Item 20 - Interprétation d'une enquête épidémiologique.

Définitions

• Epidémiologie: étude des maladies à l’échelle d’une population: description / facteurs
• Population source: population dans laquelle a été prélevé l’échantillon
• Population cible: population à laquelle on souhait extrapoler les résultats

Classification des études épidémiologiques

• Epidémiologie interventionnelle (expérimentale)
  • = toute enquête où l’attribution de l’exposition est contrôlée par l’investigateur
  • Essais semi-expérimentaux: évaluation d’un programme de prévention (PP°)
    • Etudes « avant / après » = comparaison du même groupe avant et après le PP°
    • Etudes « ici / ailleurs » = comparaison de 2 groupes ayant suivi ou pas le PP°
• Epidémiologie observationnelle (+++)
  • = toute enquête ou l’exposition au facteur étudié ne dépend pas de l’investigateur
  • !! Remarque: permettent d’établir un lien statistique mais pas causal (à savoir)
  • Enquêtes descriptives
    • Objectif = description de l’état de santé d’une population donnée
    • Etudes transversales descriptives: calcul de la prévalence (hors exposition)
    • Etudes de cohorte descriptives: calcul de l’incidence et mortalité
  • Enquêtes analytiques
    • Objectif = étudier le lien entre une maladie et une exposition à un facteur
    • Etudes de cohorte: calcul d’un risque relatif (RR)
    • Etudes cas-témoin: calcul d’un odds ratio (OR)

Choix du type d’étude +++

• En pratique, avantages/inconvénients
  • Etudes cas-témoins
    • avantages: maladie rare / plusieurs facteurs étudiés / durée courte / coût faible
    • inconvénients: biais de sélection et mémorisation / niveau de preuve faible (3-C)
  • Etudes de cohorte
    • avantages: exposition rare / plusieurs maladies étudiées / niveau de preuve élevé / estime l’incidence et le RR / moins de biais de sélection / chronologie exposition-maladie
    • inconvénient: biais d’attrition (perdus de vue) / durée longue / coût élevé / peu adapté aux maladies rares / étude d'une seule exposition en général

Etudes de cohorte

• Objectifs
  • Rechercher un lien entre la survenue d’une maladie et l’exposition à un facteur
  • !! distinguer au sein des études de cohorte
    • cohorte descriptive: déterminer l’incidence d’une maladie sans étude de facteur
    • cohorte analytique: rechercher un lien entre la survenue d’une maladie (M) et l’exposition à un facteur (F) = étude exposés-non exposés
• Réalisation
  • Sélection des groupes en fonction de l’exposition / tous sont sains au début +++
  • Suivi et comparaison de l’incidence de la maladie (ou évènement) entre les groupes
  • !! Remarque: l’inclusion des sujets dans les groupes peut
    • se faire au début du suivi = cohorte prospective
    • être reconstitué a posteriori = cohorte historique (« rétrospective »)
• Résultat
  • Dresser le tableau de contingence
    

    	M+	M-
    exposés	a	b
    non-exposés	c	d

  • Calculer l’incidence de la maladie par rapport à l’exposition
    • i(F+) = a / (a+b) et i(F-) = c / (c+d)
    • Remarque: on appelera i le taux d’attaque (TA) si épidémie (cf Surveillance des maladies infectieuses transmissibles.)
  • Déterminer le risque relatif (RR) = rapport des incidences
    • RR = i(F+) / i(F-) = p (M+/F+) / p (M+/F-)
    • RR = [a/(a+b)] / [c/(c+d)]
• Interprétation
  • Si RR = 1
    • Relation entre la survenue de la maladie et l’exposition non démontrée
    • !! mais ne signifie pas qu’elle n’existe pas (cf biais, etc) (à savoir)
  • Si RR > 1
    • Les sujets exposés ont plus de risque d’avoir la maladie: F = facteur de risque
    • Un RR de 1.2 correspond à une multiplication du risque par 1.2 (+ 20%)
  • Si RR < 1
    • Les sujets exposés ont moins de risque d’avoir la maladie: F = facteur protecteur
    • Un RR de 0.6 correspond à une multiplication par 0. 6 = réduction de 40%
• !! Remarque
  • Faire intervalle de confiance (IC) de RR à 95% (RR incluant 95% de la pop)
  • le RR ne sera signicatif que si |RR| > [IC] et que l’IC ne comprend pas 1 (à savoir)

Etudes cas-témoins

• Objectif: rechercher un lien entre:
  • le fait d’avoir une maladie (M)
  • l’exposition antérieure à un facteur (F)
• Réalisation
  • Sélection des groupes en fonction de la maladie: cas (M+) et témoins (M-)
  • Pas de suivi: recherche rétrospective de l’exposition au facteur pour chacun
  • Comparaison de la fréquence d’exposition entre les deux groupes
  • Remarque:
    • pour isoler l’effet du facteur, témoins et cas doivent être identiques sauf // F
    • méthode de choix des témoins cruciale: par appariement ou stratification
• Résultat
  • Dresser le tableau de contingence
    

    	cas	témoins
    F+	a	b
    F-	c	d

  • Calculer de la côte d’exposition par rapport à la maladie
    • côte (cas) = a/c ; côte (témoins) = b/d
  • Determiner l’odds ratio (OR) = rapport des côtes d’exposition
    • OR = côte (cas) / côte (témoins)
    • OR = [a/c] / [b/d] (= ad/bc: rapport des diagonales)
• Interprétation
  • Si OR = 1
    • Les sujets M+ (cas) n’ont pas été plus exposés au facteur que les témoins
  • Si OR > 1
    • Les sujets M+ (cas) ont été plus exposés au facteur: F = facteur de risque
    • Si OR = 1.2: les malades sont en moyenne 20% plus exposés que les sains
  • Si OR < 1
    • Les sujets sains (témoins) ont été plus exposés: F = facteur protecteur
• Remarques
  • Toujours analyser l’OR par rapport à l’IC à 95% pour la significativé (idem RR)
  • On dit qu’il y a « interaction » entre 2 facteurs si leur effet conjoint est synergique
  • → OR (F1 + F2) > OR (F1) x OR (F2)

Etudes transversales

• Objectif
  • Déterminer la prévalence d’une maladie selon un facteur à un moment donné
  • !! études descriptives et non analytiques (≠ exposés-non exposés / cas-témoins)
• Réalisation
  • Choix d’un seul échantilllon représentatif de la population cible
  • Puis détermination de la prévalence de la maladie dans exposés / non-exposés
  • Remarque: pas de suivi: juste un « instantané » de la population à un moment t
• Interprétation
  • !! Ne démontre aucun lien causal (comme toute étude épiémiologique)
  • Rapide et facile mais biais (sélection +++): niveau de preuve = 4