| Titre : | Biométrie et épidémiologie. Régression logistique vs autres modèles linéaires généralisés pour l'estimation de rapports de prévalences. (1999) |
| Titre original: | Logistic regression vs other generalized linear models to estimate prevalence rate ratios. Biometrics and epidemiology. |
| Auteurs : | P. TRAISSAC ; M. CHAVANCE ; F. DELPEUCH ; B. MAIRE ; Y. MARTIN-PREVEL ; Association des Epidémiologistes de Langue Française. INC ; Société Française de Biométrie. FRA ; Unité de Nutrition - Ird. Centre collaborateur de l'Oms. Montpellier. FRA ; Journées "Biométrie et Epidémiologie". (30/09/1999; Vannes. FRA) |
| Type de document : | Article |
| Dans : | Revue d'épidémiologie et de santé publique (RESP) (vol. 47, n° 6, 1999) |
| Pagination : | 593-604 |
| Langues: | Français |
| Mots-clés : | Homme ; Epidémiologie ; Méthodologie ; Prévalence ; Modèle |
| Résumé : | [BDSP. Notice produite par INIST V0R0x2Se. Diffusion soumise à autorisation]. Dans une étude transversale, pour quantifier l'association entre l'exposition à un facteur F et un état dichotomique M (éventuellement ajustée sur divers facteurs de confusion), dans le cadre du modèle multiplicatif, l'indice d'association le plus naturel est le rapport de prévalences, pour lequel le calcul d'un intervalle de confiance nécessite un estimateur sans biais et une estimation correcte de la variance. L'odds ratio et la régression logistique sont cependant très populaires dans la littérature épidémiologique. Mais l'odds ratio per se étant difficilement interprétable, son estimation est souvent interprétée comme un rapport de prévalences, or ce n'est possible que si la condition de maladie rare est vérifiée. En outre, dans la régression logistique, le calcul de la variance d'estimation repose sur l'hypothèse de dispersion binomiale, qui n'est pas nécessairement vérifiée par les données ; dans le cas, fréquent, de la surdispersion, cela conduit à une sous-estimation du risque de première espèce. Dans le cadre du modèle linéaire généralisBe, il est aisé de choisir une autre fonction de lien que la fonction logit. Par exemple, le choix de la fonction de lien log (modèle log-binomial) permet d'obtenir directement des estimations de rapports de prévalences ajusté De même, il est possible d'adapter le modèle aux données par le choix d'une distribution autre que binomiale dans la famille exponentielle ou par l'estimation d'un paramètre de dispersion. (...) |
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