LÀ MÉTHODE STATISTIQUE EN MÉDECINE
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cations avec et sans médecin est la même, la différence observée s’expliquant
.
par les hasards de l’échantillonnage, ou si au contraire cette di‘érence est trop
grande pour être imputable aux seules uctuations du hasard : c’est dans ce
cas seulement que la différence sera dite signicative, et qu’on pourra la prendre
.
en considération. Dans le cas présent, le calcul (dont le principe est exposé
plus loin) montre qu’à tenir pour valables des différences de cet ordre on aurait
14 chances sur 100 de se tromper. Ce risque d’erreur est trop grand pour qu’on
puisse l’encourir : la différence n’est pas signicative, et l’enquête ne permet
pas de conclure.
'
Imaginons maintenant une autre éventualité : on a examiné 500 accouchements dans chaque série, et observé respectivement 60 et 20 compliéations;
le calcul montre qu’ily aurait cette fois un risque inniment faible à tenir la
différence pour valable -: moins de l pour 100 000. La différence serait alors
très signicative; on conclurait sans hésiter que les complications sont plus
rares en présence du médecin. Mais ce résultat poserait un problème d’inter—
prétation : du fait que la différence est réelle,peut-on pour autant conclure
_
que la présence du médecin en est la cause?
Pour convaincre du contraire, il suft de rappeler que l’enquête a été réel—
lement faite, par une personne quelque peu novice en statistique, et qu’elle a
apporté des résultats opposés à ceux-de notre exemple : les
été beaucoup plus fréquentes en présence de l’accoucheur! C’est seulement
devant 9‘ce résultat inquiétant que” notre chercheur comprit son sens évident :
on appelait surtout le médecin quand l’aaire se présentait mal…
En bref, les groupes «avec médecin » et << sans médecin » sont constitués
de cas inégalement graves; et le rôle du médecin ne peut aucunement être connu
par leur comparaison.
Comment pourrait—on remédier à cet état de choses, et constituer des
groupes comparables? Deux voies peuvent être envisagées :’
——
la première, de type expérimental, est analogue à celle qui a été adoptée
dans l’exemple agronomique : on décidera, pour un accouchement sur deux,
par alternance ou mieux par tirage au sort, d’appeler le médecin. Ce serait, au
point de vue scientique, la méthode la plus correcte, mais On ne voit guère
dans ce problème particulier qu’elle soit recommandable... ;
—
la seconde est basée sur la seule observation des faits, tels qu’ils se sont
déroulés par le choix spontané des mères : on essaiera alors, parmi les accouchements « avec » et << sans >> médecin, de constituer après coup des séries de cas
comparables, en se basant sur l’évolution de la grossesse, l’âge des mères, etc...
Cette méthode est difcile, et en outre peu sûre, car enn pourquoi, dans deux
séries de cas soi-disant comparables, a-t-on appelé le médecin dans la première,
et pas dans la seconde? N’est-ce pas qu’il y avait en réalité certaines di”érences
d’ordre médical, social, psychologique, ou autre, qui auront échappé?
En dénitive, le problème posé ne peut guère être traité de façon satisfai—
sante. Mais il illustre la démarche statistique. Si dans certains cas, pour des
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cations avec et sans médecin est la même, la différence observée s’expliquant
.
par les hasards de l’échantillonnage, ou si au contraire cette di‘érence est trop
grande pour être imputable aux seules uctuations du hasard : c’est dans ce
cas seulement que la différence sera dite signicative, et qu’on pourra la prendre
.
en considération. Dans le cas présent, le calcul (dont le principe est exposé
plus loin) montre qu’à tenir pour valables des différences de cet ordre on aurait
14 chances sur 100 de se tromper. Ce risque d’erreur est trop grand pour qu’on
puisse l’encourir : la différence n’est pas signicative, et l’enquête ne permet
pas de conclure.
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Imaginons maintenant une autre éventualité : on a examiné 500 accouchements dans chaque série, et observé respectivement 60 et 20 compliéations;
le calcul montre qu’ily aurait cette fois un risque inniment faible à tenir la
différence pour valable -: moins de l pour 100 000. La différence serait alors
très signicative; on conclurait sans hésiter que les complications sont plus
rares en présence du médecin. Mais ce résultat poserait un problème d’inter—
prétation : du fait que la différence est réelle,peut-on pour autant conclure
_
que la présence du médecin en est la cause?
Pour convaincre du contraire, il suft de rappeler que l’enquête a été réel—
lement faite, par une personne quelque peu novice en statistique, et qu’elle a
apporté des résultats opposés à ceux-de notre exemple : les
été beaucoup plus fréquentes en présence de l’accoucheur! C’est seulement
devant 9‘ce résultat inquiétant que” notre chercheur comprit son sens évident :
on appelait surtout le médecin quand l’aaire se présentait mal…
En bref, les groupes «avec médecin » et << sans médecin » sont constitués
de cas inégalement graves; et le rôle du médecin ne peut aucunement être connu
par leur comparaison.
Comment pourrait—on remédier à cet état de choses, et constituer des
groupes comparables? Deux voies peuvent être envisagées :’
——
la première, de type expérimental, est analogue à celle qui a été adoptée
dans l’exemple agronomique : on décidera, pour un accouchement sur deux,
par alternance ou mieux par tirage au sort, d’appeler le médecin. Ce serait, au
point de vue scientique, la méthode la plus correcte, mais On ne voit guère
dans ce problème particulier qu’elle soit recommandable... ;
—
la seconde est basée sur la seule observation des faits, tels qu’ils se sont
déroulés par le choix spontané des mères : on essaiera alors, parmi les accouchements « avec » et << sans >> médecin, de constituer après coup des séries de cas
comparables, en se basant sur l’évolution de la grossesse, l’âge des mères, etc...
Cette méthode est difcile, et en outre peu sûre, car enn pourquoi, dans deux
séries de cas soi-disant comparables, a-t-on appelé le médecin dans la première,
et pas dans la seconde? N’est-ce pas qu’il y avait en réalité certaines di”érences
d’ordre médical, social, psychologique, ou autre, qui auront échappé?
En dénitive, le problème posé ne peut guère être traité de façon satisfai—
sante. Mais il illustre la démarche statistique. Si dans certains cas, pour des