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144 Biostatistiques pour le clinicien
a été le choix des covariables expliquantes et réciproquement. Dans ce
dernier cas, on devrait être amené, soit à s’interroger sur le choix des
covariables et à se demander si d’autres n’auraient pas été préférables,
soit à prendre conscience que l’on ne sait que très imparfaitement
expliquer la variable que l’on cherchait à expliquer.
Exemple
Une étude a cherché à apprécier, après différents types de résections
intestinales dans la maladie de Crohn, le poids des selles et les éliminations fécales en sodium, potassium et graisses. Les covariables incluses
dans le modèle ont été la longueur de chaque segment d’intestin restant : longueur restante de jéjunum, d’iléon, de côlon et de rectum [1].
Les résultats ont été exprimés par leurs coefficients de régression partielle et par des équations prédictives de l’élimination fécale, notamment en poids et en sodium (tableau III).
Tableau III – Résultats de l’analyse en régression multiple
des éliminations fécales après résection intestinale en fonction
de l’intestin restant et scores prédictifs [1].
Coefficients de régression partielle
J
I *
C
R
Poids fécal
– 0,47
– 0,39
– 0,33
– 0,60
P
< 0,01
< 0,01
NS
< 0,01
Sodium
– 0,24
– 0,18
– 0,36
– 0,58
P
NS
NS
< 0,01
< 0,01
Équation prédictive de l’élimination fécale :
Poids fécal (g) = 2,777
– 4,0 J
– 4,0 I*
– 2,5 C
– 1,2 R
Sodium (mmol) = 216
– 0,2 J
– 5,5 I*
– 0,6 C
– 100 R
J : jéjunum en centimètres ; I* : logarithme de (1 = longueur de l’iléon restant en centimètres) ;
C : pourcentage de côlon restant ; R : rectum.
Les résultats d’une régression multiple peuvent être exprimés, de façon
un peu préférable en indiquant pour chaque covariable, les effectifs,
les coefficients de régression partielle avec leurs écarts-types et leur
signification (tableau IV).
Tableau IV – Expression des résultats d’une régression linéaire multiple.
Effectifs
Coefficients de régression partielle
Écart-type
P
Covariable 1
Covariable 2
etc.