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Médiane, espérances
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Moyenne
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Supposons que dans un village, il y ait eu 10 naissances en 1891.
  • Deux de ces personnes sont décédées en 1918 (à 27 ans)
  • une en 1939 (à 48 ans)
  • une en 1941 (à 50 ans)
  • deux en 1952 (à 61 ans)
  • une en 1974 (à 83 ans)
  • une en 1981 (à 90 ans)
  • une en 1982 (à 91 ans)
  • la dernière en 1996 (à 105 ans)
On peut calculer la moyenne de la durée de leurs vies : (2X27 + 48 + 50 + 2X61 + 83 + 90 + 91 + 105)/10. Soit 64,3 ans.
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Médiane
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médiane
  
On peut calculer la médiane : c'est l'âge qui sépare la population (ici le groupe de 10 personnes) en deux groupes de même taille (5 personnes), ceux qui ont vécu plus longtemps et ceux qui ont vécu moins longtemps. Ici c'est 61 ans.
 
Première remarque : le résultat 64,3 donne une impression de grande précision ; il faut s'en méfier ...
 
Deuxième remarque : la durée moyenne n'a pu être connue qu'après le décès de la dernière personne du groupe, en 1996, à un moment où personne ne s'intéresse plus aux gens qui sont nés en 1891.
 
Troisième remarque : c'est sur des populations bien plus importantes que ces calculs présentent de l'intérêt.
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Espérance
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Aussi, on remplace cette statistique d'âge par un calcul de probabilités basé sur le principe suivant : si un certain événement (décès, succès au bac ou mariage par exemple) se produit pour 15% des personnes d'une population, tout se passe comme si chaque individu de la population avait 15% de "chances" de voir cet événement se produire.
 
C'est ridicule pour un individu (il se marie ou il ne se marie pas !) mais c'est valable pour faire des calculs sur la population entière.
 
La notion de moyenne se maintient dans ces conditions mais on utilise à la place le mot "espérance".
 
Remarquer que les mots chance et espérance ont une aura très positive mais sont employés aussi bien pour le succès au bac que pour le mariage ou même le décès.
 
Sur cette base, on va transformer des données statistiques du passé en projections sur le futur.
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Espérance de vie
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L'exemple le plus connu est le calcul d'espérance de vie à la naissance.
 
Au lieu d'attendre un an pour savoir combien d'enfants nés en 2009 sont morts à moins d'un an, on utilise la statistique la plus récente des décès d'enfants de moins d'un an (naissance en 2007 ou 2008 suivant la disponibilité des données).
 
De même, au lieu d'attendre deux ans pour savoir combien d'enfants nés en 2009 sont morts entre un et deux ans, on utilise la statistique la plus récente des décès d'enfants entre un et deux ans.
 
Et ainsi de suite.

Ces calculs sont compliqués, mais on a des machines.

Le résultat est intéressant pour les assureurs, mais sans aucune signification pour une personne précise.
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Survie sans rechute après un traitement
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En ce qui concerne la survie sans rechute après le traitement d'une maladie, on a remarqué qu'avec l'évolution rapide des traitements, les calculs sur le passé n'avaient pas grande valeur ; et comme ceux sur le futur utilisent les résultats du passé...
 
Aussi les résultats sérieux concerneront un groupe précis de patients :
  • qui ont eu tel ou tel diagnostic précis,
  • qui ont reçu tel ou tel traitement,
  • dont les résultats ont eu le "temps" d'apparaître.
Le plus souvent on étudie deux groupes avec même diagnostic ; l'un reçoit le meilleur traitement standard, l'autre un nouveau traitement dont de premières études ont conduit à penser qu'il était probablement meilleur.
 
Les résultats ne porteront pratiquement jamais sur des moyennes (car certains individus  du groupe continuent à ne pas rechuter !). Par contre, on connaîtra la médiane quand la moitié des patients du groupe auront rechuté.
 
Par exemple, dans l'étude de comparaison d'un traitement nouveau (N) comparé au traitement classique(C), on connaitra la médiane de survie sans rechute lorsque la moitié des patients du groupe auront rechuté.
 
En pratique, les calculs sont complexes car il faut valider les résultats en éliminant les effets du hasard (en fait les effets des très nombreuses causes non étudiées ou non identifiées) dans l'un et l'autre groupe.
 
Claude Jobert