d1-ue2-rachou-apport_des_registres_des_maladies-06-09-16

UE2 – Santé, Société, Humanité
Mme. RACHOU
Date : 06/09/2016 Plage horaire : 10h45 – 12h45
DFGSM3 : 2016/2017 Enseignant : Mme RACHOU
Ronéistes: LAW-KAM Thomas
PARATIAN Rayan
Evaluation du fardeau des maladies dans les
populations (partie 2) : épidémiologie (suite) et apport
des registres des maladies
I. L’épidémiologie analytique
1. Définition et principes de l’épidémiologie analytique
A. Définition et principes
B. La notion de risque
C. L’incertitude au cœur de toute enquête épidémiologique !
2. La mesure de l’association facteur-maladie
A. Tableau de contingence
B. Le Risque Relatif
C. L’Odds Ratio
D. La démarche
3. Les types d’études en épidémiologie analytique
A. Les enquêtes de cohortes
B. Les enquêtes cas-témoins
C. Les enquêtes en épidémiologie expérimentale
D. Les études de survie
II. L’épidémiologie évaluative
III. Généralités sur les registres de maladies
1. Définition : un registre, qu’est-ce-que c’est ?
 Définition du CNR
2. Principes de fonctionnement.
 Nécessité d’avoir plusieurs sources
3. Qualification des registres nationaux
IV. Exemple des registres des cancers
1. Contexte : le réseau de surveillance des cancers
A. Epidémiologie des cancers
B. Cancers et santé publique
C. Le réseau de surveillance des cancers en France
2. Les registres des cancers
A. Les réseaux de registre
B. Principe de fonctionnement
C. Registre des cancers de La Réunion

I. L’épidémiologie analytique
1. Définition et principes de l’épidémiologie analytique
A. Définition et principes
Définition : analyse le rôle des facteurs susceptibles d'influer sur l'incidence des problèmes de santé (c’est
l’épidémiologie analytique qui a montré le lien entre tabac et cancer des poumons…).
Objectif : mettre en évidence des associations entre des déterminants potentiels et la survenue d'un
événement (exemple : pourquoi y a-t-il plus de cancers à Lille qu'à Marseille ?).
On cherche à comprendre. On va comparer des groupes exposés différemment aux facteurs de risque. Est-ce
que l'exposition à un facteur est-elle associée à une diminution/ augmentation du phénomène ? (Est-ce
qu'une alimentation trop riche en graisse augmente les risques de cancer du côlon ? Est-ce qu’une activité
physique protège du cancer du sein ?
B. La notion de risque
Définition la notion de risque : c'est la probabilité de survenue d'un événement. Ce risque est différent pour
chaque personne. C'est un facteur qui sera lié statistiquement à l'évènement étudié. Le facteur de risque va
modifier la fréquence de survenue de l’évènement.
Par exemple, j’ai un risque en tant que piéton de me faire renverser. Mais je n’ai pas le même risque que
quelqu’un d’autre car on a chacun nos facteurs de risque : ne pas regarder à droite et à gauche avant de
traverser est un facteur de risque. Facteur de risque = lien statistique avec l’événement étudié (module sa
probabilité, l’augmente ou la diminue).
La question rémanente : on se demandera s’il existe un lien entre l'exposition E et l'évènement M.
► L’analyse explicative consiste à comparer les risques de certains sujets exposés différemment à des
facteurs de risque
C. L’incertitude au cœur de toute enquête épidémiologique !
L’épidémiologie s’intéresse à des individus vivant dans des conditions spontanées de vie (observation). Les
conclusions peuvent être « nuancées » car :
 de faibles doses d’exposition difficilement décelables représentent une difficulté à leur identification
 la collecte et l’analyse de données peuvent donner lieu à des erreurs
 la cause d’une maladie est rarement unique - mises à part certaines situations particulières la grande
majorité des maladies ont des causes multiples - un raisonnement cause effet n’est donc pas valable
(Diapo 9 non présenté en cours)
Il y a deux types d'études épidémiologiques analytiques :
• De type observationnel (le plus fréquent),
• De type expérimentales
2. La mesure de l’association facteur-maladie
A. Tableau de contingence
On va mesurer l'association d’un facteur de risque et la maladie, on classe les personnes selon la maladie et
selon l'exposition dans un tableau de contingence :

4 groupes de personnes sont mis en évidence :
A= personne exposé et malade
B= personne non malade mais qui a été exposé
C= personne non exposé mais malade
D= personne non malade et qui n’a pas été exposé
Le risque relatif et l’odds ratio sont des indicateurs qui
permettent de mesurer l’association entre le facteur et la maladie.
(La prof dit qu’elle ne nous demandera pas de calculer le RR. Il faut juste savoir ce qu’est un RR et ce qu’il
permet de mesurer.)
B. Le Risque Relatif
Risque relatif permet de répondre à la question : y a-t-il plus de malades chez les exposés que chez les non
exposés ? On compare la fréquence de l'événement sur le groupe exposé par rapport au non exposés.
RR = Incidence dans le groupe exposé / Incidence dans le groupe non exposé.
Si le FDR n’a pas de rôle, il n’y pas de différence entre les incidences : RR=1
Si le FDR augmente la probabilité d’être malade, la fréquence de malades est plus grande chez les
exposés : RR >1
S’il s’agit d’un facteur protecteur, l’incidence dans le groupe exposé sera plus faible que dans le groupe
non exposé : RR<1
En résumé : s’il y a un lien entre l’exposition et la maladie, on devrait trouver plus de malades chez les
exposés que chez les non exposés.
C. L’Odds Ratio
Odds ratio : répond à la question mais dans l'autre sens => l'exposition est-elle plus fréquente chez les
malades que chez les non malades ? C’est la comparaison de la fréquence de l’exposition chez les malades et
les non malades.
OR = Fréquence de l’exposition chez les malades/ Fréquence de l’exposition chez les non malades
Le raisonnement est le même que celui vu pour le RR.
Si le FDR n’a pas de rôle, les 2 fréquences d’exposition sont les mêmes : OR=1
Si le FDR augmente la probabilité d’être malade, la fréquence de l’exposition est plus grande chez les
malades : OR >1
S’il s’agit d’un facteur protecteur, l’exposition dans le groupe malade sera plus faible que dans le groupe
non exposé : OR<1

D. La démarche
Dans une étude observationnelle, on cherche s’il y a une liaison significative entre l'évènement E et la
maladie M, et quelle est la force de liaison entre E et M.
Sens et force de l'association :
Si le risque relatif ou odds ratio = 1, il n'y a pas de différence entre les 2 fréquences, donc pas d’association
entre E et M.
Si RR ou OR>1, l'exposition est un facteur de risque.
Si RR ou OR<1, l'exposition est protectrice dans ce cas.
Plus on s'éloigne de 1, plus l'association est forte. Il faut également vérifier si c'est statistiquement
significatif : si « p » < 0,05 ou IC à 95% ne contient pas 1. (Souvenirs, souvenirs… non elle ne nous donnera
pas de calcul à faire !)
3. Les types d’études en épidémiologie analytique
Existe-t-il un lien entre l’exposition E et l’événement M ? On a les :
- Etudes épidémiologiques expérimentales (tirage au sort, tests cliniques),
- Etudes épidémiologiques observationnelles, composées elles-mêmes de 3 types d'étude :
→Etude transversale (échantillon de population) : on fait une photo de la population à un moment donné et
on compare les caractéristiques des différentes expositions
→Etude cohorte ou exposés/non exposés,
→Etudes cas témoins (malades/non malades).
A. Les enquêtes de cohortes
Principes
On prend des gens non malades et on les classe en
non exposés ou exposés (à un polluant par
exemple). On observe les sujets et on note
l’apparition de la maladie (incidence). Y a-t-il plus
de malades chez les exposés que chez les non-
exposés ?
Il s'agit d'une étude prospective (on suit les
malades). On est ici observationnel, on
n’intervient pas sur le facteur d'exposition (on ne
tire pas au sort qui sera exposé et qui non).
Population
La sélection des sujets se fait selon l’exposition : les critères d’exposition doivent être explicites et il doit y
avoir absence de maladie à l’inclusion. On classe ensuite les personnes avec des critères très précis (dosage
biologique...) pour avoir des groupes comparables en tous points, SAUF l’exposition. On calcule la taille
de l’échantillon et on définit le début du suivi.
Les critères d’exposition doivent être précis pour différencier les exposés des non exposés et ne pas
provoquer d’erreurs.
Suivi
Le suivi doit être identique chez les exposés et chez les non-exposés (il ne doit pas y avoir de biais). On
mesure la survenue de la maladie (nouveaux cas = incidence), le suivi doit être long, la date définie
précisément, de diagnostic doit être fait à partir de critères précis et standardisés.

Les résultats : on mesure le risque relatif par un test statistique : le Chi 2. On compare donc 2 pourcentages
(des 2 incidences) : risque de développer la maladie chez les exposés (R1) et risque de développer la maladie
chez les non exposés (R0).
Ensuite, on mesure la force de l'association : le risque relatif RR : R1/R0.
• RR=1. Il n'y a pas de différences entre les 2 fréquences, donc pas d'association entre E et M
• RR>1. Ie+>Ie- / Association positive entre E et M. E est un facteur de risque.
• RR<1. IE+<IE-: association négative entre E et M : E est un facteur protecteur.
Les avantages : - Elles nous permettent d’avoir l'incidence d'une maladie,
- Elle respecte la séquence exposition-maladie,
- On apprécie la relation dose-effet (on joue sur les doses d’exposition),
- Elle permet d'étudier des facteurs d'expositions rares.
Les inconvénients : - Difficulté de suivi (certaines cohortes durent 30 ans, il faut donc pouvoir se donner
les moyens pour les suivre),
- Source de biais si pas de comparabilité des groupes,
- Si on regarde les maladies rares, il faudra inclure énormément de gens,
- Ces études sont très couteuses,
Il y a aussi des personnes que l’on perd de vue
B. Les enquêtes cas-témoins
Principes
On prend (à un instant « t ») des sujets en fonction
de la maladie (cas) et des sujets indemnes de la
maladie (témoins) puis on les interroge sur leur
exposition passée : est-ce qu'il y a plus d’exposés
chez les malades que chez les non-malades ?
Normalement s'il y a un lien entre l'exposition et la
maladie, on devra avoir plus d'exposés chez les cas
que chez les témoins. Il s'agit d'une étude
rétrospective. On ne suit pas les gens dans le temps
cette fois-ci.
Ce qu'il faut, c'est définir une date de début
d'exposition, définir précisément l'exposition et ce
qui est bien, c’est faire une évaluation à l’insu.
C’est-à-dire évaluer l'exposition sans savoir si c'est un cas ou un témoin, car si c'est un cas on aura peut-
être tendance à surestimer l'exposition.
Par exemple : je prends à la naissance des bébés prématurés/non prématurés. On interroge la mère sur la
consommation d’alcool au cours de la grossesse. S’il y a un lien entre le fait d’être prématuré et la
consommation d’alcool au cours de la grossesse qu’est-ce que je vais voir ? Qu’il y aura plus d’exposés
chez les cas que d’exposés chez les témoins. Les bébés malades auront plus souvent été exposés que les
bébés prématurés.
Tout à l’heure on avait 2 groupes exposés/ non exposés et on comparait la fréquence de la maladie. Là on a
un groupe de malades et de non malades et on compare la fréquence de l’exposition.
Population