Comment quantifier un risque en nutrition : la notion de taille d’effet

Certes, le faire de manière approfondie demande des compétences techniques pointues (et c’est aussi notre rôle !), mais il y a un élément clé qu’il nous parait primordial de pouvoir comprendre et interpréter, il s’agit de la taille d’effet.

Dans cet article, nous allons nous pencher sur la notion de taille d’effet. Il s’agit en effet d’un élément clé en épidémiologie nutritionnelle qui va permettre, grosso modo, de quantifier les risques potentiels identifiés (par exemple, quel serait le risque de développer une maladie cardiovasculaire si on boit de l’alcool), ou plus exactement de les comparer entre eux.

Taille d’effet : kézako ?

Avant de comprendre le concept de taille d’effet, 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 récemment, et en particulier concernant les maladies « de civilisation » (obésité, maladies cardiovasculaires, diabètes, cancers, etc.), nous avons évolué vers une version probabiliste : certains comportements peuvent augmenter le risque de développer telle ou telle maladie, mais on pourrait développer cette maladie quand même, sans raison apparente ou connue. A l’inverse, on pourrait avoir un comportement à risque sans nécessairement développer ladite maladie.

On est donc passé d’un monde où les maladies avaient des causes simples, nécessaires et suffisantes, à un monde où tout un tas de causes, ni nécessaires, ni suffisantes, concourent à provoquer toutes sortes de maladies ! Quel bazar n’est-ce pas ?

La première tâche des études épidémiologiques en nutrition est donc d’identifier des aliments qui peuvent accroitre le risque de développer une maladie quelconque, ou au contraire qui protègent 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 l’alcool augmente le risque de développer une maladie cardio-vasculaire : on dit alors que l’alcool est un facteur de risque cardiovasculaire.

A l’inverse, consommer des aliments riches en oméga-3 semble protéger contre ce même risque : on dit doncque les oméga-3 sont un facteur protecteur.

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 à quel point ils augmentent ou diminuent un risque donné. Cela est particulièrement important afin de rationaliser les recommandations de santé à l’égard du grand public.

C’est là que la taille d’effet entre en jeu : il s’agit d’une mesure de la force de l’effet observé d’une variable (ici l’exposition à un facteur de risque) sur une autre variable (la survenue d’une maladie).

Ces indicateurs ont une particularité : ils ne représentent pas un risque de développer une maladie, mais comparent les risques entre 2 groupes. En effet, souvenez-vous, même en l’absence de facteur de risque, il existe tout de même un risque de base.

Une personne qui ne fume pas pourra quand même développer un cancer du poumon. Ce que l’on cherche donc à savoir, c’est la taille d’effet du tabac dans cette maladie, c’est-à-dire à quel point est-ce que le tabac augmente le risque du cancer du poumon par rapport à un risque de base.

A présent, voyons les 2 indicateurs les plus courants.

Le risque relatif

Afin de comprendre le risque relatif, l’idéal est de raisonner sur un exemple (ici totalement fictif).

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.

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 manière :

– Sur 200 gros consommateurs de barbecue, 20 ont développé un cancer au bout de 20 ans.
– Sur 600 non consommateurs de barbecue, 30 ont développé 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 :

Nous allons à présent calculer le risque de développer un cancer du côlon 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 20 ÷ 200 = 0,1 soit 10%.
– Parmi les non consommateurs de barbecue, ce risque est de 30 ÷ 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.

Ici, les non consommateurs de barbecue représentent le groupe témoin, c’est-à-dire le risque de base dans cette cohorte donnée. Nous allons donc comparer les risques des autres groupes (mais ici il n’y a qu’un seul autre groupe) à 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 ÷ 0,05 = 2, soit un risque relatif de 2 pour les gros consommateurs de barbecue.

Par définition, le risque relatif du groupe référence est de 1, puisque l’on divise le risque de ce groupe par lui-même.

Résumons tout cela dans le tableau suivant :

Voilà, vous avez compris ce qu’était un risque relatif !

Avec cet exemple, vous avez peut-être une intuition de la manière dont s’interprète le risque relatif. Il s’agit tout simplement du coefficient multiplicateur entre un risque et un autre.

Dans l’exemple précédent, le risque relatif du groupe barbecue est de 2 : ça signifie que les consommateurs de barbecue ont 2 fois plus de risque de développer un cancer que les non consommateurs de barbecue.

Le corollaire de ça, c’est que plus le RR sera grand (ou proche de 0), plus la taille d’effet sera importante. A l’inverse, plus il sera proche de 1, plus la taille d’effet sera modeste.

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% ! Avouez que c’est plus intimidant.

En effet, si le risque de base est de 1, une augmentation de 100% amène le risque relatif à 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%.

Enfin, dernière subtilité du risque relatif : comme son nom l’indique, il est relatif. Il est donc primordial, quand on cherche à l’interpréter, de le rapporter au risque de base !

Modifions quelque peu notre exemple précèdent pour comprendre. Imaginons que nous trouvions un risque relatif de 3 concernant le lien entre barbecue et cancer du côlon. Ce « sur-risque » parait donc important, et on serait en droit de déclencher la sonnette d’alarme et d’alerter les médias pour qu’ils informent la population du grand danger qu’elle 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 lié au cancer du côlon est de 0,001%, alors un RR de 3 amènerait le risque à 0,003%, ce qui est assez peu inquiétant, et vous pouvez vous dire qu’il vaut mieux laisser les gens profiter tranquillement de leurs grillades au charbon de bois l’été, ils sont suffisamment inquiétés sur d’autres sujets.
• Si en revanche le risque de base est de 30%, alors un RR de 3 porterait ce risque à 90% ! Devant une maladie déjà extrêmement répandue (c’est un exemple fictif on vous le rappelle), il serait d’une urgence capitale de bannir l’usage de barbecue.

Le Hazard Ratio

Le Hazard Ratio (HR) est un autre indicateur de taille d’effet très courant. Très proche du risque relatif, il diffère par une variable : le temps.

En effet, le risque relatif est une probabilité calculée au bout d’un temps donné, il dépend donc de la durée de l’étude. Si l’étude sur le barbecue s’était arrêtée après 10 ans au lieu de 20, les résultats auraient pu être totalement différents (on pourrait par exemple imaginer qu’il faut 15 ans d’exposition au barbecue avant que les effets ne se fassent sentir).

Si l’on veut examiner un risque dans le temps, on va alors faire ce que l’on appelle une « courbe de survie », qui est simplement un suivi graphique du risque dans le temps.

Le taux d’incidence représente en effet le nombre de nouveaux malades sur une période donnée par rapport à la taille d’une population. C’est donc en quelque sorte la vitesse ou la force de la maladie. Ou, dit plus simplement, à quel point/vitesse une nouvelle maladie surgit dans une population donnée.

Si l’on imagine une baignoire qui se remplit, le taux d’incidence est le débit du robinet d’eau qui emplit la baignoire. Le contenu de la baignoire lui, est appelé prévalence, c’est-à-dire la quantité de malades à un instant T dans une population donnée.

Dans le cas du Hazard Ratio, on ne calcule pas un rapport de risques, mais un rapport de taux d’incidence. C’est d’ailleurs son nom en français : « rapport de taux d’incidence immédiats » (vous comprenez mieux pourquoi on utilise Hazard Ratio, ou HR).

Le HR est donc amené à changer au cours du temps (en fonction de la fenêtre de temps choisi, généralement un an dans les études).

Il existe néanmoins un cas où le Hazard Ratio (HR) est équivalent au risque relatif (RR), c’est quand le rapport des taux d’incidence est proportionnel dans le temps.

Sans rentrer dans des détails techniques sur le pourquoi du comment, sachez néanmoins que c’est le cas la plupart du temps dans les études prospectives, puisque les Hazard Ratio sont calculés lorsqu’on utilise une méthode statistique que l’on nomme une régression de Cox, qui présuppose que l’évolution des taux d’incidence est proportionnelle dans le temps.

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