EPM-7000 Séance 12: Interactions Biologiques et Statistiques

L'effet d'une variable change selon l'état d'une autre variable. L'effet peut être multiplicatif ou additif.

L'interdépendance de plusieurs facteurs, où un facteur peut amplifier ou réduire l'effet d'un autre.

Évaluation de la variation de l'effet d'une variable (M) sur une relation entre X et Y, selon les niveaux de M.

L'effet combiné des variables est supérieur à la somme de leurs effets individuels.

L'effet combiné des variables est égal à la somme de leurs effets individuels.

La probabilité de développer un cancer du poumon dans un certain délai.

Le risque varie selon l'exposition à l'amiante et au tabagisme.

Comparaison des risques de cancer du poumon entre deux groupes.

Mesure l'influence de l'exposition à l'amiante en multipliant le risque chez les exposés par le risque chez les non-exposés.

Différence de risque entre deux groupes.

Mesure la différence absolue de risque de cancer du poumon entre les exposés à l'amiante et les non-exposés.

L'effet d'un facteur (amiante) sur le risque de cancer du poumon peut varier selon l'état d'un autre facteur (tabagisme).

L'effet multiplicatif d'un facteur sur l'autre est mesuré par le rapport de proportions d'incidence.

L'effet additif d'un facteur sur l'autre est mesuré par la différence de proportions d'incidence.

Ce modèle explique que l'interaction biologique survient lorsque l'apparition d'un événement (cancer du poumon) dépend de l'exposition à deux facteurs simultanément.

Mesure de la probabilité d'un événement chez les personnes exposées à un facteur par rapport aux personnes non exposées. Exemple: Si RR=2, les personnes exposées sont deux fois plus susceptibles d'avoir l'événement.

Proportion du risque d'un événement qui est dû à l'exposition à un facteur. Exemple: RA=30% signifie que 30% des cas de l'événement sont causés par l'exposition.

Le risque d'un événement en l'absence de tout facteur d'exposition.

La proportion du risque d'un événement qui est due à l'interaction entre deux facteurs. Exemple: RAI=50% signifie que 50% des cas de l'événement sont dus à l'interaction des deux facteurs.

Un facteur qui réduit le risque d'un événement. Exemple: Une alimentation saine est un facteur protecteur contre les maladies cardiaques.

Le risque d'interaction est la différence de risque entre l'exposition combinée à deux facteurs et la somme des risques individuels de chaque facteur. Il représente l'effet supplémentaire causé par l'interaction des deux facteurs.

Le risque de base est le risque d'un événement dans une population non exposée à aucun des facteurs étudiés.

Le risque en présence de A est le risque d'un événement dans une population seulement exposée au facteur A.

Le risque en présence de B est le risque d'un événement dans une population seulement exposée au facteur B.

Le risque en présence de A et B est le risque d'un événement dans une population exposée à la fois au facteur A et au facteur B.

Le risque d'interaction (RI) se calcule en soustrayant la somme des risques individuels (RA + RB) du risque combiné (RAB), puis en ajoutant le risque de base (RBase) : RI = RAB - RA - RB + RBase.

Le ratio de risque est le rapport entre le risque d'un événement dans un groupe exposé et le risque dans un groupe non exposé.

En divisant par le risque de base, la formule du risque d'interaction peut également être exprimée en termes de ratios de risque : (RRAB - 1) = (RRA - 1) + (RRB - 1)

Lorsque l'effet combiné de deux facteurs est supérieur à la somme de leurs effets individuels.

Lorsque l'effet combiné de deux facteurs est égal à la somme de leurs effets individuels.

L'influence de deux facteurs agissant ensemble sur un événement.

Un moyen quantitatif d'évaluer l'influence d'un facteur sur un événement.

Un modèle qui explique comment plusieurs facteurs peuvent contribuer à un événement, certains de ces facteurs peuvent être nécessaires pour que l'événement se produise.

L'interaction statistique peut varier selon la mesure d'effet utilisée (multiplicative ou additive).

Deux facteurs n'influencent pas le résultat d'un événement de manière combinée, leur effet se limite à leur effet individuel.

Le terme utilisé en épidémiologie pour décrire la situation où l'effet d'une variable change en fonction du niveau d'une autre variable.

Le modèle où l'interaction se mesure sur la différence des risques (taux d'incidence, prévalence, etc.)

Le modèle où l'interaction se mesure sur le risque relatif (rapport de taux d'incidence, etc.)

L'effet multiplicatif de deux facteurs est mesuré par le rapport du risque relatif conjoint au produit des risques relatifs individuels.

Mesure l'interaction dans le modèle additif.

L'impact combiné de deux facteurs sur un résultat, qui peut être supérieur ou inférieur à la somme des effets individuels.