Chapitre 8 — Introduction à la santé publique · Topic 2 : Épidémiologie · Leçon 2.2
L’épidémiologie analytique ne se contente pas de décrire : elle mesure l’association entre une exposition (tabac, alcool, pollution, médicament…) et un événement de santé (cancer, infarctus, décès…). Deux indicateurs dominent : le risque relatif (RR) et l’odds ratio (OR). Cette leçon pose leur calcul, leur interprétation et leur domaine d’usage, avec l’exemple historique du tabac et du cancer du poumon.
🎯 Objectifs pédagogiques
À la fin de cette leçon, tu sauras :
- construire un tableau 2×2 exposition × maladie ;
- calculer et interpréter un risque relatif RR ;
- calculer et interpréter un odds ratio OR ;
- choisir entre RR et OR selon le type d’étude ;
- lire un intervalle de confiance à 95 % et une fraction attribuable ;
- appliquer ces outils à l’association tabac / cancer du poumon.
🧭 Plan de la leçon
- Objectif de l’épidémiologie analytique
- Le tableau 2×2 exposition × maladie
- Risque relatif : définition et interprétation
- Odds ratio : définition et cas d’usage
- Fraction attribuable, intervalle de confiance, significativité
- Application : tabac et cancer du poumon
1. Objectif de l’épidémiologie analytique
Décrire ne suffit pas : pour agir en santé publique, il faut identifier les facteurs de risque et les facteurs protecteurs. L’épidémiologie analytique compare la survenue d’une maladie chez les exposés et les non-exposés à un facteur donné, et quantifie la force de l’association. Elle est le pilier des décisions de prévention (interdiction, taxe, campagne de dépistage) et le préalable au raisonnement causal.
Un RR ou un OR élevé mesure une association statistique entre exposition et maladie ; il ne prouve pas à lui seul la causalité. L’inférence causale exige d’écarter les biais et les facteurs de confusion (voir Leçon 2.4) et de s’appuyer sur les critères de Bradford Hill (temporalité, gradient dose-effet, plausibilité biologique, cohérence…).
2. Le tableau 2×2 exposition × maladie
Le raisonnement analytique se résume dans un tableau croisé à quatre cases :
| Malades (M+) | Non malades (M−) | Total | |
|---|---|---|---|
| Exposés (E+) | a | b | a + b |
| Non-exposés (E−) | c | d | c + d |
Ce tableau est la brique commune à toutes les études analytiques. Selon la façon dont on a recruté les sujets, on lit ce tableau différemment :
- Dans une étude de cohorte, on part des colonnes d’exposition (a + b et c + d) et on mesure la fréquence de la maladie chez chaque groupe : on calcule un risque (incidence).
- Dans une étude cas-témoins, on part des lignes de maladie (a + c malades, b + d témoins) et on mesure la fréquence de l’exposition : on calcule un odds.
3. Risque relatif : définition et interprétation
RR = R(E+) / R(E−) = [ a / (a+b) ] / [ c / (c+d) ]
Le risque relatif est le rapport du risque (incidence) chez les exposés sur le risque chez les non-exposés. Il exige de disposer d’une incidence → il n’est calculable que dans une étude de cohorte ou un essai clinique.
| Valeur du RR | Interprétation |
|---|---|
| RR > 1 | L’exposition augmente le risque → facteur de risque |
| RR = 1 | Pas d’association |
| RR < 1 | L’exposition diminue le risque → facteur protecteur |
Un RR = 2 signifie que les exposés ont deux fois plus de risque de développer la maladie que les non-exposés. Un RR = 0,5 signifie qu’ils en ont deux fois moins.
4. Odds ratio : définition et cas d’usage
Un odds (cote) est le rapport probabilité de l’événement / probabilité de son contraire. Chez les malades, l’odds d’exposition est a/c ; chez les non-malades, il est b/d.
OR = (a/c) / (b/d) = (a × d) / (b × c)
L’odds ratio est le rapport de la cote d’exposition chez les malades sur la cote d’exposition chez les non-malades. Il est calculable même quand on ne connaît pas l’incidence → c’est l’indicateur naturel des études cas-témoins.
Complément hors cours. Quand la maladie est rare dans la population (prévalence < 10 %), b devient très grand devant a et d très grand devant c. On peut montrer que dans ces conditions OR ≈ RR : l’OR d’une étude cas-témoins fournit alors une estimation acceptable du RR qu’on aurait obtenu avec une cohorte. C’est ce qui rend le cas-témoins si utile pour les maladies rares (cancers rares, maladies orphelines).
| Étude | Recrutement | Indicateur naturel | Adaptée à |
|---|---|---|---|
| Cohorte | Exposés vs non-exposés, suivi prospectif | RR (incidence directement mesurée) | Maladies fréquentes, exposition rare |
| Cas-témoins | Malades vs témoins, exposition retrouvée en amont | OR (approxime le RR si maladie rare) | Maladies rares, exposition fréquente |
5. Fraction attribuable, intervalle de confiance, significativité
Au-delà du RR, plusieurs indicateurs affinent l’interprétation :
- Fraction attribuable chez les exposés (FAe) = (RR − 1) / RR : proportion des cas survenus chez les exposés qui seraient évités si l’exposition disparaissait. Exemple : RR = 20 pour tabac et cancer du poumon → FAe ≈ 95 %.
- Fraction attribuable en population (FAP) : proportion des cas de la population entière attribuables à l’exposition ; elle dépend en plus de la prévalence de l’exposition.
- Intervalle de confiance (IC 95 %) : fourchette dans laquelle se situe la « vraie » valeur avec 95 % de probabilité. Un RR de 2,0 avec IC 95 % [1,4 ; 2,8] est significatif ; un RR de 2,0 avec IC 95 % [0,7 ; 5,5] ne l’est pas (il inclut 1).
- Significativité statistique : par convention, on parle de résultat significatif si p < 0,05, c’est-à-dire moins de 5 chances sur 100 que l’écart observé soit dû au hasard.
Un RR ou OR dont l’intervalle de confiance à 95 % contient 1 n’est pas statistiquement significatif : on ne peut pas conclure à une association. C’est vrai même si la valeur centrale semble éloignée de 1 : c’est l’IC qui décide, pas le point estimé seul.
6. Application : tabac et cancer du poumon
L’exemple historique est fourni par les travaux de Richard Doll et Austin Bradford Hill (Royaume-Uni, cohorte des médecins britanniques, 1951-2001). Ils ont établi un risque relatif supérieur à 20 chez les fumeurs par rapport aux non-fumeurs pour le cancer bronchique, avec un gradient dose-effet net selon le nombre de cigarettes par jour et une réduction de ce risque à l’arrêt.
Ce type d’association forte, reproductible et biologiquement plausible a servi de socle aux critères de causalité de Bradford Hill (1965), référence encore utilisée aujourd’hui pour évaluer la causalité en épidémiologie.
En France, la prévalence du tabagisme quotidien reste élevée mais varie fortement selon le niveau d’éducation : elle est environ deux fois supérieure chez les personnes sans diplôme ou de niveau inférieur au bac que chez celles de niveau supérieur au bac, et l’écart s’est creusé ces vingt dernières années (baisse plus marquée chez les diplômés). C’est une illustration typique des inégalités sociales de santé qui accompagnent la plupart des grands facteurs de risque.
Complément hors cours. Le tabagisme est aujourd’hui la première cause évitable de mortalité en France : environ 75 000 décès annuels lui sont imputables (source : Santé publique France). C’est la traduction concrète, à l’échelle nationale, d’un RR massif combiné à une prévalence d’exposition élevée.
Un exercice classique de PASS/LAS consiste à comparer, dans un tableau 2×2 fourni, les deux indicateurs pour la même population et à discuter le résultat en fonction du protocole. Retiens qu’un même chiffre (a, b, c, d) peut donner un RR ou un OR très différents selon la façon dont les sujets ont été recrutés : c’est le design de l’étude, pas seulement les valeurs numériques, qui dicte l’indicateur à utiliser et sa lecture.
🧠 À retenir absolument
- Épidémiologie analytique = mesurer l’association exposition–maladie.
- Tableau 2×2 exposition (E+/E−) × maladie (M+/M−) : cases a, b, c, d.
- RR = [a/(a+b)] / [c/(c+d)] → étude de cohorte. RR>1 facteur de risque, RR<1 protecteur, RR=1 pas d’association.
- OR = (a×d) / (b×c) → étude cas-témoins. Si maladie rare : OR ≈ RR.
- IC 95 % : s’il contient 1, l’association n’est pas significative.
- Exemple Doll & Hill : RR > 20 tabac – cancer du poumon. Tabagisme deux fois plus fréquent chez les non-diplômés.
❓ Questions fréquentes
Peut-on calculer un RR dans une étude cas-témoins ?
Non, pas directement. On y calcule un odds ratio (OR). Le RR n’est calculable que quand on connaît le risque (incidence) chez les exposés et les non-exposés, ce qui exige une étude de cohorte ou un essai clinique. Si la maladie est rare, l’OR estime bien le RR.
RR = 1,0 : que conclure ?
Aucune association détectée entre l’exposition et la maladie dans l’échantillon étudié. Attention : l’absence d’association observée peut aussi provenir d’un manque de puissance (échantillon trop petit) ou d’un biais. Un IC 95 % étroit autour de 1 est plus rassurant qu’un IC très large qui traduit l’incertitude.
Que signifie « significatif au seuil de 5 % » ?
Que la probabilité (p-value) d’observer un écart au moins aussi grand par simple hasard, sous l’hypothèse d’absence d’association, est inférieure à 0,05 (5 %). C’est une convention utile mais qui ne dit rien de la taille de l’effet ni de sa pertinence clinique.
La fraction attribuable et le RR mesurent-ils la même chose ?
Non. Le RR mesure la force de l’association individuelle (« combien de fois plus »). La fraction attribuable mesure l’impact populationnel (« quelle part des cas serait évitée »). Un RR élevé sans exposition dans la population donne une FAP faible : c’est l’exposition rare mais très dangereuse (radon, amiante en milieu professionnel, par exemple).
Pourquoi le tabac reste-t-il plus fréquent chez les non-diplômés ?
Plusieurs mécanismes coexistent : accès plus tardif à l’information de prévention, environnement social (entourage fumeur), stress lié aux conditions de vie et de travail, moindre capacité à s’appuyer sur un accompagnement au sevrage. C’est un exemple typique d’inégalité sociale de santé (voir Ch 15).
🚀 Pour aller plus loin
Pour comprendre d’où viennent RR et OR selon les protocoles, et repérer les erreurs d’interprétation :
Contenu pédagogique original — Réussir SVT. Synthèse rédigée avec assistance IA. L’équipe Réussir SVT.