L’analyse descriptive est une première étape importante lorsqu’on effectue des analyses car elle permet de donner du sens aux données. Une suite de données brutes, générées à partir d’un système de surveillance de données individuelles, est difficile à interpréter, en particulier si beaucoup d’informations (c’est-à-dire de nombreuses variables) sont recueillies pour chaque cas de tuberculose. Afin de faciliter l’interprétation des données, un épidémiologiste utilisera l’analyse descriptive pour résumer une liste de lignes de cas de tuberculose.
Pour comprendre comment et pourquoi l’analyse descriptive est utile aux épidémiologistes, prenez l’exemple théorique de données portant sur des cas de tuberculose dans le district X, qui recense 100 notifications de cas de tuberculose en 2013. Le Tableau 4 montre une liste de lignes avecles caractéristiques de 10 des 100 cas de tuberculose.
Si le Tableau 4 regroupait les 100 cas de tuberculose, il serait difficile de passer en revue toutes les caractéristiques des 100 cas de tuberculose et d’en tirer des conclusions pertinentes sur la situation. Quel type de tuberculose est le plus répandu? La maladie touche-t-elle plutôt les hommes ou les femmes dans ce district? Il est difficile de répondre à ce type de question à partir des données brutes. Les analyses descriptives permettent
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de résumerles données afin qu’elles soient exploitables. Sachant cela, l’agent chargé de la tuberculose pour le district Xa fait une analyse descriptive à partir de la liste de lignes dee données de surveillance de la tuberculose, rprésentant les données sous la forme de plusieurs graphiques, pour essayer de répondre à des questions essentielles sur l’épidémie de tuberculose à l’échelon local.
L’agent chargé de la tuberculose au niveau du district a donc résuméla liste de données et s’est rendu compte que sur 100 cas, plus de cas touchaient les hommes que les femmes (Figure 5). Ce type d’analyse, où une seule variable est utilisée, est un exemple d’analyse statistique univariée. L’analyse univariée est la technique d’analyse descriptive la plus simple et peut être utilisée pour décriredes répartitions de fréquence, des proportions et des mesures de la tendance centrale (c’est-à-dire la moyenne, la médiane et le mode).
Les résultats de l’analyse univariée sont faciles à représenter et à interpréter et sont donc fréquemment utilisés dans les rapports destinés à un public varié, comme c’est le cas pour les rapports annuels de surveillance de la tuberculose.
FIGURE 5
Cas de tuberculose pour le district X, par sexe, 2013
TABLEAU 4
Échantillon de données pour les cas de tuberculose pour le district X
Année district Sexe Site de la maladie Statut VIH Profession
2013 X Homme Pulmonaire Positif Mineur
2013 X Homme Pulmonaire Négatif Mineur
2013 X Femme Pulmonaire Négatif Infirmière
2013 X Homme Extrapulmonaire Négatif Agriculteur
2013 X Femme Pulmonaire Positif Agricultrice
2013 X Homme Extrapulmonaire Négatif Mineur
2013 X Homme Pulmonaire Positif Mineur
2013 X Femme Extrapulmonaire Négatif Commerçante
2013 X Femme Pulmonaire Négatif Étudiante
2013 X Homme Pulmonaire Négatif Mineur
40
AnAlyse des données individuelles de notificAtion decAs de tuberculose
Lorsque des données individuelles sont disponibles, l’épidémiologiste peut approfondir son 71
analyse. Dans notre exemple, le responsable de district pour la tuberculose avait accès à des données individuelles. Le responsable a décidé d’examiner les différences de type de tuberculose entre les cas de tuberculose masculins et féminins dans ledistrict. Cela n’aurait sans doute pas été possible uniquement à partir de données agrégées.
FIGURE 6
Cas de tuberculose par sexe et site de la maladie, district X, 2013
25
15
40
20
Femmes Hommes
Nombre de cas
50 40 30 20 10 0
Pulmonaire Extrapulmonaire
À l’instar de l’exemple précédent, la Figure 6 montre que plus de cas de tuberculose sont survenus chez les hommes (n = 60) que chez les femmes (n = 40). Elle montre également que les cas de tuberculose pulmonaire (n = 65) étaient plus répandus que les cas de tuberculose extrapulmonaire (n = 35). Mais, plus important encore, elle permet de comparer les formes pulmonaires et extrapulmonaires parmi et entre les sexes. Grâce à cette représentation des données, le responsable de district s’est rendu compte que la tuberculose pulmonaire était plus répandue que la tuberculose extrapulmonaire, tant chez les hommes que chez les femmes. Un pourcentage comparable d’hommes (40/60=67 %) et de femmes (25/40=63 %) présentaient une tuberculose pulmonaire. Il s’agit ici d’une analyse bivariée, étant donné qu’elle implique l’analyse de deux variables (par exemple le sexe et le type de tuberculose) et qu’elle évalue la corrélation entre ces deux variables.
Avec des données individuelles, les épidémiologistes peuvent également analyser plus de deux variables simultanément. Sachant cela, le responsable du district X pour la tuberculose a décidé de procéder à une analyse légèrement plus complexe. Le responsable voulait en savoir plus sur le rôle du statut VIH sur le type de tuberculose, en prenant en compte le sexe. Étant donné qu’il disposait de données individuelles, le responsable a été en mesure d’effectuer une analyse bivariée du statut VIH (positif ou négatif) par type de tuberculose (pulmonaire ou extrapulmonaire) et de stratifier (c’est-à-dire ventiler) les résultats par sexe (Figure 7).
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72 FIGURE 7
Statut VIH par type de tuberculose, stratifié par sexe, district X, 2013
Le responsable de la tuberculose pour le district est parvenu à la conclusion qu’indépendamment du sexe, la majorité des patients présentant une tuberculose étaient séropositifs (femmes : 25/40 = 63 %, hommes : 40/60=67 %). Plus particulièrement, on a remarqué que, tant chez les hommes que chez les femmes, la tuberculose pulmonaire représentait le plus grand nombre de cas chez les personnes atteintes de tuberculose et pour lesquelles le statut VIH était positif (femmes : 15/40 = 38% et hommes : 25/60=42%).