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Le laboratoire SPHERE (methodS for Patients-centered outcomes and HEalth REsearch, INSERM UMR 1246, Université de NantesUniversité de Tours) et la société IDBC (groupe A2com) ont décidé de créer ensemble le Laboratoire Commun RISCA (Research in Informatics and Statistics for Cohort-based Analyses)

 

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Accueil > Services > Tutoriels > Effet marginal et conditionnel

Effet conditionnel et marginal

Effet conditionel (subject-specific effect)

C'est l’effet moyen de l’exposition au niveau individuel, c’est à dire l’effet moyen associé au passage d’un individu du statut d’exposé à celui de non-exposé (ou inversement). En présence de facteurs de confusion, cet effet est souvent estimé via les modèles de régression multiple classiques.

Effet marginal (population-average effect)

C'est l’effet moyen de l’exposition au niveau populationnel, c’est à dire l’effet moyen associé au passage d’une population entière du statut d’exposée à non-exposée (ou inversement). Cet effet peut être estimé par des méthodes basées sur le score de propension. Deux types d'effets marginaux se distinguent (Pirracchio et al. 2013) :​​
L'effet moyen de l'exposition dans l'ensemble de la population ("the average treatment effect in the entire population" - ATE) est l'impact moyen associé au passage d'une population entière d'un statut d’exposé à celui de non-exposé (ou inversement).
L'effet moyen de l'exposition dans la population des exposés ("the average treatment effect on the treated" - ATT) est l'impact moyen associé au passage de l’ensemble de la population exposée à un statut de non-exposée.

ATE ou ATT ?

Si l’objectif est d’évaluer le bénéfice d’un traitement lourd habituellement réservé aux patients les plus à risque et qu’il n’est pas question d’administrer ce traitement à l’ensemble des patients, alors l'estimation d'un effet ATT est adaptée.
Si l’objectif est d’évaluer le bénéfice d’une stratégie de prévention dans la population globale afin de décider de la réalisation ou non de cette campagne de prévention sur l’ensemble de la population, alors l’ATE est le plus adapté.

Différences entre effet conditionnel et marginal

Les effets conditionnels et marginaux sont égaux lorsque le lien entre l'exposition et l'espérance de l’événement, conditionnellement aux variables explicatives, est linéaire ou lorsque l'effet est nul.
 
Au contraire, lorsque l’effet est exprimé sous forme d’indicateurs non-linéaires (rapport de cotes ou rapport de risques par exemple), les effets marginaux et conditionnels peuvent différer.