Études descriptives. Études explicatives. Étude transversale. Répartition spatio-temporelle des phénomènes de santé et leurs déterminants

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Transcription:

Etudes Pronostiques Dr Julien Mancini julien.mancini@univmed.fr Laboratoire d Enseignement et de Recherche sur le Traitement de l Information Médicale Faculté de Médecine de Marseille, Université de la Méditerranée

Objectif Études descriptives Répartition spatio-temporelle des phénomènes de santé et leurs déterminants Étude de prévalence Étude transversale Étude d incidence, de survie longitudinale non comparative Études explicatives Lien facteur phénomène de santé Si phénomène étudié = évolution d une maladie Facteur Maîtrisé Non Étude expérimentale Essai randomisé contrôlé Oui Étude quasi-expérimentale Avant-Après / Ici-Ailleurs Étude observationelle longitudinale comparative Prospective Rétrospective Cohorte / Exposés-non-exposés Cas-Témoins / Cohorte historique

Etudes pronostiques «Suivi» de l évolution d un groupe de sujets porteurs d une affection précise Objectif : Descriptif Délai de survenue d un événement Estimation de la survie sans progression de femmes jeunes ayant un cancer du sein Comparatif Recherche de facteurs pronostiques ou prédictifs de survenue d un événement Effets de l'exposition aux pesticides sur le délai nécessaire à concevoir La chimiothérapie adjuvante améliore t elle la survie des cancers colorectaux de stade II?

Facteur de risque Les gens exposés à sont plus atteints par que les non exposés démarche comparative +++ But : mettre en évidence l association entre une exposition (E) et une maladie (M) Notion de risque

= Facteur pronostique Les gens exposés à sont plus gravement atteints par que les non exposés Comparative +++ But : mettre en évidence l association entre une exposition (E) et un pronostic (T) Notion de risque (d avoir un mauvais pronostic)

Pronostic et Survie Études pronostiques Évolution (O/N) sans délai Délai d évolution (100% d évolution) Évolution (O/N) + délai de survenue Maladie (O/N) + délai Méthodes de survie

Application Survie (décès)+++ Tout événement survenant au cours du temps dans l histoire de la maladie Rechute-récidive, guérison-rémission Apparition de complications

Méthode Objectif? Descriptif Comparatif Facteur maitrisé? Critère de jugement Survenue d un événement Délai de survenue d un événement constant Délai de survenue d un événement inconstant (données incomplètes ou censurées)

Lecture critique Dépend du type d enquête +++ Descriptive Cas-témoins Exposés/non exposés Essai randomisé Spécifique aux données censurées Délais et dates Censures : perdus de vue et exclu-vivants

Sélection des patients Homogénéité des malades suivis / stade Ex : cohorte recrutement CHU Cas incidents (DO=date Diag.) Cas prévalents (DO=date 1 ère consultation) Biais de sélection Sens? Cas prévalents + graves (recours IIaire) Cas prévalents graves (survivants)

Choix de la date d origine Date d origine comparable+++ Ex : chimiothérapie avant ou après chirurgie? date d origine = date de diagnostic date de début de chimio. date de chir. Attention à la comparabilité des groupes

Suivi dans le temps Surveillance identique Critère de jugement objectif et précisément daté Suivi assez long Risque de bénéfice transitoire.012.01 Smoothed hazard estimates HR = 0.57 95%CI (0.30-1.09) HR = 1.04 Hazard rate.008.006.004.002 HR=0.57: 95%CI [0.30-1.09] HR=1.04 0 6 12 18 24 30 36 42 48 Months No interaction between time Observation and treatment efficacy (P = 0.22) Trastuzumab

Perdus de vue Attention à ce que les suivis incomplets ne soient pas liées à l état de santé Ex : évolution de l asthme dans une entreprise Si les PDV sont nombreux et ont quitté l entreprise du fait d un mauvais état de santé l estimation de l évolution est faussée

Exclus vivants Temps de participation faibles? Précision des courbes de survie : Nombre de sujets suivis et/ou intervalles de confiance à différent temps +/- censures Queues de distribution