Étude cas-témoins nichée : enquête cas-témoins où les cas et témoins sont sélectionnés parmi les sujets d'une cohorte déjà constituée. Les sujets qui ont développé au cours du suivi l'événement d’intérêt sont inclus comme “cas” et des sujets qui n’ont pas développé l’événement après une durée de suivi équivalente sont inclus comme “témoins”. Ces cas et témoins peuvent être re-contactés pour recueillir rétrospectivement des données sur des expositions plus spécifiques qui n’avaient pas été recueillies prospectivement dans le cadre de la cohorte, cela sans avoir recontacter tous les sujets de la cohorte initiale.
Étude cas-cohorte : A partir d’une cohorte déjà constituée, on sélectionne aléatoirement (donc représentatif de la cohorte entière) un échantillon appelé « sous-cohorte ». Tous les “cas” incidents de la cohorte (tous les individus ayant fait l’évènement d’intérêt, issus ou non de la sous-cohorte) sont sélectionnés et comparés avec les “non-cas” de la sous-cohorte uniquement. Ce schéma est utilisé notamment quand l’étude nécessite un recueil de données supplémentaires. Afin d’éviter un recueil sur l’ensemble de la cohorte initiale, il ne sera effectué que chez les cas (de l’ensemble de la cohorte) et chez les “non-cas” (de la sous-cohorte). Par exemple : association entre un anomalie génétique et la survenue d’un cancer (l’anomalie génétique ne sera mesurée que chez les cas de cancer, et les non-cas de la sous-cohorte).
Étude quasi-expérimentale : on parle d’études quasi-expérimentales lorsque l’objectif est d’évaluer l’effet sur un critère de jugement d’une intervention expérimentale, menée à l’échelle individuelle ou populationnelle, c’est-à-dire administrée à tout ou partie des sujets d’une population ou d’un échantillon dans le cadre d’une étude, hors essai randomisé. En pratique :
Étude sur données groupées (=agrégées) : on ne connaît pas le statut individuel pour le phénomène de santé d’intérêt mais on peut estimer sa « fréquence » au niveau d’un groupe de sujets (défini par exemple sur un critère géographique : région, pays…). C’est le cas lorsqu’on dispose d’un système d’enregistrement qui recense tous les sujets ayant développé l’événement d’intérêt pendant une période donnée dans une population donnée (Ex. registre des cancers, maladies à déclaration obligatoires, etc. cf. Recueil des données 2C-020-DE-B05). Pour estimer la fréquence de l’événement d’intérêt dans cette population, on peut par exemple utiliser les données du recensement qui nous donnera la taille totale de la population sur la période pour le dénominateur. Ces fréquences peuvent être comparées entre plusieurs populations ou dans le temps. Lorsqu’on dispose de différents systèmes d’enregistrement permettant d’estimer la fréquence de l’événement d’intérêt et celle de facteurs d’exposition dans des groupes de sujets, il est aussi possible de comparer les évolutions conjointes de ces fréquences dans le temps ou dans l’espace. Exemple : estimer l’évolution du taux d’incidence des cancers standardisé sur l’âge et le sexe en France entre 1990 et 2020 à partir des registres de cancers, comparer ces taux d’incidence entre les différentes régions, étudier la corrélation entre l’évolution de ces taux d’incidence et l’évolution de la consommation de tabac et d’alcool sur la même période.
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Étude cas-témoins nichée : enquête cas-témoins où les cas et témoins sont sélectionnés parmi les sujets d'une cohorte déjà constituée. Les sujets qui ont développé au cours du suivi l'événement d’intérêt sont inclus comme “cas” et des sujets qui n’ont pas développé l’événement après une durée de suivi équivalente sont inclus comme “témoins”. Ces cas et témoins peuvent être re-contactés pour recueillir rétrospectivement des données sur des expositions plus spécifiques qui n’avaient pas été recueillies prospectivement dans le cadre de la cohorte, cela sans avoir recontacter tous les sujets de la cohorte initiale.
Étude cas-cohorte : A partir d’une cohorte déjà constituée, on sélectionne aléatoirement (donc représentatif de la cohorte entière) un échantillon appelé « sous-cohorte ». Tous les “cas” incidents de la cohorte (tous les individus ayant fait l’évènement d’intérêt, issus ou non de la sous-cohorte) sont sélectionnés et comparés avec les “non-cas” de la sous-cohorte uniquement. Ce schéma est utilisé notamment quand l’étude nécessite un recueil de données supplémentaires. Afin d’éviter un recueil sur l’ensemble de la cohorte initiale, il ne sera effectué que chez les cas (de l’ensemble de la cohorte) et chez les “non-cas” (de la sous-cohorte). Par exemple : association entre un anomalie génétique et la survenue d’un cancer (l’anomalie génétique ne sera mesurée que chez les cas de cancer, et les non-cas de la sous-cohorte).
Étude quasi-expérimentale : on parle d’études quasi-expérimentales lorsque l’objectif est d’évaluer l’effet sur un critère de jugement d’une intervention expérimentale, menée à l’échelle individuelle ou populationnelle, c’est-à-dire administrée à tout ou partie des sujets d’une population ou d’un échantillon dans le cadre d’une étude, hors essai randomisé. En pratique :
Étude sur données groupées (=agrégées) : on ne connaît pas le statut individuel pour le phénomène de santé d’intérêt mais on peut estimer sa « fréquence » au niveau d’un groupe de sujets (défini par exemple sur un critère géographique : région, pays…). C’est le cas lorsqu’on dispose d’un système d’enregistrement qui recense tous les sujets ayant développé l’événement d’intérêt pendant une période donnée dans une population donnée (Ex. registre des cancers, maladies à déclaration obligatoires, etc. cf. Recueil des données 2C-020-DE-B05). Pour estimer la fréquence de l’événement d’intérêt dans cette population, on peut par exemple utiliser les données du recensement qui nous donnera la taille totale de la population sur la période pour le dénominateur. Ces fréquences peuvent être comparées entre plusieurs populations ou dans le temps. Lorsqu’on dispose de différents systèmes d’enregistrement permettant d’estimer la fréquence de l’événement d’intérêt et celle de facteurs d’exposition dans des groupes de sujets, il est aussi possible de comparer les évolutions conjointes de ces fréquences dans le temps ou dans l’espace. Exemple : estimer l’évolution du taux d’incidence des cancers standardisé sur l’âge et le sexe en France entre 1990 et 2020 à partir des registres de cancers, comparer ces taux d’incidence entre les différentes régions, étudier la corrélation entre l’évolution de ces taux d’incidence et l’évolution de la consommation de tabac et d’alcool sur la même période.