Étude de divers estimateurs de la prévalence de la maladie mentale grave fondés sur un échantillon à deux phases

Un processus à deux phases a été utilisé par la Substance Abuse and Mental Health Services Administration pour estimer la proportion d’Américains adultes atteints d’une maladie mentale grave (MMG). La première phase correspondait à la National Survey on Drug Use and Health (NSDUH) réalisée annuellement, tandis que la seconde phase consistait en un sous-échantillon aléatoire d’adultes ayant répondu à la NSDUH. Les personnes qui ont répondu à la deuxième phase d’échantillonnage ont été soumises à une évaluation clinique visant à déceler les maladies mentales graves. Un modèle de prédiction logistique a été ajusté à ce sous-échantillon en prenant la situation de MMG (oui ou non) déterminée au moyen de l’instrument de deuxième phase comme variable dépendante, et les variables connexes recueillies dans la NSDUH auprès de tous les adultes comme variables explicatives du modèle. Des estimations de la prévalence de la MMG chez l’ensemble des adultes et au sein de sous-populations d’adultes ont ensuite été calculées en attribuant à chaque participant à la NSDUH une situation de MMG établie en comparant sa probabilité estimée d’avoir une MMG avec un seuil diagnostique choisi sur la distribution des probabilités prédites. Nous étudions d’autres options que cet estimateur par seuil diagnostique classique, dont l’estimateur par probabilité. Ce dernier attribue une probabilité estimée d’avoir une MMG à chaque participant à la NSDUH. La prévalence estimée de la MMG est la moyenne pondérée de ces probabilités estimées. Au moyen des données de la NSDUH et de son sous-échantillon, nous montrons que, même si l’estimateur par probabilité donne une plus petite erreur quadratique moyenne quand on estime la prévalence de la MMG parmi l’ensemble des adultes, il a une plus grande tendance que l’estimateur par seuil diagnostique classique à présenter un biais au niveau de la sous-population.