
A lâheure oĂč lâon peut lire un peu tout et son contraire sur la toile, que ce soit dans les divers mĂ©dias, blogs, ou sites « spĂ©cialisĂ©s », il nous est apparu important dâessayer de donner quelques outils pour commencer Ă trier soi-mĂȘme le bon grain de lâivraie.
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Certes, le faire de maniĂšre approfondie demande des compĂ©tences techniques pointues (et câest aussi notre rĂŽle !), mais il y a un Ă©lĂ©ment clĂ© quâil nous parait primordial de pouvoir comprendre et interprĂ©ter, il sâagit de la taille dâeffet.
Dans cet article, nous allons nous pencher sur la notion de taille dâeffet. Il sâagit en effet dâun Ă©lĂ©ment clĂ© en Ă©pidĂ©miologie nutritionnelle qui va permettre, grosso modo, de quantifier les risques potentiels identifiĂ©s (par exemple, quel serait le risque de dĂ©velopper une maladie cardiovasculaire si on boit de lâalcool), ou plus exactement de les comparer entre eux.

Taille dâeffet : kĂ©zako ?
Du déterminisme au probabilisme
Avant de comprendre le concept de taille dâeffet, il faut comprendre la notion de risques, et de facteurs de risques (et de protection).
Il y a encore quelques années, nous avions une version déterministe de la santé : causes et effets étaient reliés par une relation simple et directe. Par exemple, une carence en vitamine C entraine nécessairement le scorbut. Un coupable, une conséquence directe, simple et efficace, pas de fioriture.
Mais plus rĂ©cemment, et en particulier concernant les maladies « de civilisation » (obĂ©sitĂ©, maladies cardiovasculaires, diabĂštes, cancers, etc.), nous avons Ă©voluĂ© vers une version probabiliste : certains comportements peuvent augmenter le risque de dĂ©velopper telle ou telle maladie, mais on pourrait dĂ©velopper cette maladie quand mĂȘme, sans raison apparente ou connue. A lâinverse, on pourrait avoir un comportement Ă risque sans nĂ©cessairement dĂ©velopper ladite maladie.
On est donc passĂ© dâun monde oĂč les maladies avaient des causes simples, nĂ©cessaires et suffisantes, Ă un monde oĂč tout un tas de causes, ni nĂ©cessaires, ni suffisantes, concourent Ă provoquer toutes sortes de maladies ! Quel bazar nâest-ce pas ?
Et ainsi, on ne parle plus de causes, mais de facteurs de risques.
Facteurs de risques et de protection
La premiĂšre tĂąche des Ă©tudes Ă©pidĂ©miologiques en nutrition est donc dâidentifier des aliments qui peuvent accroitre le risque de dĂ©velopper une maladie quelconque, ou au contraire qui protĂšgent contre la survenue de ladite maladie.
On appelle ces aliments « facteurs de risques » ou « facteurs de protection » (ou facteurs protecteurs).
Par exemple :
Le fait de boire de lâalcool augmente le risque de dĂ©velopper une maladie cardio-vasculaire : on dit alors que lâalcool est un facteur de risque cardiovasculaire.
A lâinverse, consommer des aliments riches en omĂ©ga-3 semble protĂ©ger contre ce mĂȘme risque : on dit doncque les omĂ©ga-3 sont un facteur protecteur.
Les facteurs de risques les plus connus dans le domaine de la santĂ© sont le surpoids, la sĂ©dentaritĂ©, lâĂąge, la consommation de tabac et dâalcool, et une alimentation dĂ©sĂ©quilibrĂ©e (trop pauvre en fruits et lĂ©gumes notamment). Les facteurs protecteurs Ă lâinverse sont donc un poids normal, la pratique dâune activitĂ© physique, ĂȘtre jeune, ne pas boire ni fumer, avoir une alimentation Ă©quilibrĂ©e, etc.
Quantifier la force dâun risque
Cependant, identifier des facteurs de risques avérés ou potentiels ne suffit pas. Il est évident que le tabac ou la pollution atmosphérique, bien que tous deux facteurs de risques du cancer du poumon, ne sont pas équivalents à cet égard !
Il faut donc savoir Ă quel point ils augmentent ou diminuent un risque donnĂ©. Cela est particuliĂšrement important afin de rationaliser les recommandations de santĂ© Ă lâĂ©gard du grand public.
Câest lĂ que la taille dâeffet entre en jeu : il sâagit dâune mesure de la force de lâeffet observĂ© dâune variable (ici lâexposition Ă un facteur de risque) sur une autre variable (la survenue dâune maladie).
Cette taille dâeffet est calculĂ©e Ă travers de nombreux indicateurs, les plus courants Ă©tant le risque relatif (RR) et le Hazard Ratio (HR).
Nota : Hazard Ratio a bien un Ă©quivalent en français, mais mĂȘme dans notre langue on utilise le plus souvent le terme anglais. Nous les reprendrons donc ici.
Le risque de base
Ces indicateurs ont une particularité : ils ne reprĂ©sentent pas un risque de dĂ©velopper une maladie, mais comparent les risques entre 2 groupes. En effet, souvenez-vous, mĂȘme en lâabsence de facteur de risque, il existe tout de mĂȘme un risque de base.
Une personne qui ne fume pas pourra quand mĂȘme dĂ©velopper un cancer du poumon. Ce que lâon cherche donc Ă savoir, câest la taille dâeffet du tabac dans cette maladie, câest-Ă -dire Ă quel point est-ce que le tabac augmente le risque du cancer du poumon par rapport Ă un risque de base.
Dans les Ă©tudes de cohortes, ce risque de base est calculĂ© dans des groupes tĂ©moins. Ils ne reprĂ©sentent donc pas nĂ©cessairement la population gĂ©nĂ©rale, et la taille de lâeffet sera calculĂ©e par rapport au risque du groupe tĂ©moin.
A présent, voyons les 2 indicateurs les plus courants.
Le risque relatif
Barbecue et cancer du cÎlon : une étude de cas fictive
Afin de comprendre le risque relatif, lâidĂ©al est de raisonner sur un exemple (ici totalement fictif).
Imaginons que nous ayons une forte intuition selon laquelle le barbecue serait un facteur de risque du cancer du cĂŽlon. Afin de quantifier cet effet, prenons une cohorte de 800 personnes : par exemple des Ă©tudiants dâune petite facultĂ© de province. Sur ces 800 personnes, nous allons distinguer (par le biais dâun questionnaire) les gros consommateurs de barbecue des autres.
Pour faire simple dans cet exemple, imaginons que les gens sont soit des gros consommateurs, soit des non consommateurs.

Puis, nous allons nous donner un laps de temps assez long (par exemple 20 ans) au bout duquel nous comptabiliserons les cancers du colon dans chacun des groupes.
Les résultats sont synthétisés dans un tableau de contingence
Le questionnaire (toujours imaginaire) nous a permis de distinguer 200 gros consommateurs de barbecue et 600 non consommateurs de barbecue. Les résultats se résument de cette maniÚre :
– Sur 200 gros consommateurs de barbecue, 20 ont dĂ©veloppĂ© un cancer au bout de 20 ans.
– Sur 600 non consommateurs de barbecue, 30 ont dĂ©veloppĂ© un cancer au bout de 20 ans.
Afin de mieux visualiser tout ça, nous allons remplir un tableau classique en statistiques, dit tableau de contingence :
Profil | Cancer | Pas de cancer | Total |
---|---|---|---|
Gros consommateurs de barbecue | 20 | 180 | 200 |
Non consommateurs de barbecue | 30 | 570 | 600 |
Calculons le risque de chaque groupe
Nous allons à présent calculer le risque de développer un cancer du cÎlon dans chacun des groupes. Cela est simple, il suffit de diviser le nombre de personnes ayant eu un cancer sur le nombre total :
– Parmi les gros consommateurs de barbecue, ce risque est de 20Â Ă· 200 = 0,1 soit 10%.
– Parmi les non consommateurs de barbecue, ce risque est de 30 Ă· 600 = 0,05 soit 5%.
Sans aller plus loin, nous voyons que le risque de développer un cancer du colon est supérieur dans le groupe « barbecue ». Mais ce risque est plus grand de combien ? Pour ça, il suffit alors de calculer le risque relatif.
Calcul du risque relatif
Ici, les non consommateurs de barbecue reprĂ©sentent le groupe tĂ©moin, câest-Ă -dire le risque de base dans cette cohorte donnĂ©e. Nous allons donc comparer les risques des autres groupes (mais ici il nây a quâun seul autre groupe) Ă celui-ci.
Pour ce faire, il suffit donc de diviser le risque dans un groupe donné par le risque de référence (celui du groupe témoin).
Nous obtenons donc 0,1 Ă· 0,05 = 2, soit un risque relatif de 2 pour les gros consommateurs de barbecue.
Par dĂ©finition, le risque relatif du groupe rĂ©fĂ©rence est de 1, puisque lâon divise le risque de ce groupe par lui-mĂȘme.
Résumons tout cela dans le tableau suivant :
Profil | Cancer | Pas de cancer | Risque | Risque Relatif |
---|---|---|---|---|
Gros consommateurs de barbecue | 20 | 180 | 10% | 2 |
Non consommateurs de barbecue | 30 | 570 | 5% | 1 |
VoilĂ , vous avez compris ce quâĂ©tait un risque relatif !
Comment interpréter un risque relatif ?
Avec cet exemple, vous avez peut-ĂȘtre une intuition de la maniĂšre dont sâinterprĂšte le risque relatif. Il sâagit tout simplement du coefficient multiplicateur entre un risque et un autre.
Dans lâexemple prĂ©cĂ©dent, le risque relatif du groupe barbecue est de 2 : ça signifie que les consommateurs de barbecue ont 2 fois plus de risque de dĂ©velopper un cancer que les non consommateurs de barbecue.
A retenir
– Un RR de 1 signifie que le groupe en question a le mĂȘme risque de dĂ©velopper une maladie donnĂ©e que le groupe de rĂ©fĂ©rence.
– Un RR > 1 signifie que le groupe en question a un risque supĂ©rieur de dĂ©velopper une maladie par rapport au groupe de rĂ©fĂ©rence. On parle alors de facteur de risque.
– Un RR < 1 signifie que le groupe en question a un risque infĂ©rieur de dĂ©velopper une maladie donnĂ©e par rapport au groupe de rĂ©fĂ©rence. On parle alors de facteur protecteur.
Dans tous les cas, le RR signifie donc que le risque du groupe en question est égal à RR fois celui du groupe de référence.
Nota : par dĂ©finition, le RR ne peut pas ĂȘtre nĂ©gatif.
Le corollaire de ça, câest que plus le RR sera grand (ou proche de 0), plus la taille dâeffet sera importante. A lâinverse, plus il sera proche de 1, plus la taille dâeffet sera modeste.
Dans lâapproche GRADE1 (une mĂ©thode d’Ă©valuation de la certitude des preuves et de la force des recommandations en matiĂšre de soins de santĂ©), on peut considĂ©rer quâune Ă©tude observationnelle prĂ©sente une taille dâeffet modĂ©rĂ©e Ă partir dâun RR de 2, et importante Ă partir dâun RR de 5.
Le risque relatif comme pourcentage
Attention, dans certaines Ă©tudes les chercheurs ne prĂ©senteront pas le risque relatif de cette sorte, mais plutĂŽt sous la forme dâun pourcentage dâaugmentation. Câest souvent plus impressionnantâŠ
Par exemple, dans notre exemple fictif, un risque relatif de 2 pour le groupe barbecue signifie que le barbecue augmente le risque de cancer de colon de 100%Â ! Avouez que câest plus intimidant.
En effet, si le risque de base est de 1, une augmentation de 100% amĂšne le risque relatif Ă 2.
Si le risque relatif était de 1,20 alors on dirait que le risque est augmenté de 20%.
Si le risque relatif était de 0,80 alors on dirait que le risque est diminué de 20%.
Ces deux façons de prĂ©senter le risque relatif sont Ă©quivalentes, mais elles nâont pas le mĂȘme effet si on nâest pas attentif !
Toujours regarder le risque de base
Enfin, derniĂšre subtilitĂ© du risque relatif : comme son nom lâindique, il est relatif. Il est donc primordial, quand on cherche Ă lâinterprĂ©ter, de le rapporter au risque de base !
Modifions quelque peu notre exemple prĂ©cĂšdent pour comprendre. Imaginons que nous trouvions un risque relatif de 3 concernant le lien entre barbecue et cancer du cĂŽlon. Ce « sur-risque » parait donc important, et on serait en droit de dĂ©clencher la sonnette dâalarme et dâalerter les mĂ©dias pour quâils informent la population du grand danger quâelle court lors des grillades estivales.
Mais attention, il ne faut pas oublier le risque de base, celui de ceux qui ne consomment pas de barbecue :
- Si le risque de base liĂ© au cancer du cĂŽlon est de 0,001%, alors un RR de 3 amĂšnerait le risque Ă 0,003%, ce qui est assez peu inquiĂ©tant, et vous pouvez vous dire quâil vaut mieux laisser les gens profiter tranquillement de leurs grillades au charbon de bois lâĂ©tĂ©, ils sont suffisamment inquiĂ©tĂ©s sur dâautres sujets.
- Si en revanche le risque de base est de 30%, alors un RR de 3 porterait ce risque Ă 90% ! Devant une maladie dĂ©jĂ extrĂȘmement rĂ©pandue (câest un exemple fictif on vous le rappelle), il serait dâune urgence capitale de bannir lâusage de barbecue.
Bref, le risque relatif est, comme son nom lâindique, relatif Ă un risque de base. Il est important de toujours prendre ce contexte en compte et de le mettre en perspective par rapport au risque de base. Cela est indispensable si lâon veut savoir si le RR est pertinent ou non dans le cadre de ce quâon essaie dâĂ©valuer.
Le Hazard Ratio
Un risque relatif temporel
Le Hazard Ratio (HR) est un autre indicateur de taille dâeffet trĂšs courant. TrĂšs proche du risque relatif, il diffĂšre par une variable : le temps.
En effet, le risque relatif est une probabilitĂ© calculĂ©e au bout dâun temps donnĂ©, il dĂ©pend donc de la durĂ©e de lâĂ©tude. Si lâĂ©tude sur le barbecue sâĂ©tait arrĂȘtĂ©e aprĂšs 10 ans au lieu de 20, les rĂ©sultats auraient pu ĂȘtre totalement diffĂ©rents (on pourrait par exemple imaginer quâil faut 15 ans dâexposition au barbecue avant que les effets ne se fassent sentir).

Si lâon veut examiner un risque dans le temps, on va alors faire ce que lâon appelle une « courbe de survie », qui est simplement un suivi graphique du risque dans le temps.
Le risque de dĂ©velopper une maladie dans le temps porte un nom : le taux dâincidence.
Le taux dâincidence
Le taux dâincidence reprĂ©sente en effet le nombre de nouveaux malades sur une pĂ©riode donnĂ©e par rapport Ă la taille dâune population. Câest donc en quelque sorte la vitesse ou la force de la maladie. Ou, dit plus simplement, Ă quel point/vitesse une nouvelle maladie surgit dans une population donnĂ©e.
Si lâon imagine une baignoire qui se remplit, le taux dâincidence est le dĂ©bit du robinet dâeau qui emplit la baignoire. Le contenu de la baignoire lui, est appelĂ© prĂ©valence, câest-Ă -dire la quantitĂ© de malades Ă un instant T dans une population donnĂ©e.
Calcul et interprétation du Hazard Ratio (HR)
Dans le cas du Hazard Ratio, on ne calcule pas un rapport de risques, mais un rapport de taux dâincidence. Câest dâailleurs son nom en français : « rapport de taux dâincidence immĂ©diats » (vous comprenez mieux pourquoi on utilise Hazard Ratio, ou HR).
Le HR est donc amenĂ© Ă changer au cours du temps (en fonction de la fenĂȘtre de temps choisi, gĂ©nĂ©ralement un an dans les Ă©tudes).
Il existe nĂ©anmoins un cas oĂč le Hazard Ratio (HR) est Ă©quivalent au risque relatif (RR), câest quand le rapport des taux dâincidence est proportionnel dans le temps.
Sans rentrer dans des dĂ©tails techniques sur le pourquoi du comment, sachez nĂ©anmoins que câest le cas la plupart du temps dans les Ă©tudes prospectives, puisque les Hazard Ratio sont calculĂ©s lorsquâon utilise une mĂ©thode statistique que lâon nomme une rĂ©gression de Cox, qui prĂ©suppose que lâĂ©volution des taux dâincidence est proportionnelle dans le temps.
Dans la trĂšs grande majoritĂ© des cas donc, Hazard Ratio (HR) et risque relatif (RR) sâinterprĂštent de la mĂȘme façon !
Les Ă©tudes dâobservation en nutrition ont pour objectif principal dâidentifier des facteurs de risques, câest-Ă -dire des aliments qui sont susceptibles dâaugmenter le risque de dĂ©velopper une quelconque pathologie (ou Ă lâinverse, dâidentifier des facteurs de protection).
Pour savoir Ă quel point lâexposition Ă ce facteur reprĂ©sente une augmentation significative du risque ou non, les chercheurs Ă©valuent la taille dâeffet. Cette taille dâeffet est exprimĂ©e la plupart du temps par le risque relatif RR, ou le Hazard Ratio HR.
Bien que diffĂ©rents, ces indicateurs sâinterprĂštent de la mĂȘme maniĂšre. Il est donc important de comprendre leur mode de fonctionnement.
Il existe dâautres indicateurs de taille dâeffet. LâOdds Ratio (OR) est Ă©galement frĂ©quent et, mĂȘme sâil est trĂšs diffĂ©rent dans sa nature par rapport aux RR, il peut sâinterprĂ©ter dans la plupart des cas de la mĂȘme maniĂšre (surtout dans les Ă©tudes de cas-tĂ©moinet/ou quand la maladie en question est rare).
Enfin, nâoubliez pas que ces indicateurs sont relatifs Ă un risque de base, et quâil est important de toujours prendre en compte le risque de base afin de bien interprĂ©ter un risque relatif.
Si vous souhaitez approfondir ces notions, vous pouvez Ă©galement consulter la chaine Youtube « Risque Alpha » qui nous a dâailleurs quelque peu inspirĂ© cet article.
Référence
Guyatt G, Oxman AD, Akl EA, Kunz R, Vist G, Brozek J, Norris S, Falck-Ytter Y, Glasziou P, DeBeer H, Jaeschke R, Rind D, Meerpohl J, Dahm P, SchĂŒnemann HJ. GRADE guidelines: 1. Introduction-GRADE evidence profiles and summary of findings tables. J Clin Epidemiol. 2011