1 Définitions

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FSG - Departement de mathematiques et de statistique STT-2902 A-11 Emmanuelle Reny-Nolin Cours 8 : Notions d'epidemiologie 1 Definitions 1.1 Epidemiologie, Prevalence, Incidence Epidemiologie Selon le Grand dictionnaire terminologique de l'OLF : Branche de la medecine qui etudie les divers facteurs conditionnant l'apparition, la frequence, le mode de diffu- sion et l'evolution des maladies affectant des groupes d'individus. Prevalence Selon le Grand dictionnaire terminologique de l'OLF : Nombre de fois qu'un evenement a ete observe dans un milieu determine, a un moment donne ou pendant une periode ecoulee, et sans distinction entre les nouvelles manifestations de cet evenement et les anciennes.
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  • fsg - departement de mathematiques et de statistique stt
  • prevalence de l'obesite chez les enfants
  • comparaisons des risques comparer
  • p21 p22 p2•
  • adultes porteurs du virus
  • maladie
  • maladies
  • risques relatifs
  • risque relatif
Publié le : lundi 26 mars 2012
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FSG-Departementdemathematiquesetdestatistique
Cours8:Notionsdepidemiologie
1 Definitions 1.1Epidemiologie,Prevalence,Incidence Epidemiologie Selon le Grand dictionnaire terminologique de l’OLF :
STT-2902 A-11 Emmanuelle Reny-Nolin
Branchedelamedecinequietudielesdiversfacteursconditionnantlapparition,lafrequence,lemodedediffu-sionetlevolutiondesmaladiesaffectantdesgroupesdindividus.
Prevalence Selon le Grand dictionnaire terminologique de l’OLF :
Nombredefoisquunevenementaeteobservedansunmilieudetermine,a`unmomentdonneoupendantune periode ecoulee, et sans distinction entre les nouvelles manifestations de cet evenement et les anciennes.
Laprevalencedunemaladieestgeneralementexprimeeparunrapportdentiersouunpourcentage.
Exemple:Laprevalencedelobesitechezlesadultesamericainsestde20,9%.(Centers for Desease Control, 2001)
Incidence Selon le Grand dictionnaire terminologique de l’OLF :
Nombre de nouveaux cas d’une maladie, ou de personnes qui sont tombees malades, pendant une periode donnee etdansunepopulationdeterminee.
Lincidenceestgeneralementexprimeeparunrapportdentiersouunpourcentage.
Exemple:LinterventiondanslesecolesdePhiladelphiependantuneperiodede2ansareduitde10%la prevalencedelobesitechezlesenfantsetlincidencedelobesiteadiminuede50%.(Centers for Desease Control, 2011)
1.2Typesdetudes Types d’etudes 1) Etudes prospectives
Essai clinique (randomized controlled trial) Etude de cohorte (cohort study)
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2) Etudes transversales
3)Etudesretrospectives
Etude cas-temoins (case-control study)
1.2.1 Etudesprospectives 1) Etudes prospectives Essai clinique (randomized controlled trial)
Etude de cohorte (cohort study)
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Exemple d’essai clinique OnveutsavoirsilAZTaidelespatientsasymptomatiquesatteintsduVIH.Onselectionne936adultesporteurs du virus (sans symptoˆmes), et on les assigne aleatoirement a` recevoir de l’AZT ou un placebo. On les suit pendant troisans,etonveriesilamaladieaprogresseounon.
Traitement AZT Placebo Total
Progression du SIDA Oui Non 76 399 129 332 205 731
(Source : Motulski,H.J.,Biostatistique. Une approche intuitive, 2002, p. 91)
Total 475 461 936
Exemple d’etude de cohorte Une etude est conduite aupre`s de15 000meempsuofinerlelirdetermedesirpalertnenerasoifptcerantcoxute ledeveloppementdemaladiescardiovasculairesentre40et44ans.Voicilesresultatsobtenusapre`s3ans,par rapport`alinfarctusdumyocarde. Infarctus Contraceptifs OuiNon Total Oui13 4000987 5 Non000993 107 9 Total20 14980 15000 (Source : Rosner, B.,Fundamentals of Biostatistics, 1995)
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1.2.2 Etudestransversales 2) Etude transversale (cross-sectional study)
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Exemple d’etude transversale On s’interroge sur le lien entre la haute pression chez les nourrissons et le faible poids a` la naissance. Pendant un an,onmesurelapressionsystoliqueetlepoidsdetouslesnouveau-nes(a`terme)dansledepartementdobstetrique dunhˆopital,uneheureapr`esleurnaissance.
On classifie le poids en 2 categories : bas (si<2,5kg) et normal (sinon),et la pression en deux categories : haute (si>80mm Hg) et normale (sinon)
(Inspiration : Rosner, B.,Fundamentals of Biostatistics, 1995, p. 361)
1.2.3 Etudesretrospectives 3) Etudes retrospectives detuEac-stmeiosn(case-control study)
Exempledetudecas-temoins Une etude est conduite aupre`s de224nerlermidetpourrpsieralentnleeiepacfstiecedtronsemmefuarotex lav`enementduninfarctusdumyocardeavant45ans. (58femmestraiteespouruninfarctusontetejumeleeschacuneavec3patientestemoinsdumˆemehˆopital).
Contraceptifs Oui Non Total
(Source : Agresti, A.,Categorical Data Analysis, 1990, p. 12)
Infarctus Oui Non 23 34 35 132 58 166
Total 57 167 224
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2 Comparaisonsdes risques Comparer les risques Population Echantillon (Loideprobabiliteconjointe)(Tableaudefrequencesobservees) Malades SainsTotalMalades Sains Total Trt.O11O12O1Trt/Exposesp11p12p1N. trtOO O Non trt/exp.p21p22p2221 22Totalp1p21TotalO1O2n
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Comparer des risques Ilexisteplusieursfaconsdecomparerdesrisquesoudesproportions.Nousenconsideronstrois,dontuneque vousconnaissezdeja`:
1)Differencedeproportions
2) Risquerelatif
3) Rapportde cotes
2.1 Differencede proportions 1) Difference de proportions Onveutcomparerlaproportiondegensmaladeschezlespatientstraitesetchezlesnontraitesenfaisantla differenceentrelesdeux: P(malade|e)raittP(malade|Non traite) =pp 1|1 1|2 p11p21 =p1p2Onestimecettedifferencepar:
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Intervalle de confiance pourp1|1p1|2
Exemple (essai clinique AZT)
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2.2 Risquerelatif 2) Risque relatif Onveutcomparerlaproportiondegensmaladeschezlespatientstraitesetchezlesnontraitesenfaisantlerapport des deux : P(malade|terait)p1|1p11/p1RR== = P(malade|eartiontn)p1|2p21/p2
On estime ce rapport par :
Intervalle de confiance pourRR
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Exemple (essai clinique AZT)
2.3 Rapportde cotes 3) Rapport de cotes P(malade)p Cote de la maladie= = P(sain)1p
Rapport de cotes :
p /(1p)p /p Cote(traites)1|1 1|1 1|1 2|1 RC= == Cote(nontraites)p /(1p)p /p 1|2 1|2 1|2 2|2
On estimeRCpar :
Intervalle de confiance pour RC
Exemple (essai clinique AZT)
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