Les biostatistiques appliquées à l’ODF

Les biostatistiques appliquées à l’ODF

Introduction : 

La statistique est devenue dans le domaine médical une discipline incontournable en matière de recherche clinique ou fondamentale. 

Elle est souvent rencontrée durant la consultation des références bibliographiques, d’où la nécessité de comprendre et de critiquer éventuellement la valeur des travaux proposés. 

Si l’orthodontiste doit entreprendre lui-même une étude où la statistique intervient, il doit pouvoir être sûr de bien comprendre ce que le statisticien lui fournit et de vérifier que celui-ci l’a bien compris

2. 1.   Définition :

La biostatistique est une discipline qui utilise les méthodes statistiques pour résoudre des problèmes en biologie et en médecine.  

Elle joue un rôle important dans la collecte, l’analyse et l’interprétation des données en santé pour améliorer la compréhension des maladies et le développement de nouveaux traitements. 

Les biostatistiques appliquées à l’ODF

3. 2. Notions de base : 

• Population : C’est l’ensemble de tous les individus dont on cherche à déterminer une ou plusieurs caractéristiques, chaque individu est distinct des autres. , très souvent la population est de grande taille. 
• L’individu : Encore appelée élément ou unité statistique, c’est l’entité élémentaire de base observée par le statisticien. Cela peut être une personne, une unité biologique ou anatomique (patient, l’arcade dentaire, l’oreille …). 
• Echantillon : C’est un sous ensemble de taille finie d’une population, une fraction de la population étudiée d’effectif volontairement réduit. Pour que les résultats puissent être généralisés à la population statistique, l’échantillon doit être représentatif de cette dernière. 
• L’échantillon représentatif : C’est un échantillon dont la composition est conforme à celle de la population, il doit refléter fidèlement sa composition et sa complexité. La façon la plus simple de constituer un échantillon représentatif, est de tirer au sort les sujets de l’échantillon au sein de la population. 
• La variable (caractère) : Contrairement à une constante, caractéristique ayant la même valeur pour tous les individus, une variable comporte nécessairement plus d’une modalité. Elle peut être : quantitative (Angle SNA, Overbite…) ou qualitative (déglutition atypique). 
• Les modalités : sont les différentes catégories que peut présenter une variable.: Le sexe est une variable à deux modalités masculin et féminin « variables dichotomiques » parce que de type « l’un ou l’autre ». Tandis que les variables comportant plus de deux modalités, comme le « groupe sanguin » sont appelées multichotomiques. 

4. 3.La statistique descriptive :  

1.   Définition :  

C’est un ensemble d’outils permettant de décrire et d’analyser des phénomènes susceptibles d’être dénombrés et classés, elle a pour but de décrire et non d’expliquer. 

Elle permet de recueillir, de mettre les données sous forme de tableaux ou de graphiques, de synthétiser l’information recueillie, de la traiter et de l’interpréter afin d’en faciliter la connaissance. 

2. Les variables :  

3.2.1 Variables qualitatives :  

Les variables qualitatives sont des variables non mesurables, elles n’ont pas de valeur numérique, leurs valeurs sont des qualités, elles sont exprimées par des mots.  

On distingue : 

• Les variables qualitatives nominales: (Groupe sanguin, sexe, couleur des yeux.). 
• Les variables qualitatives ordinales : que l’on peut classer selon un ordre croissant ou décroissant (niveau d’étude : bac+3, bac+4, bac+ 5…). 

3.2.2 Variables quantitatives : 

Les variables quantitatives sont mesurables, elles sont caractérisées par des valeurs numériques. On distingue :  

• Variable quantitative continue : elle a un nombre infini non dénombrable de valeurs possibles, entre deux valeurs distinctes, il y a toujours une valeur intermédiaire possible. C’est le cas de toutes les variables qui mesurent des quantités physiques : taille, poids, âge ….  
• Variable quantitative discrète (discontinue) : elle a un nombre fini ou dénombrable de valeurs possibles, ces valeurs sont distinctes et séparées, aucune valeur intermédiaire n’est possible. Exp : nombre de dents sur l’arcade, fréquence cardiaque. 

3. Représentation d’une série statistique : 

3.3.1 Représentation tabulaire : 

Un tableau sert à présenter un ensemble de données sous forme agrégée, synthétique. Il doit être simple, il doit comporter toutes les informations nécessaires à sa compréhension, il se suffit à lui-même. 

On distingue :  

• Le tableau statistique à simple entrée : c’est le plus simple, il comprendra deux ou trois colonnes, la première colonne concernera les valeurs du caractère étudié, la deuxième colonne comprendra les effectifs et la troisième colonne pour les fréquences relatives ou pourcentages. 

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• Le tableau statistique à double entrée : Sur une même unité on peut observer deux ou plusieurs caractères. 

Répartition des enfants de sexe masculin du service de pédiatrie 

3.3.2 Représentation graphique : 

La représentation graphique permet de présenter les données sous forme visuelle claire et précise et permet une interprétation rapide des données. 

Elle donne une image globale des résultats, et renseigne sur l’allure générale de la distribution, facilitant ainsi l’interprétation des données recueillies. 

Le graphique doit être simple, clair et compréhensible par lui-même.  

Les représentations graphiques dépendent des caractéristiques des données étudiées, de leur type et de leur taille : 

• Représentation graphique en tuyaux d’orgue : Il est constitué de barres verticales disjointes ou tuyaux d’orgue (un espace constant est conservé entre deux barres). 

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Fréquence des germes en cause des infections du site opératoire 

• Représentation sous forme de diagramme circulaire «  Camembert » : On dessine un cercle  découpé en secteurs, chaque secteur représente une modalité de la variable. 

Répartition des malades selon le sexe. 

Répartition selon le stade de la maladie 

• Représentation graphique en « Diagramme en bâton » : Il porte en abscisse les valeurs et en ordonnée les fréquences ou les effectifs. 

• Représentation graphique « Histogramme » : Il est constitué de barres verticales contiguës, accolées ; en ordonnées sont représentés les effectifs et en abscisses sont représentées les classes de la variable. 

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Répartition des toxicomanes selon l’âge 

4. Caractérisation des données ordinales : 

3.4.1 La fréquence absolue  

La fréquence absolue est le nombre d’individus correspondant à une modalité donnée d’une variable. Exemple : On a dénombré sur un ensemble de 180 sujets, les individus qui appartenaient aux différentes classes squelettiques.   

Classe I	Classe II	Classe III
98	52	30

Description de l’échantillon orthodontique 

3.4.2 La fréquence relative :  

On peut définir les fréquences relatives qui sont pour chaque classe, le rapport de son effectif au nombre total d’individus de la série des mesures. La somme des fréquences relatives est égale à 1. Parfois, les résultats sont exprimés en pourcentage. 

                                                        Effectif de la classe 

La fréquence relative       = ————————————– x 100 

                                                            Effectif total 

Classe I	Classe II	Classe III
45%	29%	17%

                                                            Fréquences relatives exprimées en pourcentage    

3.4.3 Fréquences cumulées :  

Elles sont utilisées pour les données ordinales qui présentent des classes ordonnées.  Elles se calculent aussi bien pour les effectifs que pour les fréquences relatives. 

Elles permettent de dire combien d’individus ont une valeur supérieure ou inférieure à une valeur donnée. 

Exemple : la répartition de 80 patients reçus en consultation d’ODF ce mois-ci selon l’âge. 

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Age (ans)	Fréquence absolue	Fréquence Relative  %	Fréquence cumulée %
08 – 10	10	12,5 %	12,5 %
10 – 12	50	62 ,5 %	75 %
12 – 14	20	25 %	100 %

Répartition des patients en consultation d’ODF selon l’âge. 

5. Les indices de position :  

3.5.1 La moyenne :  

La valeur « moyenne » est égale au quotient de la somme de toutes les valeurs de la série par L’effectif total. 

Deux autres indices de position sont utilisés : 

3.5.2 La médiane  

C’est le nombre qui partage la série statistique en deux parties de même effectif. 

                                  3.5.3 Le mode

 La valeur la plus fréquente d’une série statistique, c’est la (ou les) valeur(s) du caractère dont L’effectif est le plus grand.

6. Les paramètres de dispersion:  

3.6.1 La variance :  

Elle indique de quelle manière la série statistique ou la variable aléatoire se disperse autour de sa moyenne ou son espérance. 

3.6.2 L’écart type  

C’est la caractéristique de dispersion la plus utilisée car la plus satisfaisante, 

5. Les études épidémiologiques : 

1. Les types d’études en épidémiologie : 

Il existe 3 types d’études qui répondent à 3 questions différentes : 

• Les études descriptives qui cherchent à décrire l’état de santé de la population 
• Les études analytiques qui cherchent à comprendre le lien entre un facteur de risque et la survenue d’une maladie 
• Les études évaluatives qui cherchent à déterminer l’intervention ou le traitement le plus efficace parmi plusieurs stratégies.  

2. Pyramide du niveau de preuve scientifique 

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6. Le test statistique :
   1. Définition : 

C’est un test qui nous permet de comparer différents paramètres (variance, moyenne) ; afin de valider ou de réfuter une hypothèse statistique, et ce, en fonction d’un échantillon tiré d’une population. 

A partir de calculs basés sur les données de cet échantillon, on va pouvoir conclure sur l’hypothèse de départ, est-elle acceptable ou réfutable. 

Le test statistique nous permet aussi de savoir si la différence entre nos données observées et les données de la population est simplement due à la fluctuation d’échantillonnage ou bien s’il existe une réelle différence. 

2. Les principaux tests utilisés :  

• Test de X² (KHI-2) • Test de Ficher 
• Test T de Student 
• Test ANOVA 
• Test de MacNemar 
• Test de Kolmogorov-Smirnov 
• Test de Mann-Whitney 

3. Fréquences des certaines anomalies en ODF : 

• Classe III squelettique : Sa fréquence est faible, 2 à 8% de la population orthodontique (DEMOGE). 
• Classe II/1 : Très fréquente ; les ¾ de la population orthodontique.  
• Classe II/2 : Relativement rare, touche 2 à 3% de la population générale et n’excède pas les 10% de la population orthodontique. 
• DDM : Touche 50% de la population orthodontique (BOUVET).  
• Agénésie : sa prévalence varie selon les études de 2,6 % à 11,3 %, 
• Dent surnuméraire : sa prévalence varie entre 0,15% et 3,9%. 
• Fente labio-alvéolaire : Elles sont fréquentes, incidence = 1 /1000. 

7. Conclusion : 

 La statistiques et primordiale dans le domaine médical, elle sert à :

Maitriser la lecture et comprendre la littérature scientifique biomédicale, qui utilise massivement la statistique.

Permettre une lecture critique des articles

Améliorer le domaine de la santé en permettant aux médecins de suivre les guidelines et les recommandations découlant de ces recherches et cela pour une prise en charge adéquate.

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