Les études multifactorielles 153
Utilisation prédictive des analyses multifactorielles
Un autre intérêt des études multifactorielles prédictives est
l’élaboration de scores prédictifs.
Le principe en est le suivant : les analyses multifactorielles permettent,
nous l’avons vu dans des exemples, d’estimer les liens qui existent
entre des variables expliquantes et la variable expliquée, ainsi que la
force de ces liens exprimée en termes d’odds ratio, de risques relatifs,
de coefficient de régression, voire de coefficient de Mahanalobis dans
une analyse discriminante.
À partir de la force de ces liens, il est possible d’affecter à chaque
covariable retenue en analyse multifactorielle, un coefficient. Celuici est calculé à partir du coefficient de régression. Dans un second
temps, il est possible de calculer pour chaque malade inclus dans
l’étude son score qui est la somme des scores des covariables statiquement significatives présentes chez lui. Enfin, des groupes de malades
peuvent être déterminés en fonction de groupes de scores. En quelque
sorte, la régression multiple, la régression logistique ou le modèle de
Cox peuvent atteindre le même objectif que celui des analyses discriminantes.
Nous donnerons quelques exemples de l’utilité de ces scores à visée
prédictive à propos de la démarche diagnostique et pronostique (quatrième et sixième parties).
Ces scores posent cependant plusieurs problèmes :
1. Comme le montre l’exemple des hémorragies digestives et du coefficient de Mahanalobis, plus les covariables sont nombreuses, plus la
valeur prédictive du score est élevée, mais plus il est compliqué et, de
ce fait, moins il a de chance d’être utilisé dans la pratique médicale. Il
y a donc un choix à faire entre exhaustivité complexe et simplification
utile.
2. Ces scores ayant été déterminés sur des échantillons donnés, ils ne
peuvent être extrapolés que sur des populations qui répondent très
précisément aux critères d’inclusion des sujets qui ont servi à les
déterminer. Malgré cela, des biais sont toujours possibles. Il est donc
souhaitable de valider les scores qui sont élaborés. Pour ce faire, deux
ordres de méthode peuvent être utilisés. Le premier consiste à valider
le score proposé sur un ou plusieurs échantillons autres que celui qui
a permis son élaboration. C’est la validation externe. Le second ordre
de méthode consiste à faire, au sein de l’échantillon étudié, des validations croisées [8].
Utilisation prédictive des analyses multifactorielles
Un autre intérêt des études multifactorielles prédictives est
l’élaboration de scores prédictifs.
Le principe en est le suivant : les analyses multifactorielles permettent,
nous l’avons vu dans des exemples, d’estimer les liens qui existent
entre des variables expliquantes et la variable expliquée, ainsi que la
force de ces liens exprimée en termes d’odds ratio, de risques relatifs,
de coefficient de régression, voire de coefficient de Mahanalobis dans
une analyse discriminante.
À partir de la force de ces liens, il est possible d’affecter à chaque
covariable retenue en analyse multifactorielle, un coefficient. Celuici est calculé à partir du coefficient de régression. Dans un second
temps, il est possible de calculer pour chaque malade inclus dans
l’étude son score qui est la somme des scores des covariables statiquement significatives présentes chez lui. Enfin, des groupes de malades
peuvent être déterminés en fonction de groupes de scores. En quelque
sorte, la régression multiple, la régression logistique ou le modèle de
Cox peuvent atteindre le même objectif que celui des analyses discriminantes.
Nous donnerons quelques exemples de l’utilité de ces scores à visée
prédictive à propos de la démarche diagnostique et pronostique (quatrième et sixième parties).
Ces scores posent cependant plusieurs problèmes :
1. Comme le montre l’exemple des hémorragies digestives et du coefficient de Mahanalobis, plus les covariables sont nombreuses, plus la
valeur prédictive du score est élevée, mais plus il est compliqué et, de
ce fait, moins il a de chance d’être utilisé dans la pratique médicale. Il
y a donc un choix à faire entre exhaustivité complexe et simplification
utile.
2. Ces scores ayant été déterminés sur des échantillons donnés, ils ne
peuvent être extrapolés que sur des populations qui répondent très
précisément aux critères d’inclusion des sujets qui ont servi à les
déterminer. Malgré cela, des biais sont toujours possibles. Il est donc
souhaitable de valider les scores qui sont élaborés. Pour ce faire, deux
ordres de méthode peuvent être utilisés. Le premier consiste à valider
le score proposé sur un ou plusieurs échantillons autres que celui qui
a permis son élaboration. C’est la validation externe. Le second ordre
de méthode consiste à faire, au sein de l’échantillon étudié, des validations croisées [8].