Fiche de révision : Épidémiologie analytique

📋 Plan du Cours

1. Objectifs et principes analytiques
2. Types d’études épidémiologiques
3. Études transversales
4. Études de cohorte
5. Études cas-témoins
6. Tests et intervalles de confiance
7. Biais de sélection et classement
8. Biais de confusion
9. Causalité et critères de Hill
10. Choix et niveau de preuve

📖 1. Objectifs et principes analytiques

🔑 Notions clés & Définitions

• Épidémiologie analytique : Recherche le lien entre une exposition et une maladie afin d’identifier des facteurs de risque, des facteurs favorisant la maladie ou des facteurs protecteurs.

📝 Points essentiels

• La démonstration d’une association repose sur un test statistique, puis sur le calcul d’une mesure d’association qui quantifie sa force.

• Dans une étude de cohorte, la mesure d’association privilégiée est le risque relatif, tandis que dans une étude cas-témoins, c’est l’odds ratio.

💡 Astuce mémo

Exposition → association → mesure → action sur la maladie

📖 2. Types d’études épidémiologiques

📝 Points essentiels

• Les études observationnelles comprennent les études transversales et longitudinales, tandis que les études expérimentales comprennent notamment les essais thérapeutiques.

• Une étude transversale mesure l’exposition et la maladie à un temps unique, tandis qu’une étude longitudinale suit les sujets dans le temps.

• Une étude prospective suit le sens du temps entre l’exposition et la maladie, tandis qu’une étude rétrospective remonte dans le temps à partir de la maladie ou de l’exposition passée.

💡 Astuce mémo

Transversal = instantané ; longitudinal = suivi

📖 3. Études transversales

🔑 Notions clés & Définitions

• Étude transversale : Mesure simultanément l’exposition et la maladie à un temps donné.

★ À maîtriser

• Les études transversales permettent de mesurer la prévalence d’une maladie, notamment dans les enquêtes de surveillance ou de couverture vaccinale.

📌 Une étude transversale peut étudier une association et formuler des hypothèses étiologiques, mais elle ne permet généralement pas de déterminer la causalité ni de calculer l’incidence.

Compléments

• Dans l’exemple présenté, la prévalence de l’obésité est de 8/359 = 2,2 % chez les enfants pratiquant un sport et de 15/212 = 7,0 % chez ceux n’en pratiquant pas, avec p < 0,05. - Castetbon K. et coll., Rev Epidemiol Sante Publique, 2002

💡 Astuce mémo

Prévalence, pas incidence ; association, pas causalité

📖 4. Études de cohorte

🔑 Notions clés & Définitions

• Étude de cohorte : Suit prospectivement des sujets exposés et non exposés afin de comparer la survenue de la maladie dans les deux groupes.

★ À maîtriser

📐 Formule - Dans une cohorte, le taux d’incidence chez les exposés est $TI_{E+}=\frac{a}{t_1}$ et celui des non-exposés est $TI_{E-}=\frac{c}{t_0}$.

📐 Formule - Le risque relatif est $RR=\frac{TI_{E+}}{TI_{E-}}$ et compare le risque de maladie chez les exposés à celui des non-exposés.

📌 Un RR supérieur à 1 indique un facteur de risque, un RR inférieur à 1 un facteur protecteur et un RR égal à 1 l’absence de lien entre exposition et maladie.

📌 Les non-exposés d’une cohorte doivent provenir de la même population que les exposés, avoir le même risque de base de maladie et une potentialité comparable de suivi.

Compléments

• Dans l’exemple de cohorte, $TI_{E+}=200/250=0{,}8$, $TI_{E-}=50/250=0{,}2$ et $RR=4{,}0$.

📐 Formule - La fraction de risque attribuable est $RA=\frac{P_E(RR-1)}{P_E RR-1+1}$ et estime la proportion de cas imputable au facteur de risque dans la population.

💡 Astuce mémo

Exposés/non-exposés → suivi → incidence → RR

📖 5. Études cas-témoins

🔑 Notions clés & Définitions

• Étude cas-témoins : Compare rétrospectivement la proportion d’exposés parmi les malades et parmi les non-malades.

★ À maîtriser

📐 Formule - Dans une étude cas-témoins, l’odds ratio est $OR=\frac{a/c}{b/d}=\frac{ad}{bc}$.

📌 L’odds ratio est un bon estimateur du risque relatif lorsque la maladie est rare, avec une prévalence inférieure à 10 %.

📌 Les témoins doivent être issus de la même population source que les cas, ne pas avoir la maladie étudiée et avoir une probabilité comparable d’être sélectionnés.

Compléments

• Dans l’exemple présenté, l’odds ratio vaut $OR=(200\times200)/(50\times50)=16{,}0$.

📌 La définition de la maladie doit être la plus précise, standardisée et objective possible, indépendante de l’exposition et définie pour une période d’étude donnée.

📌 Les cas doivent être recrutés de manière aussi exhaustive que possible dans une zone géographique et une période données, en privilégiant les cas incidents plutôt que les cas prévalents.

• L’appariement vise à supprimer certains facteurs de confusion comme l’âge ou le sexe, mais un appariement trop important ou trop lié à l’exposition entraîne un surappariement.

💡 Astuce mémo

Malades/non-malades → exposition passée → OR

📖 6. Tests et intervalles de confiance

★ À maîtriser

📌 Le test du chi carré teste l’hypothèse nulle d’absence d’association entre l’exposition et la maladie.

📐 Formule - La statistique du chi carré est $\chi^2=\sum_{i=1}^{k}\sum_{j=1}^{p}\frac{(o_{ij}-e_{ij})^2}{e_{ij}}$ et son application nécessite que tous les effectifs théoriques soient supérieurs ou égaux à 5.

📌 Un intervalle de confiance qui comprend 1 conduit à accepter l’hypothèse nulle, tandis qu’un intervalle qui ne comprend pas 1 conduit à la rejeter.

Compléments

• Dans l’exemple présenté, le chi carré vaut 180, est très supérieur à 3,84 et donne p < 0,0001, ce qui conduit à rejeter l’hypothèse nulle.

📐 Formule - Les intervalles de confiance s’écrivent $\ln(RR)\pm z_{\alpha/2}\sqrt{\frac{b}{t_1a}+\frac{d}{t_0c}}$ pour le RR et $\ln(OR)\pm z_{\alpha/2}\sqrt{\frac{1}{a}+\frac{1}{b}+\frac{1}{c}+\frac{1}{d}}$ pour l’OR.

💡 Astuce mémo

Chi2 teste l’association ; RR/OR mesurent sa force

📖 7. Biais de sélection et classement

🔑 Notions clés & Définitions

• Biais : Erreur systématique de conception, de collecte, d’analyse ou d’interprétation qui entraîne une estimation incorrecte de l’association entre exposition et maladie.

★ À maîtriser

• Les trois grands types de biais sont:
  • Biais de sélection
  • Biais de classement ou de mesure
  • Biais de confusion

📌 Les biais de sélection doivent principalement être prévenus lors de la conception de l’étude, car ils ne sont pas contrôlables au moment de l’analyse.

• Le biais de classement correspond à une mauvaise classification des malades, des non-malades, des exposés ou des non-exposés et peut sous-estimer ou surestimer l’association.

• Le biais d’attrition correspond à la perte de sujets au cours d’un suivi prospectif et peut réduire la puissance statistique ou distordre l’association s’il est différentiel.

Compléments

• Le biais de non-réponse est important lorsque la fréquence des non-répondants est élevée et différente selon les groupes.

• Le biais d’admission survient lorsque les critères d’inclusion favorisent ou désavantagent certains groupes, entraînant leur sous-représentation ou leur surreprésentation.

• Le biais de surveillance survient lorsque les groupes ne sont pas diagnostiqués de la même manière ou lorsque l’exposition influence la détection de la maladie.

• Le biais de survie sélective survient lorsque seuls les sujets survivants d’une maladie à forte létalité sont sélectionnés, ce qui peut sous-estimer sa gravité.

• Le biais de mémorisation survient lorsque les cas se souviennent mieux de leur exposition que les témoins, tandis que le biais lié à l’enquêteur survient lorsque les cas et les témoins sont interrogés différemment.

📖 8. Biais de confusion

🔑 Notions clés & Définitions

• Facteur de confusion : Troisième facteur lié à la fois à l’exposition et à la maladie qui fausse la relation observée entre elles.

★ À maîtriser

• La prévention de la confusion repose sur l’identification préalable des facteurs, la restriction de la population, l’appariement et les analyses multivariées.

Compléments

• Dans l’exemple des BMW, le RR brut de l’accident pour une Z3 par rapport à un 4x4 est de 2,0, avec χ2 = 6,4 et p < 0,05.

• Après stratification par âge, le RR est de 1,56 chez les moins de 25 ans et de 1,36 chez les personnes d’au moins 25 ans, avec p > 0,05 dans les deux strates.

💡 Astuce mémo

Facteur tiers lié à l’exposition et à la maladie → association faussée

📖 9. Causalité et critères de Hill

🔑 Notions clés & Définitions

• Critères de Bradford Hill : Bradford Hill, 1965 - Faisceau d’arguments internes et externes à l’étude qui aide à juger la causalité d’une association épidémiologique, sans constituer une checklist obligatoire.

★ À maîtriser

• Une association observée peut être:

  • Réelle et causale
  • Réelle et non causale
  • Due au hasard
  • Due à un biais

• Dans le sida, le VIH est le facteur causal tandis que les rapports sexuels non protégés constituent un facteur de risque ; dans l’infarctus du myocarde, l’obstruction d’une artère coronaire est causale tandis que le tabac, l’obésité et le diabète sont des facteurs de risque.

• Les neuf critères de Hill sont:

  • Force de l’association
  • Stabilité
  • Cohérence
  • Spécificité
  • Relation temporelle
  • Effet dose-réponse
  • Plausibilité biologique
  • Preuve expérimentale
  • Analogie

📌 La relation temporelle exige que l’exposition précède l’apparition de la pathologie, et l’effet dose-réponse signifie qu’une augmentation de l’exposition s’accompagne d’une augmentation du risque de maladie.

Compléments

• La causalité est particulièrement complexe lorsque les maladies sont multifactorielles et qu’une même maladie peut avoir plusieurs mécanismes causaux.

💡 Astuce mémo

Force, stabilité, cohérence, temporalité, dose-effet, plausibilité

📖 10. Choix et niveau de preuve

📝 Points essentiels

• Une cohorte est adaptée aux expositions rares, aux maladies multiples liées à une exposition et au calcul direct de l’incidence et du risque relatif, tandis qu’une étude cas-témoins est adaptée aux maladies rares et à l’étude de plusieurs expositions.

• Les cohortes ont une relation temporelle claire et permettent de mesurer directement l’incidence, mais elles sont longues, coûteuses et difficiles pour les maladies rares ; les études cas-témoins sont rapides et peu coûteuses, mais exposées aux biais et ne permettent pas de calculer directement le risque relatif.

• Le choix du type d’enquête dépend de la finalité, de la fréquence du facteur de risque et de la maladie, ainsi que des ressources et du temps disponibles.

• Le niveau de preuve est présenté dans l’ordre suivant:

  • Recherches in vitro
  • Recherches sur animaux
  • Cas cliniques et séries de cas
  • Études transversales
  • Études cas-témoins
  • Cohortes
  • Essais contrôlés randomisés
  • Méta-analyses

💡 Astuce mémo

Cohorte : incidence et exposition rare ; cas-témoins : maladie rare et coût faible

📊 Tableaux de synthèse

Comparaison des études de cohorte et cas-témoins

Interprétation des mesures d’association