Introduction à la santé publique et à l’épidémiologie...

1

Introduction à la santé publique et

à l’épidémiologiePartie 1

SF 1ère année 28 septembre 2009

2

Dr Marion [email protected]

Unité d’évaluation médicaleService d’information médicale et de santé publique

Pôle Pharmacie-Santé Publique CHU de Poitiers

http://medphar.univ-poitiers.fr/santepub/enseign_sf.php

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Plan du cours

• Santé publique• Programme du module santé publique• Epidémiologie

– Descriptive

– Analytique– Evaluative

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Santé publique

5

La santé en France

IGAS. Santé, pour une politique de prévention durable. Rapport 2003

1945 1970

Hygiène, vaccination,

salubrité

Pas de

traitement

Soin

Sécurité sociale

Progrès médecine

santé ≠ maladie

Prévention

Crises sanitaires

Vieillissement

Maladies chroniques

santé = OMS

2000

6

Santé : définition de l’OMS

• Etat de bien être total physique, social et mental de la personne

• Image POSITIVE de la santé

• ≠ simple absence de maladie ou d'infirmité

OMS 1946

7

Santé Publique

• Art et la science de prévenir les maladies, de prolonger la vie, d'améliorer la santé physique et mentale des individus par le moyens d'actions collectives pour :– assainir le milieu– lutter contre les épidémies – enseigner l'hygiène corporelle – organiser les services médicaux et infirmiers– faciliter l'accès aux soins précoces et aux traitements

préventifs– mettre en œuvre des mesures sociales

OMS 1952

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IndividuÉtat de santé

Causes

Évolution de l’état de santé

Clinique

Ex. Compl.

Diag

La santé au niveau individuel

TraitementCuratif

PréventifPalliatif

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PopulationÉtat de santé

Causes


Épidémiologie

Sociologie,économie…

Diag

La santé au niveau d’une population

ActionsOrganisation et

planificationPrévention

Éducation, …Santé publique

Apparition, fréquence, mode de diffusion, évolution, disparités,…

Outils

ActionsPolitiques

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PopulationÉtat de santé

Causes


Épidémiologie

Sociologie,économie…

Diag

La santé au niveau d’une population

ActionsOrganisation et

planificationPrévention

Éducation, …Santé publique

Apparition, fréquence, mode de diffusion, évolution, disparités,…

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Outils de la Santé publique

• Biostatistiques

• Recherche clinique• Épidémiologie

• Prévention, promotion de la santé, éducation pour la santé

• Économie de la santé

• Hygiène et veille sanitaire• Sciences humaines: sociologie, anthropologie,

…

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Causes: Déterminants de la santé

• Facteurs personnels, sociaux, économiques et environnementaux qui déterminent l’état de santé des individus ou des populations

• Relation causale avec la santé (≠FR)

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Causes: Déterminants de la santé

Promotion, protection et récupération

de la santé physique, mentale et sociale

Facteurs géographiquesRichesses naturellesClimatCommunications

Facteurs sanitairesÉtat des connaissances médicales et nutritionnelles Facteurs politiques

Planification économique et socialeLégislation sanitaireAide internationale

Facteurs démographiquesRépartition par âgePlanification familialeConcentration urbaine Dissémination ruraleMigrations

Facteurs psychoculturelsScolarisationMentalité des populations devant

les problèmes sanitairesCoutumes, croyances et traditions

Facteurs socio-économiquesHabitatAménagement du territoireModes de vieSituation de l’emploi

Monnier Deschamps (1980)

in Bury (1988)

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Déterminants de la santé

Environnement physique

Environnement social

Le système de santé

La réaction individuelle

comportementale et biologique

Santé

Evans et al 1994Lalonde 1974

La génétique

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PolitiqueLoi de Santé Publique 2004

• Clarifier le rôle de l’Etat et définir une série d’objectifs de santé publique– Titre I: politique de SP

– Titre II: instruments d’intervention– Titre III: modernisation du système de veille,

d’alerte…

– Titre IV: objectifs et mise en œuvre des plans nationaux

– Titre V: recherche et formation en santé

Loi n°2004-806 du 9 août 2004 relative à la politiqu e de santé publique

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Titre IV: objectifs et mise en œuvre des plans nationaux

• Cancer 2003-2007• conduites addictives 2004-2008• Violence• Santé travail 2005-2009• environnement (PNSE) 2004-2008• maladies chroniques 2007-2011• maladies rares 2005-2008• douleur 2006-2010• chlordécone 2008• canicule 2008• nutrition (PNNS) 2001-2005• « Bien vieillir » 2007-2009

http://www.sante.gouv.fr

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PolitiqueLoi HPST 2009

• Titre I: modernisation des ES• Titre II: accès de tous à des soins de

qualité• Titre III:prévention et santé publique• Titre IV: ARS

LOI n°2009-879 du 21 juillet 2009 portant réforme d e l'hôpital et relative aux patients, àla santé et aux territoires

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Loi HPST 2009

• Titre III:prévention et santé publique: Exemple

Populations pauvres

CIBLE DOMAINE OUTILS ACTEURS PRINCIPESPOLITIQUES

NourrissonsSanté scolaire

Groupes à risque(ex du SIDA : de l’homosexualité

et de la toxicomanie àtout citoyen)

TOUT CITOYEN

Hygiène / environnement

Maladies infectieuses

Maladies chroniques

Autres maladies

Travail/effet de l’environnement

TOUTE ACTIVITE HUMAINE

aucun

Statistiques descriptives

(moyenne, taux…)

Epidémiologie descriptive

Notion de risqueFacteur de risque

Epidémiologie étiologique

(risque relatif, excès de risque,

risque attribuable,

Facteur de Causalité

Bénévolat

Associations caritatives

Médecins

Autres professionnels du champ sanitaire et

social

TOUT CITOYEN

Morale

Ordre sanitaire

Protection

Prévention

Sécurité sanitaire

Principe de précaution

LA SANTE PUBLIQUE EST L’AFFAIRE DE TOUS

21

Quand un problème de santé devient-il une priorité de santé publique ?

– Grave

– Fréquent

– Impact socio-économique

– Perception sociale

22

Quelques exemples de grands problèmes de santé publique

• Maladies cardio-vasculaires• Cancers• Conduites addictives

– Alcool

– Tabac

• Accidents• Santé mentale• Maladies transmissibles

– IST dont le VIH– Rubéole– Grippe

• Politique vaccinale• Maladies liées à l’environnement

– Canicule– Eau, Air…

• La santé de l’enfant– Mort subite du nourrisson– Accidents domestiques

– Dépistage et suivi médical

• La santé de la mère– Contraception-IVG

– Stérilité

– Suivi de la grossesse

• La santé de la personne âgée– Dépendance– Handicap

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Planning

Cours sous forme d'introduction de notions générales puis lecture et discussion autour d'articles

Jour Horaire

Introduction à la santé publique et à l'épidémiologie I 28-sept 14-16Introduction à la santé publique et à l'épidémiologie II 08-oct 15-17Maladies cardio-vasculaires 03-nov 14-16Cancers 05-nov 14-16Conduites addictives-Accidents-santé mentale 20-nov 10-12hMaladies transmissibles-politique vaccinale en France 15-déc 14-16Maladies liés à l'environnement 17-déc 14-16La santé de la mère et de l'enfant 26-janv 14-16La santé de la mère et de l'enfant 28-janv 14-16Education pour la santé 02-févr 14-16Education pour la santé 04-févr 14-16

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Évaluation du module

9 -12 h14 -17h

11-mars

Evaluation de l'enseignement: présentation par groupe de 2 ou 3 d'un article et proposition d'action d'éducation sur le thème

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Notions d’épidémiologie

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SRAS, canicule, Grippe…

• Quand et où le phénomène a commencé?

• Quelle est son extension?• Quelle est la cause de la maladie, son point de

départ? • Comment se propage t’elle?• Quels sont les facteurs favorisants?

• Comment la maladie va-t-elle évoluer, compte tenu des observations déjà acquises?

• Quelles actions pour l’enrayer?

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Épidémiologie

• Science qui étudie la distribution des phénomènes de santé (pas que des maladies)dans une population humaine et des facteurs qui conditionnent leurs fréquences (facteurs délétères, facteurs protecteurs)

• Objectifs– Compréhension des états de santé et de maladie– Mesure de l’état de santé d’une population– Mesure des risques individuels et collectifs– Identification des agents pathogènes, des modes de transmission

et des FR– Prévention de la survenue de maladies et phénomènes pathos– Évaluation des méthodes d’intervention

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Exemples

Exposition à l’amianteMésothéliome

Exposition à des peintures de plombSaturnismeEnvironnementaux

Allèle ε4 du gène de l’apoprotéine EMaladie d’Alzheimer

Mutation des gènes BCRACancer du seinGénétiques

Examen invasif à l’hôpitalInfection nosocomiale

ATB large spectreCandidose systémiqueIatrogènes

TabagismeCancer du poumon

Partage de seringue entre UDISIDAComportementaux

Consommation de graisses animalesArtériosclérose

Consommation de viande crueToxoplasmoseAlimentaires

Facteur de risqueMaladieTypes de facteurs

Traité de santé publique p93

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Epidémiologie

Epidémiologieanalytique

Analyser les déterminants des problèmes de santé


Décrire d’état de santé d’une population

Epidémiologie évaluative

Evaluer l’impact des interventions

Proposer les interventions les plus efficaces

30

Epidémiologie



IndicateursIndicateurs démographiques

Indicateurs de santé (morbidité-mortalité)Sources d’information

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Les indicateurs de santé

• Variables qui peuvent être mesuréesdirectement et qui permettent de décrire l'état de santé des individus d'une communauté

• Bien définir ce que nous mesurons +++: TEMPS-ESPACE-PERSONNEEx: consommateur quotidien, régulier, occasionnel de

tabac

• Toute mesure a un numérateur et un dénominateur

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Proportion

• P = a / (a+b)• Dénominateur inclut le numérateur

• S’exprime en % ou en chiffre de 0→1

• Ex: sur 7500 enfants de <5 ans, 5300 sontcorrectement vaccinés contre la rougeole: 5300/7500 = couverture vaccinale de la rougeole

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Ratio

• Rapport des effectifs des 2 modalitésd’une même variable

• Variable sexe à 2 modalités (F, H): sex ratio = H/F

• Pas d’unité

• Ex: sur 100 individus, 49 hommes et 51 femmes ⇒ Sex ratio = 0,96 (0,96 hommes pour 1 femme)

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Indice

• Rapport des effectifs de 2 variables • Économie de la santé

• Ex: à l’hôpital,1000 enfants pour 10 infirmières nutritionnistes soit 1000/10 = 100 enfants par infirmières

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Taux

• Notion de temps

• Notion de risque:– Risque= probabilité pour un individu donné– Taux= probabilité de survenue d’un évènement au

cours d’une période

• S’exprime en % ou en chiffre de 0→1• Ex: Taux de mortalité

36

Questions• Nombre de cancers cutanés / nombre de cancers :

c'est...

• Nombre d'infarctus / consommation de cigarettes par habitant : c'est...

• Nombre de décès de la période / effectif à risque pendant la période : c'est...

• Nombre d'hypertendus en 1975 / nombre d'hypertendus en 1994 : c'est...

• Nombre d'amputés du bras / nombre d'amputés : c'est...

37

Réponses• Nombre de cancers cutanés / nombre de cancers : c'est

une proportion

• Nombre d'infarctus / consommation de cigarettes par habitant : c'est

• Nombre de décès de la période / effectif à risque pendant la période : c'est

• Nombre d'hypertendus en 1975 / nombre d'hypertendus en 1994 : c'est

• Nombre d'amputés du bras / nombre d'amputés : c'est

38


une proportion

• Nombre d'infarctus / consommation de cigarettes par habitant : c'est un indice

• Nombre de décès de la période / effectif à risque pendant la période : c'est



39


une proportion


• Nombre de décès de la période / effectif à risque pendant la période : c'est un taux



40


une proportion



• Nombre d'hypertendus en 1975 / nombre d'hypertendus en 1994 : c'est un ratio


41


une proportion



• Nombre d'hypertendus en 1975 / nombre d'hypertendus en 1994 : c'est un ratio

• Nombre d'amputés du bras / nombre d'amputés : c'estune proportion

42

Indicateurs démographiques d’état

• Pyramide des âges

• Rapport de dépendance– (nb < 15 ans + nb ≥ 65 ans) / nb 15-64 ans

• Indice de vieillissement – nb de ≥ 65 ans pour 100 enfants

• Taux de chômage

• Taux de nuptialité, divortialité

• Catégories socio-professionnelles

• ….

43

Pyramide des âges

44

Pyramide des âges : La Chine

45

Pyramide des âges : Angola

46

Indicateurs démographiques de mouvement

• Natalité• Fécondité• Mortalité• Espérance de vie

Excédent naturel

47

Taux de natalité

• Nombre de naissances vivantes de l'année sur la population totale moyenne de l'année

48

Taux de fécondité

• Rapport :– Nombre de naissances

vivantes de l'année

– Ensemble de la population féminine en âge de procréer (15-50 ans)

• A âge donné

14,9 ‰ à 30 ans

49

Mortalité

• Mortalité globale : 8,45 ‰

• Mortalité prématurée = avant 65 ans : 20% des DC

• Mortalité évitable: >50% de la mortalité prématurée

• Années potentielles de vie perdue : nombre total d’années de vie non vécues en raison des décèsprématurés

• Létalité: nombre de décès dus à une maladie / nombre de patients atteints par cette maladie

50

Mortalités périnatale et infantile

Mortinatalité Mortaliténéonatale précoce

22 SANaissance

28 SA 8 jours 28 jours 1an

Mortalité périnatale

Mortalitépost-

néonatale

Mortalité infantile

Mortaliténéonatale

tardive

3,6‰

2,3‰

10,4‰

8,9‰

Année 2005, France

51

Espérance de vie

Age moyen au décèsd'une génération fictive soumise aux conditions de mortalité de l'année

Espérance de vie sans incapacité54 ans 52 ansAfrique

83 ans78 ansCanada

84 ans77 ansFrance

FHen 2007:

52

Espérance de vie dans le monde

http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Life_expectancy_world_map.PNG

53

Indicateurs de santé: morbidité

• Indicateurs qui décrivent la fréquence des maladies

• Morbidité – Réelle

• Diagnostiquée• Mesurée• Ressentie

– déclarée

• Prévalente ou incidente

54

Prévalence

• Indicateur statique

• Nombre de cas d’une maladie observée à un instant donné sur la population dont sont issus les cas

• S’exprime en % ou en chiffre de 0→1• Maladies chroniques• « taux de prévalence » : c’est une proportion

et non un taux!!!

55

Exemple• Evolution de la prévalence de l’obésité des

adultes en France

56

Incidence

• Indicateur dynamique : prend en compte la vitesse de survenue de la maladie

• Nombre de nouveaux cas d’une maladiesurvenue pendant une période donnée au numérateur

• Plusieurs calculs:– Incidence cumulée (taux d’incidence) – Taux d’attaque– Densité d’incidence

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Incidence cumulée

• Population fixe pendant une période donnée ou nombre de sujets au début et à la fin de la période connus: moyenne

• Nombre de nouveaux cas pendant une période donnée / population exposée au risque de la maladie pendant cette même période

• C’est un taux: probabilité de développer la maladie= risque

• Ex: en 1994, au Kenya, sur 29 300 000 habitants, 6 100 000 nouveaux cas de palu : 6,1/29,3=20,8 cas pour 100 habitants

58

Taux d’attaque

• Taux d’incidence cumulée lorsque la population n’est exposée que pendant un temps limité (épidémies)

• Ex: dans MDR, sur 300 PA, 21 diarrhéesaiguës entre le 13 et le 15 août 2008– 21 / 300 = 7%

• Ex: grippe H1N1: on parle de 30%

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Densité d’incidence ou Taux d’incidence

• Population instable ou PDV : dénominateurimpropre

• Décomposition de la période d’exposition• Nombre de nouveaux cas / population exposée

au risque * temps• Dénominateur = personnes temps

• Ex: 500 DC sur 1000 patients suivis 1 an : 500/1000*1 an = 0,5 cas /1000 PA

ou 500/1000*365j =1,4 cas /1000 PJ

60

Exemple

Prévalence au 01/01/2009 = 3/1100 =0,3%Incidence cumulée en 2008 = 2/1050 = 0,2%Prévalence en 2008 = 4/1050 = 0,4%Densité d’incidence en 2008 = 2 cas pour 1050 PA

AB

CD

01/01/2008N=1000

01/01/2009N=1100

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Relation Prévalence / Incidence

• Prévalence– Durée de la maladie – incidence de cette maladie

• Prévalence = Taux d'incidence x durée de la maladie si– population stable– incidence instantanée faible et constante– prévalence constante

• En pratique:– Prévalence: planification sanitaire– Incidence: recherche étiologique

62

QuestionsOn a recensé 100 800 sujets pour étudier l'incidence d'une

maladie dans la population. On constate que 800 individus sont déjà atteints.

1) Que faire de ces sujets ?

2) Quel indicateur de morbidité pouvez vous calculer ?

On suit les sujets conservés pour l'enquête sur une période de 1 an. Les résultats sont les suivants : 400 cas et 100 perdus de vue.

3) Calculez le taux d'incidence de la maladie.

63

Réponses

On a recensé 100 800 sujets pour étudier l'incidence d'unemaladie dans la population. On constate que 800 individus sont déjà atteints.

1) On les élimine2) Prévalence = 800/100 800

On suit les sujets conservés pour l'enquête sur une période de 1 an. Les résultats sont les suivants : 400 cas et 100 perdus de vue.

3) Calculez le taux d'incidence de la maladie.

64

Grippe cliniqueGrippe clinique : Activité épidémique, 385 000 consultations en médecine générale en 3 semaines

Au niveau national , la semaine dernière, l’incidence des consultations pour syndrome grippal en France métropolitaine a été estimée à 234 cas pour 100 000 habitants (soit 147 000 nouveaux cas), au-dessus du seuil épidémique (96 pour 100 000).Au niveau régional , dix-huit régions avaient dépassé le seuil épidémique la semaine dernière. Les incidences les plus élevées ont été notées en : Alsace (878 cas pour 100 000 habitants), Basse-Normandie (644), Rhône-Alpes (356), Provence-Alpes-Côte-d’Azur (318), Nord-Pas-de-Calais (304) et Franche-Comté (256).Concernant les cas rapportés , la semaine dernière, l’âge médian était de 23 ans (1 mois à 87 ans); les hommes représentaient 48% des cas. Les tableaux cliniques rapportés par les médecins Sentinelles ne présentaient pas de signe particulier de gravité (taux d’hospitalisation des cas rapportés inférieur à 1,5%).L’excès de cas rapportés la semaine dernière, dans le contexte de la pandémie A(H1N1)2009, comparativement aux mêmes semaines des années passées, a été estimé à 130 000 cas environ. Ces chiffres doivent être interprétés en tenant compte du contexte de forte médiatisation, qui peut être à l’origine d’un excès de consultations chez des personnes qui n’auraient pas consulté en « temps normal » (www.sentiweb.fr/?page=methodes)

65

Indicateur de santé: mortalité

• Indicateurs qui décrivent la fréquence des décès

• « incidence du décès »

• Taux de mortalité:– Brut

– Spécifique– Standardisé

66

Taux brut de mortalité

67

Taux spécifique de mortalité

68

Standardisation

• Principe :– Méthode statistique qui vise à tenir compte

des effectifs des différents groupescomposant une population pour pouvoir comparer les taux entre eux

• Directe ou indirecte

69

Classesd'âge Effectifs % Décès

Mortalitépour 1000

0-14 103 065 14,5% 65 0,6315-24 71 790 10,1% 58 0,8125-44 194 046 27,3% 92 0,4745-64 166 325 23,4% 2 332 14,02> 64 175 566 24,7% 6 672 38,00

Total 710 792 100,0% 9 219 12,97

Région AComparaison de la mortalitéque si structure d’âgeidentique

Classe d'âge Effectifs % Décès

Mortalitépour 1000

0-14 2 891 100 26,4% 1 890 0,6515-24 1 566 012 14,3% 1 282 0,8225-44 3 318 194 30,3% 1 832 0,5545-64 2 168 325 19,8% 33 753 15,57> 64 1 007 505 9,2% 39 544 39,25

10 951 136 100,0% 78 301 7,15

Région BStandardisation

70

Standardisation

• Directe : – Consiste à calculer sur une population de référence,

les taux de mortalité que l’on aurait observé si les deux régions possédaient la même structure par âgeque cette population

• Indirecte : – Consiste à calculer le nombre de décès attendus

dans chaque groupe de comparaison si les taux de mortalité spécifique avaient été ceux de la population de référence. On compare ensuite le nb réel de décèsobservés au nombre attendu en calculant un ratio standardisé de mortalité

71

Classesd'âge Effectifs0-14 11 178 31815-24 7 743 42225-44 17 286 62045-64 13 462 806> 64 9 295 668

Total 58 966 834

Population de référence

Mortalitépour 1000

Décèsattendus

0,63 7 0500,81 6 2560,47 8 196

14,02 188 75938,00 353 261

TMS A 563 522

Région A

Mortalitépour 1000

Décèsattendus

0,65 7 3080,82 6 3390,55 9 544

15,57 209 56739,25 364 850

TMS B 597 608

Région B

TMSA=9,6 pour 1000

TMSB=10,1 pour 1000

Mortalité pas plus

élevée lorsque

l’on élimine le

facteur âge

Méthode DIRECTE

72

Classe d'age

EffectifMortalité

pour 1000Décés

attendusMortalité

pour 1000Décés

attendus0-14 11178318 0.63 7042 0.65 7266

15-24 7743422 0.81 6272 0.82 635025-44 17286620 0.47 8125 0.55 950845-64 13462806 14.02 188749 15.57 209616>64 9295668 38 353235 39.25 364855

Total 58966834 563423 597594

Référence Région A Région B

TMSA=9,55

TMSB=10,13

TMS=Décès attendus/Population totale

Standardisationdirecte

calcul du taux de mortalité standardisé (TMS)

73

Questions• On a étudié la mortalité d'une population entre le 1er janvier et le 31

décembre 1999• Population :

– au 1er janvier : 180 000 individus– au 31 décembre : 140 000 individus

• Décès :– 1600 décès dont 1040 hommes

• dont 400 sont dus à des tumeurs• dont 80 sont dus à des infections respiratoires aiguës

• Infections respiratoires aiguës : 2 000 cas dans l'année.

1) Calculez le taux brut de mortalité.2) Peut-on calculer le taux spécifique de mortalité chez les hommes ? 3) Calculez le taux spécifique de mortalité par tumeurs. 4) Calculez la létalité des infections respiratoires aiguës.

74

Réponses1) Taux brut de mortalité :

2) Taux spécifique de mortalité chez les hommes : impossible car le nombremoyen d’hommes en 1999 n’est pas connu

3) Calculez le taux spécifique de mortalité par tumeurs

4) Calculez la létalité des infections respiratoires aiguës.

75

Les sources d’information

• Données démographiques– INSEE

– INED

77



– INED

• Statistiques de morbidité– DO

79



– INED

• Statistiques de morbidité– DO– Réseau sentinelles

81



– INED


– Registres

83



– INED


– Registres– Assurance maladie

85


• Données démographiques– INSEE– INED

• Statistiques de morbidité– DO– Réseau sentinelles– Registres– Assurance maladie– Hospitaliers

• PMSI• Enquêtes de court séjour

88

Introduction à la santé publique et

à l’épidémiologiePartie 2

SF 1ère année 8 octobre 2009

89

Santé publique

• Définitions santé - santé publique• Déterminants de la santé• Politiques de santé• Priorité de santé publique

90

Epidémiologie







Proposer les interventions les plus efficaces

91

Épidémiologie descriptive

• Indicateurs • Indicateurs démographiques

– D’état– De mouvement

• Indicateurs de santé – Morbidité :

• prévalence • Incidence

– Incidence cumulée (taux d’incidence) – Taux d’attaque– Densité d’incidence

– Mortalité• standardisation

• Sources d’information

92

Calcul densité d’incidence

• Population instable – 100 800 sujets au départ– 99 500 sujets à l’arrivée

• 400 cas

93

Epidémiologie



Les types d’études épidémiologiquesNotions de risque et facteurs de risque

Les indicateurs de risqueLes biais

94

Les types d’études

Enquêtes Descriptives

Enquêtes Analytiques

Randomisées Non randomisées : Enquêtes Quasi-expérimentales

Enquêtes d’observation

Enquêtes expérimentales

SELON LE DESIGN :

Rapport et série de cas

Transversale

Cas témoin

Cohorte

Autres (hybrides)

Cas témoin

Ici/ailleursAvant/Après

SELON L’OBJECTIF :

Études étiologiques / Évaluation d’une intervention

Évaluation d’une méthode de dépistage

Évaluation diagnostique

Évaluation pronostique/prédictive

Essais Cliniques/

thérapeutiques

Essais contrôlés

randomisés

95

Enquêtes

maladesexposés

non maladesCohorte

maladesnon exposés

non malades

Étude prospective: avant l’expo.

Étude exposés-non exposés rétrospective: après l’expo.

Étude cas-témoin : après la maladie

Étude transversale

96

Études étiologiques






SELON LE DESIGN :


Transversale

Cas témoin

Cohorte

Autres (hybrides)

Cas témoin







Essais Cliniques/

thérapeutiques

Essais contrôlés

randomisés

1- lien statistique entre E et M ?2- quantifier ce lien : RR

3- causalité?

97

Risque et Facteurs de risque

• Risque = probabilité de survenue d’un événement (décès, maladie…) à un moment donné ou pendant un intervalle de temps donné

• Facteurs de risque (FR) = facteurs qui font varier cette probabilité– endogènes (génétiques, biologiques)– environnementaux – socio-économiques

• Un facteur F est un FR pour une maladie M si l’exposition à ce FR modifie la probabilité d’apparition (incidence) de la maladie M

Exemple : tabac et cancer du poumon

98

1- Lien statistique entre E et M

Il existe une relation entre FR et M si

– chi-deux χ2 ≥ 3,84 (p <0,05)

– RR est significativement différent de 1 : son intervalle de confiance ne comprend pas 1

m2dcM-

n2

b

E-

Nn1

m1aM+

E+

99

2- Quantification du risque

• Risque absolu• Risque relatif• Odds ratio• Excès de risque • Fraction de risque attribuable• Fraction étiologique du risque

100

Risque absolu

c+ddcM-b+d

b

E-

Na+c

a+baM+E+

Taux d’incidence de la maladie dans le groupe d’exposition considéré

101

Risque relatif

c+ddcM-b+d

b

E-

Na+c

a+baM+E+

• Rapport des taux d’incidence dans les groupes exposés et non exposés

• Permet de savoir « combien de fois les sujets exposés sont plus à risque de développer la maladie que les sujets non exposés »

102

Odds ratio

c+ddcM-b+d

b

E-

Na+c

a+baM+E+ Rapport de cotes

• même interprétation que le RR

• utilisés dans tous les types d’enquête

103

Risque relatif/ Odds ratio• si RR = 1 : pas d’association• si RR < 1 : association négative• si RR > 1 : association positive

OR<1

Facteur protecteur

OR=1

Absence de risqueOR>1

Facteur de risque

0 1 ∞

IC95%

104

Excès de risque

c+ddcM-b+d

b

E-

Na+c

a+baM+E+

Différence entre les taux d’incidence des groupes exposés et non exposés

« Quel est le risque additionnel de maladie que confère l’exposition au facteur de risque ? »

105

Fraction de risque attribuable

c+ddcM-b+d

b

E-

Na+c

a+baM+E+ Mesure la proportion de

cas de maladie dans la population qui peut être attribuée au facteur de risque

Ex: FRA=80% : 80% des cas sont attribués à ce facteur et pourraient être évités s’il était éliminé

106

Fraction étiologique du risque

Estimation de la proportion de cas dus à l’exposition chez les exposés

c+ddcM-b+d

b

E-

Na+c

a+baM+E+

107

3- Causalité?

• Seule les enquêtes expérimentales permettent de prouver la causalité

• Dans les enquêtes d’observation, un facteur ne pourra être que « présumé » causal selon un ensemble d’arguments:– R : Reproductibilité, stabilité de l’association– E : cohérence avec les connaissances Expérimentales –

« plausibilité biologique »– D : relation Dose-effet– S : spécificité de l’association– O : Oter le facteur de risque doit faire diminuer l’incidence de la

maladie– F : Force de l’association statistique (OR ou RR)– T : Temps = cohérence chronologique

Hill AB. The environment and disease: association or causation?Proc R Soc Med 1965, 58:295-300

108







SELON LE DESIGN :


Transversale

Cas témoin

Cohorte

Autres (hybrides)

Cas témoin







Essais Cliniques/

thérapeutiques

Essais contrôlés

randomisés

109

Enquête transversale

• repose sur l’étude d’une population à un instant donné pour estimer la prévalence d’un problème de santé (enquête de prévalence) et estimer la part des personnes exposées à des facteurs de risque

tempsE,M

Inclusion des sujets

Recueil de l’info : E+M

110

Enquête transversale

• Principaux indicateurs estimés– prévalence chez les exposés et

non exposés– RR, OR

111

Enquête transversale• Avantages des études transversales

– faible durée– facile à mettre en oeuvre– faible coût – fournissent des résultats descriptifs : perspective pour

d’autres enquêtes

• Inconvénients des études transversales– exclusion des cas graves et guéris– biais +++ (de classement et de sélection)– séquence exposition/maladie : lien FR et présence (et

non survenue) maladie

112

Exemple• Etablissements de santé

– Prévalence des infections nosocomiales ?– Un jour donné– Tous les patients– annuellement

113

Exemple

• Crèche – FR giardiase : eau ?

– 64 enfants – 22 sont porteurs germe au moment de l’enquête

⇒ Hypothèse de départ pour enquête étiologique

11%162minérale

1-15444%2620Robinet

IC95%Rapport de prévalence

prévalencesainscasEau

Ancelle

114







SELON LE DESIGN :


Transversale

Cas témoin

Cohorte

Autres (hybrides)

Cas témoin







Essais Cliniques/

thérapeutiques

Essais contrôlés

randomisés

115

Cas-témoin

� repose sur la mesure chez des personnes malades (cas) et des personnes indemnes (témoins) l’exposition à des facteurs de risque.

= études toujours rétrospectives

EI

D

temps

I = recrutement des cas et témoins

D = début de l’étude

E = période de recherche rétrospective de l’exposition

116

Cas-témoin

• Si M liée à E : % E / cas > % E / témoins

• on ne peut pas calculer l’incidence ni le RR• on calcule Expc , Expt , OR et FRA

dcE-

Expt=b/b+dExpc=a/a+c

baE+

témoincasa/c

OR= -----------

b/d

117

Cas-témoin

• Choix des témoins– du « même univers » que les cas

– Représentatifs des non malades– Peuvent devenir des cas

– Ont la même possibilité d’exposition au FR• TIAC: avoir participé au repas

118

Cas-témoin

• Avantages – coût modéré– faciles à mettre en œuvre– durée courte– Analyse de plusieurs facteurs de risque– adaptées aux maladies rares

• Inconvénients – Choix des témoins difficile– le diagnostic doit être certain– biais de mémorisation (expositions )– Estimation incidences impossible

119

Exemple

• TIAC dans un Barbecue – 17 invités dont 15 ont une diarrhée aiguë et des

vomissements : épidémie confirmée – source de contamination : tiramisu ?

– Facteurs de risque:oeufs pas frais!

11Non

0-363014114Oui

IC95%ORtémoinscasTiramisu

http://www.securite-alimentaire.public.lu/publications/enquetes_epi/2004/barbecue_juillet.pdf

120







SELON LE DESIGN :


Transversale

Cas témoin

Cohorte

Autres (hybrides)

Cas témoin







Essais Cliniques/

thérapeutiques

Essais contrôlés

randomisés

121

Enquête de cohorte (E+/E-)

• comparer la survenue du problème de santé dans une population initialement indemne de ce problème, selon qu’elle était exposée ou non au facteur

• 2 « cohortes » : – 1 cohorte d’exposés E+

– 1 cohorte de non exposés E-

122

Enquête de cohorte

E+

E-

Début Fin

123

- Cohorte prospective

- Cohorte rétrospective

S

D

FItemps

S

D

FItemps

D = début de l’étude

I = inclusion des sujets dans l’étude

F = fin de l’étude

S = période de suivi

124

Enquête de cohorte

• Calcule l’incidence de la maladie chez les exposés et les non exposés

• Calcul de RR, OR, ER

Ie=a/a+bbaE+

Ine=c/c+ddcE-

M-M+

125

Enquêtes de cohorte

• Avantages– Etude de plusieurs maladies en même temps– Étude des expositions rares– Peu biais sélection et mémorisation– Calcul RR et incidence

• Inconvénients – coût élevé (études longues)– logistique lourde : NSN important– composition des groupes peut varier au cours du

temps (perdus de vue)– inadaptées pour les maladies rares et plusieurs

expositions

126

Enquête de cohorte

• Choix du groupe de référence– E- choisis dans la population de provenance

des E+ sinon biais– Bien définir ce qu’est une E+ et une E-

• NSN– Dépend de la puissance choisie et de la

différence attendue entre les incidences de M entre E+ et E-

127

Recrutement

Echo-doppler 20-24 S

A

Questionna ire

Ex clinique

Biologie

Enfance

1 an 3 ans 5 ans

Echo-doppler 30-34 S

A

NaissanceGrossesse

Questionnaire

Ex clinique

Cordon, p

lacenta

Pére

Questionnaire

Ex clinique

Questionnaire

Ex clinique

Questionnaire

Ex clinique

Biologie

Q Postaux

QP QP

Exemple

• Cohorte EDEN– étude sur les déterminants pré et postnataux

du développement et de la santé de l’enfant– Maternités de CHU de Nancy et Poitiers– 2002 femmes recrutées <24 SA

128

Biais

• Distorsion de l’estimation de la mesure d’une association entre E et M entraînant une sur ou sous estimation de la force de l’association

• Biais de sélection• Biais d’information• Facteur de confusion

129

Biais de sélection

• Induits par une sélection préférentielle des sujets à comparer– Biais de surveillance et de diagnostic

• E+ plus facilement détectés que E-

– Biais d’admission• cas E+ plus à même d’être sélectionnés que les témoins

– Biais de survie sélective• Inclusion de cas survivants moins exposés

– Biais de non réponse • Omissions plus fréquentes chez cas E+ ou témoins E-

– Biais de PDV• plus fréquents chez E+ malades ou E- sains

130

Biais d’information

• Résultent d’un cade ou d’un instrument d’observation défectueux– Biais de mémorisation

• cas E+ se souviennent mieux de leur exposition

– Biais liés à l’enquêteur • non neutre : interroge mieux les cas E-

– Biais lié à la qualité des données (dossiers!!)• Meilleures chez cas E+ que chez les témoins

– Biais de prévarication • mensonge, omission volontaire : réponses induites

chez les cas E+

131

Tiers facteur : modificateur de l’effetTraitement A

Incidents

Café

31%9931B

1.6-3.02.268%10169A

IC95%RRincidencetotaleffetsTTT

Pas de

café

Café

21%5712B

0.7-1.91.150%2412A

45%4219B

2.1-5.93.574%7757A

IC95%RRincidencetotaleffetsTTT

A est générateur d’incidents mais seulement

s’il est associé à la consommation de café

(café=ME)

132

Tiers facteur : facteur de confusionDr C

Accidents post-

chirugicaux

Technique X

13%800100confrères

1.6-2.52.025%800200Dr C

IC95%RRincidenceOpérésaccTTT

Autre Tech

Tech X

42%12050confrères

0.7-1.61.08%40030Dr C

7%68050confrères

0.8-1.31.043%400170Dr C

IC95%RRincidenceopérésaccTTT

Le résultat de l’analyse brute est

biaisé par le facteur de confusion tech X

133

Tiers facteur

• Dans l’étude de la liaison éventuelle entre un facteur d’étude E et une affection M, on parle de facteur de confusion pour tout facteur lié à la fois à E et M

• Un tel facteur peut déformer la relation entre M et E soit en la créant artificiellement, en l’amplifiant, en la réduisant ou en la faisant disparaître.

• Contrôle des facteurs de confusion– lors de la préparation de l’étude : appariement– lors de l’analyse des données : ajustement

134

Epidémiologie



Évaluation d’un test de diagnostic ou de dépistage

Évaluation des traitements et des actions de santé publique

135

Evaluation d’un test de diagnostic ou de dépistage






SELON LE DESIGN :


Transversale

Cas témoin

Cohorte

Autres (hybrides)

Cas témoin







Essais Cliniques/

thérapeutiques

Essais contrôlés

randomisés

136

Évaluation d’un test de diagnostic ou de dépistage

• Test de diagnostic– mettre en évidence une maladie suspectée sur

d’autres signes– individus qui ont de fortes chances d’avoir la

maladie (prévalence forte)

• Test de dépistage– identifier précocement une anomalie

inapparente

– population ± sélectionnée ou ciblée(prévalence faible)

137

Evaluation d’un test de diagnostic ou de dépistage

• Toute prescription d’examen a un coût :– désagrément ou risque occasionné– préjudice subi par le patient – financier

• Ce coût doit être équilibré par le bénéfice– d’une meilleure appréciation du diagnostic– d’une meilleure décision thérapeutique

• Intérêt de valider les examens par une évaluation (comparaison avec une méthode de référence = Gold Standard)

138

Qualités des tests de diagnostic ou de dépistage

• Fiable– Exact

– Précis– reproductible

• Valide• Pratique• Peu cher

139

Validité et précision

Biais : manque de validité

Fluctuation d’échantillonnage : manque de précision

Biais + Fluctuation d’échantillonnage

140

Validité d’un test

• Sensibilité• Spécificité• Valeur prédictive positive (VPP)• Valeur prédictive négative (VPN)

Classés selon méthode de référence

Nouveau test à évaluer :

Valeurs intrinsèques

141

SensibilitéProbabilité que le test soit positif sachant qu’on est maladeAptitude du test à diagnostiquer les maladesPerformance du test chez les malades

142

SpécificitéProbabilité que le test soit négatif sachant qu’on est pas maladeAptitude du test à diagnostiquer les non maladesPerformance du test chez les non malades

143

Exemple

• On veut tester la sensibilité d’un test de dépistage de la toxoplasmose congénitale. On dispose d’un groupe de 58 prélèvements, correspondant à des enfants nés ultérieurement et atteints de façon certaine de toxoplasmose congénitale. Parmi eux, le test a été positifdans 54 cas.

• Sensibilité: 54/58 =93%

144

Exemple

• On veut tester la spécificité d’un test de dépistage de la toxoplasmose congénitale. On dispose d’un groupe de 125 prélèvements, correspondant à des enfants nés ultérieurement et indemnes de façon certaine de toxoplasmose congénitale. Parmi eux, le test a été négatif dans 114 cas.

• Spécificité : 114/125=92%

145

Notion de seuil

Test parfaitement discriminant : rare en biologie médicale

Chevauchement des distributions

• Qualités diagnostiques varient selon le seuil choisi

146

Notion de seuil

147

Exemples

• Dépistage anténatal Toxoplasmose – dépistage FP : ITG– dépistage FN : rattrapé par surveillance écho→ Privilégier bonne spécificité

• Dépistage Phénylcétonurie à la naissance– dépistage FN : phénylcétonurie – dépistage FP : prévention inutile→ Privilégier bonne sensibilité

• Préférer– test spécifique si maladie sérieuse et incurable – test sensible si maladie grave et curable

148

VPPProbabilité d’être malade sachant que le test est positif

P = prévalence de la maladie dans la population où le test est appliqué

149

VPNProbabilité d’être non malade sachant que le test est négatif

P = prévalence de la maladie dans la population où le test est appliqué

150

Valeurs prédictives et prévalence

• VPP et VPN dépendent de la prévalence

151

Valeurs prédictives et prévalence

• Prévalence faible (Situation de dépistage en pop générale)– Faible VPP et Forte VPN– De nombreux sujets seront alertés à tort mais un

résultat négatif sera rassurant– un test - est + informatif qu’un test+

• Prévalence forte (service spécialisé)– Forte VPP et faible VPN– Résultat positif fortement en faveur de la maladie et

résultat négatif a signification moindre– un test + est + informatif qu’un test-

152

Evaluation des interventions






SELON LE DESIGN :


Transversale

Cas témoin

Cohorte

Autres (hybrides)

Cas témoin







Essais Cliniques/

thérapeutiques

Essais contrôlés

randomisés

153

Enquêtes d’observation : cohorte

• comparer le résultat de santé observé chez des personnes suivies ayant fait l’objet d’une intervention ou d’un traitement (exposés) avec le résultat observé chez d’autres personnes (non exposés)

154

Enquêtes d’observation : cohorte

• Intervention : traitement substitutif chez les toxicomanes

• Évaluation : cohorte de 101 médecins généralistes– 1996 : inclusion de 919 personnes

toxicomanes à l’héroïne– 1998: 67 % toujours pris en charge– A l’analyse, la prescription d’un psychotrope à

l’inclusion était associée au maintien de la prise en charge sanitaire 2 ans plus tard

155

Enquêtes d’observation : cas-témoin

• comparer la proportion d’exposés à une intervention chez les malades et les témoins non malades

156

Enquêtes d’observation : cas-témoin

• Intervention: dépistage du cancer du col utérin en France

• Évaluation : cas-témoins – cas incidents de cancers invasifs du col utérin

survenus pendant 7 ans : fréquence des FCV+ de dépistage

– témoins appariés : fréquence des FCV+ de dépistage – Les témoins avaient eu significativement plus de FCV

négatifs que les cas dans les 10 années précédant la survenue des cas

157

Essais expérimentaux

• Les essais peuvent chercher à démontrer– l’efficacité d’un traitement ou d’une intervention /

absence de traitement ou d’intervention– l’équivalence entre un traitement et 1 autre– l’intérêt d’un traitement/1 autre

• Un essai peut intervenir dans 2 contextes différents– explicatif: démontrer l’efficacité éventuelle (/placebo)– pragmatique : évaluer l’intérêt compte-tenu des

avantages et inconvénients (/d’autres traitements)

158

- Méthodologie :Population Potentiellement concernée/l’intervention

Échantillon Susceptible d’être touché/l’essaiInformation et accord ou refusÉchantillon effectivement inclus

Répartition Tirage au sort

Groupes comparés Traitement ou Placebo, traitementintervention ou intervention habituels

Suivi arrêt, perdus de vue arrêt, perdus de vue

Critère d’efficacité succès ou échec succès ou échec

Analyse comparaison statistique

Interprétation résultat

159

Diagramme de flux

160

Schémas possibles• essais à 2 groupes en parallèle• essais à ≥3 groupes

– comparaison d’un groupe (nouvelle intervention) à d’autres groupes constitués de personnes soumises à d’autres types d’intervention (2 références ou plus)

• essais croisés – chaque personne reçoit successivement l’intervention à évaluer

puis l’intervention de référence (ou placebo)

• plans factoriels – comparaison de plusieurs interventions à la fois

• stratification – on sépare d’abord les personnes selon la présence ou non d’un

facteur pronostique puis on effectue un tirage au sort chez celles qui présentent le facteur et chez celles qui ne le présentent pas

161

Caractéristiques des essais• Mode d’attribution des traitements

– Simple aveugle • seul l’investigateur connaît le traitement

– Double aveugle • ni l’investigateur, ni les personnes receveuses ne connaissent le

traitement

– Tirage au sort (randomisation)

• Personnes participants à l’étude – calcul du NSN– critères d’inclusion ou d’exclusion (protocole)– information des personnes + accord écrit– Réglementation CPP

162

- Mesure de l’intervention

�� Réduction de risque absolu

RRA = RAint-–RAint+

�� Réduction de risque relatif

RRR = 1-RR = (RAint- –RAint+)/ RAint-

�� Nombre de sujets à traiter

NST = 1/RRA

163

1- Essais thérapeutiques

Retrait du marché

Milliers ou plus

ToléranceMalades traités

Phase-IV

AMMCentainesEfficacité, tolérance

Malades (essais

comparatifs)

Phase-III

Passage en phase III

DizainesPosologie, efficacité, tolérance

Malades (essais

simples)

Phase-II

Essais chez les malades

UnitésPharmacologie, tolérance

Hommes sains

Phase-I

Essai chez l’homme

DizainesToxicité, efficacité

potentielle

Animal (modèle)

Préclinique

EnjeuEffectifsObjectifMatériel ou personnes

Phases

164

Ex : Un essai de prévention a été réalisé pour tester l’efficacité d’un vaccin antipneumococcique chez 1686 personnes âgées vivant en institution. Le nombre de personnes requis pour l’essai a été calculé sur la base de données publiées (incidencedes pneumonies de 10‰ et efficacité vaccinale de 75 %) .Une stratification en 8 groupes a été effectuée en combinant le risque pneumococcique apprécié chez chaque personne en fonction de l’âge et du terrain (2 groupes : risque simple ou élevé) et en classant les établissements selon la proportion de personnes à risque (4 groupes).Un tirage au sort a été réalisé dans chacune des 8 strates ; le vaccin a été administré à un groupe et l’autre groupe n’a pas reçu de traitement particulier.Le critère de jugement a été la survenue d’une pneumopathie à pneumocoque sur 1 période de 2 ans en combinant les critères diagnostiques cliniques, radiologiques et biologiques. En 2 ans, 7 cas de pneumopathie à pneumocoque sont survenues chez 937 personnes vaccinées et 27 cas chez 749 personnes non vaccinées (p<0,0001), la vaccination est donc efficace.

165

2-Essais contrôlés randomisés

• Contexte: peu de femmes allaitent encore à 6 mois : défaut d’encouragement des professionnels de santé en post-partum

• Intervention: consultation médicale post-natale supplémentaire précoce, soit deux semaines après la naissance, en plus de l’accompagnement classique du post-partum

• Évaluation :– essai contrôlé : les investigateurs contrôlent l’intervention, le

moment de son application, les sujets qui vont en bénéficier et ceux qui ne vont pas en bénéficier, le déroulement de l’essai

– randomisé : l’allocation de l’intervention est tirée au sort– ouvert : les investigateurs et les femmes savent dans quel

groupe elles sont randomisées– unicentrique : une maternité française de niveau III – deux groupes parallèles : groupe « intervention » et groupe «

contrôle ».

166

Exemple: Calcul NSN

• Il a été calculé qu’un échantillon de 115 paires dans chaque groupe, avec une prévalence de l’allaitement exclusif à un mois de vie estimée sur la base de résultats antérieurs à 70%, avec des risques α de 5% et β de 85%, permettrait de détecter une augmentation de prévalence de l’allaitement exclusif à un mois de vie après intervention de 25%, en incluant 5% de femmes perdues de vue.

167

Exemple: flow chart

Femmes éligiblesn=1080

Femmes exclues n=849

Femmes randomisées n=231

Groupe intervention n=116A bien reçu l’intervention n=92N’a pas reçu l’intervention n=24

Groupe contrôle n=115N’a pas reçu l’intervention n=104A reçu l’intervention n=8

Exclues n=4Perdue de vue n=3A refusé de participer n=1

Exclues n=1A refusé de participer n=1

Analysées n=112 Exclues n=114

168

Résultat

0,41,0 [1,0-1,1]100/114 (88%)102/112 (91%)satisfaite vis à vis de l’allaitement

0,0010,8 [0,6-0,9]83/114 (73%)62/112 (55%)difficultés à l’allaitement

0,031,4 [1,0-1,9]13 semaines18 semainesdurée de l’allaitement (médiane)

0,11,1 [1,0-1,2]93/114 (82%)100/112 (89%)allaitement (exclusif et mixte) à un mois

0,031,2 [1,0-1,3]82/114 (72%)94/112 (84%)allaitement exclusif à un mois

contrôleintervention

pHazardratio (95%

CI)

% de femmes

169

Avant-après

AVANT APRESINTERVENTION

Biais de classement :

on veut étudier l’évolution de la mortalité en réanimation avant et après mise en place d’une revue de morbi-mortalité en 2008. On observe un taux stable de mortalité en 2007 et en 2009. Cependant, la répartition des patients selon leur gravité est différente car le score de calcul de la gravité des patients à changé en 2008 : les patients considérés comme graves en 2009 ne l’auraient pas été en 2007.Comme il y a plus de patients graves en 2009, la mortalité risque d’être supérieure, non pas parce qu’elle a augmenté en deux ans mais parce que on ne perçoit plus la gravité de la même manière.

170

Avant-après• Intervention : 2004-2007 : ASALEE

• médecins généralistes Deux-Sèvres (URML)• patients atteints de diabète de type 2 • infirmière déléguée à la santé publique

• la consultation d’éducation thérapeutique • la gestion des données et la mise en place de

rappels informatiques pour le suivi des patients atteints de diabète de type 2 selon les recommandations de la HAS

• Évaluation : contrôle ou l’amélioration de l’équilibre glycémique (taux d’HbA1c) disponible avant 2004 et après 2007

171

Ici-ailleurs

172

Ici-ailleurs

• Intervention: Campagne d’information sur les maladies coronariennes et FR – pendant 5 ans – dans une ville d’IDF

• Évaluation– échantillon de 500 habitants de 20 à 65 ans – comparés à ceux observés sans intervention dans les

autres villes de caractéristiques similaires mais distantes ≥ 100 km

• Résultats – habitants ont été massivement touchés par la

campagne– ont compris les principaux messages

173

Avant-après ou Ici-ailleurs?

• On veut étudier l’effet sur la mortalité liée aux accidents de la route de nouvelles mesures de réduction de la vitesse que sont les radars. On sait que cette nouvelle mesure sera effective en premier dans le département A en 2010. L’investigateur à le choix de comparer la mortalité liée aux accidents de la route entre les habitants du département A et ceux du département B en 2010 ou entre les habitants du département A avant 2010 et après 2010. La répartition des individus entre les deux départements est maîtrisée par l’investigateur puisqu’il choisit les départements à comparer mais elle n’est pas tirée au sort puisqu’il s’agit de la répartition réelle des habitants dans chaque département

174

Planning

Cours sous forme d'introduction de notions générales puis lecture et discussion autour d'articles

Jour Horaire

Introduction à la santé publique et à l'épidémiologie I 28-sept 14-16Introduction à la santé publique et à l'épidémiologie II 08-oct 15-17Maladies cardio-vasculaires 03-nov 14-16Cancers 05-nov 14-16Conduites addictives-Accidents-santé mentale 20-nov 10-12hMaladies transmissibles-politique vaccinale en France 15-déc 14-16Maladies liés à l'environnement 17-déc 14-16La santé de la mère et de l'enfant 26-janv 14-16La santé de la mère et de l'enfant 28-janv 14-16Education pour la santé 02-févr 14-16Education pour la santé 04-févr 14-16

175

Bibliographie• Traité de santé publique• Statistique, Epidémiologie Ancelle• Efficacy of Breastfeeding Support Provided by Trained Clinicians during an

Early, Routine, Preventive Visit: a Prospective, Randomized, Open Trial of 226 Mother-Infant Pairs. Labarere et al. Pediatrics 2005; 115:139–146.

• http://www.cclin-sudouest.com/surveillances/Archives/Prev/SvPrev2007.pdf

• http://www.securite-alimentaire.public.lu/publications/enquetes_epi/2004/barbecue_juillet.pdf

• Institut de recherche et de documentation en économie de la santé (IRDES). Bourgueil Y, Le Fur P, Mousquès J, Ylmaz E. L’intervention d’une infirmière de santé publique en cabinet de médecine générale pour le suivi des patients diabétiques de type 2. Évaluation médico-économique de l’expérimentation ASALEE (Action Santé Libérale En Équipe).

– http://www.irdes.fr/Publications/Qes/Qes136.pdf– http://www.mediapart.fr/files/rapport-

ASALEE%204%20janvier%202008.pdf

Introduction à la santé publique et à l’épidémiologie...

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