Ensemble des procédures statistiques permettant d'éliminer l'effet de certaines variables, considérées comme parasites, dans l'étude de la relation entre deux autres variables (par exemple, une maladie et un facteur de risque). Le terme d'ajustement est réservé aux procédures utilisées dans l'analyse des résultats après le recueil des données. 

Exemple: risque relatif ajusté.

Tout effet qui tend à produire une estimation (de la fréquence d'une maladie, de l'association entre une maladie et un facteur de risque...) différant systématiquement, en plus ou en moins, de la vraie valeur.

Certains biais peuvent être contrôlés ou limités; leur existence doit être prise en compte dans l'interprétation des résultats. On distingue selon leur origine de multiples biais qui peuvent être regroupés en:

- Biais de sélection, intervenant à la conception de l'étude dans la constitution des échantillons: groupe étudié restreint à des volontaires, groupe témoin mal adapté.

- Dans les études en milieu de travail, un biais particulier intervient: le biais de sélection professionnelle ou “Healthy worker effect” qui consiste en ce que les personnes en activité (ou exposées à un risque) sont (presque) toujours en meilleure santé que l'ensemble de la population (ou que les non-exposés).

- Les biais liés aux “ perdus de vue ” nécessitent également une attention particulière.

- Biais d'information, intervenant dans le recueil des données: erreur de mesure, biais d'observation lié à l'enquêteur qui, par exemple, interroge plus soigneusement les cas que les témoins, biais de déclaration ou de mémorisation, lié à la personne interrogée.

- Biais dus aux facteurs de confusion*, dus à l’existence de facteurs de confusion non pris en compte dans l’analyse.

Personne ayant la maladie ou le problème de santé que l'on étudie. La définition épidémiologique d'un cas ne correspond pas toujours à ce que serait une définition clinique.

Une définition opérationnelle est la suivante : un facteur est cause de la maladie si une modification de sa fréquence (ou de sa valeur moyenne s'il est quantitatif) dans un groupe de sujets entraîne une modification de la fréquence de la maladie. Comment peut-on être certain de la causalité d'une association ? Seule la méthode expérimentale pourrait apporter cette certitude. Pour des raisons éthiques et pratiques évidentes, une telle démonstration n'est généralement pas possible.

L'hypothèse d'une relation causale peut cependant être renforcée par un certain nombre de conditions, jusqu'à aboutir dans certains cas à une quasi-certitude. Les principaux arguments en faveur d'une relation causale sont les suivants :

• Séquence dans le temps: l'exposition au facteur présumé causal doit précéder l'apparition de la maladie.
• Elimination d’explications par des facteurs de confusion*, susceptibles de créer l'association constatée.
• Cohérence avec les connaissances actuelles: la causalité doit être plausible du point de vue biologique.
• Force de l'association statistique: une relation très forte a peu de chance de s'expliquer par la présence d'un facteur de confusion.
• Existence d'une relation dose-effet : le risque doit augmenter avec le niveau d'exposition au facteur.
• Constance de l'association et reproductibilité: la même relation facteur-maladie doit se retrouver dans différentes populations et différentes conditions.

Exemple : L'association entre cancer du poumon et consommation de tabac peut être considérée comme causale, car tous les éléments précédents sont présents.

On peut citer deux classifications largement utilisées :

• La Classification Internationale des Maladies (CIM), publiée et révisée régulièrement par l'O.M.S. La 10ème révision a été publiée en 1992 sous le titre “ International statistical classification of diseases and related health problems”. Elle est complétée par une famille de classifications plus spécifiques, notamment des adaptations à des domaines tels que le cancer ou les troubles mentaux.
• La Nomenclature des professions et catégories socio-professionnelles (PCS) mise au point par l'INSEE, qui remplace depuis 1983 le code des catégories socio-professionnelles (CSP).

Ensemble de sujets suivis dans le temps.. Le suivi de la cohorte est organisé de façon à repérer un ou plusieurs événements donnés, comme la survenue d’une maladie ou le décès.

Dans toute étude concernant des individus, il est nécessaire de prendre en compte les problèmes de confidentialité et d'inclure dans le protocole les aspects propres à l'étude. Si des listes nominatives sont nécessaires (par exemple pour une étude longitudinale) des solutions techniques existent pour conserver l'anonymat dans les fichiers informatiques.

Le contrôle de la conformité à la loi Informatique et Liberté est obligatoire sauf si l’étude ne comporte pas de traitement automatisé de données nominatives ou de fichier manuel nominatif. Dans « données nominatives », il faut inclure les données « indirectement nominatives », c’est à dire qui, sans comporter de noms, contiennent des informations suffisantes pour une identification. L’organisme qui met en œuvre l’étude doit soumettre le projet pour avis au Comité consultatif pour le traitement de l’information en matière de recherche dans le domaine de la santé et pour autorisation à la CNIL.

D’une manière générale, toute étude épidémiologique doit être menée en conformité avec les lois en vigueur susceptibles de s’y appliquer. Pour certains types d’étude, le consentement éclairé et exprès des personnes participant à l’étude est nécessaire.

Terme général souvent utilisé à la place d’association ou de liaison entre variables.

Le médecin qui constate le décès remplit, en France, un bulletin de décès où il précise la cause médicale du décès :

• cause principale
• cause immédiate
• avec mention éventuelle d' une cause associée.

Les certificats de décès sont ensuite codés par 1'INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) en appliquant des règles de classement international établies par l'OMS (Organisation Mondiale de la Santé).

L'INSERM publie régulièrement les statistiques de décès par cause, par âge, par région. Il est possible, sous certaines conditions de confidentialité, d'avoir communication de la cause de décès de personnes nominativement désignées. Les solutions techniques utilisées impliquent la participation de plusieurs services à l’étude, aucune ne disposant à la fois de l’identité et de la cause de décès des sujets.

En 1998, des recommandations en matière de déontologie et bonnes pratiques en épidémiologie ont été adoptées par quatre associations réunissant des professionnels engagés dans des études et recherches épidémiologiques: L’ADELF (Association des Epidémiologistes de Langue Française), l’ADEREST (Association pour le développement des Etudes et Recherches en Epidémiologie sur la Santé au Travail), l’AEEMA (Association pour l’Etude de l’Epidémiologie des Maladies Animales), EPITER (Association pour le développement de l’Epidémiologie de Terrain). Ces recomandations ont été mises à jour en 2007.

Examen dont l'objectif est d'identifier rapidement une maladie ou une anomalie, si possible à un stade précoce.

1. sensibilité d'un test de dépistage est la proportion de personnes réellement malades identifiées comme malades d'après le test.
2. spécificité est la proportion de personnes réellement non malades, considérées comme non malades  d'après le test.

Une enquête épidémiologique est une observation organisée dans la population. On distingue classiquement trois grands types d’enquête selon le point où se place l’investigateur par rapport à l’évolution dans le temps de la maladie étudiée.

• L'enquête transversale: l'investigateur, au temps C, mesure simultanément l'exposition et la maladie.
• L'enquête cas‑témoins: l'investigateur au temps B, C ou D sélectionne les groupes étudiés sur la base de la maladie; il compare un groupe de malades à un groupe de témoins du point de vue de leur exposition passée.
• L'enquête de cohorte. Dans une enquête de cohorte, on mesure l'exposition des sujets au point A et on étudie leur devenir du point de vue de la maladie. Ce type d’enquête est le meilleur, mais son inconvénient majeur est qu'elle peut exiger un délai très long entre le début de l'étude et l'obtention de premiers résultats.

Etude de la distribution et des déterminants des états de santé et des maladies dans les populations humaines.

Epidémiologie analytique

Mise en évidence et analyse des relations qui existent entre les maladies et différents facteurs (facteurs de risque) qui pourraient avoir un rôle étiologique. Le point de départ d'un travail d'épidémiologie analytique est le test d’une hypothèse (existence d'une relation entre tel facteur et telle maladie) ou la recherche d'une meilleure précision sur les relations entre maladie et facteurs de risque (estimation d’un risque relatif, de la relation dose-effet…).

Les outils privilégiés de l'épidémiologie analytique sont les enquêtes cas-témoins, et les enquêtes de cohorte (exposés - non exposés). Les résultats sont présentés le plus souvent sous forme de mesure des relations entre la probabilité de la survenue d'une maladie et un ou plusieurs facteurs de risque (risques relatifs, rapport comparatif de mortalité).

Epidémiologie descriptive

Description de la fréquence des maladies ou des états de santé dans des populations* définies et de ses variations en fonction des caractéristiques des personnes (âge, sexe...), du temps ou de l'espace.

Les outils privilégiés de l'épidémiologie descriptive sont les enregistrements systématiques, les registres, les enquêtes transversales. Les résultats sont des mesures de fréquence brutes ou spécifiques (Incidence*, prévalence*, mortalité*).

Exemple : les enquêtes décennales sur la santé et les soins médicaux de l’INSEE, notamment les enquêtes menées en 1991-1992 et 1980-1981.

Epidémiologie évaluative

Le troisième axe de l'épidémiologie est l'évaluation des interventions ou des programmes destinés à prévenir les maladies ou leurs complications. En milieu de travail, les conditions idéales d’une évaluation sont la constitution par randomisation* de deux groupes, avec et sans intervention, avec comparaison dans les deux groupes de la situation avant intervention à la situation après intervention.

L'évaluation porte sur les effets de l’intervention en termes de maladies, décès ou handicaps évités. L’évaluation peut porter aussi sur les procédures et, éventuellement, sur les coûts (comparaisons coût-efficacité).

Cause d'une maladie.

Un recueil de données est exhaustif si l'échantillon est constitué par l'ensemble de la population.

La mesure ou l’estimation d’une exposition présente ou passée (à des agents physiques, chimiques ou biologiques ou à des facteurs organisationnels ou psycho-sociaux) peut s’effectuer de différentes manières :

• Evaluation par questionnaire auprès des personnes de l’étude (auto-déclaration).
• Evaluation par des “experts”, soit directement auprès des sujets exposés (observation par un ergonome, par exemple), soit indirectement.
• Evaluation basée sur des mesures d’exposition (mesures directes de la concentration de toxiques dans l’environnement…).
• Evaluation basée sur des mesures individuelles indirectes, tels que des marqueurs biologiques d’exposition.

Variable liée à la fois à la maladie et au facteur de risque, pouvant être à l'origine d'une association observée entre maladie et facteur de risque, selon le schéma ci-dessous :

∫ Facteur de risque
Facteur de confusion •?
∑ Maladie

Une démarche fondamentale en épidémiologie consiste à rechercher si la relation constatée entre la maladie et le facteur peut s'expliquer par la présence d'un facteur de confusion. S’il y a confusion, un ajustement sur le facteur de confusion est nécessaire pour obtenir une estimation sans biais de l’association entre le facteur de risque et la maladie.

Exemple : dans la recherche des causes des épidémies de choléra à Londres, au milieu du XIXème siècle, par William FARR et John SNOW, la relation observée était:

AltitudeÖCholéra

Ce qui a d'abord fait conclure à un effet de la qualité de l'air respiré. La relation vraie était :

∫ Altitude
Qualité de l'eau de boisson
∑ Choléra

Après prise en compte du facteur de confusion "qualité de l'eau de boisson", aucune relation ne subsiste entre la qualité de l'air et le choléra.

Variable associée statistiquement à la survenue d'une maladie ou d'un phénomène de santé. (relation de nature généralement étiologique, mais pas nécessairement).

Exemple : une pression artérielle élevée est un facteur de risque de maladie ischémique; le risque est accru en présence du facteur.

Groupe à risque: groupe dont le risque est accru pour une maladie donnée, du fait de ses caractéristiques en termes de facteur de risque.

Exemple : les vendeurs, du fait qu’ils travaillent debout, forment un groupe à risque pour les troubles de la circulation veineuse.

La classification internationale des handicaps, publiée en 1980 par l’Organisation Mondiale de la Santé, comporte trois classifications se référant chacune à un niveau spécifique des conséquences des maladies:

• Les déficiences, relatives à toute altération du corps ou de l’apparence physique, ainsi qu’à une anomalie organique ou fonctionnelle.
• Les incapacités, qui reflètent les conséquences des déficiences en termes d’activité fonctionnelle de l’individu (par exemple: incapacité de marcher).
• Les désavantages se rapportent aux préjudices résultant pour l’individu de sa déficience ou de son incapacité (par exemple: insuffisance de ressources).

Mesure de la survenue de nouveaux cas. Les événements comptés comme cas sont le plus souvent des maladies. S'il s'agit de décès, on parle de mortalité.

Il y a interaction entre deux facteurs de risque d’une maladie F1 et F2 si le rôle de l'un dans la maladie n'est pas le même selon que l'autre est présent ou absent.

Tableau rectangulaire dont les lignes correspondent à des emplois et les colonnes à des expositions professionnelles. A l’intersection d’une ligne et d’une colonne on trouve une information sur l’exposition dans cet emploi. Le contenu de la matrice peut être en “oui-non” (l’exposition peut exister ou non dans cet emploi ) ou comporter des indications plus précises, comme la probabilité d’être exposé ou l’intensité de l’exposition.

Le développement des matrices emploi-exposition, comme aide à l’évaluation des exposition à des fins de surveillance ou de recherche, a porté principalement sur les agents chimiques.

Toute enquête épidémiologique implique la mesure de variables destinées à refléter les phénomènes de santé étudiés et certains facteurs liés à ces phénomènes.

Les mesures effectuées peuvent être de nature et d'origine variées: questionnaires administrés par un médecin ou un enquêteur spécialisé, questionnaire “auto‑administré” (c'est le sujet lui-même qui le remplit), mesure biologique, de concentration d’un polluant dans l’atmosphère, etc... L'instrument de mesure choisi doit être adapté à la nature du phénomène à observer et à l'objectif de l'étude. Les conditions de recueil des mesures doivent également être définies de façon rigoureuse de façon à éviter certains biais.

Ecart subjectif ou objectif à un état de bien-être physiologique ou psychologique.

Cet écart est apprécié différemment selon la personne ou l'institution qui en juge; on distingue donc classiquement :

• La morbidité ressentie, appréhension par l'individu des phénomènes pathologiques ou des gênes le concernant.
• La morbidité diagnostiquée, faisant l'objet d'un recours au système de soins (recours au médecin en particulier), classée en maladies selon la nosologie en vigueur.
• La morbidité objective, qui serait appréciée par un examen de santé standardisé, tenant compte des connaissances, des techniques et des normes actuelles.

Il peut exister des différences très importantes entre ces approches de la morbidité; la plupart des gênes mineures ressenties, par exemple, ne font pas l'objet d'un recours au système de soins. Toute interprétation de données de morbidité doit aussi tenir compte de l'environnement social: le nombre de maladies professionnelles ou d'accidents de travail déclarés dépend de la législation et de la façon dont celle-ci est appliquée.

En France, la morbidité est connue, entre autres, par des registres de morbidité pour certaines affections (cancer, maladies cardio-vasculaires, notamment), et par les enquêtes décennales de l’INSEE sur la santé et les soins médicaux, qui portent sur un échantillon national.

L'analyse des décès occupe une part importante de la description de la mesure de l'état de santé d'une population :

• Le taux brut de mortalité dans une population n'est pas un indice très informatif. On préfère les taux par âge, ou d’autres indices développés en démographie.
• Quotient de mortalité par âge (risque de décéder dans l'année qui suit, pour des personnes d'un âge donné).

Tables de mortalité décrivant l'évolution dans le temps des effectifs d'une cohorte définie par son année de naissance. De telles tables, basées sur des cohortes fictives, servent de base au calcul de l'espérance de vie.

Pour la plupart des affections, plusieurs facteurs de risque interviennent; la présence de l’un d’entre eux augmente le risque de survenue de l’affection, que les autres soient présents ou non. Ainsi, le risque de cancer du poumon pour un sujet donné est augmenté s’il a été exposé à l’amiante, et ceci qu’il soit fumeur ou non. En conséquence, si plusieurs expositions (à des facteurs personnels, professionnels, environnementaux..) sont présents, la maladie ne peut pas être attribuée à une cause unique. En corollaire, savoir qu’un sujet malade est exposé à un facteur de risque reconnu pour cette maladie (par exemple un facteur personnel comme le tabagisme) n’implique pas que la maladie soit “expliquée” par ce facteur, au sens où d’autres facteurs (professionnels…) n’interviendraient pas.

Si P1 et P0 sont les risques d’une maladie en présence et absence d’un facteur de risque, l’Odds Ratio est une approximation du risque relatif, d’autant meilleure que la maladie est plus rare.

Rapport du nombre de personnes affectées par une maladie à l'effectif de la population susceptible de présenter la maladie, à un instant donné (prévalence instantanée). La prévalence exprime la situation épidémiologique à un moment donné : on parle parfois de taux de prévalence.

Relation entre 1' incidence et 1a prévalence. Dans le cas où l'incidence et la prévalence d'une maladie sont constantes au cours du temps dans une population on a : P≈I x D

Ensemble des actions destinées à prévenir les maladies ou leurs complications. On les classe généralement en trois groupes:

• Prévention primaire: tous actes destinés à diminuer l'incidence de la maladie.
• Prévention secondaire: tous actes destinés à réduire la durée de la maladie ou à améliorer son évolution, y compris les actions de dépistage.
• Prévention tertiaire: tous actes destinés à diminuer la prévalence des incapacités chroniques dans une population (tournés vers l'amélioration de l'activité des personnes malades par exemple).

Valeur numérique, entre 0 et 1, attachée à un événement résultant d'une épreuve (tirage,..) caractérisant la fréquence avec laquelle l'événement se produirait si l'épreuve était répétée une infinité de fois.

Exemple : L’épreuve est le lancer d'un dé. La probabilité associée à l'événement “ la valeur tirée est 5 ” est 1/6.

• Probabilité subjective : valeur numérique, entre 0 et 1, mesurant le degré de certitude de réalisation d’un événement.
• Calcul des probabilités : une branche des mathématiques.

Description de l'ensemble des étapes correspondant à une étude, y compris les documents de recueil de données (questionnaire...). Dans une étude épidémiologique la mise au point du protocole est aussi importante et peut demander autant de temps que le recueil des données.

Probabilité de détecter par un test statistique. une différence ou un effet qui existe dans la population. Une étude est dite manquer de puissance si les conditions de réalisation entraînent qu'il est peu probable qu'une conclusion statistique puisse être avancée, même si l'effet ou la différence existent réellement. La puissance est liée, entre autres choses, à la taille de l'échantillon. Les calculs de puissance et, corrélativement, de nombre de sujets nécessaires, font partie de la phase préalable d'une étude.

Enquête permanente et exhaustive. On réserve en général le nom de registre à des enquêtes concernant une pathologie bien spécifiée dans une zone géographique donnée.

Exemple : registre du cancer dans un département.

Probabilité qu'un sujet développe une maladie donnée pendant une période déterminée. Le terme risque est utilisé dans beaucoup d'expressions : facteur de risque, groupe à risque, etc. Risque est aussi utilisé dans un sens proche du sens courant ("toute activité comporte des risques"). On parlera en particulier de "risque chimique", "risque physique", "risque biologique". Il s’agit donc ici d’une exposition à un facteur de risque et non de la probabilité de survenue d’une affection.

Mesure d'association entre une maladie et un facteur de risque* à deux modalités (présence ou absence).

• Le facteur définit deux groupes de population, exposé et non exposé.
• Le risque relatif est le rapport: [risque dans le groupe exposé / risque dans le groupe non exposé] = RR
• Le risque relatif est estimé à partir d'un tableau d'effectifs où les sujets sont classés en malades ou non (M, nM), exposés ou non (E, nE).

RR = [a/(a + b)] / [c/(c+d)]

Dans certaines situations le risque relatif peut être estimé par un odds-ratio. Ce qui précède s'étend au cas où le facteur de risque comporte plus de deux modalités.

Exemple : le risque relatif de cancer du poumon, par rapport à une consommation nulle, est de :

7,4 pour 5 à 14 cigarettes
9,6 pour 15 à 24 cigarettes
(fumer de 5 à 14 cigarettes multiplie le risque par 7,4).

On parle aussi de sensibilité d'un signe clinique ou biologique (proportion de malades présentant ce signe).

Rapport entre deux taux (d'incidence de prévalence, de mortalité) concernant l'un les hommes (au numérateur), l'autre les femmes (au dénominateur).

Exemple : le sex-ratio est de l'ordre de 9 pour la mortalité par cancer du poumon en France.

On parle aussi de spécificité d'un signe clinique ou biologique (proportion de non-malades ne présentant pas le signe).

Les mesures de mortalité ou de morbidité (incidence, prévalence) doivent être standardisées de façon à permettre des comparaisons entre populations éliminant l'effet de facteurs de confusion tels que l'âge ou le sexe. Les méthodes de standardisation les plus classiques sont la standardisation directe et la standardisation indirecte. On considérera ici à titre d'exemple une standardisation par rapport à l'âge.

Dans la standardisation directe, on calcule le taux que l'on observerait dans la population étudiée si elle avait la même structure d'âge qu'une population de référence. Dans la standardisation indirecte, on calcule un nombre d'événements (décès ou maladies) attendu dans la population étudiée, en appliquant à chaque classe d'âge les taux spécifiques d'une population de référence. Le nombre d'événements attendu est comparé au nombre d'événements observé. Le rapport:

Nombre d'événements observé
Nombre d’événements attendu
est un rapport comparatif de mortalité (en anglais SMR) ou un rapport comparatif d'incidence (SIR) selon qu'il s'agit de mortalité ou de morbidité.

Courbe qui donne la variation du pourcentage de survivants dans une population ou une cohorte. Au temps t= 0, le pourcentage est de 100 %. On peut étudier d'autres événements que la mort.

Dans une étude cas-témoins, on compare un groupe de cas à un groupe de témoins, du point de vue de l'exposition passée à des facteurs de risque. Les cas sont des malades, les témoins des personnes non malades. Les témoins doivent être représentatifs de la population d'où sont issus les cas. Pratiquement, il est souvent difficile de définir le groupe témoin idéal. Une étude cas-témoins est parfois le complément d'une étude de cohorte*. On parle alors d'étude cas-témoins au sein d'une cohorte. On examinera, par exemple, plus en détail l'exposition professionnelle, non pas de tous les travailleurs de la cohorte, mais seulement de ceux qui sont décédés d'une cause donnée et d'un échantillon témoin.

Règle de décision entre deux hypothèses au vu des observations obtenues pour un échantillon. Les hypothèses portent souvent sur la valeur d’un paramètre. La règle de décision est basée sur un résumé des observations (par exemple, la moyenne empirique). Selon la valeur prise par ce résumé appelé aussi statistique ou critère de test, la décision se fera en faveur de l’une ou l’autre des hypothèses. Cette procédure est sujette à erreur, du fait des fluctuations d’échantillonnage.

Une enquête transversale permet d'étudier la morbidité et les facteurs de risque à une date donnée. Une telle enquête est mal adaptée à l'étude des liens entre maladie et facteurs de risque car il est le plus souvent difficile d'interpréter les liaisons observées.

Caractéristique dont la valeur peut fluctuer. On distingue les variables selon leur nature :

• Variable qualitative: le groupe sanguin.
• Variable dichotomique ou à deux classes : variable qualitative à deux possibilités, par exemple le sexe.
• Variable quantitative à valeurs discrètes : le nombre d'enfants.
• Variable quantitative continue : le poids, la taille.