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Interaction / modification d'effet OIC-020-28-B

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Interaction / modification d'effet OIC-020-28-B

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Interaction : survient lorsque l’association entre une exposition et un phénomène de santé varie en fonction du niveau d’un autre facteur (= modification d’effet), appelé facteur d’interaction.

  • Le facteur d’interaction ne doit pas être confondu avec un facteur de confusion : la présence d’un facteur de confusion peut produire (ou amplifier) l’association étudiée alors même que celle-ci n’existe pas, ou la masquer (ou réduire) alors qu’elle existe.
  • Pour tenir compte d’un facteur d’interaction, on peut réaliser :
    • une analyse stratifiée,
    • de manière équivalente, l’introduction d’un terme d’interaction dans un modèle multivarié.
  • Le test d’interaction est nécessaire pour déterminer si l’effet est modifié de manière statistiquement significative, c’est-à-dire s’il existe une différence significative de l’association entre les niveaux du facteur d’interaction (l’hypothèse nulle est l’absence d’interaction, l’hypothèse alternative est l’existence d’une interaction).
  • Exemple : Étude évaluant l’association entre et tabac et cancer du poumon (chiffres fictifs) :

Facteur de confusion

Ensemble Hommes Femmes
RR 2,67 2,07 2,05

Le sexe est ici un facteur de confusion : quand on stratifie sur le sexe, l’association entre tabac et cancer du poumon diminue, mais le RR estimé est approximativement le même dans chaque strate.

Facteur d’interaction

Ensemble Inhalation Pas d’inhalation
RR 1,89 2,43 1,2

Le fait d’inhaler la fumée est ici un facteur d’interaction : l’estimation de l’association entre tabac et cancer du poumon n’est pas du tout la même selon qu’on inhale ou pas la fumée.




Niveau : 0
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Interaction : survient lorsque l’association entre une exposition et un phénomène de santé varie en fonction du niveau d’un autre facteur (= modification d’effet), appelé facteur d’interaction.

  • Le facteur d’interaction ne doit pas être confondu avec un facteur de confusion : la présence d’un facteur de confusion peut produire (ou amplifier) l’association étudiée alors même que celle-ci n’existe pas, ou la masquer (ou réduire) alors qu’elle existe.
  • Pour tenir compte d’un facteur d’interaction, on peut réaliser :
    • une analyse stratifiée,
    • de manière équivalente, l’introduction d’un terme d’interaction dans un modèle multivarié.
  • Le test d’interaction est nécessaire pour déterminer si l’effet est modifié de manière statistiquement significative, c’est-à-dire s’il existe une différence significative de l’association entre les niveaux du facteur d’interaction (l’hypothèse nulle est l’absence d’interaction, l’hypothèse alternative est l’existence d’une interaction).
  • Exemple : Étude évaluant l’association entre et tabac et cancer du poumon (chiffres fictifs) :

Facteur de confusion

Ensemble Hommes Femmes
RR 2,67 2,07 2,05

Le sexe est ici un facteur de confusion : quand on stratifie sur le sexe, l’association entre tabac et cancer du poumon diminue, mais le RR estimé est approximativement le même dans chaque strate.

Facteur d’interaction

Ensemble Inhalation Pas d’inhalation
RR 1,89 2,43 1,2

Le fait d’inhaler la fumée est ici un facteur d’interaction : l’estimation de l’association entre tabac et cancer du poumon n’est pas du tout la même selon qu’on inhale ou pas la fumée.



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