Table des matières

• Mentions légales
• Quatrième de couverture
• Les auteurs
• Introduction
  • Un ouvrage indispensable. Pourquoi ?
  • Un ouvrage accessible à tous. Comment ?
• Partie 1. Les données fondamentales. Les différentes variables et leur mesure
  • Introduction
  • 1). Les données fondamentales
    • Le matériel d'étude
      • Des personnes
      • Des animaux
      • Des prélèvements
    • Comment a-t-on travaillé ?
      • Dans le temps
        • Examen rétrospectif de données
        • Études transversales
        • Études prospectives
        • Études longitudinales
      • Dans l'espace
      • Qui a fait quoi ?
      • Les statistiques
    • Ce que l'on a cherché à évaluer
      • Les évaluations d'un "outil" diagnostique
      • Les évaluations thérapeutiques
      • Les facteurs de pronostic et les facteurs de risque
    • Critères de jugement
  • 2). Les variables qualitatives
    • Mesure
    • Quelques remarques
  • 3). Les variables quantitatives
    • Variables continues. Distributions. Représentations graphiques
      • Distribution
      • Représentation et mesure
    • Mesures descriptives. La loi normale (Laplace-Gauss)
      • La moyenne (mean en anglais)
      • La médiane
      • La variance et l'écart-type (standard déviation en anglais, SD)
      • Moyenne et médiane
    • La loi binomiale
    • La loi de Poisson
  • 4). Les variables censurées
    • Définitions
    • Mesures
      • La méthode directe
      • Les probabilités conditionnelles
    • La méthode de Kaplan-Meier
    • La méthode actuarielle
  • 5). Les variables subjectives
    • Moyens de mesure
• Partie 2 : Les comparaisons
  • Introduction
  • 1). Protocole médical d'un essai randomisé
    • Le préalable à tout essai randomisé
    • Inclusion des sujets dans l'étude
    • Précautions concernant les traitements que l'on cherche à évaluer
    • Les critères de jugement
    • Les liens entre ces différentes données
  • 2). Protocole statistique d'un essai randomisé
    • Le tirage au sort
      • Les tirages au sort les plus simples ont des défauts
      • Tables de nombre au hasard (encore appelés nombres aléatoires) et de permutation de nombres au hasard
    • Problèmes particuliers
      • La stratification
      • Randomisation et études multicentriques
      • Les risques
      • Déviations par rapport au protocole
  • 3). Règles éthiques, considérations réglementaires et financement d'un essai randomisé
    • Règles éthiques
    • Dispositions réglementaires
    • Financement
    • Enregistrement de l'essai
  • 4). Comparaisons cherchant à montrer une différence (en général un bénéfice)
    • Le risque de première espèce
      • Définition
      • Le principe des tests statistiques : l'hypothèse nulle
      • Comparaisons de la distribution de deux variables qualitatives : l'exemple du Χ²
      • Les degrés de liberté
      • Les tests paramétriques
      • Échantillons indépendants et appariés
      • Le choix d'un test
      • Les tests non paramétriques
      • Les tests semi-paramétriques
      • Le test t de Student
      • L'analyse de variance
      • Le principe des tests non paramétriques
      • Remarques à propos du logrank
    • Le risque de deuxième espèce
      • Valeur acceptable du risque de deuxième espèce
      • Détermination des effectifs dans un essai randomisé
    • Le risque de troisième espèce
    • La multiplication des tests statistiques
      • Les analyses intermédiaires en cours d'essai
      • Les analyses multiples en fin d'étude
      • Les analyses de sous-groupes
  • 5). Autres types d'essais randomisés
    • Essais dans lesquels les sujets sont leurs propres témoins ; essais croisés (cross over en anglais)
      • Le principe
      • Les avantages
      • Les conditions
      • L'analyse statistique
    • Les analyses séquentielles
      • Le principe
      • Place des analyses séquentielles
  • 6). Comparaisons cherchant à montrer une équivalence
    • Le principe
    • Calcul du nombre de sujets nécessaires
    • Techniques de recherche d'équivalence
      • L'une utilise l'intervalle de confiance
      • D'autres méthodes utilisent des tests spécifiques
    • Conclusion
  • 7). Conclusions
    • Les malfaçons des essais randomisés
• Partie 3 : Forces d'association, études multifactorielles, mesures d'impact, causalité
  • Introduction
  • 1). Les études unifactorielles. La régression linéaire et la corrélation
    • La corrélation
      • Le coefficient de corrélation de Pearson
      • Tests et coefficient de corrélation
    • La régression linéaire
      • Modèle prédictif
    • Risques relatifs et odds ratio
      • Le risque absolu
      • Le risque relatif
      • Les cotes ou odds
      • Remarques et interprétations des risques relatifs et des odds ratio
      • Tests
      • Intervalle de confiance
      • Les analyses unifactorielles
      • La force de l'association
    • Les limites des études unifactorielles
      • Les analyses unifactorielles
      • Ajustement
  • 2). Les études multifactorielles
    • Le principe des analyses multifactorielles
    • Les analyses pas-à-pas
    • Importance et pertinence du choix de la population étudiée
    • Les modèles descriptifs
      • L'analyse en composantes principales
      • L'analyse factorielle de correspondance
    • Les modèles prédictifs
      • La régression linéaire multiple (multiple linear regression en anglais)
        • Exemple
      • La régression logistique
        • Exemple d'étude utilisant la régression logistique
      • Le modèle de Cox
        • Exemple
      • Les covariables qui dépendent du temps
      • L'analyse discriminante
        • Exemple
    • Les malfaçons des études multifactorielles
    • Les autres utilités des analyses multifactorielles
      • Les comparaisons : là où un essai randomisé n'est pas possible.
      • Utilisation prédictive des analyses multifactorielles
  • 3). La causalité
    • Les mesures d'impact
      • Le risque en excès
      • Le risque attribuable
    • La causalité
• Partie 4 : Le diagnostic
  • Introduction
  • 1). Les "outils" de mesure
    • Sensibilité et spécificité (tableau II)
      • La sensibilité
      • La spécificité
      • Les limites de la sensibilité et de la spécificité
    • Valeurs prédictives (tableau III)
      • La valeur prédictive positive (VPP)
      • La valeur prédictive négative (VPN)
    • Le lien entre ces quantités
      • Question préalable en guise d'exercice
        • Réponse à la question posée aux médecins de Harvard
  • 2). Remarques sur la sensibilité, la spécificité, les valeurs prédictives. Les courbes ROC
    • Les trois grandes définitions
      • La définition de la population (ou de l'échantillon) inclus dans l'étude
      • Sur quels critères l'examen que l'on cherche à évaluer a-t-il été considéré comme positif (anormal) ou négatif (normal) ?
      • Sur quels critères le diagnostic de maladie ou de non-maladie a-t-il été établi (le référentiel ou standard de référence externe) ?
    • Les courbes ROC
      • Indices globaux
      • Les Receiver Operating Characteristics curves ou courbes ROC
      • Élaboration des courbes ROC
    • Rôle de la prévalence de la maladie
    • Effectifs nécessaires pour contrôler la valeur des intervalles de confiance et des indices informationnels d'un examen
  • 3). La démarche diagnostique, choix d'un examen, attitude décisionnelle
    • La démarche diagnostique
      • Le raisonnement intuitif
      • La démarche systématique
      • Le raisonnement objectif
    • Le choix d'un examen
      • Les contreparties de multiplier les examens complémentaires
      • Des demandes raisonnées d'examens complémentaires
      • La valeur informationnelle comparative des examens complémentaires entre eux
  • 4). Utilisation des méthodes multifactorielles dans une démarche diagnostique
  • 5). Concordance
    • Ce que n'est pas la concordance
      • La concordance diffère d'une relation statistique
    • La concordance
      • La concordance brute
      • Le coefficient kappa (κ)
      • Le kappa pondéré
      • Conclusions
• Partie 5 : Les évaluations thérapeutiques
  • Introduction
  • 1). Les comparaisons thérapeutiques ne reposant pas sur des essais randomisés
    • Les études non contrôlées
    • Les comparaisons "historiques"
    • Études prospectives non randomisées
    • L'effet placebo
    • L'amélioration des études observationnelles
  • 2). Lorsqu'un essai randomisé n'est pas possible
    • Les études multifactorielles
    • Les scores de propension
    • La recherche d'un consensus : la méthode "Delphi"
  • 3). Revue systématique et méta-analyses des essais randomisés
    • Les biais rencontrés dans les méta-analyses
    • Hétérogénéité des essais randomisés inclus dans une méta-analyse
    • L'évaluation des résultats : l'utilisation des odds ratio
    • Qualité des meta-analyses
  • 4). Choix d'un traitement
    • Bénéfices et contreparties médicales des traitements
    • Les études de coût-avantage
      • Ces études se décomposent en études coût-bénéfice, coût-efficacité, coût-utilité
    • Les études coût-efficacité
• Partie 6 : Les évaluations pronostiques
  • Introduction
  • 1). Exemple utilisant le modèle de Cox
  • 2). Exemple utilisant l'analyse discriminante
• Partie 7 : Épidémiologie
  • Introduction
  • 1). L'épidémiologie descriptive : les enquêtes transversales
    • Mesure de fréquence (ou de risque absolu)
    • Répétition des mesures de fréquence
  • 2). L'épidémiologie analytique
    • Les enquêtes cas-témoins
      • Objectifs
      • Principaux avantages et inconvénients
    • Les enquêtes de cohortes exposés non-exposés
      • Moyens d'estimation
      • Objectifs
    • Les biais
      • Le groupe témoin
      • Des biais peuvent être liés aux erreurs de mesures
      • Les facteurs de confusion
    • Remarques
      • Effectifs
      • Causalité
      • Risques relatifs et risques attribuables
      • Imputabilité
  • 3). Prévention et dépistage
    • Prévention
    • Dépistage
  • 4). Épidémiologie théorique
• Les logiciels de biostatistiques
• Quelques notations en biostatistiques
• Lexique
  • A
  • B
  • C
  • D
  • E
  • F
  • G
  • H
  • I
  • K
  • L
  • M
  • N
  • O
  • P
  • Q
  • R
  • S
  • T
  • U
  • V
  • W
  • X
  • Y