Interprétation de mesures d’association

Les mesures de fréquences sont dites comme étant des valeurs relatives valables si et seulement si les mesures sont exprimées dans la même unité et que les groupes à comparer sont similaires pour les variables associées à l’exposition ou à la maladie (âge, genre,…).

L’intérêt clinique dépend des valeurs absolues des fréquences à comparer. Il existe une association uniquement si le RR > ou < que 1. On parle d’association positive si RR > 1 et d’une association négative si RR < 1 ( ! RR n’a pas d’unité). Si le RR ≥ 2, alors on a un autre critère de causalité qui est rempli. On parle d’une association forte. L’association est considérée comme étant forte RR ≤ 0.5 ou si RR ≥ 2. Ce n’est pas parce que j’ai un RR > 1 que j’ai une relation causale ( ! QCM). Pour qu’on parle de relation causale il faut prendre en considération toutes les critères de présomptions causales et pas seulement la force d’association qui illustre l’association statistique qui existe entre la variable d’exposition et la variable maladie. On choisie un résultat en fonction d’une série d’autres variables qui caractérisent une personne, une intervention que je vais mettre en place. La variable résultat est dépendante des caractéristiques d’une personne, d’une intervention. La variable qui caractérise la personne dans mon étude est considérée comme une variable indépendante. Le facteur d’exposition est donc une variable indépendante et la variable de la maladie est une variable dépendante.