5.1.14
2.5.2.Création d'une grille de collecte standardisée
Nous allons élaborer un formulaire précis et
détaillé pour uniformiser la collecte d'informations :
§ Identifiants (anonymisés) : code
patient, date de collecte.
§ Données démographiques :
âge, sexe, lieu de résidence, profession, niveau
d'éducation.
§ Antécédents médicaux
: schistosomiase (nombre d'épisodes, traitements reçus),
autres facteurs de risque (tabagisme, exposition professionnelle à des
produits chimiques).
§ Présentation clinique :
symptômes (hématurie, dysurie, pollakiurie), délai entre
les premiers symptômes et le diagnostic.
§ Résultats d'examens :
résultats des analyses d'urine (présence d'oeufs de
Schistosoma Haematobium), échographie vésicale, cystoscopie,
Anapath (type histologique).
§ Traitement : chirurgie,
chimiothérapie, radiothérapie.
§ Suivi : évolution ou statut au
dernier contact.
5.1.15 2.5.3.
Contrôle qualité
Pour minimiser les erreurs, nous avons mis en place une double
saisie d'une partie des données (comparaison et correction des
divergences) et une vérification croisée des informations entre
différentes sources (dossiers et registres), si possible.
5.1.16 2.6.Analyse
statistique
A l'aide du logiciel '' STATA '' version 16.1,
nous allons faire :
5.1.17 2.6.1.Analyses descriptives
§ Calculerles fréquences et les pourcentages pour les
variables catégorielles (ex. : sexe, zone de résidence,
profession, niveau d'étude, antécédent de schistosomiase
urinaire, épisodes de schistosomiase, hématurie, type
histologique, etc.).
§ Pour les variables continues telles que l'âge et
dosage du PSA, déterminerla moyenne etl'écarts-type ; si la
distribution est symétriqueou la médiane et l'écart
interquartile (EIQ) si la distribution est asymétrique.
5.1.18 2.6.2.Analyse bivariée
§ Calculerles odds ratios (OR) pour mesurer l'association
entre l'antécédent de schistosomiase et le cancer de la
vessie.
§ Tests du Chi² ou tests de Fisher pour comparer les
proportions entre les groupes (cas et témoins).
5.1.19 2.6.3. Analyse multivariée
§ Régression logistique pour ajuster les OR sur les
facteurs de confusion potentiels (tabagisme et exposition professionnelle).
5.1.20 2.6.4.
Interprétation des résultats
Nous allons :
§ Tenir compte des intervalles de confiance des OR pour
évaluer la précision des estimations.
§ Interpréter les résultats avec prudence, en
soulignant les limites de l'étude (biais potentiels).
5.1.21 2.7. Gestion
des biais
Les études cas-témoins sont particulièrement
sensibles aux biais. Il est crucial de les anticiper et de les gérer
autant que possible :
§ Biais de sélection : s'assurer que
les témoins sont bien représentatifs de la population source des
cas et des témoins.
§ Biais d'information : utiliser des
définitions claires et standardisées pour les variables et
croiser les sources d'information.
§ Biais de confusion : identifier et
ajuster les facteurs de confusion potentiels dans l'analyse
multivariée
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