Application des méthodes de l'épidémiologie à l'analyse de la mortalité différentielle : l'exemple des études de migrants - article ; n°4 ; vol.47, pg 933-960

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Population - Année 1992 - Volume 47 - Numéro 4 - Pages 933-960
Khlat (Myriam). - Application des méthodes de ('epidemiologie à l'analyse de la mortalité différentielle : l'exemple des études de migrants Cet article examine les méthodes empruntées par l'épidémiologie et la démographie pour comparer des sous-populations. Trois rubriques sont définies : (1) les méthodes basées sur la standardisation (population-type ou mortalité-type), (2) les méthodes de Mantel- Haenszel, et (3) la modélisation log-linéaire. A l'intérieur de chaque rubrique, les méthodes qui nécessitent la connaissance des décès et des effectifs de population à risque sont distinguées des méthodes de mortalité proportionnelle qui s'appliquent aux décès, lorsque la population est inconnue. En dernier lieu, la modélisation log-linéaire est illustrée à l'aide d'exemples d'études de migrants en epidemiologie du cancer, pour démontrer l'intérêt de l'application de l'approche cas-témoin et d'une manière plus générale de l'utilisation des modèles log-linéaires, dans l'analyse de la mortalité à partir des statistiques d'état civil.
Khlat (Myriam).- Applying Epidemiological Methods to the Analysis of Differential Mortality: Studies of Migrants as an Example This paper concerns methods used by epidemiologists and demographers to compare sub-populations. Three groups of methods are examined: (1) methods based on standardization (direct and indirect), (2) Mantel-Haenszel methods, and (3) log-linear modelling. For each group, methods based on mortality rates are distinguished from those based on proportional mortality data. The use of log-linear modelling in studies of cancer risk in migrants is discussed, to illustrate an application of the case-control approach, and more generally to illustrate standard applications of log-linear modelling in the analysis of mortality based on civil registration statistics.
Khlat (Myriam) - La aplicación de los métodos de epidemiologi en el análisis de la mortalidad diferenciál : el caso del estudio de los migrantes Este articulo examina los métodos adoptados por la epidemiologia y la demografia para comparar subpoblaciones. Třes rúbricas fueron definidas : (1) los métodos basados en la estandarización (población-tipo o mortalidad-tipo), (2) los métodos de Mantel-Haenszel, y (3) el modelo log-linear. Al interior de cada rúbrica, los métodos que necesitan conocer el numero de difuntos y el total de individuos a riesgo, se distinguen de los métodos de mortalidad proporcional que se aplican a los decesos cuando se desconoce la población. Por ultimo, el modelo log-linear esta ilustrado, con ayuda de ejemplos de estudios de los migrantes en epidemiologia del cancer, para demostrar el interés de aplicación del método de casos- testimonio y de una manera más general, de la utilización de modelos long-lineares en el análisis de la mortalidad, a partir de las estaditicas del estado civil.
28 pages
Source : Persée ; Ministère de la jeunesse, de l’éducation nationale et de la recherche, Direction de l’enseignement supérieur, Sous-direction des bibliothèques et de la documentation.
Publié le : mercredi 1 janvier 1992
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Myriam Khlat
Application des méthodes de l'épidémiologie à l'analyse de la
mortalité différentielle : l'exemple des études de migrants
In: Population, 47e année, n°4, 1992 pp. 933-960.
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Khlat Myriam. Application des méthodes de l'épidémiologie à l'analyse de la mortalité différentielle : l'exemple des études de
migrants. In: Population, 47e année, n°4, 1992 pp. 933-960.
http://www.persee.fr/web/revues/home/prescript/article/pop_0032-4663_1992_num_47_4_3892Résumé
Khlat (Myriam). - Application des méthodes de ('epidemiologie à l'analyse de la mortalité différentielle :
l'exemple des études de migrants Cet article examine les méthodes empruntées par l'épidémiologie et
la démographie pour comparer des sous-populations. Trois rubriques sont définies : (1) les méthodes
basées sur la standardisation (population-type ou mortalité-type), (2) les méthodes de Mantel-
Haenszel, et (3) la modélisation log-linéaire. A l'intérieur de chaque rubrique, les méthodes qui
nécessitent la connaissance des décès et des effectifs de population à risque sont distinguées des
méthodes de mortalité proportionnelle qui s'appliquent aux décès, lorsque la population est inconnue.
En dernier lieu, la modélisation log-linéaire est illustrée à l'aide d'exemples d'études de migrants en
epidemiologie du cancer, pour démontrer l'intérêt de l'application de l'approche cas-témoin et d'une
manière plus générale de l'utilisation des modèles log-linéaires, dans l'analyse de la mortalité à partir
des statistiques d'état civil.
Abstract
Khlat (Myriam).- Applying Epidemiological Methods to the Analysis of Differential Mortality: Studies of
Migrants as an Example This paper concerns methods used by epidemiologists and demographers to
compare sub-populations. Three groups of methods are examined: (1) methods based on
standardization (direct and indirect), (2) Mantel-Haenszel methods, and (3) log-linear modelling. For
each group, methods based on mortality rates are distinguished from those based on proportional
mortality data. The use of log-linear modelling in studies of cancer risk in migrants is discussed, to
illustrate an application of the case-control approach, and more generally to illustrate standard
applications of log-linear modelling in the analysis of mortality based on civil registration statistics.
Resumen
Khlat (Myriam) - La aplicación de los métodos de epidemiologi en el análisis de la mortalidad diferenciál
: el caso del estudio de los migrantes Este articulo examina los métodos adoptados por la
epidemiologia y la demografia para comparar subpoblaciones. Třes rúbricas fueron definidas : (1) los
métodos basados en la estandarización (población-tipo o mortalidad-tipo), (2) los métodos de Mantel-
Haenszel, y (3) el modelo log-linear. Al interior de cada rúbrica, los métodos que necesitan conocer el
numero de difuntos y el total de individuos a riesgo, se distinguen de los métodos de mortalidad
proporcional que se aplican a los decesos cuando se desconoce la población. Por ultimo, el modelo
log-linear esta ilustrado, con ayuda de ejemplos de estudios de los migrantes en epidemiologia del
cancer, para demostrar el interés de aplicación del método de casos- testimonio y de una manera más
general, de la utilización de modelos long-lineares en el análisis de la mortalidad, a partir de las
estaditicas del estado civil.■зд
APPLICATION DES METHODES
DE L'ÉPIDÉMIOLOGIE À L'ANALYSE
DE LA MORTALITÉ DIFFÉRENTIELLE
l'exemple des études de migrants
dans d'abord ne sont les Entre pas une objectifs. dans la composante démographie les Pour méthodes de les et la démographes, d'analyse Г reproduction epidemiologie, de la la dont mortalité, les mortalité il différences faut mais meest
surer le niveau et l'évolution pour apprécier sa contribution
à la connaissance des populations. Pour les épidémiologistes,
c'est un indicateur de l'état de santé d'un groupe humain,
dans lequel viendra se refléter l'action de divers facteurs, i
nfluençant à la fois le risque ď apparition des maladies, et leur
issue. Qu'il s'agisse d'un plan d'expérience, ou de situations
réelles, on est alors généralement ramené à la comparaison
de groupes exposés et non exposés au facteur étudié, et l'étude
de la mortalité devient nécessairement différentielle. Myriam
Khlat* expose ici et illustre les méthodes de cette analyse,
dont les instruments sont des classiques pour i une et l'autre
disciplines.
La mortalité différentielle désigne les différences de niveau de la mort
alité entre sous-populations définies au sein d'une même population sur
la base de critères biologiques, économiques, sociaux, ou géographiques,
et constitue un thème important de l'analyse de la mortalité. Comme l'a
bien résumé Vallin (1985), l'étude des différences de mortalité entre sous-
populations pose à la fois des problèmes d'observation, de mesure et d'in
terprétation.
Pour mesurer la mortalité, les démographes utilisent des indices syn
thétiques tels que les taux comparatifs ou l'espérance de vie, et expriment
les différences entre groupes soit sous forme d'écarts, soit sous forme de
rapports. En epidemiologie, on cherche généralement à estimer le rapport
des taux spécifiques par âge des groupes à comparer, sous l'hypothèse que
ce rapport ne varie pas avec l'âge. L'idée d'un rapport constant des taux
de mortalité par âge peut toutefois être formalisée par un modèle
multiplicatif exprimant en termes de paramètres d'âge et de groupe les
taux spécifiques des âges et des groupes (Breslow & Day, 1987). Ces
* INED.
Population, 4, 1992, 933-958 934 EPIDEMIOLOGIE ET MORTALITÉ DIFFÉRENTIELLE
modèles multiplicatifs sont d'usage courant en epidemiologie, et permettent
d'évaluer l'effet simultané de plusieurs critères de classification sur la mort
alité, ce qui n'est possible avec aucune des autres méthodes.
Nous examinons ici les méthodes empruntées par la démographie et
l'épidémiologie pour comparer des sous-populations, en illustrant notre
propos à l'aide d'exemples relevant du cadre général des études de mi
grants en epidemiologie du cancer. Notre objectif est d'établir un bilan
des techniques statistiques applicables à l'étude de la mortalité différent
ielle, de comparer leurs mérites, et de montrer que le champ d'application
des méthodes d'analyse de l'épidémiologie ne se limite pas aux classiques
études cas-témoins ou études de cohortes, mais s'étend également à l'ana
lyse de la mortalité différentielle à partir des statistiques de l'état civil.
Le lecteur est renvoyé aux ouvrages d'Estève, Benhamou et Raymond
(1992) et de Breslow et Day (1987, 1980) pour un exposé complet des
méthodes, assorti de nombreux exemples d'applications.
I. - Présentation des méthodes
Trois grandes rubriques ont été définies : les méthodes basées sur la
standardisation, les méthodes de Mantel-Haenszel, et la modélisation log-
linéaire. A l'intérieur de chaque rubrique, on a distingué les méthodes qui
nécessitent la connaissance des décès et des effectifs des populations à
risque, des méthodes de mortalité proportionnelle, qui s'appliquent aux dé
cès lorsque la population à risque n'est pas connue.
Ce dernier groupe de méthodes concerne les cas de figure, relativ
ement fréquents, où le dénominateur est incertain, ou bien où numérateur
et dénominateur ne sont pas cohérents. Il peut s'agir (1) de registres de
maladies (cancer par exemple) couvrant une aire géographique mal définie,
(2) de situations où le critère de classification auquel l'on s'intéresse est
disponible dans les bulletins d'état civil, mais pas dans ceux du recense
ment, ou tout au moins pas dans les tableaux issus du recensement, (3)
de situations où différentes définitions d'un même critère sont appliquées
pour remplir le bulletin de recensement et le bulletin d'état civil, ou encore
(4) de pays en voie de développement où les données de recensement sont
absentes. L'intérêt de disposer d'une technique d'analyse basée sur les nu
mérateurs est donc immédiat, d'autant plus que les populations à risque
ne sont jamais que des estimations plus ou moins précises.
Les méthodes classiques de mortalité proportionnelle analysent la dis
tribution des décès par cause, en calculant la proportion des décès d'une
cause dans l'ensemble des décès. La comparaison des fréquences relatives
entre pays, régions, périodes ou groupes ethniques est considérée comme
une comparaison indirecte de la fréquence des causes examinées, et sera
d'autant plus fiable que ces causes sont rares (Estève, Benhamou et Ray
mond, 1992). De plus, la fréquence relative des causes de décès variant EPIDEMIOLOGIE ET MORTALITÉ DIFFÉRENTIELLE 935
considérablement avec l'âge, il est nécessaire d'éliminer l'effet de cette
variable, et ceci est en pratique réalisé par standardisation, directe ou in
directe. Une telle approche pose toujours un problème d'interprétation,
étant donné que la fréquence relative d'une cause donnée dépend de l'im
portance des autres causes, et l'application de la méthode cas-témoin dans
ce contexte représente une alternative intéressante.
Quelques définitions Le dictionnaire d'épidémiologie de Leclerc et
al. (1990) fournit de cette discipline la défini
tion suivante : «étude de la distribution et des déterminants des états de
santé et des maladies dans les populations humaines». On distingue cla
ssiquement : (1) Fépidémiologie descriptive, qui décrit la fréquence des mal
adies, des états de santé, et de leurs déterminants dans les populations,
et examine ses variations en fonction de caractéristiques individuelles, du
temps ou de l'espace, et (2) l'épidémiologie analytique, qui cherche à mett
re en évidence les relations entre les maladies et différents facteurs, ap
pelés facteurs de risque, et qui pourraient avoir un rôle étiologique.
D'autres branches de l'épidémiologie sont d'apparition plus récente, telles
que l'épidémiologie evaluative, l'épidémiologie génétique, ou encore l'ép
idémiologie clinique. La mortalité différentielle relève plutôt du domaine
d'étude de l'épidémiologie descriptive, encore que la distinction entre ep
idemiologie descriptive et analytique soit parfois arbitraire : les différences
de mortalité entre sous-populations peuvent en effet être interprétées en
termes de facteurs de risque, et les mêmes techniques statistiques sont em
ployées dans les deux branches.
La notion de risque relatif est une notion de base en epidemiologie.
Par définition, il s'agit d'une mesure d'association entre une maladie et
un facteur de risque à deux modalités : le risque relatif est le rapport du
risque dans le groupe exposé au risque dans le groupe non exposé. Dif
férentes mesures de risque peuvent être utilisées : probabilité de décès,
taux de mortalité ou taux cumulé de mortalité, ou même prévalence, s'il
s'agit d'une maladie. La valeur du risque relatif ne dépend pas de la mesure
utilisée, car pour une cause de décès donnée, si le rapport des taux de
mortalité ne varie pas avec l'âge, alors il est égal à celui des taux cumulés
de mortalité, et aussi égal à celui des probabilités de décès pour les causes
rares.
Sachant que l'épidémiologiste cherche à mettre en évidence le rôle
de facteurs de risque potentiels, il s'intéresse, dans un premier temps du
moins, plus aux différences de risque entre groupes (exposés, non exposés)
qu'à la grandeur de ces risques. Par ailleurs, il mesure souvent ces diffé
rences en termes de rapport, c'est-à-dire de risque relatif plutôt qu'en
termes d'écart, c'est-à-dire de surcroît ou d'excès de risque. En epidemiol
ogie du cancer en particulier, la comparaison de courbes d'évolution des
taux d'incidence avec l'âge indique en effet que l'excès de taux d'un
groupe à l'autre varie d'un âge à l'autre, mais qu'en revanche le rapport 936 EPIDEMIOLOGIE ET MORTALITÉ DIFFÉRENTIELLE
des taux est approximativement constant (B reslow et Day, 1987), ce qui
se traduit par un parallélisme des courbes d'incidence après transformation
logarithmique des taux. Toutes les méthodes présentées ci-dessous four
nissent des estimations du risque d'un groupe rapporté au risque d'un autre
groupe, choisi arbitrairement comme référence, sous l'hypothèse que le
risque relatif ne varie pas d'un âge à l'autre, ou plus généralement entre
les niveaux des variables de stratification. La mise en défaut de cette hypo
thèse a des conséquences variables suivant la méthode, mais l'usage d'in
dices synthétiques est de toutes façons déconseillé lorsque cette hypothèse
n'est pas vérifiée.
L'impact quantitatif du facteur de risque dans la population dépend
à la fois du risque relatif et de la proportion de sujets exposés au risque.
La notion de pourcentage de risque attribuable dans la a été
définie dans une optique de santé publique : il s'agit de la différence entre
le risque dans la population générale et le risque dans la sous-population
des individus non exposés, rapportée au risque dans la population générale.
Uétude cas-témoin est une méthode d'investigation de l'épidémiolo-
gie analytique, et ses applications potentielles en démographie ont été r
écemment développées par Gray (1988). Il s'agit d'études où les individus
ayant subi l'événement auquel l'on s'intéresse, en l'occurrence maladie
ou décès d'une cause déterminée, sont dénommés les «cas», et comparés
à des individus qui n'ont pas subi cet événement, dénommés les «té
moins»; la comparaison porte sur les antécédents en matière d'exposition
à des facteurs de risque, ou toute autre variable explicative. L'association
entre un facteur et la maladie est appréhendée à l'aide d'une mesure connue
sous l'appellation anglaise de «odds ratio», que l'on traduit par rapport
des cotes, ou risque relatif approché, ou encore risque relatif estimé, et
qui est, sous certaines conditions, une bonne estimation du risque relatif.
On verra plus loin que l'approche cas-témoin est applicable à l'étude de
la mortalité différentielle en epidemiologie descriptive.
Un facteur de confusion est une variable qui confond son effet avec
celui du de risque examiné. Une telle variable est liée au risque
de maladie, et sa distribution parmi les individus exposés au facteur de
risque est différente de sa distribution parmi les individus non exposés.
Les facteurs de confusion peuvent être neutralisés au moment de la pla
nification de l'étude, ou au moment de l'analyse, à l'aide de techniques
d'ajustement.
Méthode de la population-type ou standardisation directe
En présence de dénominateurs
L'application de la standardisation directe nécessite la connaissance
des taux spécifiques par âge, et le choix d'une population-type, par exemple
la population totale. Le taux comparatif ou suivant la terminologie EPIDEMIOLOGIE ET MORTALITÉ DIFFÉRENTIELLE 937
anglo-saxonne, le taux standardisé, est celui que l'on observerait dans la
population-type si celle-ci était soumise aux taux de mortalité par âge de
la sous-population étudiée.
Le quotient de deux taux comparatifs calculés sur la base d'une même mesure le risque relatif d'une sous-population par rapport
à une autre. Sa valeur ne dépend du choix de la population-type que si
le rapport des taux spécifiques par âge des deux sous-populations n'est
pas constant (Estève, Benhamou et Raymond, 1992). En ce qui concerne
les cancers, les rapports des taux spécifiques d'incidence ou de mortalité
par âge peuvent souvent être considérés comme constants, et dans ce cas
le quotient des taux comparatifs est nécessairement égal à leur valeur
commune (Breslow et Day, 1987). Il possède alors la précieuse qualité
d'être une estimation non biaisée du risque relatif d'une sous-population
par rapport à l'autre, et son usage est tout à fait recommandé en présence
d'effectifs suffisants.
En l'absence de dénominateurs
La statistique ASCAR (age-standardized cancer ratio) a été proposée
(Tuyns, 1968, Parkin, 1986) pour analyser la fréquence relative des diffé
rentes localisations de cancer dans l'ensemble des cas identifiés dans les
registres du cancer; elle est applicable aussi à la mortalité. La procédure
consiste à calculer, pour une localisation donnée, la moyenne des fr
équences relatives spécifiques de l'âge, pondérée par une distribution-type
de l'ensemble des cancers selon l'âge.
d étant le nombre total de cas de cancer dans le groupe d'âge /, et
d étant le nombre de cas de la localisation que l'on examine, dans ce
même groupe d'âge, alors la fréquence relative des cas de cette localisation
par rapport au total, dans ce groupe d'âge, est /?, = с, / С Si w, désigne
la proportion de la classe d'âge / dans la distribution type des cancers
selon l'âge, la fréquence relative standardisée s'écrit :
Une composition par âge standard des cas incidents de cancer a été
proposée par Tuyns (1968) pour le monde et l'Europe, et par Parkin (1986)
pour les pays en voie de développement. Cet indice de fréquence relative
standardisé selon la méthode de la population-type possède quelques pro
priétés statistiques, mais notons qu'il n'est pas interprétable en termes de
risque ou de risque relatif de cancer (Estève, Benhamou et Raymond,
1992). 938 EPIDEMIOLOGIE ET MORTALITÉ DIFFÉRENTIELLE
Méthode de la mortalité-type ou standardisation indirecte
En présence de dénominateurs
La standardisation indirecte produit un ratio standardisé de mortalité
(RSM), égal au rapport du nombre observé de décès dans une sous-popul
ation, au nombre obtenu en appliquant à cette sous-population des taux
de mortalité par âge standard. La variabilité de ce ratio ne dépend en pra
tique que du nombre total observé de décès, dont la distribution peut être
considérée comme régie par la loi de Poisson. En présence d'effectifs ré
duits, l'intervalle de confiance du RSM est plus étroit que celui du quotient
des taux comparatifs, et il fournit un estimateur de variance minimale du
rapport des taux de mortalité.
A supposer que deux sous-populations aient un rapport des taux spé
cifiques par âge constant, le quotient de leurs ratios standardisés n'est tou
tefois un estimateur non biaisé du risque relatif de l'une par rapport à
l'autre que si le rapport des taux spécifiques par âge de chaque sous-po
pulation aux taux standards est également constant (Breslow et Day, 1987,
Estève, Benhamou et Raymond, 1992). Il résulte de cette propriété que,
lorsque les compositions par âge des deux sous-populations sont très dif
férentes, et que le rapport de leurs taux spécifiques par âge est variable,
le rapport de leurs ratios standardisés peut même être à l'extérieur de la
fourchette de valeurs des rapports de leurs taux spécifiques par âge.
Ce calcul est toutefois d'un usage très répandu, étant donné qu'il ne
requiert pas la ventilation des décès par âge, et qu'il fournit une estimation
plus précise du risque relatif que le quotient des taux comparatifs, un avan
tage appréciable en présence de petits effectifs. Toutefois, malgré leurs
différences théoriques, les deux méthodes conduisent en pratique à des ré
sultats très proches (Estève, Benhamou et Raymond, 1992, Breslow et Day,
1987).
En l'absence de dénominateurs
La méthode de mortalité proportionnelle la plus utilisée consiste à
calculer le rapport du nombre total de décès observé pour une cause don
née, au nombre attendu sous l'hypothèse que cette cause de décès survient
selon une fréquence relative type en fonction de l'âge.
Soit Di le nombre total de décès dans le groupe d'âge / de la sous-
population, soit p* la fréquence relative type dans le groupe d'âge /, et
soit D le nombre total de décès observés. Le rapport de mortalité propor
tionnelle (RMP) s'écrit :
Cette statistique dépend de l'importance des autres causes de décès
par rapport à la cause examinée, et elle n'est pas plus interprétable en EPIDEMIOLOGIE ET MORTALITÉ DIFFÉRENTIELLE 939
termes de risque relatif de cancer que celle obtenue par standardisation
directe (Estève, Benhamou et Raymond, 1992).
Méthodes de Mantel-Haenszel II s'agit de techniques qui s'apparent
ent à la standardisation, en ce sens
qu'elles neutralisent l'effet de l'âge en effectuant une moyenne pondérée
des estimations de risque relatif spécifiques à chaque groupe d'âge, à l'aide
de coefficients de pondération tenant compte à la fois de la précision des
estimations et de leur importance. Le procédé s'applique à d'autres facteurs
de stratification que l'âge, éventuellement à plusieurs facteurs simultané
ment, et ne fait pas appel à la notion de standard, les groupes à comparer
ayant le même statut. Les estimateurs résultants présentent l'avantage
d'être très simples à calculer, et de bien fonctionner en présence de petits
effectifs. Le test de Mantel-Haenszel oppose l'hypothèse nulle d'égalité
des taux spécifiques par âge à l'hypothèse alternative de proportionnalité
des taux, et n'est pas très puissant contre d'autres alternatives.
En présence de dénominateurs
Soient di\ et dn. le nombre de décès dans la strate / pour le groupe
index (1) et le groupe de référence (2), Nu et Nn les dénominateurs corres
pondants, et Ni leur somme :
Strate í
Groupe 1 Total Groupe 2
Décès dn da di
Personnes-temps Pi Pn Pn
Le risque du groupe 1 rapporté au groupe 2, ajusté pour les facteurs
de stratification, s'écrit selon Mantel-Haenszel :
X ^Z (* 2 Pi \/Pi)
Cette mesure est une combinaison linéaire des risques relatifs spéci
fiques aux strates (RRi = dnPn I dnPn), où les coefficients sont :
En l'absence de dénominateurs
On montre que l'analyse la plus appropriée des données de mortalité
proportionnelle consiste à les traiter comme si elles provenaient d'une
étude cas-témoins où les cas seraient décédés de la cause examinée, et où EPIDEMIOLOGIE ET MORTALITÉ DIFFÉRENTIELLE 940
les témoins seraient décèdes de causes autres que la cause examinée, à
condition de sélectionner les témoins parmi les causes de décès sans re
lation avec le facteur dont on étudie l'effet (Breslow et Day, 1987). Pour
un facteur d'exposition donné, on peut calculer la chance relative d'avoir
été exposé au facteur, contre celle de ne pas l'avoir été, encore appelée
(Bernard et Lapointe, 1987) cote en faveur de l'exposition contre la non-
exposition : le rapport de la d'exposition des cas à celle des témoins
est l'odds ratio. Le rapport des cotes calculé dans les études de mortalité
proportionnelle n'est en fait égal au risque relatif que lorsque le taux de
mortalité associé aux autres causes de décès (considérées comme témoins)
ne varie pas en fonction de l'exposition (Miettinen et Wang, 1981). Ceci
étant, l'on obtient une bonne estimation du risque relatif en sélectionnant
comme témoins un groupe de causes de décès vérifiant la condition d'égal
ité des taux de mortalité des individus exposés et non exposés, sachant
que le rapport des cotes ne dépend pas de l'ordre de grandeur de l'ensemble
des causes de décès considérées comme témoins (Miettinen et Wang, 1981).
La procédure de calcul de l'odds ratio dans les études cas-témoins
classiques est décrite dans l'article de Gray (1988). Considérant ici tous
les décès de la cause qui nous intéresse comme des cas, et les décès d'aut
res causes comme des témoins, on peut déterminer pour chaque strate la
distribution du nombre de cas et de témoins dans le groupe index (1) et
le groupe de référence (2) :
Strate i
Groupe 1 Groupe 2
Décès de la cause exami ai bi
née
Décès d'autres causes Ci di
Total Nu N2i
Le rapport de la cote des cas à celle des témoins, ajusté sur le facteur
de stratification, s'écrit selon la méthode de Mantel-Haenszel :
Cette mesure est une combinaison linéaire des odds ratios spécifiques
aux strates (OR, = a,di / bid), où les coefficients sont :
Modélisation log-linéaire La modélisation consiste dans ce contexte
à construire un modèle probabiliste, dont
les paramètres représentent les effets systématiques des facteurs examinés

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