Les mesures de fréquence me permettent de décrire une maladie en se posant les questions suivantes : Quoi ? Qui ? Quand ? Où ? L’objectif est d’étudier la fréquence et la répartition des problèmes de santé dans une population.

La prévalence mesure la fréquence d’un état déterminé à un moment donné. Elle mesure aussi la présence de la maladie dans une population. C’est une mesure transversale ; elle fournit l’information sur la situation au moment de la mesure.

L’incidence (TI ou IC) mesure la fréquence du changement d’état au cours d’une période de temps déterminée. Elle mesure aussi l’apparition de la maladie dans une population. C’est une mesure longitudinale ; elle prend en compte la dimension temporelle.

On illustre une validité par Sn et Sp. Un évènement est basé sur des critères, des normes et des instruments de mesure. Pour la population, on s’intéresse à la taille de l’échantillon et à obtenir l’échantillon le plus représentatif de cette population.

Évènement Une population (X une période)

Quand on développe des études en épidémiologie, on part de questions. Le 1er type de question est Y. Y quand ? Quoi ? Qui ? Où ? Y est la maladie. On se demande donc « quel est l’état de santé d’une population ? » Quand on parle d’état de santé d’une population, on parle de mesures de fréquences. Ces mesures de fréquences sont la prévalence (on prend une photographie et on mesure la proportion de personnes malades dans une population à un moment donné), le taux d’incidence (je regarde la vitesse, le flux avec lequel une maladie entre dans une population), l’incidence cumulée (une proportion, une probabilité, ça mesure un risque) et le taux d’attaque (c’est un faux taux, c’est la même chose qu’une incidence cumulée mais sur une période très courte). Quels sont les types de mesures de fréquence que l’on peut mesurer avec ce type d’étude ? ( ! QCM). Pour décrire le Y, on peut s’intéressé aux décédés. Pour les décédés, on se rapporte au taux de mortalité, qui est la même chose que le taux d’incidence. On a des taux de mortalité brut et des taux de mortalité spécifique. Spécifique, car on s’intéresse à un groupe particulier de la population (ex : taux de mortalité chez les femmes enceinte). Mais il y a aussi la létalité qui est assez similaire à l’incidence cumulée.

Le 2e type de question qu’on se pose est « X entraine-t-il Y ? » Est-ce que le fait d’être exposé à quelque chose entraine-t-il une maladie ? Dans le domaine de la santé, on ne peut pas avoir une approche déterministe, car on sera dans une logique où dès qu’on est exposé à quelque chose, on développe directement la maladie. De plus, la question de causalité est assez évidente alors que dans la réalité, c’est bien plus complexe. On fait alors une approche probabiliste. Dans ce cas-là, la mesure statistique n’est plus suffisante pour établir un lien de relation de cause à effet. On a donc besoin d’une série de critères de présomption causale. Au plus j’ai des critères de causalité qui sont remplis, au plus je suis certain qu’il y ait un lien de cause à effet. Pour établir le lien entre « je suis exposé et je deviens malade », on utilise les mesures d’associations et les mesures d’impact.

Dans les mesures d’association, il y a le risque relatif (RR) et le taux d’incidence relatif (TIR). On utilise surtout des RR (!QCM). On peut calculer les RR et les TIR qu’avec des études longitudinales. Quand on ne peut pas mesure un RR ou un TIR, on n’a pas d’autre choix que de mesurer un odds ratio (OR). L’OR est surtout calculer dans les études cas-témoins et les études transversales. RR, TIR et OR sont des mesures statistiques qui ne sont pas suffisantes pour établir un lien de causes à effet. Il faut donc rajouter des critères de présomption causale.

Dans la mesure d’impact, il y a la différence de risque et la fraction de risque. Ces 2 mesures sont des mesures statistiques, elles ne sont donc pas suffisantes pour créer un lien de cause à effet.

Une fois les questions posées, et comme on sait qu’on ne peut pas utiliser toute la population pour l’étude, on faire une procédure d’échantillonnage. Ce qui signifie qu’on prend un plus petit groupe de la population mais qui doit être le plus représentatif possible. ! La taille de l’échantillon va influencer la précision de la mesure. On fait ensuite la collecte de donnée dans l’échantillon qu’on a choisi puis on analyse les données. Enfin, on vérifie si nos hypothèses étaient vraies ou fausses et on essaie de répondre à nos questions.

! Aux différentes étapes de l’étude d’épidémiologie, je peux être confronté à différents types d’erreurs (erreurs de précisions, erreurs de validité, erreurs de biais).