entre deux variables en faisant le rapport de leurs mesures.
- Lorsque ces mesures sont des proportions ou des taux, le rapport des mesures s’appelle « risque relatif » (RR).
- Comme le risque attribuable, le risque relatif est utilisé dans les études à visée étiologique de cohorte parce qu’il compare la fréquence de la maladie ou des décès chez des individus exposés au facteur de risque étudié à la fréquence de la maladie ou des décès chez des individus non exposés.
9
Q
Risque relatif: Comment le calculer?
A
- Pour mesurer la force de l’association entre la consommation de « petit thé » et l’acné,
- Danielle a calculé le rapport des incidences cumulées.
- À la lumière des données recueillies (voir le tableau 5.1), le rapport des risques (celui des adolescentes exposées par rapport à celui des adolescentes non exposées), ou risque relatif, est de :
10
Q
Risque relatif: Quelle est la “valeur nulle”?
A
Lorsque les risques sont les mêmes dans les deux groupes, le rapport des risques estégal à 1. Un tel rapport indique qu’il n’y a pas d’association entre le facteur étudié etl’effet observé. C’est ce que l’on appelle la « valeur nulle » pour le RR.
11
Q
Risque relatif: Comment l’interpréter lorsque la valeur n’est pas nulle? Expliquez
A
- Lorsque le rapport est différent de 1, c’est qu’il existe une association entre le facteurétudié et l’effet observé.
- Si le rapport est plus petit que 1, cela signifie que le risque pour les personnes exposées au facteur a été moins grand que pour les personnes nonexposées. Le facteur « protège » en quelque sorte les personnes qui y ont été exposées,
et l’association est dite négative. - En revanche, un rapport plus grand que 1 indiqueque le risque pour les personnes exposées au facteur a été plus grand que pour lespersonnes non exposées. Dans ce cas, le facteur augmente la probabilité d’observer l’effet chez les personnes exposées, et l’association est dite positive.
- Plus la valeur du RR s’éloigne de 1 (valeur nulle), plus forte est l’association observée
12
Q
Le rapport de taux (d’incidence ou de mortalité): Comment interpréter la valeur obtenue?
A
- Lorsqu’une étude a inclus la mesure des taux d’incidence ou de mortalité, il est pos-sible de calculer le risque relatif à partir du rapport de ces taux.
- Si les taux sont lesmêmes dans les deux groupes, le rapport des taux sera égal à 1.
- Un rapport égal à 1 indique qu’il n’y a pas d’association entre le facteur étudié et l’effet observé.
13
Q
Risque relatif: Exemple du lien entre l’âge de début qu’un individu commence à fumer + mortalité par cancer du poumon
A
- On note à la figure 5.1 que le risque de mourir par cancer du poumon augmenteavec le nombre de cigarettes fumées chaque jour puisque la valeur du RR, donc la force de l’association positive observée, s’accroît avec l’augmentation du nombre de cigarettes consommées chaque jour.
- À la figure 5.2, on remarque aussi que, plus la personne était jeune lorsqu’elle a commencé à fumer, plus ce risque est élevé. Ainsi, on peut affirmer qu’un fumeur qui a commencé à fumer à 14 ans présente environ 19 fois plus de chances de mourir d’un cancer du poumon qu’un non-fumeur du même âge.
- De même, un fumeur qui consomme environ un paquet de cigarettes par jour a 17 fois plus de chances de mourir d’un cancer du poumon qu’un non-fumeur du même âge.
14
Q
Rapport de cotes: Utilité
A
- Le rapport de cotes (RC) est uniquement utilisé dans le cadre des études à viséeétio logique cas-témoins.
- Il permet d’établir le rapport entre la cote d’exposition chezles personnes atteintes de la maladie (les cas) et la cote d’exposition chez les per-sonnes qui n’en sont pas atteintes (les témoins).
15
Q
Rapport de cote: Exemple - Lien entre allergies et acné
A
- Il importe de noter que le fait de choisir un nombre particulier de cas et de témoins aune influence directe sur le calcul du risque. En effet, le rapport entre le nombre depersonnes allergiques qui ont fait de l’acné (25) et celui de l’ensemble des personnes allergiques (30) est largement fonction du nombre de cas et de témoins que Danielle aura choisi d’inclure dans l’étude.
- Un risque relatif calculé sur cette base ne serait pasadéquat. Par contre, les statisticiens ont établi que le rapport de cotes estimait assez correctement le risque relatif.
- En effet, on a vu à la section 3.2.4 que la cote est un ratio.
- Au numérateur de ce rapport se trouve le nombre de cas, et au dénominateur figure le nombre de témoins.
- Ainsi, la cote des adolescentes allergiques est ici de 25/5,et celle des adolescentes non allergiques de 15/35 : (voir image)
- La cote peut aussi être exprimée par le rapport entre le nombre d’exposés sur lenombre de non-exposés chez les cas ou chez les témoins. Le rapport entre la coted’exposition chez les cas 25/15 et la cote d’exposition chez les témoins 5/35 donneraitle même résultat, soit 11,67. Enfin, on aurait pu aussi calculer (25 × 35)/(15×5) qui donnerait le même résultat, soit 11,67.
16
Q
Rapport de cotes: Interpréter la valeur
A
- Le rapport de cotes, de même que le rapport de taux, s’interprète comme le risquerelatif.
- Lorsque le rapport est différent de 1, c’est qu’il existe une association entre lefacteur étudié et l’effet observé.
- Si le rapport est plus petit que 1, cela signifie que la cote pour les personnes exposées au facteur est moins grande que pour les personnes non exposées.
- Comme pour le rapport de risques, le facteur « protège » en quelque sorte les personnes qui y ont été exposées.
- Par contre, si le rapport est plus grand que
1, cela indique que la cote pour les personnes exposées au facteur est plus grande que celle pour les personnes non exposées. - Le facteur augmente par conséquent la probabilité d’observer l’effet chez les personnes exposées.
- Et plus la valeur du RC est éloignée de 1 (valeur nulle), plus forte est l’association observée.
17
Q
Tableaux croisés (ou de contingence) avec les formules pour les valeurs suivantes:
* RA
* RR
* RC
+ compraison pour proportions / cotes vs taux d’incidence
A
18
Q
Risque relatif à la population: Définir
A
- Ex. comparer le taux de mortalité chez la population “normale” vs chez les UDI
- Il s’agit donc d’une extension de la notion de risque relatif ; au lieu de comparer le risque dans deux groupes, les exposés et les non-exposés, elle compare le risque dans un groupe particulier au risque connu dans la population à laquelle appartient ce groupe.
- En anglais, cette mesure d’association porte le nom de Standardized Mortality (or Morbidity) Ratio (SMR),
une appellation qui est même utilisée dans des textes publiés en d’autres langues. - Dans le présent ouvrage, on désignera cette mesure par le nom de risque relatif àla population (RRP).
19
Q
Risque relatif à la population: Pertinence / utilité
A
- Le RRP est utile chaque fois que l’on connaît un risque d’un événement (mort ou maladie) dans un groupe exposé à un facteur, mais en l’absence d’un groupe de comparaison (non exposé à ce facteur) qui rendrait possible le calcul d’un risque relatif simple.
- Si l’on connaît le risque que cet événement se produise dans la population dont est issu le groupe observé, on pourra arriver à cerner le risque relatif (RR).
- Le RRP sera d’autant plus proche du RR que la taille de la population sera grande comparativement à celle du groupe considéré et que le RR ne sera pas trop élevé
20
Q
Risque relatif à la population: Suppositions
A
- Dans la pratique, on connaît généralement le nombre de cas ou de décès dans legroupe exposé au facteur étudié et il est relativement aisé de calculer l’incidencecumulée de l’événement. Par contre, la population générale est une population dyna-mique ouverte, l’incidence cumulée ne s’y calcule pas facilement.
- On supposera doncque le taux d’incidence (I) a été constant pendant la période d’observation (t) et quele taux d’incidence multiplié par le temps d’observation est faible. Dans ces conditions, l’incidence cumulée se calcule avec la formule IC = I × ∆t
21
Q
Risque relatif à la population: Formule
A
- Si l’on applique ce risque au groupe observé, on obtient le nombre de décès ou demalades attendus, c’est-à-dire le nombre de décès ou de cas qui auraient été observéssi la mortalité ou la morbidité dans la population étudiée (le groupe) avait été lamême que dans la population générale (celle dont est issue la population étudiée).
- En définitive, établir le rapport des deux risques consiste à déterminer le rapport entre lesévénements observés et les événements attendus:
- Formule = événements observés / événements attendus = o / A
22
Q
Nommez les mesures d’association selon le type d’étude à visée étiologique
A
23
Q
Coefficient de corrélation linéaire: Définir
A
- Les risques attribuable et relatif et les rapports de cotes mesurent l’association entre des variables catégorielles.
- Pour mesurer l’association entre des variables quantitatives conti- nues, il faut recourir à une autre technique : le coefficient de corrélation linéaire.
24
Q
La signification du coefficient de corrélation
A
- Pour vérifier l’association entre la consommation de « youmiyoum » et la modificationde la pression artérielle, j’ai calculé le coefficient de corrélation linéaire entre ces deuxvariables.
- Il faut savoir que le coefficient de corrélation linéaire « r » nous renseignesur l’intensité de la relation linéaire entre deux variables quantitatives et sur le sensde cette relation.
- Si la relation est forte, le coefficient de corrélation, en valeur absolue, sera près de 1, ce qui démontrera une relation entre la consommation de « you-miyoum » et la modification de la pression artérielle.
- Si, en revanche, la relation estfaible, le coefficient, toujours en valeur absolue, se situera près de 0.
- Dans ce cas, il n’y aura pas de relation entre la consommation de « youmiyoum » et la modification dela pression artérielle.
- Par ailleurs, une relation directement proportionnelle donneraun coefficient de corrélation positif.
- Cela traduira une hausse de la pression artériellecorrespondant à l’augmentation de la consommation de « youmiyoum ».
- Une relationinversement proportionnelle donnera un coefficient négatif, qui exprimera plutôtle résultat recherché, soit une diminution de la pression artérielle associée à l’aug-mentation de la consommation de « youmiyoum ».
- Le tableau 5.6 résume les valeurs possibles du coefficient de corrélation linéaire.
25
Interprétez les différentes valeurs qu'il est possible d'obtenir avec le coefficient de corrélation linéaire
* Un coefficient négatif
* 1. Voyons comment cela s’applique dans le cas qui nous occupe. L’hypothèse de départ de votre compagnie était que plus les personnes ingéreraient de « youmiyoum », plus leur pression artérielle diastolique diminuerait. C’est donc dire que la modification de la pression artérielle devait être inversement
proportionnelle à la consommation de « youmiyoum ». Si cette hypothèse avait été vérifiée, nous aurions observé un coefficient de corrélation linéaire près de –1 entre la consommation de « youmiyoum » et la différence de pression artérielle observée
(pression après un an de consommation – pression au début). La représentation graphique de ce phénomène aurait donné la figure 5.3.
* Un coefficient positif
* 1. « Si, par contre, à l’inverse de vos attentes, il y avait eu une
relation linéaire directe entre le “youmiyoum” et la pression artérielle diastolique, nous aurions observé un coefficient de corrélation linéaire près de 1, ce qui aurait signifié que plus on consommait de “youmiyoum”, plus la pression artérielle diastolique s’élevait. Graphiquement, on aurait obtenu la figure 5.4.
* Un coefficient près de 0 « Je vous fais grâce des calculs effectués au cours de l’étude. Je me contenterai de vous dire qu’ils m’ont donné un coefficient de corrélation
linéaire de 0,07 ; un résultat bien près de 0. J’en déduis qu’il n’existe pas de corrélation linéaire entre la consommation de “youmiyoum” et la pression artérielle. Devant un
tel résultat, deux interprétations sont possibles. Dans le premier cas, il n’y a aucune corrélation entre le “youmiyoum” et la pression artérielle diastolique, ce qui revientà dire que la consommation de cette plante n’a aucun effet sur la pression artérielle.
Dans le second cas, il y a une corrélation, mais elle n’est pas linéaire.»
26
Coefficient de corrélation linéaire: Dire à quoi le graphique ressemble selon la valeur
27
Coefficient de corrélation linéaire: Dire à quoi le graphique ressemble si la valeur est 0
28
Causalité: Nommez un critère essentiel
« Il faut un critère supplémentaire pour parler de causalité. Ce critère, je l’appelle la “conséquence”. Il faut pouvoir démontrer qu’un changement à la cause implique un changement de l’effet.
29
Causalité: Expliquez ce qu'est la "conséquence" (critère essentiel)
* « Il faut un critère supplémentaire pour parler de causalité.
* Ce critère, je l’appelle la “conséquence”.
* Il faut pouvoir démontrer qu’un changement à la cause implique un changement de l’effet.
* « Il importe de noter que cette notion de “conséquence” implique obligatoirement
une relation asymétrique, et non réciproque.
Une relation asymétrique existe, par exemple, quand je plonge des macaronis secs et durs dans l’eau bouillante, et que
cette eau entraîne l’amollissement des macaronis.
Quoi que je fasse après la cuisson, je ne peux redonner à mes macaronis leur texture originale.
En revanche, une relation réciproque existe dans le cas d’une personne dépressive qui présente également des symptômes d’anxiété.
L’anxiété peut être entraînée par la dépression ; en même temps, la dépression peut être exacerbée par l’anxiété. »
30
Neuf critères de causalité
1. Temporalité. L’exposition au facteur de risque doit précéder l’apparition de lamaladie.
2. Force de l’association. Elle se mesure à l’aide du risque relatif, du rapport de coteset des analyses de corrélation. Plus la valeur de la mesure est élevée, plus forte estl’association.
3. Constance et validité des résultats. Une association est constante si plusieursétudes menées auprès de populations différentes la confirment. Ces étudesdoivent présenter une bonne validité interne et externe.
4. Spécificité. Ce critère suggère une relation spécifique entre le facteur de risque etla maladie. Si un facteur de risque est constamment et uniquement observé dans lecontexte de l’apparition d’une maladie, il serait plausible de croire à une relation decause à effet.
5. Relation dose-réponse. L’augmentation de la durée ou de l’intensité de l’exposition au facteur de risque devrait entraîner une augmentation de la fréquence oude la gravité de la maladie; c’est-ce qu’on appelle le « gradient biologique ».
6. Vraisemblance. L’association observée devrait présenter une bonne concordanceavec les connaissances générales du phénomène en cause.
7. Cohérence avec les connaissances antérieures. L’association observée et son effetdevraient être corroborés par les études antérieures. Idéalement, les études expé-rimentales hasardisées fournissent les meilleures preuves.
8. Plausibilité biologique. Le phénomène observé devrait trouver une explicationassociée aux connaissances de la biologie humaine.
9. Analogie. Des similitudes avec d’autres expositions et leurs effets connus devraientêtre établies.
31
Qu'est-ce que le critère dose-réponse?
* On notera que le critère de relation dose-réponse se trouve respecté lorsque l’im-portance de la maladie est en rapport avec l’intensité du facteur qui la cause.
* Ainsi, il a été démontré que le risque de cancer du poumon est d’autant plus élevé que l’expo-sition à la fumée de cigarette s’avère importante, soit au chapitre de la durée (plus on a fumé longtemps, plus risque qu’un cancer se développe), soit à celui de la quantité(plus le nombre de cigarettes fumées dans une journée est élevé, plus le risque qu’uncancer se développe le devient aussi).
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Critères de causalité: Combien faut-il?
Par ailleurs, ces critères ne sont pas absolus ; les chercheurs peuvent les adapter aux différents contextes et objets d’étude. En effet, dans le domaine de la causalité, la recherche se poursuit et continuera de se poursuivre, puisque tout progrès scientifique
est continuellement remis en question par l’acquisition de connaissances nouvelles.
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Fraction étiologique chez les exposés: C'est quoi?
* On a vu que l’impact d’un facteur d’exposition sur le nombre de nouveaux cas d’unemaladie ou le nombre de décès liés à une exposition peut être mesuré grâce au risque attribuable, RA. On peut également exprimer cet impact grâce au rapport entre lerisque attribuable et le risque chez les exposés. On obtient alors la proportion desnouveaux cas de la maladie ou des décès qui, chez les exposés, sont spécifiquementattribuables à l’exposition.
* Cela permet d’estimer que, dans l’échantillon des fumeurs étudiés, 92 % des nouveaux cas de cancer du poumon observés seraient attribuables au tabagisme. En d’autres mots, on peut estimer que le tabagisme est responsable de 92 % des cas decancer du poumon chez les fumeurs étudiés.
* En reprenant les résultats de l’étude britannique sur les fumeurs citée dans l’exemple 5.1, on obtient ainsi :
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Fraction étiologique des exposés: Formule
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Fraction prévenue chez les exposés
* Dans le contexte d’un effet protecteur comme celui observé dans l’exemple portant sur le « petit thé », le rapport entre le RA (10 %) et le risque chez les sujets n’ayant pas consommé de thé (65 %), soit 10 %/65 % = 15,4 %, permet d’estimer que la consom- mation de chiogène hispide permettrait d’éviter 15,4 % des cas d’acné qui surviennent chez les sujets qui n’en consomment pas.
* En d’autres mots, 15,4 % des cas potentiels d’acné ont pu être évités par la prise de chiogène hispide chez les consommateurs de « petit thé ».
* C’est ce qu’on appelle la fraction prévenue chez les exposés.
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* Il est également possible de calculer la fraction étiologique dans la population totale.
* Cette dernière étant composée d’individus exposés au facteur étudié et d’individus non exposés à ce facteur, nous devons alors « pondérer » le calcul de la fraction étiologique en tenant compte du poids relatif des individus exposés et des individus non exposés.
* En fait, dans une population, le risque de survenue d’une maladie variera inévitablement en fonction de la proportion d’individus exposés au facteur de risque susceptible de provoquer cette maladie.
* Ainsi, le calcul de la fraction étiologique totale passe d’abord par celui du risque total
37
Le nombre de personnes à traiter
* Dans une étude expérimentale où l’on compare l’effet d’un traitement à un placebo, il sera utile de mesurer le nombre de patients qu’il faudrait traiter pour prévenir un nouveau cas de la maladie.
* Le nombre de patients à traiter pour prévenir un nouveau cas s’obtient en calculant l’inverse du risque attribuable : -1 / RA.
