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Confondance

Confondance. Définition Conditions Schéma Mesures affectées Randomisation et confondance Deux exemples numériques. 1. Définition de la confondance.

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Presentation Transcript

  1. Confondance Définition Conditions Schéma Mesures affectées Randomisation et confondance Deux exemples numériques Paul-Marie Bernard Université Laval

  2. 1. Définition de la confondance • Le problème de confondance (ou confusion) réfère à la présence d’un tiers facteur F qui perturbe l’association entre un facteur X et la réponse Y. • Le facteur F est dit facteur confondant ou variable confondante Paul-Marie Bernard Université Laval

  3. 2. Conditions de la confondance • Pour qu’une variable F soit confondante, deux conditions: • F est un facteur de risque de Y: F  Y • F est associé à X, dans les données, de façon concomitante (F ― X) ou comme facteur de risque (F  X) Paul-Marie Bernard Université Laval

  4. 2.1 Biais de confondance • Si les deux conditions décrites précédemment, A) et B), prévalent dans les données, alors l’effet de F se confond avec celui de X, en l’augmentant ou le diminuant. C’est le biais de confondance ou de confusion. • À l’inverse, si l’une des conditions manque, alors il n’y a pas de confusion Paul-Marie Bernard Université Laval

  5. 3. Schéma illustrant les associations Paul-Marie Bernard Université Laval

  6. 4. Mesures affectées • Ce problème peut affecter toutes mesures d’association issues d’une comparaison, suivant des conditions particulières pour chacune: • une différence de moyennes • une différence de proportions (DR) • un rapport de proportions (RR) • un rapport de cotes (RC) • autre • Le biais peut causer soit une surestimation ou une sous-estimation de la mesure. Il peut même induire une association là où il n’y en a pas. Paul-Marie Bernard Université Laval

  7. Exemple numérique 1 • Dans une étude clinique (non randomisée), pour évaluer l’effet d’un traitement (T) sur la maladie M, on compare un groupe de patients traités par T à un groupe de patients traités par une approche standard (S). • Tous les sujets enrôlés dans l’étude ont la maladie M. • Les traitements ont été appliqués suivant l’une ou l’autre des approches thérapeutiques. • La comparaison est faite quant aux pourcentages de patients guéris de M (voir tableau de simulation ci-après). Paul-Marie Bernard Université Laval

  8. Exemple 1…(suite) • Or, on sait que l’âge (AGE) est un facteur lié à la guérison: la probabilité de guérison de M diminue avec l’âge. • Par ailleurs, l’on se rend compte que les patients traités par T sont plus jeunes que ceux traités par S. Paul-Marie Bernard Université Laval

  9. Exemple 1 … (suite) • Le RR calculé dans les données sans tenir compte de l’âge, sera une mesure biaisée. Il apparaîtra plus fort qu’il ne l’est en réalité. • Le RR total sera une mesure biaisée. Paul-Marie Bernard Université Laval

  10. Exemple 1… (suite) • Dans le tableau de la simulation numérique qui suit, si on désigne par TG et SG les proportions de patients guéris respectivement dans les groupes T et S, alors le RR peut être calculé comme RR=TG/SG. • Sur la strate des patients jeunes (AGE=1), RR = (70/80)/(10/40) = (7040)(8010) = 3,5. • Les tableaux ombrés réfèrent aux structures des données tenant compte de la variable AGE. • Le tableau total réfère aux résultats qui ne tiennent pas compte de l’AGE. Paul-Marie Bernard Université Laval

  11. Exemple 1… (suite) Paul-Marie Bernard Université Laval

  12. Exemple 1…(suite) • Dans une situation de non confondance, le RR total devrait être compris entre 3 et 3,5. • Or il est de 4, donc plus fort qu’il ne devrait être. • L’AGE non contrôlé a induit ce biais. • Dans cet exemple, il est moins évident que les mesures DR et RC soient biaisées. • Nous en suggérons un deuxième où les trois mesures (DR, RR et RC) sont à l’évidence biaisées. Paul-Marie Bernard Université Laval

  13. Exemple 2 Simulation numérique Paul-Marie Bernard Université Laval

  14. Exemple 2(suite) • Dans l’exemple précédent, la valeur 0 des variables X et Y constitue la référence. • Si on ne se préoccupe pas du facteur F dans la comparaison des groupes, on mesurera • un RR de 2,57 alors qu’il doit se situer quelque part entre 1,33 et 2, (1,33 < RR < 2) • un DR de 0,22 alors qu’il est de 0,10 • Un RC de 3,46 alors qu’il doit se situer quelque part entre 1,56 et 2,25, (1,56 < RC < 2,25) Paul-Marie Bernard Université Laval

  15. 5. Randomisation et confondance • Dans les essais thérapeutiques, la randomisation a comme raison principale le contrôle des facteurs confondants. Elle permet un bon équilibrage entre les groupes pour les tiers facteurs qui ont un potentiel confondant. • Si les tailles d’échantillons sont élevées, la randomisation simple suffit • Si les tailles d’échantillons sont faibles, on peut utiliser la randomisation par bloc. (Voir Randomisation) Paul-Marie Bernard Université Laval

  16. Références • Bernard PM, Lapointe C. Mesures statistiques en épidémiologie. PUQ, 2003. Paul-Marie Bernard Université Laval

  17. Pour me joindre au sujet de ce module Paul-Marie Bernard Paul-Marie Bernard Université Laval

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