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Mesures d'association brutes ou ajustées, différence de moyennes, Réduction absolue de risque (RAR), réduction relative de risque (RRR), Nombre de sujet à traiter (NST) et Rapport de taux d'incidence brut OIC-020-22-A

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Mesures d'association brutes ou ajustées, différence de moyennes, Réduction absolue de risque (RAR), réduction relative de risque (RRR), Nombre de sujet à traiter (NST) et Rapport de taux d'incidence brut OIC-020-22-A


Mesures d'association : pour mesurer le risque associé à une exposition, il faut tenir compte du risque de base.

Tableau. Mesures d’association brutes
Conditions d’utilisation Paramètre Description Valeur correspondant à l'absence d'effet
  • Critère de jugement/variable à expliquer : quantitative
  • Facteur d'exposition/variable explicative : quantitative

(ex : relation entre le poids et la taille)

Coefficient de corrélation linéaire  (r) Prend sa valeur entre -1 et 1.

Est d’autant plus proche de 1 (en valeur absolue) que la relation entre les variables est linéaire (y = a x + b avec a ≠ 0)

0
Coefficient de détermination (r²) Prend ses valeurs entre 0 et 1.

Correspond au carré du coefficient de corrélation, Evalue la proportion de la variabilité d’une variable expliquée par l’autre

0
  • Critère de jugement/variable à expliquer : quantitative
  • Facteur d'exposition/variable explicative : qualitative (à deux classes)

(ex : comparaison de l’âge entre les hommes et les femmes, comparaison de la tension artérielle systolique en fonction de deux traitements antihypertenseurs différents)

Différence de moyennes entre les deux groupes = m0-m1 Peut prendre n’importe quelle valeur, positive ou négative 0
Différence de moyennes entre les deux groupes rapportée à l’écart type (d de Cohen) = m0-m1s Permet d’interpréter la différence observée en fonction de la variabilité de la mesure.


Peut prendre n’importe quelle valeur, positive ou négative


Un d de 0,5 indique que la moyenne du second groupe se situe à un demi-écart type de la moyenne du premier

0
  • Critère de jugement/variable à expliquer : qualitative (à deux classes)
  • Facteur d'exposition/variable explicative : qualitative (à deux classes)

(ex : comparaison du risque de cancer en fonction de l'exposition au tabac, comparaison de la mortalité à 5 ans en fonction de deux traitements différents de cancer du pancréas)

Odds Ratio (OR) = p1/(1-p1)p0/(1-p0) C’est le rapport de cotes d’être ou non malade selon l’existence ou l’absence d’exposition. Il peut être interprété comme un risque relatif lorsque le critère de jugement étudié est rare dans la population cible.

Toujours positif, < 1 en cas de facteur protecteur, > 1 en cas de facteur de risque

1
Risque relatif (RR) = p1p0 Rapport de la probabilité d'être malade (ou de l'évènement étudié) si on est exposé (p1) sur la probabilité d’être malade si on n’est pas exposé (p0)

Toujours positif, < 1 en cas de facteur protecteur, > 1 en cas de facteur de risque

1
Réduction/Augmentation absolue de risque (RAR)

=

Différence de risque (DR)

=p0-p1

Différence entre la probabilité d'être malade si on est exposé (p1) et la probabilité d’être malade si on n’est pas exposé (p0).


Prend sa valeur entre -1 et 1.

0
Réduction relative de risque (RRR) = 1-RR Autre expression du risque relatif

Souvent exprimé en % (si RR = 0,8, RRR = 100x(1-RR) = 20%

0
Nombre de sujets à traiter (NST) =1DR Nombre moyen de sujets qu'il est nécessaire de traiter pour éviter 1 événement. Il est égal à l'inverse de la différence des risques.


Peut être positif (si le traitement d’intérêt est protecteur par rapport au traitement contrôle) ou négatif (si le traitement d’intérêt est délétère)

Non défini
  • Critère de jugement/variable à expliquer : variable censurée
  • Facteur d'exposition/variable explicative : qualitative ou quantitative (à deux classes)

(ex : comparaison de la survie en fonction de deux traitements différents de cancer du pancréas)

Hazard Ratio (HR)


Rapport de taux d'incidence (RTI)

HR : Rapport des risques instantanés de survenue de l'évènement d'intérêt entre les exposés et les non-exposés. S'interprète comme un risque relatif.


RTI : Même principe, avec les taux d’incidence (cf. Mesure de fréquence, Prévalence, Incidence (taux d'), Risque 2C-020-DE-A07)

Toujours positif, < 1 en cas de facteur protecteur, > 1 en cas de facteur de risque

1

Exemple Essai contrôlé randomisé comparant le risque d’évènement cardiovasculaire à 5 ans entre un groupe traité par un anticholesterolémiant et un groupe traité par placebo en prévention primaire.

Résultats (données fictives)

  • Taux d’évènement à 5 ans
    • Groupe contrôle (placebo) (p0) : 0,05 (5%)
    • Groupe expérimental (p1) : 0,03 (3%)
  • Différence de risque : p0 – p1 = 0,02 (2%)
  • Risque relatif : p1/p0 = 0,6
  • Réduction absolue du risque : 1-RR = 0,4 (40%)
  • Odds ratio : [p1/(1-p1)]/ [p0/(1-p0)] = 0,59
  • Nombre de sujets à traiter pour éviter un évènement cardiovasculaire : 1/(p0-p1) = 50

Mesures d'association brutes ou ajustées Le tableau précédent présente les formules permettant de calculer des mesures d’association brutes, c’est-à-dire non ajustées, ne tenant pas compte d’éventuels facteurs de confusion (cf. Connaître la notion et le rôle de l'ajustement. Savoir interpréter et lire un résultat ajusté 2C-020-DE-B11). Les mesures ajustées sont le plus souvent obtenue à l’aide d’une méthode d’analyse multivariée (comme une régression linéaire pour la différence de moyenne, une régression logistique pour l’odds ratio, ou un modèle de Cox pour le HR).




Niveau : 0
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X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X

♥∞

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Mesures d'association : pour mesurer le risque associé à une exposition, il faut tenir compte du risque de base.

Tableau. Mesures d’association brutes
Conditions d’utilisation Paramètre Description Valeur correspondant à l'absence d'effet
  • Critère de jugement/variable à expliquer : quantitative
  • Facteur d'exposition/variable explicative : quantitative

(ex : relation entre le poids et la taille)

Coefficient de corrélation linéaire  (r) Prend sa valeur entre -1 et 1.

Est d’autant plus proche de 1 (en valeur absolue) que la relation entre les variables est linéaire (y = a x + b avec a ≠ 0)

0
Coefficient de détermination (r²) Prend ses valeurs entre 0 et 1.

Correspond au carré du coefficient de corrélation, Evalue la proportion de la variabilité d’une variable expliquée par l’autre

0
  • Critère de jugement/variable à expliquer : quantitative
  • Facteur d'exposition/variable explicative : qualitative (à deux classes)

(ex : comparaison de l’âge entre les hommes et les femmes, comparaison de la tension artérielle systolique en fonction de deux traitements antihypertenseurs différents)

Différence de moyennes entre les deux groupes = m0-m1 Peut prendre n’importe quelle valeur, positive ou négative 0
Différence de moyennes entre les deux groupes rapportée à l’écart type (d de Cohen) = m0-m1s Permet d’interpréter la différence observée en fonction de la variabilité de la mesure.


Peut prendre n’importe quelle valeur, positive ou négative


Un d de 0,5 indique que la moyenne du second groupe se situe à un demi-écart type de la moyenne du premier

0
  • Critère de jugement/variable à expliquer : qualitative (à deux classes)
  • Facteur d'exposition/variable explicative : qualitative (à deux classes)

(ex : comparaison du risque de cancer en fonction de l'exposition au tabac, comparaison de la mortalité à 5 ans en fonction de deux traitements différents de cancer du pancréas)

Odds Ratio (OR) = p1/(1-p1)p0/(1-p0) C’est le rapport de cotes d’être ou non malade selon l’existence ou l’absence d’exposition. Il peut être interprété comme un risque relatif lorsque le critère de jugement étudié est rare dans la population cible.

Toujours positif, < 1 en cas de facteur protecteur, > 1 en cas de facteur de risque

1
Risque relatif (RR) = p1p0 Rapport de la probabilité d'être malade (ou de l'évènement étudié) si on est exposé (p1) sur la probabilité d’être malade si on n’est pas exposé (p0)

Toujours positif, < 1 en cas de facteur protecteur, > 1 en cas de facteur de risque

1
Réduction/Augmentation absolue de risque (RAR)

=

Différence de risque (DR)

=p0-p1

Différence entre la probabilité d'être malade si on est exposé (p1) et la probabilité d’être malade si on n’est pas exposé (p0).


Prend sa valeur entre -1 et 1.

0
Réduction relative de risque (RRR) = 1-RR Autre expression du risque relatif

Souvent exprimé en % (si RR = 0,8, RRR = 100x(1-RR) = 20%

0
Nombre de sujets à traiter (NST) =1DR Nombre moyen de sujets qu'il est nécessaire de traiter pour éviter 1 événement. Il est égal à l'inverse de la différence des risques.


Peut être positif (si le traitement d’intérêt est protecteur par rapport au traitement contrôle) ou négatif (si le traitement d’intérêt est délétère)

Non défini
  • Critère de jugement/variable à expliquer : variable censurée
  • Facteur d'exposition/variable explicative : qualitative ou quantitative (à deux classes)

(ex : comparaison de la survie en fonction de deux traitements différents de cancer du pancréas)

Hazard Ratio (HR)


Rapport de taux d'incidence (RTI)

HR : Rapport des risques instantanés de survenue de l'évènement d'intérêt entre les exposés et les non-exposés. S'interprète comme un risque relatif.


RTI : Même principe, avec les taux d’incidence (cf. Mesure de fréquence, Prévalence, Incidence (taux d'), Risque 2C-020-DE-A07)

Toujours positif, < 1 en cas de facteur protecteur, > 1 en cas de facteur de risque

1

Exemple Essai contrôlé randomisé comparant le risque d’évènement cardiovasculaire à 5 ans entre un groupe traité par un anticholesterolémiant et un groupe traité par placebo en prévention primaire.

Résultats (données fictives)

  • Taux d’évènement à 5 ans
    • Groupe contrôle (placebo) (p0) : 0,05 (5%)
    • Groupe expérimental (p1) : 0,03 (3%)
  • Différence de risque : p0 – p1 = 0,02 (2%)
  • Risque relatif : p1/p0 = 0,6
  • Réduction absolue du risque : 1-RR = 0,4 (40%)
  • Odds ratio : [p1/(1-p1)]/ [p0/(1-p0)] = 0,59
  • Nombre de sujets à traiter pour éviter un évènement cardiovasculaire : 1/(p0-p1) = 50

Mesures d'association brutes ou ajustées Le tableau précédent présente les formules permettant de calculer des mesures d’association brutes, c’est-à-dire non ajustées, ne tenant pas compte d’éventuels facteurs de confusion (cf. Connaître la notion et le rôle de l'ajustement. Savoir interpréter et lire un résultat ajusté 2C-020-DE-B11). Les mesures ajustées sont le plus souvent obtenue à l’aide d’une méthode d’analyse multivariée (comme une régression linéaire pour la différence de moyenne, une régression logistique pour l’odds ratio, ou un modèle de Cox pour le HR).



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