Les études unifactorielles. La régression linéaire et la corrélation 133
Fig. 5 – Dans les études unifactorielles, il peut y avoir des liens entre certaines
variables expliquantes entre elles. Ces variables peuvent alors apporter des
informations qui sont redondantes. Par exemple, plus l’extension pariétale du
cancer colique est importante, plus il risque d’y avoir des métastases ganglionnaires et plus il y a de métastases ganglionnaires, plus il risque d’y avoir des
métastases hépatiques.
Une autre limite des analyses unifactorielles est de ne pas permettre
d’élaborer des modèles prédictifs, par exemple des scores, qui soient
utiles en pratique médicale. Ainsi, une étude a montré, dans les cancers
de l’estomac qui ont fait l’objet d’une résection apparemment complète,
que le taux de survie à cinq ans était de 73 % en l’absence d’envahissement ganglionnaire et de 14 % lorsqu’il existait un envahissement
ganglion naire [2]. Cette même étude a encore montré des taux de survie
à cinq ans de 60 % lorsque la séreuse gastrique n’était pas envahie et de
26 % si elle l’était. Si un malade a un envahissement ganglionnaire sans
envahissement de la séreuse, ce qui est possible, sa probabilité de survie
à cinq ans peut être estimée ainsi entre 14 % et 60 %, sans que l’on
puisse être plus précis. C’est la raison pour laquelle les études unifactorielles doivent être complétées par des études multi factorielles.
Dans le même ordre d’idée, un des exemples les plus connus de ces études
unifactorielles était la vieille classification de Dukes pour les cancers du
rectum [3]. Cette classification reposait sur l’envahissement ou non de
la musculeuse rectale, l’existence ou non de métastases ganglionnaires et
l’existence ou non de métastases viscérales. Cette classification s’est avérée suffisamment bonne pour être ensuite étendue aux cancers du côlon
et pour résister au temps. Elle était inspirée de deux classifications antérieures. Néanmoins, parce qu’elle reposait sur des observations unifactorielles pragmatiques, elle a posé suffisamment de problèmes pour faire
l’objet de très nombreuses modifications comme le montre la figure 6 [4].
Fig. 5 – Dans les études unifactorielles, il peut y avoir des liens entre certaines
variables expliquantes entre elles. Ces variables peuvent alors apporter des
informations qui sont redondantes. Par exemple, plus l’extension pariétale du
cancer colique est importante, plus il risque d’y avoir des métastases ganglionnaires et plus il y a de métastases ganglionnaires, plus il risque d’y avoir des
métastases hépatiques.
Une autre limite des analyses unifactorielles est de ne pas permettre
d’élaborer des modèles prédictifs, par exemple des scores, qui soient
utiles en pratique médicale. Ainsi, une étude a montré, dans les cancers
de l’estomac qui ont fait l’objet d’une résection apparemment complète,
que le taux de survie à cinq ans était de 73 % en l’absence d’envahissement ganglionnaire et de 14 % lorsqu’il existait un envahissement
ganglion naire [2]. Cette même étude a encore montré des taux de survie
à cinq ans de 60 % lorsque la séreuse gastrique n’était pas envahie et de
26 % si elle l’était. Si un malade a un envahissement ganglionnaire sans
envahissement de la séreuse, ce qui est possible, sa probabilité de survie
à cinq ans peut être estimée ainsi entre 14 % et 60 %, sans que l’on
puisse être plus précis. C’est la raison pour laquelle les études unifactorielles doivent être complétées par des études multi factorielles.
Dans le même ordre d’idée, un des exemples les plus connus de ces études
unifactorielles était la vieille classification de Dukes pour les cancers du
rectum [3]. Cette classification reposait sur l’envahissement ou non de
la musculeuse rectale, l’existence ou non de métastases ganglionnaires et
l’existence ou non de métastases viscérales. Cette classification s’est avérée suffisamment bonne pour être ensuite étendue aux cancers du côlon
et pour résister au temps. Elle était inspirée de deux classifications antérieures. Néanmoins, parce qu’elle reposait sur des observations unifactorielles pragmatiques, elle a posé suffisamment de problèmes pour faire
l’objet de très nombreuses modifications comme le montre la figure 6 [4].