Chapitre
Biostatistiques utiles en LCA
Biostatistiques utiles en LCA
Dans ce chapitre, on remet de l’ordre dans les biostatistiques minimales qui font vraiment gagner des points en LCA : reconnaître le type de variable, choisir le bon test, lire un p, un IC95 % ou une courbe de survie sans surinterpréter. L’objectif n’est pas de 'faire des stats', mais de vérifier si l’analyse d’un article est cohérente et ce qu’on peut réellement conclure.
- Identifier le type de variable étudiée (quantitative, qualitative, censurée) et en déduire la logique d’analyse attendue.
- Choisir la présentation descriptive adaptée et lire correctement une moyenne/écart-type, une médiane/IQR, une prévalence, une incidence et une courbe de Kaplan-Meier.
- Interpréter H0/H1, alpha, beta, puissance, p-value et nombre de sujets nécessaires sans confondre significativité, absence de différence et pertinence clinique.
- Vérifier qu’un test univarié est cohérent avec le type de variable, sa distribution et l’existence d’une censure.
Types de variables et plan général de l’analyse
Commencer par nommer correctement ce qu’on mesure
En biostatistiques, beaucoup d’erreurs sont commises avant même le premier calcul : on lit un tableau ou une p-value sans avoir identifié la nature exacte de la variable étudiée. Or une analyse n’est jamais choisie dans l’absolu ; elle dépend de ce qui est réellement observé chez chaque patient.
Si l’article mesure une grandeur, on n’attend pas la même présentation ni la même comparaison que s’il classe les patients en catégories ; et si le critère est un délai avant événement, le temps fait partie de l’information elle-même.
La logique générale suit donc trois temps : analyse descriptive, puis analyse univariée, puis analyse multivariée.
Autrement dit, bien nommer la variable, c’est poser la grammaire de toute la suite du chapitre. Une fois cette première marche franchie, il devient beaucoup plus facile de comprendre pourquoi on doit d’abord décrire correctement les données avant de discuter un test ou un modèle.
Quantitative ou qualitative : la distinction la plus rentable
Les variables quantitatives et qualitatives se distinguent d’abord par une idée très simple : dans un cas, il existe une notion de grandeur ; dans l’autre, on range les sujets en classes.
Exemple : L’âge, la pression artérielle ou un score de douleur correspondent à une valeur dont il a un sens de dire qu’elle est plus grande ou plus petite qu’une autre ; à l’inverse, une variable comme le sexe ou « maladie oui/non » correspond à une catégorie.
Cette distinction paraît élémentaire, mais elle change immédiatement la façon de lire un résultat, parce qu’on ne résume pas une grandeur comme on résume une répartition en classes.
Une variable quantitative peut aussi être discrète ou continue, alors qu’une variable qualitative devient binaire lorsqu’elle ne prend que deux valeurs.
En pratique, avant même de regarder un test, pose-toi une question très concrète : ai-je sous les yeux une valeur mesurée ou un classement ? Ce réflexe très simple évite déjà une grande partie des erreurs de lecture en LCA.
Définition : les quatre termes à maîtriser d’emblée
Variable quantitative : variable pour laquelle il a un sens de dire qu’un résultat est plus grand ou plus petit qu’un autre ; elle traduit une notion de grandeur.
Variable qualitative : variable en classes, sans notion de grandeur ; lorsqu’elle n’a que deux modalités, elle est binaire.
Variable censurée : délai avant survenue d’un événement pour lequel certains sujets n’ont pas l’événement observé pendant l’étude et doivent donc être censurés.
Date de point : date correspondant à la fin de l’étude, utilisée pour fixer correctement le moment où l’on arrête l’observation des patients n’ayant pas eu l’événement.
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