Discussion de l'étude de simulation

M1 et M2 conduisent aux plus petites variances empiriques, sauf dans le cas de la

fonction liée à la vitesse épidémique et dans le cas d'une proportion attribuable xée

à 30%. Le modèle M5, quant à lui, présente des valeurs de variance dans les plus

importantes, sauf pour la fonction de lien linéaire quadratique. En somme, le modèle

M5 aboutit à l'estimation de variances relativement proches quelque soit la fonction

de lien, sauf pour la fonction liée à la vitesse épidémique.

Le tableau 12.6 fournit les taux de recouvrement issus de l'estimation du paramètre

de lien par chacun des modèles étudiés et en fonction des paramètres de simulation, la

proportion attribuable xée et la fonction de lien choisie. Les fonctions de lien linéaire

et à eet de seuil conduisent à des taux de recouvrement proches de 100% quelle

que soit la valeur de la proportion attribuable simulée. La fonction de lien à vitesse

épidémique conduit à des taux de recouvrement supérieurs à 75%. La fonction de lien

linéaire quadratique mène à des taux de recouvrement compris entre 28 et 95%, alors

que la fonction de lien uniforme, à des taux compris entre 51 et 98%.

Au bilan, les meilleurs taux de recouvrement sont généralement atteints avec le modèle

M3. Le modèle M5, quant à lui, présente des taux de recouvrement à 90% dans le

cas de la fonction de lien linéaire, des taux supérieurs à 95% dans les autres cas, sauf

pour la fonction liée à la vitesse épidémique et pour une proportion attribuable xée

à 30%.

12.4 Discussion de l'étude de simulation

Dans cette étude, nous avons étudié l'estimation d'une association non linéaire par

un modèle de régression linéaire. Cette étude de simulations est non conventionnelle

dans le sens où le paramètre estimé par le modèle utilisé n'est pas un paramètre xé

directement. En eet, les modèles de régression estiment des liens linéaires. Or, nous

supposons qu'il n'en existe pas nécessairement un. Ainsi, une proportion attribuable"

est construite et dénie comme l'un des paramètres de simulation. Cependant, cette

proportion attribuable estimée ne permet pas d'obtenir une variance estimée. C'est

pourquoi, l'étude de simulation ne se base que sur la variance empirique. Le taux de

Table 12.6 Taux de recouvrement (en %) calculé à partir des modèles M1 à M4 basés sur la

régression linéaire et M5 basé sur la régression de Sering.

Paramètres de simulation Modèles d'estimation

Proportion attribuable Fonction de lien M1 M2 M3 M4 M5

xée xée

0% - 100 99 100 99 98

10% Linéaire 100 100 100 100 90

Linéaire quadratique 69 82 95 80 98

Vitesse épidémique 98 99 97 97 92

Eet de seuil 100 100 98 99 98

Uniforme 99 100 97 98 96

30% Linéaire 100 100 100 97 89

Linéaire quadratique 28 40 76 91 93

Vitesse épidémique 84 79 83 75 70

Eet de seuil 95 89 99 97 97

Uniforme 51 81 86 79 98

recouvrement est un taux adapté à notre cas d'étude.

Quelle que soit la fonction de lien imaginée, les quatre modèles de régression linéaire

conduisent à des résultats similaires et relativement bons en terme de biais relatifs,

de variance empirique et de taux de recouvrement à 95%. Les meilleurs critères sont

atteints pour la fonction de lien linéaire, hypothèse faite par le modèle de

régres-sion linéaire. Les fonctions de lien à eet de seuil, à vitesse épidémique et uniforme

conduisent à des critères d'évaluation légèrement moins bons. Enn, la fonction de

lien linéaire quadratique apporte les moins bons critères.

Comme il faut choisir, on pourrait dire que le modèle conduisant aux meilleurs critères

d'évaluation sont les modèles M3 et M4 pour lesquels un lien est estimé par année.

Cependant, les résultats des simulations ne permettent pas de discriminer facilement

les quatre modèles basés sur la régression linéaire. Le modèle de régression de Sering

prouve également de très bons critères d'évaluation.

Cette étude montre que bien que le lien réel entre des indicateurs de santé ne soit

pas connu, l'estimer pas un modèle de régression linéaire semble être tout de même

adéquat. De plus, cette étude compare les critères d'évaluation obtenus à l'aide d'une

152 12.4. Discussion de l'étude de simulation

régression linéaire à ceux obtenus à l'aide de la méthode de Sering. Ces méthodes

sont comparables, même si la méthode de Sering a tendance à sous-estimer la vraie

proportion attribuable.

Dans cette étude, la proportion attribuable calculée à partir de l'estimation de la

ligne de base par la régression linéaire avec erreurs autocorrélées n'est pas tout à fait

adéquate. Le calcul de la variance de l'erreur est simpliée dans cette partie. Le

tra-vail est en cours d'amélioration an de permettre de calculer l'intervalle de conance

associé à cette proportion attribuable.

Thompson et al. [72] comparent certains de ces modèles sur des données américaines

du centre de prévention et de contrôle des maladies (CDC) : la régression de Sering,

la régression de Poisson, ainsi qu'un modèle ARIMA. Ils montrent que les deux

pre-miers modèles conduisent à des estimations similaires et recommandent l'usage d'un

de ces deux modèles.

Dans cette étude, une seule épidémie a été considérée. Dans la réalité, plusieurs

épi-démies peuvent apparaitre sur une même période. Certaines études distinguent les

épidémies de grippe A de l'épidémie de grippe B [88] ou l'épidémie liée au virus

respi-ratoire syncytial [87]. Cependant, la méthode liée à la régression de Sering ne permet

pas de prendre en compte d'autres épidémies. En eet, tout le surplus estimé pendant

une épidémie est attribué à cette épidémie alors que ce surplus pourrait être associé

à une autre épidémie. Dissocier l'excès due à l'une de l'excès du à l'autre devient

impossible. Ainsi, cette méthode est à utiliser avec soin.

Cette étude de simulation permet de conrmer le bon usage de la modélisation de lien

avec un phénomène épidémique par régression linéaire. L'hypothèse de la linéarité du

lien du modèle de régression semble robuste aux diérents types de liens envisagés

quand on considère la proportion attribuable comme paramètre de simulations.

Chapitre 13

Discussion

Nous avons montré que l'indicateur de l'incidence des syndromes grippaux étaient

signicativement lié à l'indicateur de la consommation d'antibiotiques en France et

que la campagne nationale visant à réduire la consommation d'antibiotiques,

princi-palement lors des épidémies virales avait eu un eet également sur ce lien. En eet,

notre étude montre une diminution du lien, qui reste positif, dès le lancement de la

campagne nationale à l'automne 2002. Cette diminution du lien s'accompagne d'une

diminution de la proportion d'antibiotiques attribuable à la grippe passant de 21%

avant la campagne de 2002 à 15% après.

Ces résultats sont encore susceptibles d'être modiés car le calcul des intervalles de

conance autour des proportions attribuables reste à améliorer. Les travaux en cours

sur ce sujet devraient nous permettre d'aboutir à des résultats pour les diérents

mo-dèles plus cohérents. Ainsi, nos conclusions ne sont pas dénitives.

L'étude de simulations nous a permis d'avoir une certaine conance dans le modèle de

régression linéaire adapté à la corrélation résiduelle inhérente aux séries temporelles,

et à la modélisation linéaire de la relation entre la consommation d'antibiotiques et les

syndromes grippaux. La relation entre ces deux indicateurs de santé n'est pas connue,

il est fort probable qu'elle soit un mélange entre de certaines fonctions de lien

imagi-nées dans cette étude de simulations.

De façon à n'étudier que des épidémies typiques, nous avons exclu l'année 2009-2010,

pour laquelle l'hiver a été marqué par la pandémie grippale AH

₁

N

₁

. La dynamique

154

de cette épidémie grippale a été modiée. Une publication récente [39] a décrit une

étonnante sous-consommation d'antibiotiques lors de cette période, suggérant que ce

résultat pouvait être dû soit au démarrage très tôt dans l'année de l'épidémie, début

septembre, soit à une sur-déclaration des cas.

Dans cette étude, seuls les syndromes grippaux sont pris en compte. Or, les virus

respiratoires syncytials et les rhinovirus sont aussi susceptibles d'être responsables

de prescriptions inappropriées. Une étude basée sur ces virus conduirait à une plus

grande part d'antibiotiques inappropriés.

L'indicateur de la consommation d'antibiotiques, présenté et discuté au Chapitre 2,

reste un indicateur et ne reète uniquement le nombres de remboursements pour

pres-cription d'antibiotiques, et non la consommation réelle et eective des antibiotiques.

Une étude canadienne a montré que la vaccination de masse (ou universelle) contre la

grippe en 2000 a permis une réduction signicative du nombre d'antibiotiques dû à la

grippe [88]. Un modèle de régression de Poisson a été mis en ÷uvre an de prendre en

compte l'eet de la grippe, entre autre, sur le nombre de prescriptions d'antibiotiques.

Prévenir du virus de la grippe pourrait réduire le risque de sur-infection ainsi que la

sur-consommation d'antibiotiques.

D'autres études ont estimé une part d'antibiotiques attribuable à la grippe de l'ordre

de 10 à 40% [17, 97]. Gonzales et al. ont montré que 55% des antibiotiques prescrits

pour des infections respiratoires aiguës étaient donnés pour des infections

vraisembla-blement virales [98]. D'après Misurski et al. 88% des patients infectés par la grippe et

diagnostiqués ont reçu des antibiotiques inutilement [99]. En France, des conclusions

similaires ont été apportées [12, 85] sur des données datant de 2000 ou antérieures.

Cependant, aucune étude n'a été publiée sur l'impact de la campagne nationale sur

la relation entre la consommation d'antibiotiques et les infections virales.

Certaines études ont tenté de quantier le coût de ce mauvais usage des antibiotiques.

Gonzales et al. ont estimé à 726 millions de dollars l'excès de prescriptions

d'antibio-tiques aux États-Unis [98]. Misurski et al. ont obtenu une estimation annuelle proche

de 211 millions pour la période de janvier 2005 à décembre 2009 [99].

Cette étude montre que la campagne nationale française visant à améliorer l'usage

des antibiotiques semble avoir contribué à la diminution d'un lien positif entre

syn-dromes grippaux et prescriptions d'antibiotiques. Cette diminution du lien

s'accom-pagne d'une diminution de la proportion d'antibiotiques attribuable à la grippe. Face

au constat d'une sur-consommation toujours importante, le gouvernement français

devrait continuer à mettre en garde à la fois les médecins généralistes et la

popula-tion et renforcer la campagne de vaccinapopula-tion antigrippe qui pourrait permettre une

réduction de la consommation d'antibiotiques.

Troisième partie

Étude de la relation entre infections

invasives à pneumocoque et

exposition aux anti-infectieux

Chapitre 14

Étude de la relation temporelle entre

infections invasives à pneumocoque et

exposition aux anti-infectieux en

France

Dans le document Usage des anti-infectieux et infections invasives à pneumocoque en France, étude d'associations temporelles (Page 173-182)