Association entre variables

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Association entre variables
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1.Variable continue variable binaire

• Exemple
• comparer la PAS chez des patients traités par 2
  anti-hypertenseurs différents
• Finalité
• comparer la distribution de la variable continue
  dans deux groupes

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• Présentation des résultats par groupe
• moyenne?Ecart-type (effectif)
• médiane valeurs extrêmes (effectif)

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• Analyse statistique
• test de Student
• échantillons indépendants
• normalité des données
• test de Wilcoxon (ou Mann-Whitney)
• échantillons indépendants

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2. Deux variables continues

• Exemple
• association entre la PAS et lâge
• Finalité
• vérifier lassociation entre deux variables
  continues et apprécier la  force  de cette
  association

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• Présentation des résultats
• coefficient de corrélation (r)
• IC95 de r

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• Analyse statistique
• test du coefficient de corrélation à 0
• ? 0 est-il dans lIC95 ?
• normalité des données
• approche non paramétrique coefficient de
  corrélation de Spearman

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3. Deux variables binaires

• Exemple
• association entre ATCD dhémorragie de la
  délivrance et survenue dune hémorragie
• Finalité
• comparer deux échantillons indépendants sur une
  variable binaire, que ce soit un critère de
  jugement ou un facteur de risque

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• Expression des résultats
• 2 pourcentages
• ex 25 vs 18 dhypertendus (2 traitements
  anti-hypertenseurs)
• nombre de patients à traiter
• NNT 1/(0,25-0,18) 14,3

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• risque relatif (étude de cohorte / étude
  transversale) et IC95
• ex accidents de la route en Floride
• RR daccident mortel selon quil y ait ou non
  port de la ceinture
• RR 0,12

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• odds ratio (étude cas-témoin) et IC95
• ex rachitisme et pneumonie en Ethiopie
• OR de pneumonie selon quil y ait rachitisme ou
  non
• OR 22,11
• interprétation délicate si la prévalence de la
  pathologie est inférieure à 10, un OR
  sinterprète usuellement comme un RR

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• Analyse statistique
• test du chi-deux
• échantillons indépendants
• IC95 du RR ou de lOR 1 est-il dans
• lIC95 ?
• Si les échantillons sont dépendants (si
  appariement) ? analyse statistique ad-hoc (test
  de Mc Nemar / régression logistique
  conditionnelle)

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4. Une variable censurée une variable binaire

• Exemple
• pronostique vital selon le sexe dans le cancer
  colo-rectal
• Finalité
• comparer deux fonctions de survie

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• Expression des résultats
• 2 courbes de survie (Kaplan-Meier)
• taux de survie à une date donnée
• ex à 2 ans 41,0 chez les femmes vs 57,8
  chez les hommes
• médiane de survie dans les 2 groupes
• ex 19,5 mois chez les femmes vs 27,3 chez les
  hommes

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• rapport des risques instantanés dans le cadre
  dun modèle de Cox
• ex HR 0,56 (IC95 0,35 0,89)

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• Analyse statistique
• test du log-rank
• modèle de Cox