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  • Articles et rapports : 11-522-X200600110400
    Description :

    On peut obtenir des estimations du nombre attribuable de décès (DA), toutes causes confondues, en commençant par estimer le risque attribuable corrigé (RA) au sein de la population pour tenir compte des covariables confusionnelles, puis en multipliant le RA par le nombre de décès, déterminé d'après les statistiques de l'état civil sur la mortalité, survenus pendant une période de référence précise. Nous obtenons par la méthode de régression à risques proportionnels des estimations des risques relatifs corrigés basées sur des données sur la mortalité provenant du suivi d'une cohorte ou d'une enquête que nous combinons à une distribution conjointe du facteur de risque et des covariables confusionnelles pour calculer un risque attribuable (RA) corrigé. Nous examinons deux estimateurs du RA corrigé, qui se distinguent par la population de référence d'après laquelle la distribution conjointe du facteur de risque et des variables confusionnelles est obtenue. Les deux populations de référence considérées sont : i) la population qui est représentée par la cohorte de référence et : ii) une population extérieure à la cohorte. Nous appliquons des méthodes fondées sur la théorie de la fonction d'influence pour obtenir des expressions permettant d'estimer la variance de l'estimateur du nombre attribuable de décès (DA). Ces estimateurs de la variance peuvent être appliqués à des données recueillies auprès d'échantillons allant de l'échantillon aléatoire simple à l'échantillon en grappes stratifié à plusieurs degrés pondéré par les poids de sondage utilisés pour réaliser les enquêtes nationales auprès des ménages. Nous illustrons l'estimation de la variance du nombre attribuable de décès au moyen d'une analyse de la surmortalité liée à l'indice de masse corporelle non idéal dans une population réalisée sur des données provenant de la deuxième étude de la mortalité basée sur la National Health and Examination Survey (NHANES) et de la NHANES de 1999-2002. Ces méthodes peuvent également être utilisées pour estimer le nombre attribuable de décès par cause d'une maladie ou de nouveaux cas ainsi que leurs erreurs types, lorsque la période de référence est brève.

    Date de diffusion : 2008-03-17

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980024356
    Description :

    En dehors des enquêtes complexes, on applique fréquemment des intervalles de confiance exacts aux proportions obtenues par distribution binomiale au lieu d'intervalles reposant sur une normalité approximative, quand les événements positifs sont peu nombreux. Malheureusement, il est impossible d'en faire autant avec les données des enquêtes complexes, en sorte qu'on utilise des intervalles reposant sur la normalité approximative hypothétique de la proportion pondérée selon l'échantillon, même quand il existe peu d'évènements positifs. Les auteurs proposent une simple modification aux intervalles binomiaux dans une situation de ce genre. Les simulations restreintes qu'ils présentent indiquent que la couverture probable de tels intervalles dépasse celle des intervalles reposant sur la normalité, des intervalles venant de la transformation par logit et des intervalles résultant de l'approximation de Poisson. Ils appliquent ensuite ces intervalles à la prévalance du virus de l'immunodéficience humaine (VIH) selon les données de la troisième Enquête nationale sur la santé et la nutrition et à la proportion de cocaïnomanes selon les données de l'Enquête sur la santé et la nutrition des personnes hispaniques.

    Date de diffusion : 1999-01-14
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Articles et rapports (2)

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  • Articles et rapports : 11-522-X200600110400
    Description :

    On peut obtenir des estimations du nombre attribuable de décès (DA), toutes causes confondues, en commençant par estimer le risque attribuable corrigé (RA) au sein de la population pour tenir compte des covariables confusionnelles, puis en multipliant le RA par le nombre de décès, déterminé d'après les statistiques de l'état civil sur la mortalité, survenus pendant une période de référence précise. Nous obtenons par la méthode de régression à risques proportionnels des estimations des risques relatifs corrigés basées sur des données sur la mortalité provenant du suivi d'une cohorte ou d'une enquête que nous combinons à une distribution conjointe du facteur de risque et des covariables confusionnelles pour calculer un risque attribuable (RA) corrigé. Nous examinons deux estimateurs du RA corrigé, qui se distinguent par la population de référence d'après laquelle la distribution conjointe du facteur de risque et des variables confusionnelles est obtenue. Les deux populations de référence considérées sont : i) la population qui est représentée par la cohorte de référence et : ii) une population extérieure à la cohorte. Nous appliquons des méthodes fondées sur la théorie de la fonction d'influence pour obtenir des expressions permettant d'estimer la variance de l'estimateur du nombre attribuable de décès (DA). Ces estimateurs de la variance peuvent être appliqués à des données recueillies auprès d'échantillons allant de l'échantillon aléatoire simple à l'échantillon en grappes stratifié à plusieurs degrés pondéré par les poids de sondage utilisés pour réaliser les enquêtes nationales auprès des ménages. Nous illustrons l'estimation de la variance du nombre attribuable de décès au moyen d'une analyse de la surmortalité liée à l'indice de masse corporelle non idéal dans une population réalisée sur des données provenant de la deuxième étude de la mortalité basée sur la National Health and Examination Survey (NHANES) et de la NHANES de 1999-2002. Ces méthodes peuvent également être utilisées pour estimer le nombre attribuable de décès par cause d'une maladie ou de nouveaux cas ainsi que leurs erreurs types, lorsque la période de référence est brève.

    Date de diffusion : 2008-03-17

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980024356
    Description :

    En dehors des enquêtes complexes, on applique fréquemment des intervalles de confiance exacts aux proportions obtenues par distribution binomiale au lieu d'intervalles reposant sur une normalité approximative, quand les événements positifs sont peu nombreux. Malheureusement, il est impossible d'en faire autant avec les données des enquêtes complexes, en sorte qu'on utilise des intervalles reposant sur la normalité approximative hypothétique de la proportion pondérée selon l'échantillon, même quand il existe peu d'évènements positifs. Les auteurs proposent une simple modification aux intervalles binomiaux dans une situation de ce genre. Les simulations restreintes qu'ils présentent indiquent que la couverture probable de tels intervalles dépasse celle des intervalles reposant sur la normalité, des intervalles venant de la transformation par logit et des intervalles résultant de l'approximation de Poisson. Ils appliquent ensuite ces intervalles à la prévalance du virus de l'immunodéficience humaine (VIH) selon les données de la troisième Enquête nationale sur la santé et la nutrition et à la proportion de cocaïnomanes selon les données de l'Enquête sur la santé et la nutrition des personnes hispaniques.

    Date de diffusion : 1999-01-14
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