Exemple utilisant l’analyse discriminante 251
Grille de réalisation ou de lecture des analyses multifactorielles prédictives
1. L’objectif de l’analyse est pertinent sur le plan médical, c’est-à-dire que :
– le choix de la population étudiée ne doit pas aboutir à confirmer ce qui est déjà
bien établi ;
– les covariables potentiellement importantes sont bien incluses dans l’étude.
2. Les définitions fondamentales sont clairement précisées :
– la population sur laquelle l’étude a porté ;
– les covariables expliquantes incluses dans le modèle sont bien définies ;
– il en est de même de la variable expliquée.
3. Le choix du modèle est correct
– si la variable expliquée est quantitative : utilisation de la régression multiple ;
– si la variable expliquée est qualitative à deux classes : utilisation de la régression
logistique ;
– si la variable expliquée est censurée : utilisation du modèle de Cox ;
– l’analyse discriminante dans certains cas.
4. L’analyse a d’abord comporté une étude unifactorielle pour sélectionner, en
général en retenant un p < 0,25, les covariales proposées à l’analyse multifactorielle.
Remarque : le modèle ne devait inclure au maximum qu’une covariable par dix
événements, deux pour 20, trois pour 30, etc.
5. Dans les meilleurs travaux, les résultats ont été validés sur un ou plusieurs
échantillons de malades différents de ceux de l’échantillon initial. Sinon, la discussion
des auteurs du travail devrait, au moins, atténuer la portée des résultats observés.
Référence
1. Poynard T, Chaput JC, Mary JY, et al. (1980) Analyse critique des facteurs liés
à la mortalité au trentième jour dans les hémorragies digestives hautes du
cirrhotique. Gastroenterol Clin Biol 4: 655-65
Grille de réalisation ou de lecture des analyses multifactorielles prédictives
1. L’objectif de l’analyse est pertinent sur le plan médical, c’est-à-dire que :
– le choix de la population étudiée ne doit pas aboutir à confirmer ce qui est déjà
bien établi ;
– les covariables potentiellement importantes sont bien incluses dans l’étude.
2. Les définitions fondamentales sont clairement précisées :
– la population sur laquelle l’étude a porté ;
– les covariables expliquantes incluses dans le modèle sont bien définies ;
– il en est de même de la variable expliquée.
3. Le choix du modèle est correct
– si la variable expliquée est quantitative : utilisation de la régression multiple ;
– si la variable expliquée est qualitative à deux classes : utilisation de la régression
logistique ;
– si la variable expliquée est censurée : utilisation du modèle de Cox ;
– l’analyse discriminante dans certains cas.
4. L’analyse a d’abord comporté une étude unifactorielle pour sélectionner, en
général en retenant un p < 0,25, les covariales proposées à l’analyse multifactorielle.
Remarque : le modèle ne devait inclure au maximum qu’une covariable par dix
événements, deux pour 20, trois pour 30, etc.
5. Dans les meilleurs travaux, les résultats ont été validés sur un ou plusieurs
échantillons de malades différents de ceux de l’échantillon initial. Sinon, la discussion
des auteurs du travail devrait, au moins, atténuer la portée des résultats observés.
Référence
1. Poynard T, Chaput JC, Mary JY, et al. (1980) Analyse critique des facteurs liés
à la mortalité au trentième jour dans les hémorragies digestives hautes du
cirrhotique. Gastroenterol Clin Biol 4: 655-65