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MB6 "Épidémiologie  Recherche clinique"
Risque,causalitéetbiais
MB6se tembre2010 JLFaillieGMercierTMura
Notiondefacteurderisque Notiondecausalitéetcritèresdecausalité esuresassoc a onempac Notiondebiais Biaisdesélection Biaisd’information Biaisdeconfusionfacteurdeconfusion
JL Faillie  G Mercier  T Mura
Plan
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Année Universitaire 20112012
Objectifspédagogiques
Définircequ’estunfacteurderisque ,fractionderisqueattribuable Indiquerlesargumentsquiplaidentenfaveurducaractèrecausald’unfacteurderisque Définircequ’estunbiaisetciterlesprincipauxtypesdebiaissélection,information,confusionàartird’exemplesconcrets. Définircequ’estunfacteurdeconfusion
Notiondefacteurderisque Notiondecausalitéetcritèresdecausalité esuresassoc a onempac Notiondebiais Biaisdesélection Biaisd’information Biaisdeconfusionfacteurdeconfusion
(Mise ligne 22/09/12 – LIPCOMRM) Faculté de Médecine MontpellierNîmes
Plan
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MB6 "Épidémiologie  Recherche clinique"
Notiondefacteurderisque
Risque: =probabilitédesurvenued’unemaladiedansunepopulationaucoursd’unepériodedonnée. .
Facteurderisque: =facteurconnupourêtreassociéàunemaladie. UnfacteurFestunfacteurderisquepourunemaladieMsil’expositionaufacteurFmodifielaprobabilitéd’apparitiondelamaladieM. L’étudedecetteassociationestl’objectifdesenquêtesépidémiologiquesanalytiques. Lesfacteursderisquesontd’originetrèsdiverse. ATTENTION:unfacteurderisquen’estpastoujoursunfacteurétiologique(oucausal).
Notiondefacteurderisque Notiondecausalitéetcritèresdecausalité esuresonassoc a empac Notiondebiais Biaisdesélection Biaisd’information Biaisdeconfusionfacteurdeconfusion
JL Faillie  G Mercier  T Mura
Plan
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Année Universitaire 20112012
Notiondefacteurderisque
Typologiedesfacteursderisqueselonleurorigine: FRliéàl’hôte(endogènes): Age,sexe Facteursquesg n t Certainesmaladies(HTA,Immunodépression…) FRliéaucomportementdel’hôte: Habitudesalimentaires Activitéssportives Tabac,alcool,médicaments… FRliéàl’environnement(exogènes): Biologiques(virus,bactéries…) Physicochimiques(bruit,climat,pollution,radioactivité…) Socioéconomiques(profession,revenus…) Psychologiques(stress,solitude…)
Notiondecausalitéetcritèresdecausalité
ATTENTION:associationetcausalitésontdifférentes.
Causalité: =rapportentreunfacteurcausal(ouétiologique)etunemaladie
Enmédecine,unecausepeutavoirplusieurseffets(ex:tabac)etunemaladiepeutavoirplusieurscauses(ex:AVC).
L’actionsurunfacteurcausalpermetdoncdediminuerlafréquencedelamaladie.
L’étudedel’associationentreunfacteuretunemaladien’estqu’uneétapedeladémonstrationdelacausalité.
(Mise ligne 22/09/12 – LIPCOMRM) Faculté de Médecine MontpellierNîmes
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MB6 "Épidémiologie  Recherche clinique"
Notiondecausalitéetcritèresdecausalité
L’identificationdefacteurscausauxestlebutultimedel’épidémiologie.
Lesenquêtesobservationnellesnesontpasexpérimentales:ellesnepermettentpasàellesseulesdedémontrerlacausalité.
Pourdémontrerlecaractèrecausaldel’associationentreunfacteuretunemaladie,lescritèresdeHilldoiventêtreétudiés(cf..
Uneseuleenquêteobservationnellenesuffitjamaisàexaminertouscespoints!!
Notiondefacteurderisque Notiondecausalitéetcritèresdecausalité esuresonassoc a empac Notiondebiais Biaisdesélection Biaisd’information Biaisdeconfusionfacteurdeconfusion
JL Faillie  G Mercier  T Mura
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Année Universitaire 20112012
Notiondecausalitéetcritèresdecausalité(Hill)
Existenced’uneassociationstatistiqueentrelefacteuretlamaladie Forcedecetteassociation(ImportanceduRRoudel’OR) AbsencedeBiaismajeur,priseencomptedesautresacteursderisqueconnus Relationdoseeffet CohérenceChronologique:L’expositionaufacteurprécèdel'apparitiondelamaladie Constancedel'associationetreproductibilitédesrésultatsdes
Cohérenceaveclesconnaissancesactuelles(physiopathologie,expérimentation) Unemodificationdel’expositionaufacteurderisqueinduitunemodificationdel’incidencedelamaladie
Mesuresd’associationetd’impact
Mesuresd’association: Association=relationouliaisonstatistiqueentrelefacteuretlamaladie. Unemesured’associationpermetdequantifierl’intensitédecetterelation.
Mesuresd’associationutiliséesenépidémiologieanalytique: Enquêtesdecohorteexposés– nonexposés:RisqueRelatif(RR)
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MB6 "Épidémiologie  Recherche clinique"
Mesuresd’associationetd’impact
RappelssurlecalculduRisqueRelatif(cf.coursprécédent):
Exposé Nonexposé Total
Malade a c a+c
I E I E
Nonmalade b d b+d
a a b c cd
Total a+b c+d a+b+c+d
Mesuresd’associationetd’impact
InterprétationduRisqueRelatifetdel’OddsRatio: siRR=1Pasdelienentrelefacteuretlamaladie siRR>1 L’expositionconstitueunrisque siRR<1 L’expositionestunfacteurprotecteur
L’ORestunebonneapproximationduRRsilamaladieestrare
ORetRRdoiventêtreprésentésavecunintervalledeconfianceàsil’IC95%necontientpaslavaleur1,l’associationeststatistiquementsignificativesil’IC95%contientlavaleur1,l’associationn’estpasstatistiquementsignificative.
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Année Universitaire 20112012
Mesuresd’associationetd’impact
Rappelssurlecalculdel’OddsRatio(cf.coursprécédent):
Expositionprésente Expositionabsente Total
OR
Cas a c a+c
FE K K FE T 1FET
Témoins b d b+d
bc
Mesuresd’associationetd’impact
RRetORsontdesMesuresd’association
etunemaladieauniveauindividuel
ExempleRR=3signifiequ’unsujetexposéaufacteura3foisplusderisquesd’êtremalade.
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MB6 "Épidémiologie  Recherche clinique"
Mesuresd’association etd’impact
Mesured’impact: L’impactdésignel’importancedufacteurderisqueauniveaudelapopulation. Silefacteurestrare,ilneseraresponsablequed’unepetitepartiedescasdelamaladiedanslapopulation.
LeRisqueAttribuableouExcèsderisque:exprimel’augmentationdeRisquedueàlaprésencedufacteurd’exposition LaFractiondeRisqueAttribuable:correspondàlaproportiondecasdans.
Ceraisonnementn’estvalidequ’enprésenced’unerelationcausaleentrelefacteuretlamaladie.
Mesuresd’association etd’impact
CalculdelaFractiondeRisqueAttribuable(FRA): C’estlaproportiondecasquel’onéviteraitdanslapopulationgénéralesionéradiquaitlefacteurderisque population,notéeFR.
FRA=FR(RR1)/(1+FR(RR1))
FRAaugmentelorsqueRRaugmenteoulorsqueFRaugmente. Exemples:Associationentretabacetcancerdevessie:RR=2.6 Si50%defumeursdanslapopulation(FR=0.5):FRA=0.5(2.61)/(1+0.5(2.61))=0.44(44%descancersdevessiesontdusautabac) Si10%defumeursdanslapopulation(FR=0.1):FRA=0.1(2.61)/(1+0.1(2.61))=0.14(14%descancersdevessiesontdusautabac)
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Mesuresd’association etd’impact
Calcul du Risque Attribuable (RA) : exprime l’augmentation de l’incidence de la Maladie attribuable à la présence du facteur d’exposition =
Fournit une estimation du nombre de cas qui pourraient être évités si l'exposition était suppriméedans le groupe exposé(on suppose que la relation entre l'exposition et le décès est causale).
Exemple : Association entre contraception oestroprogestative (COP) et maladie thromboembolique veineuse (MTEV) : RR = 3  ’ = Incidence en présence de COP = 15 / 100 000 femmes/années Risque attribuable : 10 pour 100 000 femmes/années
Pour une population de 100 000 femmes exposées on aurait 10 MTEV en plus attribuables au facteur E, par rapport à une population de 100 000 femmes non exposées. Si on supprime le facteur d'exposition chez 100 000 femmes pendant un an, on évite 10 MTEV
Notiondefacteurderisque Notiondecausalitéetcritèresdecausalité esuresonassoc a empac Notiondebiais Biaisdesélection Biaisd’information Biaisdeconfusionfacteurdeconfusion
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MB6 "Épidémiologie  Recherche clinique"
Notiondebiais
Définition: Unbiaisestuneerreursystématiquequifausselesrésultatsdansunsensdonné. Attention:nepasconfondreavec: erreuro rea a onuc ua onnagec an quouc esurunempr c s on erreurdansuneconclusionstatistique(risquesalphaetbêtaoumanquedepuissance). Onclasselesbiaisen3famillesselonleurcause: Biaisdesélection Biaisdeclassement(oudemesure,oud’information) Biaisdeconfusion Décrireunbiais,c’estdonner: lenomdesafamille, sonsens(surestimationousousestimation,sipossible) sonimportance(biaisnégligeable,faible,modéré,important,sipossible)
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Année Universitaire 20112012
Notiondebiais
Deuxtypesdebiais: biaisdifférentiel: Leserreursaffectentdifféremmentlesgroupescomparés. Peutentra nerunesurestimationouunesousestimationdeassociation Exemple:l'évaluationdel’expositiondessujetsdansuneenquêtecastémoinfaiteenconnaissantlestatutdelamaladie(exempledubiaisdemémorisation) biaisnondifférentiel: Leserreursaffectentindifféremmentlesgroupescomparés. Entraînetoujoursunediminutiondel’association Exemple:évaluationd’untraitementvisantàstopperuneconsommation.(culpabilité,mauvaiseimage).Maisbiaisnondifférentielsiessairandomiséendoubleaveuglerespecté. Onpeutcontrôlerunbiaislorsdelaplanificationoulorsdel’analyse.
Biaisdesélection
Définition: Biaisdanslaconstitutiondel’échantillon,quivaseretrouvernonreprésentatifdelapopulationciblepourdesfacteursliésauproblèmeétudié
Unbiaisdesélectionpeutsurvenirà2niveaux: 1.Auniveaudelaconstitutiondel’échantillon:Pbdereprésentativité Populationsourcenonreprésentativedelapopulationcible(nonpertinencedescritèresd’inclusionoud’exclusion) Échantillonnonre résentatifdelao ulationsourcemodalitésderecrutement,perdusdevus) Exemple:sujetsâgésde70ansouplussanscomorbiditénesontpasreprésentatifsdelapopulationdessujetsâgés
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Biaisdesélection
Définition: Biaisdanslaconstitutiondel’échantillon,quivaseretrouvernonreprésentatifdelapopulationciblepourdesfacteursliésauproblèmeétudié
Unbiaisdesélectionpeutsurvenirà2niveaux: 2.Auniveaudesgroupesanalysés:Pbdecomparabilité Lesgroupesnediffèrentpasseulementparlefacteurétudiémaisaussiparunouplusieursautresfacteurssusceptibled’êtreliéaurésultatdel’étude. Lesrou esanal sésnesontascom arables Exemple:Essaicontrôlérandomiséavec10%desortiesd’étudedansl’undesdeuxgroupesliéesàdeseffetsindésirablesdansungroupedetraitement=>résultatsd’efficacitébiaisés Absencederandomisation:attributiondutraitementselonlagravitédupatientetlesconvictionsdumédecinsurlenouveautraitement=>résultatsd’efficacitébiaisés
Contrôlelorsdel’analysedesdonnées:
Biaisdesélection
Ajustementsurfacteurs: Exemple:ajustementsurlesfacteurspronostiquesdéséquilibrésaudébutdel’étudeentrelesgroupes
Analyseenintentiondetraiter(ITT)(essaiscliniques): Définition:analysedetouslessujetsinclusdansleurgroupeinitialderandomisation
Analysedesensibilité Permetdequantifierlebiaisdesélection.
JL Faillie  G Mercier  T Mura
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Année Universitaire 20112012
Contrôlelorsdelaplanificationdel’étude:
Biaisdesélection
Recrutementpartirageausort(étudesobservationnelles) Exemple:dansenquêtecastémoin,sélectiondestémoinsadultespartirageausortsurleslistesélectorales
Recrutementexhaustif Exemple:dansunessaiclinique,inclusionsystématiquedetouslespatientséligiblessurunepériodedonnée
Randomisation(étudesexpérimentales)
Suivicompletet/ourelancesafind’éviterlesperdusdevueetlesdonnéesmanquantes
Notiondefacteurderisque Notiondecausalitéetcritèresdecausalité esuresonassoc a empac Notiondebiais Biaisdesélection Biaisd’information Biaisdeconfusionfacteurdeconfusion
(Mise ligne 22/09/12 – LIPCOMRM)
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