Confusion et modification d'effet

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Facteurs de confusion (confounding factors)

La confusion est la situation où une association entre une exposition et un résultat est partiellement ou totalement due à une autre exposition, appelée le facteur de confusion (ou parfois facteur confondant). Il en découle qu'une variable sera considérée comme facteur confondant si elle satisfait deux conditions:

  • Elle est associée avec l'exposition qui nous intéresse dans la population source
  • Elle est un facteur de risque du résultat parmi les non exposés.

Un facteur de confusion est une exposition qui explique en totalité ou partiellement une association observée entre une exposition déterminée et le résultat. Cela n'implique pas une rélation de cause à effet entre le facteur confondant et le résultat.

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Notions de base

  • Introduction
  1. Pourquoi R?
  2. Prise en main de R
  • Statistiques descriptives en pratique
  1. Analyse préliminaire avec R et STATA
  2. Analyse graphique avec R et STATA
  3. Préparation des données
  4. Automatiser le traitement des données
  5. Tabulations
  • Caractérisation des observations
  1. Les mesures de tendance centrale
  2. Les mesures de dispersion
  3. Tests de normalité
  4. Loi normale
  5. Les scores
  1. Intervalles de confiance
  2. La distribution de Khi-deux
  3. La distribution de Student
  4. Hypothèses et types d'erreur
  5. Valeurs de p
  6. Comparer deux moyennes
  7. Mesures appariées
  • Épidémiologie
  1. Les mesures de fréquence en épidémiologie
  2. Risque Relatif et Odds Ratio avec intervalles de confiance
  3. Test de khi-carré pour une table 2 x 2
  4. Test exact de Fisher
  5. Examens de dépistage, sensibilité, spécificité, valeur prédictive
  6. Mesures d'impact pour une exposition
  7. Épidémiologie des maladies transmissibles
  8. Confusion et modification d'effet
  9. Les types d'études
  10. Courbes de survie