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

tailledeffet_minia

A l’heure où l’on peut lire un peu tout et son contraire sur la toile, que ce soit dans les divers médias, blogs, ou sites « spécialisés », il nous est apparu important d’essayer de donner quelques outils pour commencer à trier soi-même le bon grain de l’ivraie.

_

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.

Différents risques

Taille d’effet : kézako ?

Du déterminisme au probabilisme

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 ?

Et ainsi, on ne parle plus de causes, mais de facteurs de risques.

Facteurs de risques et de protection

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.

Les facteurs de risques les plus connus dans le domaine de la santé sont le surpoids, la sédentarité, l’âge, la consommation de tabac et d’alcool, et une alimentation déséquilibrée (trop pauvre en fruits et légumes notamment). Les facteurs protecteurs à l’inverse sont donc un poids normal, la pratique d’une activité physique, être jeune, ne pas boire ni fumer, avoir une alimentation équilibrée, etc.

Quantifier la force d’un 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 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).

Cette taille d’effet est calculée à travers de nombreux indicateurs, les plus courants étant le risque relatif (RR) et le Hazard Ratio (HR).

Nota : Hazard Ratio a bien un équivalent en français, mais même 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 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.

Dans les études de cohortes, ce risque de base est calculé dans des groupes témoins. Ils ne représentent donc pas nécessairement la population générale, et la taille de l’effet sera calculée par rapport au risque du groupe témoin.

A présent, voyons les 2 indicateurs les plus courants.

Le risque relatif

Barbecue et cancer du côlon : une étude de cas fictive

Afin de comprendre le risque relatif, l’idéal 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 côlon. Afin de quantifier cet effet, prenons une cohorte de 800 personnes : par exemple des étudiants d’une petite faculté de province. Sur ces 800 personnes, nous allons distinguer (par le biais d’un 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.

Barbecue

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 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 :

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 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.

Calcul du 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 :

Profil Cancer Pas de cancer Risque Risque Relatif
Gros consommateurs de barbecue 20 180 10% 2
Non consommateurs de barbecue 30 570 5% 1

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

Comment interpréter 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.

A retenir

Un RR de 1 signifie que le groupe en question a le même risque de développer une maladie donnée que le groupe de référence.

Un RR > 1 signifie que le groupe en question a un risque supérieur de développer une maladie par rapport au groupe de référence. On parle alors de facteur de risque.

Un RR < 1 signifie que le groupe en question a un risque inférieur de développer une maladie donnée par rapport au groupe de référence. 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 définition, le RR ne peut pas être négatif.

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.

Dans l’approche GRADE1 (une méthode d’évaluation de la certitude des preuves et de la force des recommandations en matière de soins de santé), on peut considérer qu’une étude observationnelle présente une taille d’effet modérée à partir d’un RR de 2, et importante à partir d’un RR de 5.

Le risque relatif comme pourcentage

Attention, dans certaines études les chercheurs ne présenteront pas le risque relatif de cette sorte, mais plutôt sous la forme d’un pourcentage d’augmentation. C’est souvent plus impressionnant…

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%.

Ces deux façons de présenter le risque relatif sont équivalentes, mais elles n’ont pas le même effet si on n’est pas attentif !

Toujours regarder le risque de base

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.

Bref, le risque relatif est, comme son nom l’indique, relatif à 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 l’on veut savoir si le RR est pertinent ou non dans le cadre de ce qu’on essaie d’évaluer.

Le Hazard Ratio

Un risque relatif temporel

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).

Sablier et travail

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 risque de développer une maladie dans le temps porte un nom : le taux d’incidence.

Le taux d’incidence

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.

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 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.

Dans la très grande majorité des cas donc, Hazard Ratio (HR) et risque relatif (RR) s’interprètent de la même façon !

Les études d’observation en nutrition ont pour objectif principal d’identifier des facteurs de risques, c’est-à-dire des aliments qui sont susceptibles d’augmenter le risque de développer une quelconque pathologie (ou à l’inverse, d’identifier des facteurs de protection).

Pour savoir à quel point l’exposition à ce facteur représente une augmentation significative du risque ou non, les chercheurs évaluent la taille d’effet. Cette taille d’effet est exprimée la plupart du temps par le risque relatif RR, ou le Hazard Ratio HR.

Bien que différents, ces indicateurs s’interprètent de la même manière. Il est donc important de comprendre leur mode de fonctionnement.

Il existe d’autres indicateurs de taille d’effet. L’Odds Ratio (OR) est également fréquent et, même s’il est très différent dans sa nature par rapport aux RR, il peut s’interpréter dans la plupart des cas de la même manière (surtout dans les études de cas-témoinet/ou quand la maladie en question est rare).

Enfin, n’oubliez pas que ces indicateurs sont relatifs à un risque de base, et qu’il est important de toujours prendre en compte le risque de base afin de bien interpréter un risque relatif.

Si vous souhaitez approfondir ces notions, vous pouvez également consulter la chaine Youtube « Risque Alpha » qui nous a d’ailleurs quelque peu inspiré cet article.

nuShop

Vous avez aimé notre article ?

Vous aimerez peut-être aussi nos produits !

Ils sont le fruit de plusieurs années de Recherche & Développement, et made in France 👍

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, Schünemann HJ. GRADE guidelines: 1. Introduction-GRADE evidence profiles and summary of findings tables. J Clin Epidemiol. 2011

nutriting

contact@nutriting.com

Et oui, nous participons également (et évidemment) au contenu de ce site ! Ce contenu est le fruit d'un travail minutieux de collaboration des co-fondateurs de nutriting : Patrick, Julien et Thierry, avec l'appui de notre diététicien-nutritionniste Laurent.



Nos nouveaux articles,
nos promos…

Nos nouveaux articles, nos promos...

Pour ne rien rater de l'actualité nutriting, inscrivez-vous à notre newsletter !

Nous garantissons la confidentialité et la sécurité de vos données personnelles.