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Signification clinique

Lépidémiologie peut être divisée en deux types: descriptive et analytique. En règle générale, lépidémiologie descriptive précède lépidémiologie analytique. Lépidémiologie descriptive vise à développer des connaissances de base concernant lévénement de santé ciblé. Ces données peuvent inclure les taux doccurrences, les populations touchées, le moment et les présentations géographiques spécifiques dun événement sanitaire. En étudiant les caractéristiques propres à la population, les épidémiologistes peuvent commencer à se renseigner sur lhistoire naturelle, les modes de transmission, les facteurs de risque et même les disparités dun événement de santé présent au sein dune communauté. Lépidémiologie descriptive utilise également des informations provenant de la surveillance continue de la santé publique et lance finalement le processus délaboration dhypothèses et de direction des enquêtes sur le terrain pour développer des études analytiques efficaces et éclairées. Par exemple, dans une étude sur le cancer du sein, des taux dincidence et de prévalence peuvent être observés dans différents pays et dans différents groupes dâge pour en savoir plus sur ses étiologies, ses facteurs de risque et ses mesures préventives potentielles.

Épidémiologie analytique, sur le dautre part, sappuie sur lépidémiologie descriptive. Lorsque des hypothèses se posent en épidémiologie descriptive, lépidémiologie analytique vise à tester sa validité. Il cherche à découvrir des associations potentielles et tout autre contributeur entre les facteurs et les résultats en utilisant un groupe témoin. Ce test dhypothèse est possible via lexpérimentation ou lobservation. Les études expérimentales impliquent généralement des essais cliniques dans le cadre dun processus contrôlé; cela comprend lutilisation de procédures de randomisation, la mise en œuvre de placebos et des mesures de contrepoids pour contrer toute variable de confusion ou biais potentiels. Lobjectif primordial des études expérimentales est détablir une relation causale entre une exposition et un résultat. Par exemple, dans une étude dinfection parasitaire, lexposition serait les parasites, et le résultat serait la survie de lhôte ou lextinction de lhôte.

Dun autre côté, les études dobservation détectent le début dun résultat entre les personnes exposées et ceux qui ne sont pas exposés, ainsi que toutes les variables potentiellement liées, dans lespoir de déterminer les associations. Il existe trois types détudes observationnelles: cohorte, cas-témoins et transversales. Les études de cohorte observent à la fois les individus exposés et non exposés et enregistrent le nombre de résultats entre les deux groupes sur une période de temps déterminée. Dans ces observations, si les résultats sont plus élevés chez les personnes exposées que non exposées (contrôle), une association peut être déduite. Par exemple, dans une étude sur les facteurs de risque dobésité, plus de 8 000 enfants ont été suivis jusquà lâge de 7 ans. Le principal résultat observé était le développement de lobésité (IMC au-dessus du 95e percentile). Dans cette étude, les facteurs de risque associés à une probabilité accrue de développer une obésité comprenaient: lobésité parentale, le rebond précoce de lindice de masse corporelle, plus de huit heures à regarder la télévision par semaine à lâge de trois ans, la croissance de rattrapage, une courte durée de sommeil et gain de poids au cours de la première année.

Les études cas-témoins impliquent une approche plus rétrospective, dans laquelle les taux dexposition chez les individus qui présentent le résultat sont comparés à ceux qui ne le font pas (contrôle). Sil y a plus dindividus exposés qui ont également le résultat dintérêt dans ces observations, alors une association peut être déduite. Par exemple, dans une étude sur les blessures liées à la course, il a été constaté que les personnes actives depuis moins de 8,5 ans et les femmes ayant un IMC inférieur à 21 kg / m ^ 2 étaient plus susceptibles de développer des blessures au tibia.

Enfin, les études transversales se concentrent davantage sur un moment précis que sur une période plus longue, conduisant à des données montrant la prévalence ou lincidence dun résultat après une exposition. Cependant, ce format noffre pas autant dinformations que les deux premiers types détudes dobservation et est généralement mieux adapté lorsquil se concentre sur lépidémiologie descriptive dune population plus large. Par exemple, dans une étude sur la santé mentale des étudiants en médecine, les étudiants en première, troisième et sixième années détudes ont été sondés. Létude a montré que les étudiants de première année ont identifié la charge de travail et le manque de rétroaction comme facteurs de stress. Les étudiants de troisième année ont identifié les «soucis de compétence» comme un facteur de stress, et les étudiants de sixième année ont évalué le manque de soutien comme un facteur de stress. En fin de compte, cest la combinaison de ces études analytiques qui orientent la prise de décision et les réponses des épidémiologistes aux problèmes de santé publique ou la participation à lélaboration des politiques et à lélaboration des lois. En connaissant ces facteurs, les interventions peuvent être très ciblées et le potentiel de conséquences imprévues peuvent être limitées ou complètement évitées.

Les interventions sont également surveillées pendant la mise en œuvre et évaluées en termes defficacité, defficience, dimpact, de rentabilité et de potentiel damélioration.La morbidité et la mortalité sont deux mesures importantes des résultats. Les changements dans ces deux mesures peuvent non seulement indiquer la gravité dun événement de santé, mais aussi servir de test décisif pour les réponses que les épidémiologistes peuvent prendre. Les mesures de morbidité et de mortalité peuvent être recueillies à laide dune épidémiologie descriptive ou analytique et peuvent subir une stratification en diverses sous-catégories, telles que la mortalité par morbidité périnatale, néonatale, infantile et maternelle, pour nen nommer que quelques-unes. La morbidité et la mortalité peuvent également être stratifiées selon lâge, la race, lorigine ethnique, le sexe, le sexe, la nationalité et le statut socio-économique, ce qui permet de découvrir des vulnérabilités ou des expositions spécifiques à un groupe au sein dune population.

Ces sous-catégories fournissent un excellent aperçu de la santé de la population et mettre en évidence tout groupe qui pourrait être touché de manière disproportionnée. Par exemple, un examen de la mortalité infantile aux États-Unis de 1950 à 2010 a montré que si la mortalité infantile a considérablement diminué au cours des quatre dernières décennies, la disparité entre les Afro-Américains et les Blancs sest progressivement accrue, aggravée par les inégalités en matière déducation et de revenu. Parmi les autres disparités découvertes figurent la relation indirecte entre le statut socio-économique et la mortalité par cancer, la prévalence des morbidités liées à lasthme dans les centres-villes et le ciblage contraire à léthique des publicités sur le tabagisme dans les écoles à faible revenu. Cest en utilisant ces types dinformations que les parties prenantes dune communauté ou dune population peuvent prendre de meilleures décisions sur le type, la cible, lordre et la portée dune intervention à poursuivre, permettant en fin de compte aux communautés dallouer correctement leur temps, leur argent et dautres ressources. vers les interventions les plus efficaces et les plus rentables.

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