MB6 Épidémiologie Recherche clinique Année Universitaire

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MB6 - Épidémiologie - Recherche clinique Année Universitaire 2011-2012 Faculté de Médecine Montpellier-Nîmes JL Faillie - G Mercier - T Mura (Mise ligne 22/09/12 – LIPCOM-RM) Risque, causalité et biais MB6 ? septembre 2010 1 JL Faillie ? G Mercier ? T Mura Objectifs pédagogiques ?Définir ce qu'est un facteur de risque ?Définir et calculer le risque relatif l'Odds ratio et la          ,          fraction de risque attribuable ?Indiquer les arguments qui plaident en faveur du  caractère causal d'un facteur de risque ?Définir ce qu'est un biais et citer les principaux types  de biais (sélection, information, confusion) à partir  2 d'exemples concrets. ?Définir ce qu'est un facteur de confusion Plan ?Notion de facteur de risque ?Notion de causalité et critères de causalité ?M d' i ti t d'i tesures  assoc a on e   mpac ?Notion de biais ?Biais de sélection ?Biais d'information ?Biais de confusion, facteur de confusion 3 Plan ?Notion de facteur de risque ?Notion de causalité et critères de causalité ?M d' i ti t d'i tesures  assoc a on e   mpac ?Notion de biais ?Biais de sélection ?Biais d'information ?Biais de confusion, facteur de confusion 4

  • mesures d'association et d'

  • ?définir ce qu'est un facteur de confusion

  • années universitaires

  • mesures d'association et d'

  • risque

  • ?l'or est une bonne approximation du rr si la maladie est rare 

  • faculté de médecine de montpellier-nîmes


Publié le : mercredi 30 mai 2012
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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
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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
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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
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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.
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Notiondecausalitéetcritèresdecausalité
L’identificationdefacteurscausauxestlebutultimedel’épidémiologie.
Lesenquêtesobservationnellesnesontpasexpérimentales:ellesnepermettentpasàellesseulesdedémontrerlacausalité.
Pourdémontrerlecaractèrecausaldel’associationentreunfacteuretunemaladie,lescritèresdeHilldoiventêtreétudiés(cf..
Uneseuleenquêteobservationnellenesuffitjamaisàexaminertouscespoints!!
Notiondefacteurderisque Notiondecausalitéetcritèresdecausalité esuresonassoc a empac Notiondebiais Biaisdesélection Biaisd’information Biaisdeconfusionfacteurdeconfusion
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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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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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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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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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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)
Notiondefacteurderisque Notiondecausalitéetcritèresdecausalité esuresassoc a onempac Notiondebiais Biaisdesélection Biaisd’information Biaisdeconfusionfacteurdeconfusion
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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.
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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
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