Association et causalité en épidémiologie, 2015, Richard Wakeford. DOI 0.1177/0141076814562713

WAKEFORD, Richard. Association and causation in epidemiology–half a century since the publication of Bradford Hill’s interpretational guidance. Journal of the Royal Society of Medicine, 2015, vol. 108, no 1, p. 4-6. DOI 10.1177/0141076814562713 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4291331/pdf/10.1177_0141076814562713.pdf https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25572986/ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4291331/

Bonjour du docteur en sciences Olivier Dufour.
Ceci est une vidéo expérimentale.
Le projet consiste à traduire tous les articles scientifiques du monde de l’anglais vers le français.
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Le texte traduit n’a pas été manuellement vérifié.
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Totalité des sources et des références bibliographiques dans la description, sous la vidéo.

Titre.
Association et causalité en épidémiologie – un demi-jour
siècle depuis la publication de Bradford Hill’s
conseils d’interprétation.
Année de publication.
2015.
Premier auteur.
Richard Wakeford.
Journal.
Journal de la Société royale de médecine.

Austin Bradford Hill était l’un des grands noms de l’épidémiologie et des statistiques médicales.
Au milieu du 20e siècle, avec un autre grand, Richard Doll, Bradford Hill a lancé des études épidémiologiques qui devaient être très influentes pour révéler le lien de causalité entre le tabagisme et le cancer du poumon.
Cependant, ce lien n’a pas été accepté sans bataille, et les opposants à une interprétation directe de cause à effet de l’association épidémiologique comprenaient des notables tels que l’éminent statisticien Ronald Fisher.
Le débat a incité Bradford Hill à examiner en profondeur comment les résultats des études épidémiologiques devraient être interprétés, ce qui a conduit à la publication en 1965 dans les Actes de la Royal Society of Medicine de son article fondateur sur l’association et la causalité.
Pour marquer le 50e anniversaire de la publication de cet article historique, il est reproduit dans ce numéro du Journal de la Royal Society of Medicine.
L’article de Bradford Hill de 1965 est remarquable et plein d’idées.
Il propose neuf lignes directrices (souvent appelées à tort « critères », ce que Bradford Hill a clairement indiqué qu’elles n’étaient pas) par rapport auxquelles une association statistique trouvée dans une étude épidémiologique peut être jugée pour déterminer si une interprétation causale est raisonnable ou non.
Les plus importantes de ces lignes directrices sont la « force » (une association forte est plus susceptible d’être causale qu’une faible), la « cohérence » (une association est observée dans différentes études, dans des circonstances, des moments et des lieux différents), le « gradient biologique ‘ (c’est-à-dire dose-réponse – l’effet devrait avoir tendance à être plus important avec un niveau d’exposition plus élevé) et ‘temporalité’ (l’effet suit la cause potentielle après un intervalle approprié).
Une autre ligne directrice, la « plausibilité biologique », gagne en importance à mesure que les connaissances fondamentales sur l’étiologie de la maladie s’accumulent, mais ces connaissances ne sont manifestement pas complètes, ce qui devrait introduire une mise en garde en accordant trop d’importance à cette ligne directrice ; néanmoins, l’interprétation causale directe de certaines associations statistiques étirerait la crédibilité compte tenu de ce que l’on sait aujourd’hui.
Qu’en est-il de l’épidémiologie qui exige un examen détaillé de l’interprétation de ses résultats, comme celui mené par Bradford Hill ? À l’exception de quelques études capables de se « greffer » sur les essais cliniques, l’épidémiologie est une science observationnelle (c’est-à-dire non expérimentale).
Cela contraste avec les essais cliniques contrôlés randomisés, qui sont des montages expérimentaux : les sujets de l’étude sont randomisés entre les groupes de traitement par les investigateurs afin que toute différence individuelle de fond qui pourrait affecter le résultat de l’essai, même si elle est inconnue, soit « aplanie ». ‘ entre les groupes.
(La randomisation entre les groupes de traitement est un concept fondamental dans les essais cliniques que Bradford Hill a joué un rôle clé dans l’établissement d’une exigence nécessaire dans la conception de l’étude.)
En épidémiologie observationnelle, la randomisation des sujets d’étude entre les groupes (par exemple, différents niveaux d’exposition à la fumée de tabac) n’est pas possible car les études dans lesquelles des personnes sont délibérément exposées à des substances potentiellement nocives sans perspective réaliste de bénéfice personnel sont contraires à l’éthique.
Par conséquent, l’épidémiologie doit s’appuyer sur des données générées dans les conditions non contraintes de la vie quotidienne, sans intervention des enquêteurs, ce qui complique grandement l’interprétation des résultats épidémiologiques.
Dans les essais cliniques, tout ce qui doit être considéré (en supposant que l’étude a été correctement conçue, menée et analysée) pour juger de la causalité est de savoir si le hasard est une explication alternative raisonnable des résultats, c’est-à-dire quelle est la signification statistique des résultats.
En épidémiologie, il faut non seulement tenir compte des fluctuations statistiques mais aussi de la présence potentielle d’erreurs systématiques (la principale préoccupation est l’existence de biais dans les données de l’étude, mais d’autres erreurs sont possibles) et de confusion (lorsqu’un facteur considéré dans une étude est associé à un autre facteur qui influence le résultat, produisant un résultat déformé, potentiellement trompeur).
Les biais peuvent être introduits dans une étude de nombreuses manières subtiles (et pas si subtiles).
Dans les études cas-témoins, par exemple, le biais de sélection des témoins est un problème notoire – les témoins diffèrent des cas d’une manière qui affecte les résultats relatifs au(x) facteur(s) étudié(s).
La confusion en tant qu’explication crédible est toujours difficile (voire impossible) à éliminer entièrement car même lorsque des facteurs de confusion potentiellement importants (tels que le tabagisme) sont reconnus et qu’un ajustement pour leur présence est tenté, il reste le spectre d’influences étrangères inconnues qui se cachent en arrière-plan.

Ainsi, il est très rare qu’une étude épidémiologique produise des résultats qui, en eux-mêmes, peuvent être considérés comme démontrant sans équivoque une relation de cause à effet.
Une méfiance inhérente à l’égard des études non expérimentales a probablement été une raison matérielle sous-jacente au questionnement de Ronald Fisher (au moins au début) sur une interprétation causale directe de l’association entre le tabagisme et le cancer du poumon.
Bradford Hill exhorte les épidémiologistes à remettre soigneusement en question les preuves disponibles pour savoir si une interprétation causale d’une association est raisonnable ou si une explication alternative n’est pas seulement possible mais peut-être probable.
Il résume ainsi la situation : Aucun de mes neuf points de vue ne peut apporter de preuve indiscutable pour ou contre l’hypothèse de cause à effet et aucun ne peut être exigé comme condition sine qua non.
Ce qu’ils peuvent faire, avec plus ou moins de force, c’est nous aider à nous décider sur la question fondamentale : y a-t-il une autre façon d’expliquer l’ensemble des faits qui nous sont présentés, y a-t-il une autre réponse tout aussi, ou plus, probable ? que de cause à effet ? Aucun test formel de signification ne peut répondre à ces questions.
De tels tests peuvent, et doivent, nous rappeler les effets que le jeu du hasard peut créer, et ils nous renseigneront sur l’ampleur probable de ces effets.
Au-delà de cela, ils ne contribuent en rien à la « preuve » de notre hypothèse.
Ce que Bradford Hill a produit était un cadre pour une approche structurée de l’interprétation des résultats épidémiologiques.
Notez ce qu’il dit du rôle de la signification statistique : des résultats hautement significatifs nous disent qu’il est peu probable que le hasard ait produit l’association (du moins, pas de lui-même) mais cela est loin de démontrer une relation de cause à effet.
En effet, un résultat extrêmement significatif peut indiquer un lien de causalité mais pourrait bien avoir été généré par un ou des biais dans les données de l’étude (ou une autre source d’erreur systématique) et devrait inciter à examiner plus intensément la possibilité d’explications alternatives.
Il est tout à fait compréhensible que les épidémiologistes veuillent trouver quelque chose d’important sur la causalité de la maladie et la santé publique ou professionnelle, mais il y a une obligation d’essayer de prendre du recul par rapport à une étude et d’essayer de faire une évaluation impartiale de l’impact potentiel du biais et de la confusion sur sa résultats.
Ce n’est pas facile, car il est très rare que les données d’observation soient exemptes de toute source de biais – il s’agit de savoir si les enquêteurs peuvent juger sans passion le degré d’influence qui pourrait être attribué au biais ; mais en fin de compte, cela peut être mieux laissé à un examen indépendant.
Un demi-siècle après la publication de l’examen détaillé par Bradford Hill de l’association et de la causalité épidémiologiques, son article est toujours d’une grande pertinence aujourd’hui, peut-être davantage compte tenu du nombre d’études épidémiologiques qui sont maintenant entreprises.
L’épidémiologie observationnelle a apporté des contributions majeures à l’établissement de liens de causalité entre les expositions et la maladie et joue un rôle crucial dans, par exemple, l’évaluation du Centre international de recherche sur le cancer de la cancérogénicité d’un large éventail d’expositions humaines ; mais les résultats « positifs » des études épidémiologiques se sont souvent révélés controversés et éphémères, conduisant au scepticisme, voire au cynisme.
Peut-être que l’article de Bradford Hill devrait être une lecture obligatoire, non seulement pour les épidémiologistes, mais plus généralement pour la profession médicale, et au-delà ?

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Je suis le Docteur Olivier Dufour. (Montpellier)

Je lis tous les commentaires. Les personnes injurieuses seront bannies sans préavis.

Références personnelles et mon profil:

Références de mon sujet de thèse: https://www.theses.fr/2016LARE0005

Un peu de biblio perso: Manuscrit de thèse « RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DE SONS D’OISEAUX ET D’INSECTES ».

Olivier Dufour, le 18 février 2016, pour l’obtention du grade de Docteur de l’université de la Réunion »: https://drive.google.com/file/d/1rPhJJMyPIi7ZUWQ_KzYGHbzBRyYJJdwR/view?usp=sharing https://www.researchgate.net/profile/Olivier_Dufour2 https://books.google.fr/books?hl=fr&lr=&id=XGOfDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA83&dq=olivier+dufour&ots=7gTOW4reSH&sig=Ux_G5gM3DgOAvTjX1IniIQR2Gko#v=onepage&q=olivier%20dufour&f=false https://cel.archives-ouvertes.fr/LIP6/hal-01488785v1 https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-01488264/ https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1574954116301194 https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2016.08.004

Les articles que j’ai reviewés pour la revue scientifique à comité de lecture « Ecological informatics »: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1574954116301261 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1574954117300286 https://arxiv.org/abs/1909.04425 https://cel.archives-ouvertes.fr/LIP6/hal-01488786v1