III. MÉTHODES
III.V Analyses statistiques
Les statistiques descriptives permettront de dresser le portrait des caractéristiques maternelles et néonatales des Cris et du Québec, d’évaluer l’incidence de la macrosomie ainsi que la distribution des facteurs de risque et des complications. Afin de décrire les variables dichotomiques et catégorielles, nous avons utilisé des proportions, tandis que les moyennes et les écarts-types ont été évalués pour les variables continues. Notons que les analyses descriptives ont été comparées entre les 2 546 Cris et 97 475 femmes du Québec, afin de déceler des facteurs de confusion potentiels. Des tests de Student ont été utilisés pour les variables continues et des tests du chi-carré pour les variables dichotomiques et catégorielles.
La méthode employée pour établir les courbes de référence postnatales du poids en fonction de l’âge gestationnel spécifique aux populations Cris, s'appuie sur le modèle paramétrique de la régression quantile, qui a été introduit par Koenker et Bassett (1978).111 La régression quantile permet de créer des
courbes de croissances, en omettant des présuppositions de base quant à la forme de la distribution, en plus d’associer une équation de régression à chacun des percentiles. Les percentiles modélisés au cours de ce projet de recherche sont les suivants : 10ième, 50ième, 90ième et le 95ième percentile. Les équations
résultantes sont de types quadratiques, associant le logarithme du poids de naissance des Cris au carré de l’âge gestationnel. L’estimation des courbes de référence postnatales nous a permis d’établir les équations spécifiques pour chacun des percentiles et ainsi trouver le poids de naissance correspondant, selon l’âge gestationnel et le sexe du bébé. Ces courbes sont spécifiques aux populations Cris de l’Est de la Baie James, car elles ont été estimées à partir du poids de naissance et de l’âge gestationnel des Cris. Les naissances dont la gestation était inférieure ou égale à 30 semaines ont été exclues de ces distributions. Deux bébés mâles (26 et 30 semaines) et deux bébés femelles (27 et 28 semaines) ont un âge gestationnel ≤ 30 semaines. Afin d’éviter d’extrapoler les courbes de croissances postnatales spécifiques aux Cris de l’Est de la Baie James, selon le sexe, sur la base de deux données, il est préférable de les exclure, afin de ne pas fausser l’estimation du poids de naissances à de faible âge gestationnel et y entraîner des irrégularités.
Une analyse par régression logistique multivariée, en ajustant pour les variables de confusion potentielles, permettra d’identifier les facteurs de risque pertinents de la macrosomie. L’effet sera déterminé par des Rapports de cotes ajustés (RC) avec leur intervalle de confiance à 95% (IC). Cette première analyse servira à évaluer si la différence observée au niveau du poids de naissance chez les populations Cris et au Québec est attribuable à la différence de distribution des facteurs de risque de macrosomie. Les variables potentielles de confusion qui seront significatives (p < 0,20) et/ou qui modifieront les ratios des cotes (OR) de la macrosomie fœtale de plus ou moins 10%, seront incluses dans notre modèle. Ainsi, le modèle final sera ajusté en tenant compte de toutes les variables réparties de façon inhomogène entre ces groupes. Pour toutes les analyses, les effets de grappe, tels que les 32 hôpitaux, seront évalués à partir d’un modèle GEE (Generalized Estimating Equations). La structure « exchangeable » de la matrice de covariance des résidus sera utilisée pour représenter les corrélations intragrappe (intrahôpital). Les risques de macrosomie seront évalués par les trois définitions de cette condition en vigueur. Les risques de la morbidité maternelle et périnatale, seront analysés à partir de sous-groupes: 1) Macrosome avec poids de naissance > 4000g; 2) Macrosome avec poids de naissance > 4500g; 3) Macrosome avec un poids de naissance ≥ 90ième percentile des courbes de Kramer; et 4)
Macrosome avec un poids de naissance ≥ 90ième percentile des courbes spécifiques aux Cris.
Les graphiques LOESS (local linear regression) seront utilisés afin d’estimer la progression de la morbidité maternelle et périnatale (variable dépendante), en fonction des percentiles des courbes postnatales canadiennes de Kramer et des percentiles des courbes spécifiques aux Cris (variable
indépendante). La résultante étant une régression linéaire pondérée et lissée (smooth) localement de la variable y sur la variable x. La comparaison de la variation de la morbidité maternelle et périnatale en fonction des percentiles de Kramer et spécifique aux Cris, entre la population générale du Québec et les Cris, sont les suivantes: 1) Variation de la morbidité maternelle mineure et périnatale entre les populations Cris de l’Est de la Baie-James et la population du Québec, selon les percentiles des courbes postnatales canadiennes de Kramer; 2) Variation de la morbidité maternelle et périnatale pour les Cris de l’Est de la Baie James, selon les percentiles définis par les courbes postnatales spécifiques aux populations Cris de l’Est de la Baie-James et les percentiles définis par les courbes postnatales canadiennes de Kramer; et 3) Variation de la morbidité maternelle et périnatale entre les Cris de l’Est de la Baie James, selon les percentiles du poids de naissance définis par les courbes postnatales spécifiques aux populations Cris de l’Est de la Baie James, et la population générale du Québec, selon les percentiles définis par les courbes postnatales canadiennes de Kramer.
Les échantillons des populations sont volumineux, plus de 97 475 patientes pour le Québec et 2546 patientes Cries, les valeurs de p sont tous significatives, soit < 0,05, c’est à cet effet que nous ne spécifierons pas ces valeurs dans le Tableau I et Tableau II des caractéristiques populationnelles. Étant donné les très grandes tailles d’échantillons, les interprétations des résultats des analyses reposent essentiellement sur la magnitude des différences et la force des associations.