PEGASUS · UNIGE — Statistiques pour médecins · semestre 1 · CHAPITRE 10 / 15

Ch10 — Étude prospective : risque, incidence

⭐⭐⭐ LE CHAPITRE LE PLUS LOURD DES ANNALES · un tableau 2×2 lignes = exposition, cases a b c d, risques lus EN LIGNES · quatre mesures d'association DR · RR · RRR · NNT (NNT = 1/DR avec la DR en proportion) · le même RR cache des risques absolus très différents · prévalence = photographie · taux d'incidence = nouveaux cas / personnes-temps à risque, avec l'unité — séance 10 — Pr C. Combescure, diapositives de la Prof. A. Gayet-Ageron, adaptées du Prof. T. Perneger

📊 Diapos : 54/54 mappées (Statistiques pour médecins_10_études_prospectives.pdf — 1 diapo par page, format 16:9, 960 × 540 pt, numéro imprimé = numéro de page) et 54/54 regardées une par une (14 montages) 🎙️ Oral : séance 10 en entier (1 h 49 de parole) + l'ouverture de la séance 11 (rappel du chapitre, 00:04 → 08:08 : risque, mesures d'association, prévalence, taux d'incidence, facteur 12 entre personnes-mois et personnes-années, « incidence » ambigu) 📝 Exercices : 4 exercices officiels du fichier questions10 (risque vs taux · risque vs prévalence · récidive d'IDM RR/DR/NNT · entorses des skieurs) tous corrigés par le prof et recalculés en Python ; + l'exercice de la d.24 (BMJ 2003 : RR, DR, NNT) 📜 Annales : 7 questions sur 43 en quatre ans (SFO 2021 Q7, 2021 Q8, 2023 Q20, 2023 Q25, 2023 Q27, 2024 Q23, 2024 Q25) — trois posent le MÊME calcul (taux d'incidence en personnes-temps à risque), quatre demandent DR / RR / RRR / NNT / OR à partir de deux risques 🎯 Programme d'examen dans les mots du prof (36:48, 1:14:29, 1:44:03) : « Il faut que vous sachiez calculer ces différentes mesures d'association » · « je vous engage dans les exercices, vous avez un calcul à faire de taux d'incidence » · « il faut que vous sachiez calculer et interpréter ces mesures d'association […] le risque c'est pas pareil que la prévalence et c'est pas pareil qu'un taux d'incidence » 🗑️ Hors examen (logo poubelle) : l'histoire des cohortes (d.7-8), le morbidity ratio (d.9, « vous n'avez pas à retenir la formule »), les seuils d'hypertension (d.10), les plannings des internes (d.36), la table de Framingham (d.42, mais son message, si), l'abstract et la Table 1 de la NHS (d.44, d.47), le MET (d.46) ; les exemples d'erreurs (d.39-40, « vous n'avez pas à retenir ») ⚠️ Écarts déclarés : 8 — NNT du BMJ écrit 5 pour 5,07 (la règle du cours dirait 6) · « réduction de moitié » puis « d'un tiers » à l'oral pour −26 % réel (d.41) · « 36 pour 100 000 » = Q1 − Q2, pas Q1 − Q5 · 5/12 écrit 41,6 % (41,67) · ratios NHS calculés sur les taux arrondis (0,65 pour 0,657) · exercice 4 : journées complètes additionnées, sans arrêt à l'entorse · SFO 2023 Q27 : 4 options · corrigé 2023 Q20 « années d'étude : 30 » (ce sont des personnes-années). Aucun ne change une conclusion ; tous sont signalés là où ils tombent.
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🐎 PEGASUS📊 Diapos 2.0 Ch10🧠 Page blanche
🎯 LE CHAPITRE QUI PÈSE LE PLUS LOURD AU SFO. Sept annales sur 43, et trois d'entre elles posent le même calcul : des personnes suivies des durées différentes, quelques événements datés — quel est le taux d'incidence ? Le piège est toujours le même : additionner les durées complètes au lieu des durées à risque, qui s'arrêtent le jour de l'événement. Les quatre autres annales donnent deux risques et demandent la bonne mesure parmi DR, RR, RRR, NNT (et l'OR en distracteur) — avec les confusions classiques : la DR en pourcentage dans le NNT, la RRR prise pour la DR, l'OR pris pour le RR. Autour de ces calculs, une chaîne de définitions à ne jamais mélanger : prévalence (photo), risque (proportion, même durée pour tous), taux d'incidence (par unité de temps) — et un mot piégé, « incidence ». Les 35 micro-notions ci-dessous suivent l'ordre de la séance.
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N1 · Ce que la séance révise, les objectifs et la carte des études

d.1-6
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Les quatre objectifs — et la révision du Ch9 qui ouvre la séance

~6 min
📊 DIAPOS d.2-4
Quatre notions à comprendre : étude prospective · risque, risque relatif, différence de risque · prévalence · taux d'incidence. Lecture : Petrie & Sabin, chapitres 15 et 31 (début). Les d.2-3 rappellent le Ch9 : Se (positifs chez les malades), Sp (négatifs chez les non-malades), VPP/VPN (perspective du clinicien, dépendent de la prévalence), RV, Bayes (multiplier par le bon RV), courbe ROC (AUC 1 parfait, 0,5 inutile).
🎙️ ORAL (02:11 → 04:15)
« Attention, les valeurs prédictives dépendent de la prévalence. […] Il y avait une question sur le forum sur ça. Il faut multiplier par le bon rapport de vraisemblance. » — et l'annonce du programme (06:16) : « le risque relatif, la différence de risque, […] la réduction relative de risque et le number needed to treat. […] La prévalence, c'est une photographie, un instant T. […] Le taux d'incidence […] utile lorsqu'on a des individus qu'on suit, mais dont la durée de suivi varie. »
⚠️ PIÈGE
Le lapsus de 01:08 (« spécificité, proportion de tests négatifs chez les malades ») ne doit pas s'apprendre : la diapositive dit non-malades. Et le mot « prévalence » du Ch9 (VPP dépend de la prévalence) est défini ici seulement (d.27) : les deux chapitres se répondent.
📝 TOMBE EN QCM
Les objectifs sont les blocs 2 et 4 des annales : calculer DR/RR/RRR/NNT (2021 Q8, 2023 Q27, 2024 Q23, 2023 Q25) et calculer un taux d'incidence (2021 Q7, 2023 Q20, 2024 Q25). Diapos 2.0 d.4.
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La carte des études : expérimentales / observationnelles, et les trois observationnelles

~8 min
📊 DIAPOS d.5
Expérimentales (les chercheurs interviennent dans les soins) : essais cliniques randomisés. Observationnelles (l'intervention se limite à la mesure) : transversales (enquête, cross-sectional) · cas-témoins, dites rétrospectives · cohortes, dites prospectives. Cas particuliers : revues systématiques et méta-analyses (unité = l'étude publiée) ; évaluations de tests diagnostiques (souvent transversales). « Cf. cours 1 ».
🎙️ ORAL (08:17 → 11:20)
« L'essai clinique randomisé, c'est le design gold standard […] parce que la randomisation permet d'équilibrer tout ce qu'on peut entre les deux groupes. » — « L'étude transversale, qui est typiquement le questionnaire auquel vous avez répondu à la première ou à la deuxième séance. […] Les études cas-témoins […] on va recueillir l'information sur différentes expositions dans le passé. […] L'étude de cohorte, elle va être prospective. »
⚠️ PIÈGE
« Prospectif » ne veut pas dire « expérimental » : un ECR est prospectif et interventionnel, une cohorte est prospective et observationnelle. Et « rétrospectif » qualifie le sens du recueil (du présent vers le passé), pas la date de l'étude.
📝 TOMBE EN QCM
Reconnaître le design à partir d'un énoncé : Diapos 2.0 C10-Q1. Les annales de ce chapitre disent toutes « étude prospective » ou « ECR » dans leur première phrase.
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⭐⭐ L'étude prospective : exposition mesurée au début, outcome compté ensuite = cohorte = longitudinale

~8 min
📊 DIAPOS d.6
Les participants sont suivis au cours du temps. Les ECR sont des prospectives interventionnelles ; il existe des prospectives observationnelles. Objectif : établir une association entre une caractéristique mesurée en début d'observation — facteur d'exposition / de risque — et la survenue par la suite d'un problème de santé — outcome, issue. = étude de cohorte = étude longitudinale.
🎙️ ORAL (13:22 → 15:23)
« Ce qui caractérise une étude prospective c'est le suivi des participants et des participantes dans le temps. […] Lorsqu'on ne modifie pas la prise en charge on appelle ça une étude de cohorte. […] L'exposition ça peut être beaucoup de choses : des polluants, […] des variants génétiques. […] On va recueillir l'information sur cette exposition […] au début, dès qu'on recrute les personnes, et ensuite on regarde au cours du temps la survenue du problème de santé. »
⚠️ PIÈGE
L'ordre temporel est le cœur de la définition : exposition avant outcome. C'est ce qui distingue la cohorte de la transversale (tout mesuré en même temps) et du cas-témoins (outcome connu d'abord).
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q1. Le rappel d'ouverture de la séance 11 reprend mot pour mot : « caractérisé par le suivi des participants […] essai clinique randomisé ou étude de cohorte ».
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N2 · ⭐ Les cohortes historiques — Doll, Framingham, l'hypertension (hors examen, sauf leur leçon)

d.7-10
0/2
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British Doctors (Doll, 1950) et Framingham (1948) : pourquoi des médecins, pourquoi une ville

~6 min
📊 DIAPOS d.7-8 🗑️
1950 : Richard Doll recrute 35 000 médecins britanniques (hommes) — faciles à suivre (registre obligatoire), informations fiables — pour chercher les causes de la hausse du cancer du poumon (suspects : pollution, humidité, asphalte). Le tabac apparaît ; Doll arrête de fumer. Framingham : 1948, Massachusetts, 5 209 personnes de 28 à 62 ans ; première utilisation du terme « risk factor » ; 1965 : lien hypertension → AVC démontré.
🎙️ ORAL (15:23 → 18:27)
« Il pensait plutôt que c'était les routes, le goudron des routes […] mais il s'est avéré […] que les fumeurs étaient plus fréquemment atteints de cancer du poumon que les non-fumeurs, et c'est comme ça qu'on a découvert que la consommation de tabac était un facteur de risque. » — « Les médecins doivent s'inscrire dans un registre et ils sont faciles à suivre. » — « C'est la première fois qu'on a utilisé le terme facteur de risque. »
⚠️ PIÈGE
Logo poubelle : dates, effectifs et anecdotes ne tombent pas. Ce qui peut servir : une cohorte choisit parfois un échantillon pratique (médecins, infirmières) non représentatif de la population, en supposant que le mécanisme est le même — le prof refait cet argument pour la NHS (1:25:42).
📝 TOMBE EN QCM
Aucune annale. Diapos 2.0 d.7-8 (tags 🗑️).
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La table de 1965 : « incidence per 1 000 » sur 12 ans = un RISQUE · le morbidity ratio à la poubelle

~8 min
📊 DIAPOS d.9-10 🗑️
n = 4 976 personnes de 30-62 ans indemnes, suivies 12 ans. Hommes 30-39 : 824 à risque, 2 AVC ⇒ « incidence » 2,4 pour 1 000 — le titre de la diapo le dit : « Risque […] plutôt qu'incidence ». Morbidity ratio = 100 × Obs/Exp : AVC 232 (hypertendus) vs 44 (normotendus) ⇒ × 5 ; IDM 140 vs 58 ⇒ × 2,4. D.10 : catégories de TA (normal < 120/80 ; stade 1 130-139 ou 80-89 ; stade 2 ≥ 140 ou ≥ 90) — hypertension = maladie asymptomatique qui traduit un risque.
🎙️ ORAL (19:28 → 22:31)
« 2 cas parmi les 824, ça fait une incidence de 2,4 pour 1000, c'est une proportion qui n'est pas exprimée en pourcentage, mais pour 1000. » — « Ça c'est pas une statistique que vous avez à retenir, vous voyez ici la poubelle. […] Vous n'avez pas à retenir la formule, c'est pas très utilisé. »
⚠️ PIÈGE
Le prof revient sur cette table à la d.42 pour un point d'examen : le mot « incidence » y désigne un risque sur 12 ans (pas d'unité personne-temps). Poubelle sur la table, pas sur la leçon.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q20 (Framingham = risque) et C10-Q12 (le morbidity ratio comme distracteur).
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N3 · ⭐⭐⭐ Le principe, le tableau 2×2 en lettres a b c d, et le risque absolu

d.11-14
0/4
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Le principe en trois temps : exposition ⇒ suivi ⇒ décompte, dans chaque groupe

~6 min
📊 DIAPOS d.11
Mesure de l'exposition (fumeurs / non-fumeurs) ⇒ suivi dans le temps ⇒ décompte des malades (cancer du poumon), dans les deux groupes. Le recrutement se fait à un moment qui peut être clinique (le diagnostic d'un cancer, pour étudier la récidive). L'association : la fréquence de la maladie est-elle plus élevée chez les exposés ?
🎙️ ORAL (23:33 → 24:35)
« On va recruter des individus à un moment donné, ça peut être un moment clinique, c'est pas forcément un moment calendaire. […] Si la fréquence est la même, alors il n'y a pas vraiment de relation entre l'exposition et le problème de santé. »
⚠️ PIÈGE
Le même schéma sert trois fois dans le chapitre (d.11 cohorte, d.23 ECR, d.37 internes, d.45 NHS avec 5 niveaux) : ce qui change, c'est comment l'exposition est attribuée (observée ou randomisée) et combien de niveaux elle a.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 d.11, d.23, d.37, d.45.
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⭐⭐⭐ Le tableau tabac – cancer : 10 · 20 · 1 · 29 ⇒ 0,33 et 0,03

~6 min
📊 DIAPOS d.12
Lignes = exposition, colonnes = maladie. Fumeurs : 10 cancers + 20 sans = 30 exposés · non-fumeurs : 1 + 29 = 30 non-exposés. Risque de cancer chez les exposés 10/30 = 0,33 · chez les non-exposés 1/30 = 0,03 (0,033 à la d.20). ✓ Python
🎙️ ORAL (24:35 → 25:37)
« Je recrute dans ma cohorte 30 personnes qui consomment du tabac, exposées, et 30 qui ne sont pas exposées, et puis j'observe […] 10 cas de cancer du poumon chez les exposés et un seul chez les non-exposés. Conclusion : un risque de cancer du poumon de 10 sur 30, c'est-à-dire 33 % chez les exposés, et 1 sur 30, c'est-à-dire 3 % chez les non-exposés. »
⚠️ PIÈGE
Ce tableau est le fil rouge de toutes les mesures (d.16-20) : DR 0,30 · RR 10 · RRR 90 % (non-fumeurs) · NNT 3,3 ⇒ 4. Le connaître par cœur, c'est pouvoir vérifier chaque formule en dix secondes.
📝 TOMBE EN QCM
SFO 2021 Q8 est ce tableau avec 1 000 et 2 000 personnes (200 cas de chaque côté ⇒ 0,20 vs 0,10). Diapos 2.0 C10-Q4.
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⭐⭐⭐ Les lettres a b c d (minuscules) : Rₑ = a/(a + b), Rₙₑ = c/(c + d) — le risque se lit EN LIGNE

~8 min
📊 DIAPOS d.13
Exposés : a malades, b sains, total a + b · non-exposés : c malades, d sains, total c + d. Rₑ = a/(a + b) · Rₙₑ = c/(c + d). Les malades d'une ligne divisés par l'effectif de la ligne.
🎙️ ORAL (25:37)
« On regarde le problème de santé parmi les exposés et parmi les non-exposés. Je veux obtenir le risque du problème de santé chez les exposés et la même chose chez les non-exposés. Le risque c'est un pourcentage, tout simplement. »
⚠️ PIÈGE
Deux tableaux 2×2, deux alphabets. Ch9 : MAJUSCULES A B C D, test en lignes, Se = A/(A + C) lue en colonne. Ch10 : minuscules a b c d, exposition en lignes, Rₑ = a/(a + b) lue en ligne. Un QCM qui propose a/(a + c) « comme risque » teste exactement cette confusion.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q2 (K′ à données 40/160/10/190). Le corrigé de SFO 2024 Q23 : « il faut établir le tableau 2×2 exposition / maladie et connaître les définitions ».
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⭐⭐⭐ Le risque (absolu) : une proportion, sur une période donnée, identique pour tous, sans unité

~8 min
📊 DIAPOS d.14
Probabilité de contracter la maladie pendant une période donnée, estimée par la proportion d'individus préalablement sains qui l'ont contractée pendant cette période. Il faut que la durée d'observation soit la même pour tous·tes (ligne surlignée). Exprimé en proportion (0-1) ou en pourcentage.
🎙️ ORAL (25:37 → 27:40)
« On ne devrait pas parler de risque de manière générale, le risque ce sera toujours le risque à un an, le risque à deux ans, il faut toujours préciser la période […] parce que le risque évidemment il varie au cours du temps. Plus vous regardez sur un horizon temporel lointain et plus la proportion […] va augmenter mécaniquement. » — « Il faut que la période de suivi soit la même pour tout le monde, on ne peut pas commencer à mélanger des individus qu'on suit 3 mois, d'autres qu'on suit 10 ans. »
⚠️ PIÈGE
Trois conditions cachées dans une phrase : sains au départ (on exclut les anciens cas), période fixée (« à 1 an »), même durée pour tous. Si l'une manque, ce n'est plus un risque : c'est une prévalence (pas de suivi) ou un taux (durées inégales). Et le risque ne peut que monter avec l'horizon.
📝 TOMBE EN QCM
questions10 ex. 1 et 2 (définitions). Diapos 2.0 C10-Q2 (D), C10-Q11, C10-Q18.
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N4 · ⭐⭐⭐ Les 4 mesures d'association — DR, RR, RRR, NNT

d.15-20
0/5
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Le sens (facteur de risque / protecteur), la force, et les quatre mesures

~6 min
📊 DIAPOS d.15
Si Rₑ > Rₙₑ : facteur de risque (↑ le risque) · si Rₑ < Rₙₑ : facteur protecteur (↓ le risque). Plus Rₑ et Rₙₑ sont éloignés, plus l'association est forte. Quatre manières de quantifier : différence de risque · risque relatif · réduction relative du risque · « number needed to treat ».
🎙️ ORAL (27:40 → 28:40)
« Faire du sport, c'est pas une exposition… enfin c'est un peu bizarre de parler d'exposition, mais en fait ça va protéger de pas mal de problèmes de santé, alors là ce sera un facteur protecteur. Par contre consommer du tabac, ça clairement c'est un facteur de risque. »
⚠️ PIÈGE
« Exposition » est un mot neutre : le sport, un traitement, un programme d'arrêt du tabac sont des expositions. Le sens de l'association se lit sur le signe de la DR ou la position du RR par rapport à 1 — et dépend du sens de l'outcome (délétère ou bénéfique).
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 d.15. Les quatre mesures sont les quatre options de SFO 2024 Q23 et 2021 Q8.
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⭐⭐⭐ DR = Rₑ − Rₙₑ : l'ancrage est 0 · tabac 9/30 = 0,30

~6 min
📊 DIAPOS d.16
DR = Rₑ − Rₙₑ, en proportion ou en pourcentage. DR > 0 : facteur de risque · DR = 0 : ne modifie pas · DR < 0 : facteur protecteur. Tabac – cancer : 10/30 − 1/30 = 9/30 = 0,30 (30,0 %) — « le risque passe de 0,33 à 0,03 : il augmente de + 0,30 ».
🎙️ ORAL (28:40 → 29:41)
« Le plus simple, peut-être le plus intuitif, c'est la différence absolue de risque. […] L'absence d'association […] va se traduire par une différence de risque de zéro, ça c'est la valeur d'ancrage. […] Faites attention aussi à l'outcome : parfois il est délétère, un cancer […]. Dans certains essais cliniques randomisés, on regardera plutôt le succès de l'intervention […] et ça peut changer le sens de l'interprétation. »
⚠️ PIÈGE
Une DR est toujours entre −1 et +1 (une différence de proportions). L'option « la différence de risque est de 2 » de SFO 2024 Q23 est fausse par nature. Et « +20 % de DR » quand l'outcome est l'arrêt du tabac (BMJ) est une bonne nouvelle.
📝 TOMBE EN QCM
SFO 2021 Q8 (« DR = 20 % » faux : 10 %), 2023 Q27 (DR 0,05), 2024 Q23 (DR −0,20). Diapos 2.0 C10-Q4, C10-Q8, C10-Q9.
⬜

⭐⭐⭐ RR = Rₑ / Rₙₑ : l'ancrage est 1, sans unité · tabac 10

~6 min
📊 DIAPOS d.17
RR = Rₑ / Rₙₑ (sans unité). RR > 1 augmente · RR = 1 ne modifie pas · RR < 1 diminue le risque. Tabac – cancer : (10/30)/(1/30) = 10 — « le risque de cancer est 10 fois plus grand chez les fumeurs ».
🎙️ ORAL (30:41 → 31:42)
« Là, cette fois, la valeur zéro n'a pas de sens, la valeur d'ancrage qui va traduire l'absence d'association […] c'est la valeur 1. […] Plus petite que 1 et plus on se rapproche de zéro, mais on ne pourra jamais atteindre zéro. »
⚠️ PIÈGE
RR ≠ OR. L'odds ratio (200/800)/(200/1 800) = 2,25 de SFO 2021 Q8 n'est pas le RR = 2 ; l'OR (0,6/0,4)/(0,8/0,2) = 0,375 de 2024 Q23 n'est pas le RR = 0,75. L'OR n'est pas au programme du chapitre, mais il est dans les distracteurs. Et le sens : RR = Rₑ/Rₙₑ, jamais l'inverse.
📝 TOMBE EN QCM
SFO 2021 Q8, 2023 Q25 (RR 0,75 et son IC), 2024 Q23. Diapos 2.0 C10-Q3, C10-Q6, C10-Q7.
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⭐⭐⭐ RRR = 100 × (1 − RR) % : réservée à RR < 1, référence = placebo · 10 → 8 % = 20 %

~8 min
📊 DIAPOS d.18
Variante de RR pour décrire l'efficacité d'un traitement (ECR), lorsque RR < 1 : RRR = 100 × (1 − RR) %. Référence : risque chez les non-exposés ou sous placebo. RRR > 0 diminue · = 0 ne modifie pas · (< 0 : jamais utilisée). Autre lecture : la RRR est la part de la DR dans le risque de base : 10 % → 8 % ⇒ DR 2 % = 1/5 ⇒ RRR 20 % ; 10 % → 5 % ⇒ 50 %.
🎙️ ORAL (31:42 → 33:45)
« Ça consiste à regarder […] quelle part cette différence absolue de risque représente par rapport au risque baseline. […] Si on part d'un risque de 10 % avec le placebo […] et avec l'intervention expérimentale on arrive à 8 %, ça nous fait une différence de risque absolue de 2 % et ce 2 % ça représente un cinquième du risque de base […], 20 %. »
⚠️ PIÈGE
RRR ≠ DR. SFO 2023 Q27 : « aux soins intensifs, la RRR est de 5 % » — faux, 5 % est la DR de l'autre population ; la RRR y vaut 1 − 33,33/50 = 33 %. Et la RRR se calcule avec le RR dans le sens bénéfique (d.20 : « pour les non-fumeurs », RR = 0,1 ⇒ 90 %).
📝 TOMBE EN QCM
SFO 2023 Q27, 2024 Q23 (RRR = 25 %, la clé). Diapos 2.0 C10-Q8, C10-Q9.
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⭐⭐⭐ NNT = 1/DR avec la DR en PROPORTION, arrondi à l'unité supérieure · tabac 3,3 ⇒ 4 · le résumé d.20

~10 min
📊 DIAPOS d.19-20
Nombre de personnes à traiter pour éviter un cas de mauvais outcome : NNT = 1/DR = 1/(Rₑ − Rₙₑ), DR exprimée en proportion, pas en % (cercle rouge). En observationnel : nombre de personnes qui doivent éviter l'exposition pour éviter un cas. Plus NNT est bas, plus le traitement est efficace. Tabac : 1/0,30 = 3,3, « habituellement arrondi à l'unité supérieure (ici, 4) ». Résumé d.20 : 0,33 · 0,033 · DR 0,3 · RR 10 · RRR (non-fumeurs, RR 0,1) 90 % · NNT 3,33. ✓ Python
🎙️ ORAL (34:46 → 36:48)
« 1 sur 0,30, attention il faut prendre ici des proportions, différence absolue en proportion, pas en pourcentage, on obtient 3,3. […] Un NNT de 1 […] c'est une efficacité totale, ça n'arrive jamais. […] Un NNT de 100 […] ça démontre une efficacité qui est assez faible. De manière habituelle on arrondit le NNT à l'unité supérieure pour être conservateur. » — « Il faut que vous sachiez calculer ces différentes mesures d'association. »
⚠️ PIÈGE
Trois erreurs vues en annale : 1/20 au lieu de 1/0,20 (NNT « 25 » de 2024 Q23 est 1/0,04 ou la RRR) · diviser par un risque au lieu de la DR (1/0,57 = 1,75) · confondre NNT et RRR. Et l'arrondi : le cours arrondit au-dessus (3,3 ⇒ 4), l'article BMJ écrit 5 pour 5,07 (écart déclaré).
📝 TOMBE EN QCM
SFO 2021 Q8 (NNT 10, la clé), 2023 Q27 (NNT 20, la clé), 2024 Q23 (NNT 5). questions10 ex. 3 (NNT 10). Diapos 2.0 C10-Q3, C10-Q4, C10-Q6, C10-Q8, C10-Q9.
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N5 · ⭐⭐ Test, estimation et l'essai BMJ 2003 (arrêt du tabac)

d.21-25
0/3
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⭐⭐⭐ H₀ sous quatre écritures : RR = 1 · DR = 0 · RRR = 0 · NNT = ∞ — test du χ², IC 95 %

~8 min
📊 DIAPOS d.21
RR, DR, RRR, NNT calculés sur les données sont des estimations. Hypothèse nulle : pas d'effet — RR = 1, DR = 0, RRR = 0, NNT = ∞ ⇔ H₀ : Rₑ = Rₙₑ, test du χ². On calcule aussi une erreur-type et un intervalle de confiance à 95 % pour chacune.
🎙️ ORAL (36:48 → 38:51)
« Ce n'est qu'une estimation basée sur les données d'un échantillon. […] L'hypothèse nulle […] c'est-à-dire l'égalité des risques, […] c'est avec le test du khi-deux. […] Risque relatif de 1, […] différence de risque absolue égale à 0, réduction relative de risque égale à 0, ça correspond aussi à un NNT infini. »
⚠️ PIÈGE
L'ancrage change de mesure en mesure : 0 pour DR et RRR, 1 pour RR, ∞ pour NNT. Un IC de RR qui contient 1 (ou de DR qui contient 0) = non significatif — mais non significatif ≠ absence d'effet.
📝 TOMBE EN QCM
SFO 2023 Q25 (IC de RR 0,48-1,18 contient 1 et 0,5). Diapos 2.0 C10-Q5, C10-Q7. Pont Ch5 (χ²) et Ch3 (IC).
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BMJ 2003 : le design, et le tableau 57 · 43 / 44 · 74 (100 analysés, pas 118 randomisés)

~8 min
📊 DIAPOS d.22-24
ECR norvégien (Quist-Paulsen, BMJ 2003;327:1254-7) : 240 fumeurs < 76 ans admis pour maladie coronarienne, 118 à l'intervention (livret « fear arousal » + contacts d'infirmières ≥ 5 mois), 122 aux soins usuels ; outcome = arrêt du tabac à 12 mois, vérifié biochimiquement. Résultats : 57 % (57/100) vs 37 % (44/118). Tableau : exposés au programme 57 / 43 ⇒ 100 · non-exposés 44 / 74 ⇒ 118. Si tous les perdus de vue ont rechuté : 50 % vs 37 %, DR 13 % (0 à 26 %).
🎙️ ORAL (39:53 → 40:55)
« Un livret sur lequel s'appuyaient les infirmières pour faire peur entre guillemets aux patients. […] Parmi les individus qui étaient dans le groupe intervention, il y en a une centaine chez qui on a pu collecter l'information sur l'arrêt du tabac […] 57 […] 57 %. Dans le groupe contrôle, ils étaient 118 […] 44 […] 37 %. […] Là vous voyez que l'outcome est bénéfique. »
⚠️ PIÈGE
Le dénominateur des exposés est 100 (analysés à 12 mois), pas 118 (randomisés) : les perdus de vue changent les nombres, d'où la seconde analyse « dropouts relapsed ». Et l'exposition est le programme : Rₑ = 57 %, Rₙₑ = 37 %, pas l'inverse.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q6 (l'exercice de la d.24). Pont Ch7 (ITT, perdus de vue).
⬜

⭐⭐ Les résultats : RR 1,53 · DR 20 % (6 à 33) · NNT 5 (3-16) — et comment lire l'IC

~8 min
📊 DIAPOS d.25
RR = 0,57/0,37 = 1,53 (le « risque » d'arrêter — on dirait plutôt chance) · DR = 20 %, IC 95 % 6 à 33 % · NNT = 1/0,20 = 5 (3-16). L'IC de la DR ne contient pas 0 ⇒ efficacité démontrée ; mais 6 % serait un effet faible et 33 % un effet fort : l'étude ne dit pas l'ampleur. NNT : pour chaque 5 personnes, un arrêt supplémentaire. ✓ Python
🎙️ ORAL (42:56 → 44:58)
« Comme 0 n'est pas dans l'intervalle de confiance, l'absence d'association n'est pas compatible avec les données observées, l'étude a permis de conclure qu'il existait une efficacité de l'intervention. Par contre 6 % c'est une efficacité qui est relativement faible, 33 % […] très forte. […] Elle ne permet pas d'affirmer si l'intervention a un effet qui est modeste ou au contraire un effet qui est majeur. »
⚠️ PIÈGE
⚠️ ÉCART DÉCLARÉ : Python donne DR = 0,197 et NNT = 5,07 ; l'article et la diapo écrivent 5 (arrondi usuel), la règle du cours (d.19, « unité supérieure ») donnerait 6. À l'examen : suivre la consigne de l'énoncé, sinon l'option la plus proche. Et l'IC du NNT (3-16) est large : la précision est la limite de l'étude.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q6. La lecture « 0 pas dans l'IC » est celle de SFO 2023 Q25 inversée (1 dans l'IC du RR ⇒ non significatif).
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N6 · ⭐⭐⭐ Relatif ou absolu ? Le même RR = 3 cache des risques très différents

d.26
0/2
⬜

⭐⭐⭐ Quatre situations, un seul RR = 3 : DR de 40 % à 0,04 %, NNT de 2,5 à 2 500

~8 min
📊 DIAPOS d.26
Les mesures relatives (RR, RRR) sont les plus « persuasives »… mais elles masquent le niveau réel du risque. Même RR = 3 pour : 60 % / 20 % (DR 40 %, NNT 2,5 ⇒ 3) · 18 % / 6 % (DR 12 %) · 3 % / 1 % (DR 2 %) · 0,06 % / 0,02 % (DR 0,04 %, NNT 2 500). ✓ Python
🎙️ ORAL (1:02:32)
« Là vous avez différentes situations avec le même risque relatif, à savoir un risque qui est trois fois plus élevé chez les exposés que chez les non-exposés, mais vous voyez qu'en termes de différence absolue de risque, l'histoire est complètement différente : là vous avez une différence absolue de 40 % et là vous avez une différence absolue de 0,04 %. »
⚠️ PIÈGE
« RR = 3 » ne dit rien du bénéfice pour le patient : il faut un risque de base. « Le risque triple » peut vouloir dire 2 cas de plus pour 10 000 personnes. C'est la logique inverse du Ch9 (VPP dépend de la prévalence) : ici, la DR dépend du risque de base.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q10 (K′).
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Les mesures absolues disent l'importance du risque — rapporter les deux (CONSORT)

~5 min
📊 DIAPOS d.26
Les mesures absolues (Rₑ et Rₙₑ, DR, NNT) « traduisent mieux l'importance du risque et du bénéfice du traitement pour le·a patient·e ». Recommandations internationales (CONSORT) : rapporter une mesure additive (DR) et une mesure relative (RR ou RRR).
🎙️ ORAL (1:01:31)
« Il existe des recommandations internationales sur la manière de rapporter des essais cliniques randomisés et ces recommandations disent que c'est bien de rapporter à la fois une mesure additive, la différence de risque, et à la fois une mesure relative. […] On peut biaiser entre guillemets la lecture des résultats. »
⚠️ PIÈGE
Un K′ qui affirme « les mesures relatives traduisent mieux l'importance du risque pour le patient » est faux : c'est l'inverse. Le mot juste pour les relatives est « persuasives ».
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q10 (D). Le rappel de la séance 11 (05:28) : NNT et RRR plutôt réservés aux ECR, RR utilisable dans les deux.
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N7 · ⭐⭐⭐ La prévalence — une photographie, sans suivi

d.27-29
0/2
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⭐⭐⭐ Prévalence = cas existants / population à un moment donné · 42/441 = 9,5 %

~8 min
📊 DIAPOS d.27
Proportion de personnes atteintes d'une maladie (ou présentant une caractéristique) à un moment donné · moment défini par le calendrier (le 25 novembre 2024) ou un événement (à la naissance) · typiquement obtenue dans une étude transversale · quantifie l'importance d'une maladie, mesure les besoins. Ex : fumeur·ses parmi les étudiant·es de 1ʳᵉ année : 42/441 = 9,5 %.
🎙️ ORAL (07:16 · 1:03:22 → 1:04:22)
« L'exemple typique, ce sont les infections nosocomiales. Régulièrement, il y a des enquêtes qui sont faites dans les hôpitaux […] à un moment donné […]. C'est tout simplement une proportion. » — « Ça ne veut pas dire qu'elles développent le problème de santé juste à ce moment-là, elles peuvent l'avoir depuis un an, deux ans. […] Il n'y a pas de notion temporelle, il n'y a pas de suivi des patients, on appelle ça une étude transversale. »
⚠️ PIÈGE
La prévalence compte les cas existants (anciens + nouveaux) ; le risque et le taux comptent les nouveaux. Pas de suivi ⇒ pas de risque ⇒ pas de NNT. Et le « moment » peut être clinique (diagnostic, naissance) sans cesser d'être un instant.
📝 TOMBE EN QCM
questions10 ex. 2. Diapos 2.0 C10-Q11, C10-Q12. Pont Ch9 : la prévalence qui fait varier la VPP.
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Deux exemples : l'asthme finlandais (1966-2003) et les choix de spécialités — des photos répétées restent des photos

~5 min
📊 DIAPOS d.28-29
BMJ 2005 : prévalence de l'asthme (≈ 0 → 3,5 %) et de la rhinite allergique (→ 8-9 %) chez les jeunes hommes finlandais au recrutement, chaque année de 1966 à 2003. Enquête BA1 Genève 2012-2024 : « photo des choix à un instant t » ; « dentaire » absent avant 2012 (problème de questionnaire).
🎙️ ORAL (1:05:23 → 1:07:24)
« Quelqu'un qui a été interrogé en 1970 ne l'a pas été en 2001, il n'a pas de suivi, quelqu'un qui est asthmatique en 1970 on ne sait pas ce qu'il est devenu. » — « Cette notion de temps qui est absente des prévalences va par contre être très importante dans ce qu'on appelle les taux d'incidence. »
⚠️ PIÈGE
Une série de prévalences dans le temps n'est pas un suivi : ce sont d'autres personnes à chaque date. Aucune de ces courbes n'est un taux d'incidence.
📝 TOMBE EN QCM
Illustrations, pas à mémoriser (d.28-29). Diapos 2.0 d.28-29.
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N8 · ⭐⭐⭐ Le taux d'incidence et les personnes-temps à risque

d.30-35
0/5
⬜

⭐⭐⭐ Définition : nouveaux cas / Σ personne-temps à risque, avec l'unité de temps

~8 min
📊 DIAPOS d.30
Risque de contracter la maladie (ou de décéder) par unité de temps · informellement : force de morbidité / mortalité · synonyme : risque instantané. Numérateur : nouveaux cas · dénominateur : somme des unités personne-temps à risque observées (personnes-années, personnes-jours…). Unité : cas par personne-temps (unité de temps à spécifier !). I = Σ cas / Σ personne-temps.
🎙️ ORAL (1:08:26)
« Avec le taux d'incidence on va tenir compte du moment de survenue de l'événement et aussi de la durée d'exposition. […] On va se débarrasser d'une hypothèse qu'on faisait dans le risque, à savoir que tout le monde devait être observé sur la même durée. […] Une sorte de risque de contracter la maladie par unité de temps. On appelle ça aussi risque instantané. »
⚠️ PIÈGE
Un taux sans unité de temps n'est pas un taux. « 8 pour 100 personnes » ne veut rien dire ; « 8 pour 100 personnes-jours » oui. Et « risque instantané » est le mot du Ch11 (hazard) : le taux en est la version moyenne sur la période.
📝 TOMBE EN QCM
Les trois annales jumelles (2021 Q7, 2023 Q20, 2024 Q25) et questions10 ex. 1 et 4. Diapos 2.0 C10-Q14, C10-Q15, C10-Q16, C10-Q17.
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⭐⭐⭐ Les 12 patients : 5/12 = 41,6 % est ININTERPRÉTABLE — les trois façons de décrire la mortalité

~8 min
📊 DIAPOS d.31-32
12 patient·es recrutés au fil du temps, durées de suivi inégales, 5 décès. ① Proportion décédée 5/12 = 41,6 % : ininterprétable (durées différentes) — serait un risque si les durées étaient identiques. ② Proportion sur une période fixe : exclut les décès au-delà et exclut les observations plus courtes que la période. ③ Taux d'incidence (taux de mortalité) : utilise toute l'information, combine des observations de durée inégale.
🎙️ ORAL (1:12:28 → 1:13:29)
« Si on calculait ça sous forme de risque, ce qui serait faux, […] j'obtiendrais une proportion de 5 événements parmi les 12 individus suivis, ce qui fait 41,6, mais on ne peut plus interpréter cette proportion comme un risque. […] Si je prends 6 mois […] je vais éliminer de mon calcul à peu près la moitié des participants. […] La solution, il y en a une, c'est le taux d'incidence. »
⚠️ PIÈGE
« 5/12 » n'est pas faux comme division ; il est faux comme risque. Le distracteur « le risque de décès est de 41,6 % » tombe naturellement d'un énoncé à durées inégales. Écart déclaré : 5/12 = 41,67 %, écrit 41,6.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q13 (K′). SFO 2024 Q25 propose « 20 pour 100 » (3/15) : la même erreur de proportion.
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⭐⭐⭐ Le calcul sur le schéma : Σ durées au dénominateur, Σ décès au numérateur — et « 7 patients-mois »

~8 min
📊 DIAPOS d.33
Bande rose sous chaque ligne = durée d'observation ; leur somme = le dénominateur. Points rouges = décès ; leur somme = le numérateur. taux = Σ décès / Σ personne-temps. La personne décédée à 3 mois compte 3 mois ; celle suivie presque un an, 12 mois ; personne n'est exclu. « 7 patients-mois » = 7 patients suivis 1 mois ou 1 patient suivi 7 mois.
🎙️ ORAL (1:10:27 · 1:14:29)
« 7 patients-mois, ça peut être 7 patients suivis 1 mois, ça peut être 1 patient suivi 7 mois, c'est la même somme des durées de suivi. » — « On va lui compter, pour le calcul du taux d'incidence, une durée d'observation de 3 mois, là ça va être plutôt 5 mois, là on est quasiment sur 12 mois […]. C'est ça le calcul, je vous engage dans les exercices, vous avez un calcul à faire de taux d'incidence. »
⚠️ PIÈGE
Le calcul est une addition puis une division — l'erreur n'est jamais arithmétique, elle est dans ce qu'on additionne (N8·m4) et dans l'unité qu'on écrit.
📝 TOMBE EN QCM
questions10 ex. 4 (50 personnes-jours). Diapos 2.0 C10-Q17, C10-Q18 (C).
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⭐⭐⭐ « À risque » : le compte s'arrête à l'événement, les anciens cas sont exclus — 10 personnes-années (LA règle des annales)

~10 min
📊 DIAPOS d.34
Numérateur : que les nouveaux cas. Dénominateur : que le temps où la personne est « à risque » — la durée d'observation qui précède la survenue de l'événement ; on exclut les personnes non à risque : anciens cas, ou maladie impossible (hommes / cancer de l'utérus). On postule un risque constant pendant l'observation. 10 personnes-années = 1 personne × 10 ans = 10 personnes × 1 an = 3 × 2 ans + 1 × 4 ans.
🎙️ ORAL (1:15:29)
« Il faut faire attention à qui on compte dans le calcul du taux d'incidence, normalement ça c'est le job des auteurs de l'article […], mais quelqu'un qui a déjà fait le problème de santé avant le début du suivi, on ne va pas le compter. Il y a des personnes chez qui on sait que le problème de santé ne peut pas survenir, par exemple le cancer de l'utérus pour les hommes, donc on ne va pas les compter. » — et la séance 11 (06:31) : « lorsqu'il y a un décès, ça s'arrête au décès et je fais la somme sur l'ensemble des individus. »
⚠️ PIÈGE
LE piège des trois annales : SFO 2021 Q7 — patient 4, 7 jours de séjour mais infection au 3ᵉ jour ⇒ 3 ; patient 5, 3 jours, infection au 2ᵉ ⇒ 2 ; Σ = 20, pas 25. SFO 2024 Q25 : 12 + 15 + 15 + 8 + 10 + 15 = 75, pas 90. SFO 2023 Q20 : 1 + 5 + 5 + 3 + 5 + 1 + 5 + 5 = 30, pas 40. Exception déclarée : questions10 ex. 4 ne date pas l'entorse et additionne les journées complètes (50). ✓ Python
📝 TOMBE EN QCM
SFO 2021 Q7 (10/100 pj), 2023 Q20 (1/10 PA), 2024 Q25 (4/100 pj). Diapos 2.0 C10-Q14, C10-Q15, C10-Q16.
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⭐⭐⭐ Risque ≠ incidence : sans unité vs par unité de temps · l'unité se choisit selon la maladie · facteur 12

~8 min
📊 DIAPOS d.35
Risque : proportion d'individus préalablement non-malades qui contractent la maladie · période d'observation fixe, à spécifier · proportion ou %, sans unité. Taux d'incidence : risque au cours d'une unité de temps · risque constant sur la période (pas de risque exponentiel) · nombre de cas pour X personnes-temps. Infections ⇒ patients-jours / semaines ; maladies cardiovasculaires ⇒ patients-années. Personnes-mois → personnes-années : facteur 12.
🎙️ ORAL (1:16:31 → 1:17:32 · séance 11, 07:36)
« Les infections urinaires […], les infections nosocomiales aussi, […] là vous aurez des taux d'incidence exprimés plutôt en patients-jours ou patients-semaines. Si par contre on s'intéresse à des maladies cardiovasculaires où il faut des années […], on aura plutôt des patients-années. » — « Vous n'obtiendrez pas la même valeur de taux d'incidence si vous exprimez la durée cumulée en mois ou en année. […] Il y aura un facteur entre les deux, un facteur 12. »
⚠️ PIÈGE
Le sens du facteur 12 : x cas par personne-mois = 12x cas par personne-année (on multiplie : une année contient plus de temps à risque). Un K′ « on divise par 12 » est faux.
📝 TOMBE EN QCM
questions10 ex. 1. Diapos 2.0 C10-Q18. Séance 11 (08:08) : « regardez s'il y a des unités de type personne-temps ».
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N9 · ⭐⭐ NEJM 2004 — les internes : un taux pour 1 000 patient-jours

d.36-41
0/2
⬜

Le design : l'exposition est chez les internes, l'outcome chez les patients — 1 294 vs 909 patient-jours

~8 min
📊 DIAPOS d.36-40
NEJM 2004;351:1338-48. Horaire traditionnel 84,9 h/sem vs nouveau 65,4 h/sem (Genève : 50 h) 🗑️. Internes exposés à l'un ou l'autre shift ⇒ observations sur 1 an ⇒ décompte des erreurs médicales. Table 2 : 354 vs 227 patients, 385 vs 249 admissions, 1 294 vs 909 patient-days (la ligne surlignée = le dénominateur). Exemples d'erreurs interceptées (ponction du faux côté, 2 000 mL, vasopressine × 10) et non interceptées (cathéter/défibrillateur, Lyme, allergie connue) : « vous n'avez pas à retenir ».
🎙️ ORAL (1:19:37)
« Attention, vous n'avez pas le nombre d'internes ici. L'intervention se fait au niveau des internes mais l'observation, l'outcome, il est au niveau des patients, les erreurs médicales ça se produit pour un patient. […] Une durée d'observation qui est la durée passée par les patients aux soins intensifs : 1294 jours cumulés […] et 909 dans le groupe interventionnel. »
⚠️ PIÈGE
Le dénominateur n'est ni le nombre d'internes ni le nombre de patients : ce sont des patient-jours (un patient peut avoir plusieurs admissions). C'est ce qui rend les deux périodes comparables malgré 354 vs 227 patients.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q19 (C).
⬜

⭐⭐ Table 3 : 176 (136,0) vs 91 (100,1) pour 1 000 patient-jours — comparer les taux, pas les nombres

~8 min
📊 DIAPOS d.41
Serious medical errors made by interns : 176 (136,0) vs 91 (100,1), p < 0,001 — le nombre, puis le taux « rate/1 000 patient-days » : 176/1 294 × 1 000 = 136,0 ; 91/909 × 1 000 = 100,1. Détail : intercepted 91 (70,3) vs 50 (55,0) · nonintercepted 58 (44,8) vs 26 (28,6) · medication 129 (99,7) vs 75 (82,5) · diagnostic 24 (18,6) vs 3 (3,3). Ratio des taux 100,1/136,0 = 0,74 ⇒ −26 %. ✓ Python
🎙️ ORAL (1:21:39 → 1:22:40)
« Donc là 91, mais attention ce 91 il faut le rapporter à la durée d'observation. […] Si vous faites 91 divisé par 909 vous tombez sur le 100, après il faut jouer avec les unités. […] Je vous ai dit une réduction de moitié mais c'était sur le nombre, là on réduit d'un tiers à peu près le taux d'incidence, excusez-moi. »
⚠️ PIÈGE
⚠️ ÉCART DÉCLARÉ : sur les nombres, 91/176 = −48 % (« moitié ») ; sur les taux, −26 % (le prof dit « un tiers à peu près »). La leçon est sa propre correction : on compare des taux, jamais des comptes bruts quand les durées d'observation diffèrent.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q19 (K′).
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N10 · ⭐⭐⭐ Le lexique — prévalence ≠ risque ≠ taux d'incidence, et le mot piégé « incidence »

d.42-43
0/2
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⭐⭐⭐ Retour sur Framingham : « incidence per 1 000 in 12 years » = un RISQUE (incidence cumulée) — reconnaître un taux à ses unités

~8 min
📊 DIAPOS d.42 ⚠️🗑️
La table de 1965 : « Incidence […] in 12 Years », colonne « Incidence per 1,000 ». Ce n'est pas un taux d'incidence, il n'y a pas d'unité personne-temps. C'est une proportion, ou risque d'AVC sur 12 ans. Risque = taux d'incidence cumulé sur une certaine période (ici 12 ans) ; le risque serait moindre sur 3 ans pour le même taux. Autre nom : incidence cumulée (cumulative incidence).
🎙️ ORAL (1:23:40 → 1:24:41)
« Le mot incidence c'est un mot qui peut vouloir dire plusieurs choses. Le taux d'incidence c'est une définition mathématique […], le risque c'est une définition mathématique […], l'incidence ça veut un peu tout dire et un peu rien dire, il faut se méfier de ce terme dans les articles. […] Une incidence cumulée […] c'est une manière de dire risque. […] Le meilleur moyen de reconnaître un taux d'incidence c'est de regarder les unités. »
⚠️ PIÈGE
« Pour 1 000 personnes » ⇒ risque. « Pour 1 000 personnes-années » ⇒ taux. Un seul mot d'écart. Et le risque grandit avec la période pour un même taux : 2,4 ‰ sur 12 ans ≠ 2,4 ‰ sur 3 ans.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q20. Séance 11 (08:08) : « si c'est rapporté par 100 ou 1000 personnes, là, ce sera un risque ».
⬜

⭐⭐⭐ Le lexique en trois lignes : cas · dénominateur · observation · unité

~8 min
📊 DIAPOS d.43
Prévalence — cas existants · population · moment unique · aucune unité ou %. Risque — cas nouveaux · population sans la maladie au début · durée identique pour tous (spécifiée) · aucune ou %. Taux d'incidence — cas nouveaux · somme des durées individuelles à risque · durée individuelle (peut varier) · nouveaux cas par (1 000) personnes-temps. « Incidence » seul : taux ou incidence cumulée (= risque) ⇒ le cours utilise les termes de la table.
🎙️ ORAL (1:24:41 · séance 11, 08:08)
« Ne confondez pas risque, taux d'incidence, incidence. […] La prévalence, elle n'a pas d'unité, pas de notion de temps. » — « Le terme incidence tout seul ne veut pas dire grand-chose. […] Regardez comment ça a été calculé. Normalement, ça doit être expliqué dans la partie méthode. »
⚠️ PIÈGE
Trois questions suffisent à classer n'importe quelle valeur : quels cas ? (existants / nouveaux) · quel dénominateur ? (population / sains au début / personnes-temps) · quelle unité ? (aucune / aucune / personnes-temps). Une enquête d'un jour = prévalence ; 3 cas sur 6 personnes suivies 15 jours = risque à 15 jours ; 3 cas sur 75 personnes-jours = taux.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q12, C10-Q20. Les distracteurs de SFO 2024 Q25 (« 20 pour 100 » = 3/15) et 2021 Q7 (« 40 » = 2/5) sont des proportions déguisées.
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N11 · ⭐⭐ Nurses' Health Study — ratio de taux, dose-réponse, confusion et ajustement

d.44-52
0/4
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Le design : 72 488 infirmières, 8 ans, 645 événements, cinq quintiles d'activité (MET à la poubelle)

~6 min
📊 DIAPOS d.44-46
NEJM 1999 (Manson) 🗑️ : 72 488 infirmières de 40-65 ans, indemnes, suivies 8 ans ⇒ 645 événements coronariens. Exposition en quintiles (effectifs équilibrés ≈ 14 000) : < 1 h · 1-1,9 · 2-3,9 · 4-6,9 · ≥ 7 h/sem ⇒ suivi ⇒ décompte des événements. MET (dormir 0,9 … course > 17,5 km/h 18) 🗑️ : une métrique validée qui agrège intensité × durée.
🎙️ ORAL (1:25:42 → 1:29:46)
« Il n'y a pas de raison de penser que la relation entre l'activité physique et le risque de maladies cardiovasculaires soit différente chez les infirmières que chez les femmes qui ont un autre métier. » — « Les quintiles c'est juste une généralisation à, non pas des quarts, mais à des cinquièmes. » — « Le MET […] on va le passer allègrement, il y a une poubelle. »
⚠️ PIÈGE
Quintile = 20 % de l'échantillon par groupe (Q1 = les 20 % les moins actives). Ne pas confondre avec les heures par semaine, qui servent seulement à nommer les groupes.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 d.44-46. Pont Ch2 (médiane, quartiles, quantiles).
⬜

Table 1 : les cinq quintiles ne sont pas les mêmes femmes — les facteurs de confusion potentiels

~8 min
📊 DIAPOS d.47-48
D'un quintile à l'autre : tabagisme 28,2 % → 17,5 %, HTA 26,1 → 21,0 %, diabète 4,2 → 2,6 %, hypercholestérolémie 12,0 → 10,6 %, BMI 25,1 → 23,5, âge ≈ 52 partout, alcool 5,9 → 7,0 g/j 🗑️. Facteurs de confusion listés : tabac, HTA, diabète, dyslipidémie, antécédents cardio-vasculaires, âge, sexe… Schéma : flèches du facteur de confusion vers l'exposition et vers l'outcome.
🎙️ ORAL (1:31:48 → 1:34:52)
« Les personnes qui font du sport et les personnes qui ne font pas de sport, pour schématiser, ce ne sont pas les mêmes personnes, et ça, ça va créer ce qu'on appelle des effets de confusion. » — « Cancer de l'œsophage […] ceux qui consomment de l'alcool ont aussi tendance à consommer du tabac […] et c'est le tabac qui est la vraie cause. »
⚠️ PIÈGE
Un facteur de confusion doit être lié aux deux : à l'exposition (plus fréquent chez les non-sportives) et à l'outcome (cause de maladie coronarienne). L'âge, équilibré entre quintiles, n'en est pas un ici — mais on ajuste quand même dessus par prudence.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q21. Pont Ch13 (biais et confusion).
⬜

⭐⭐⭐ Confusion ou médiateur : on ajuste sur l'alimentation, pas sur la TA abaissée (repris au cours 13)

~8 min
📊 DIAPOS d.49
Les personnes qui font peu ou beaucoup d'activité diffèrent sur d'autres variables qui elles-mêmes causent ou protègent de la maladie ⇒ facteurs de confusion (ex : alimentation saine). Si ces variables sont influencées ou causées par l'activité physique, ce sont des causes intermédiaires / médiateurs (ex : TA abaissée), pas des facteurs de confusion. On neutralise un facteur de confusion ; on ne neutralise pas un médiateur, qui est le mécanisme.
🎙️ ORAL (1:35:54 → 1:36:55)
« L'activité physique ça va pas provoquer une alimentation plus saine, ça vient ensemble peut-être. […] Par contre faire de l'activité, ça va faire diminuer la tension artérielle, là vous avez une cause directe. […] Ici la tension artérielle ça provoque pas un effet de confusion, en fait c'est le mécanisme qui explique l'association. […] Dans un cas on va neutraliser cet effet, mais là on va pas neutraliser cet effet. »
⚠️ PIÈGE
Le test est la flèche causale : exposition → variable ? Si oui, médiateur (BMI, TA) ; si la variable vient « avec » l'exposition sans en découler, confusion (alimentation, tabac). Ajuster sur un médiateur efface l'effet qu'on cherche.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q21 (C, D). « Ceci sera repris au cours 13 ».
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⭐⭐ Taux 168 · 132 · 110 · 91 · 78 / 100 000 PA, ratios jusqu'à 0,46, dose-réponse — puis l'ajustement : 0,46 → 0,66 → 0,60

~10 min
📊 DIAPOS d.50-52
Événements 178 · 153 · 124 · 101 · 89 / personnes-années 106 252 · 116 175 · 112 703 · 110 886 · 113 419 ⇒ taux 168 · 132 · 110 · 91 · 78 pour 100 000 PA (178/106 252 × 10⁵ = 168) ⇒ ratios de taux 1,00 · 0,79 · 0,65 · 0,54 · 0,46 (78/168). ➔ Plus l'activité augmente, plus les taux diminuent : dose-réponse. Q5 vs Q1 : ajusté sur l'âge 0,46 (0,36-0,60) → multivarié 0,66 (0,51-0,86) → sans les intermédiaires biologiques (BMI, HTA, cholestérol, diabète) 0,60. Conclusions : réduction des événements, association graduelle, bénéfice même à faible niveau, part attribuable aux variables tierces (−54 % → −34 %). ✓ Python
🎙️ ORAL (1:37:55 → 1:44:03)
« Le ratio de taux d'incidence, 78 divisé par 168, ça fait 0,46, diminution de moitié. […] On a une belle relation graduelle, on appelle ça un effet dose-réponse. » — « 0,46 […] c'est ajusté sur l'âge […]. Ils ont aussi ajusté sur plein d'autres facteurs, le tabac […], l'indice de masse corporelle, etc., et on voit que la mesure d'association a bougé, maintenant elle est à 0,66. » — « L'association est graduelle, […] ça va dans le sens de la causalité même si on n'est pas dans une étude randomisée. »
⚠️ PIÈGE
0,46 → 0,66 : l'association s'affaiblit (se rapproche de 1) — une partie du 0,46 venait du tabac, du BMI. Écarts déclarés : ratios calculés sur les taux arrondis (0,65 pour 0,657) ; « 36 pour 100 000 » à l'oral = Q1 − Q2, pas Q1 − Q5 (= 90). Et « dose-réponse » suspecte la causalité sans la prouver.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 C10-Q21, C10-Q22. Les modèles de régression : « présentés au prochain cours » (Ch11-13).
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N12 · Messages généraux et prochain cours

d.53-54
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Les messages — « calculer et interpréter » — et le pont vers l'analyse de survie

~5 min
📊 DIAPOS d.53-54
Notion d'étude prospective · définitions et mesures d'association : risque, RR, RRR, DR, NNT · prévalence · taux d'incidence, personne-temps. Prochain cours (le titre « Tests diagnostiques » est une coquille) : analyse de survie — observation incomplète, courbe de Kaplan-Meier, ratio de risques instantanés (hazard ratio), test du log-rank ; Petrie/Sabin 44.
🎙️ ORAL (1:44:03 → 1:46:06)
« Il faut que vous sachiez calculer et interpréter ces mesures d'association […]. Le risque c'est pas pareil que la prévalence et c'est pas pareil qu'un taux d'incidence. Selon le design de l'étude, selon les données qu'on a, on va plutôt utiliser telle ou telle métrique. » — « L'objectif du prochain cours c'est pas les tests diagnostiques […]. Vous allez voir la semaine prochaine les analyses de survie. »
⚠️ PIÈGE
Le rappel de la séance 11 (05:28) précise l'usage : NNT et RRR plutôt réservés aux ECR, RR utilisable en cohorte comme en ECR, DR partout. Un QCM « le NNT s'utilise surtout dans les études de cohorte » va contre ce rappel.
📝 TOMBE EN QCM
Diapos 2.0 d.53-54. Le taux d'incidence = « risque instantané » est le pont vers le hazard ratio du Ch11.

📝 LES 4 EXERCICES OFFICIELS (questions10) + L'EXERCICE DE LA d.24 — résolus, confrontés au corrigé du prof et à Python

Le fichier questions10 (« Estimation ») contient quatre exercices, chacun avec le corrigé du prof sur la diapositive suivante. Tout a été recalculé en Python (verif_ch10.py) : aucun écart numérique entre le corrigé officiel et le calcul — un seul écart de convention, déclaré (exercice 4). La d.24 pose en plus, sur l'essai BMJ 2003, la question « RR ? réduction du risque ? nombre de sujets à traiter ? », résolue par l'article et par le prof.
questions10 · exercice 1 — risque vs taux d'incidence · les deux définitions du prof

Énoncé. Quelle est la différence entre risque et taux d'incidence ?

Corrigé du prof (mot pour mot). 1. Risque : proportion de personnes qui ont développé la maladie (ou qui sont décédées) après une période d'observation fixe (la période d'observation doit être identique pour tous). 2. Taux d'incidence : capte la tendance à développer la maladie (ou à décéder pour le taux de mortalité) au cours d'une unité de temps. C'est le rapport entre le nombre de nouveaux cas (au numérateur) et la somme des périodes d'observation à risque pour tous les individus (personne-temps ; au dénominateur). Il peut être calculé si les durées d'observation diffèrent entre individus.

Les deux lignes du lexique (d.43), en phrases. Diapos 2.0 C10-Q18.

questions10 · exercice 2 — risque vs prévalence · la « photographie »

Énoncé. Quelle est la différence entre risque et prévalence ?

Corrigé du prof (mot pour mot). 1. Risque : proportion de personnes qui ont développé la maladie (ou qui sont décédées) après une période d'observation fixe (identique pour tous). 2. Prévalence : proportion de personnes atteintes d'une maladie (ou présentant une caractéristique) à un moment donné. La prévalence est une « photographie » à un moment donné, il n'y a pas de suivi ni de durée d'observation.

Diapos 2.0 C10-Q11.

questions10 · exercice 3 — récidive d'infarctus, 20 % vs 10 % à 10 ans · RR 2 · DR 10 % · NNT 10

Énoncé. La proportion de personnes qui font une récidive d'infarctus du myocarde dans les 10 ans suivant l'infarctus initial est 20 % chez les fumeur·ses et 10 % chez les non-fumeur·ses. Calculez le risque relatif, la différence de risque, et le NNT. Interprétez.

Corrigé du prof (mot pour mot). 1. RR = 20 %/10 % = 2. Le fait de fumer est associé avec un risque de récidive d'infarctus doublé à 10 ans. 2. DR = 20 % − 10 % = 10 %. Le fait de fumer est associé avec un risque (absolu) de récidive d'un infarctus à 10 ans augmenté de 10 %. 3. NNT = 1/DR = 1/0,10 = 10. Si 10 personnes arrêtaient de fumer, si l'association était causale, on éviterait 1 récidive d'infarctus sur une période de 10 ans. ✓ corrigé officiel + Python

Le « si l'association était causale » du corrigé : en cohorte, le NNT s'interprète avec cette réserve (séance 11, 05:28). Diapos 2.0 C10-Q3.

questions10 · exercice 4 — entorses du genou chez 8 skieur·ses · 4/50 = 8 pour 100 personnes-jours · écart de convention déclaré

Énoncé. On observe la survenue d'entorses du genou chez 8 skieur·ses, en fonction du nombre de journées de ski qu'ils ont faites pendant les fêtes de fin d'année. Calculez le taux d'incidence. 1) 6 jours – pas d'entorse · 2) 2 jours – entorse · 3) 7 jours – entorse · 4) 10 jours – pas d'entorse · 5) 4 jours – entorse · 6) 11 jours – entorse · 7) 8 jours – pas d'entorse · 8) 2 jours – pas d'entorse.

Corrigé du prof (mot pour mot). La somme des durées d'exposition est 50 personnes-jours de ski (6 + 2 + 7 + 10 + 4 + 11 + 8 + 2). Il y a au total 4 entorses. Le taux d'incidence est donc = 4/50, soit 8 entorses pour 100 personnes-jours, ou 0,08 entorse/personne-jour. ✓ corrigé officiel + Python

⚠️ ÉCART DÉCLARÉ (convention) : le prof additionne ici les journées de ski complètes — l'énoncé ne dit pas quand l'entorse survient. Les annales SFO (2021 Q7, 2024 Q25), elles, datent l'événement et arrêtent le compte ce jour-là (d.34). Règle pratique : si l'énoncé date l'événement, on s'arrête ; sinon, on prend la durée donnée. Diapos 2.0 C10-Q17.

Exercice de la d.24 — BMJ 2003, 57/100 vs 44/118 · RR 1,53 · DR 20 % (6-33) · NNT 5 (3-16)

Énoncé (d.24). Quelles sont les valeurs de : risque relatif ? réduction du risque ? nombre de sujets à traiter pour avoir un arrêt supplémentaire de tabac ? Tableau : exposés au programme 57 arrêts / 43 non ⇒ 100 ; non-exposés 44 / 74 ⇒ 118.

Résolution. Rₑ = 57/100 = 0,57 · Rₙₑ = 44/118 = 0,373. RR = 1,53 · DR = 0,197 ≈ 20 % (IC 95 % 6 à 33 %) · NNT = 1/0,197 = 5,07 ⇒ 5 (IC 3 à 16) dans l'article. ✓ d.25 + article + Python ⚠️ ÉCART DÉCLARÉ : la règle du cours « unité supérieure » donnerait 6 ; la diapo et l'article écrivent 5.

Corrigé du prof (44:58) : « pour chaque 5 personnes à qui on applique cette intervention on a un arrêt de tabac supplémentaire ». Diapos 2.0 C10-Q6.

📜 LES 7 ANNALES DU CHAPITRE — mot pour mot, et pourquoi trois sont la même question

Sur les 43 questions de statistiques tombées au SFO en 2021, 2022, 2023 et 2024, sept portent sur ce chapitre — le record de la matière. Trois demandent un taux d'incidence à partir de durées individuelles et d'événements datés (2021 Q7, 2023 Q20, 2024 Q25) ; quatre donnent deux risques et demandent la bonne mesure d'association (2021 Q8, 2023 Q27, 2024 Q23) ou la lecture d'un IC de RR (2023 Q25, partagée avec le Ch3). Énoncés du retranscrit, sans modification ; chaque clé recalculée en Python.
SFO 2021 Q7 — type A — infections nosocomiales, 5 patients · clé B (10 cas / 100 personnes-jours)

Énoncé. Nous voulons calculer le taux d'incidence des infections nosocomiales dans une unité de soins intensifs. Pour cela, on recueille les données de 5 patients : Patient 1 : durée de séjour 5 jours, pas d'infection · Patient 2 : 5 jours, pas d'infection · Patient 3 : 5 jours, pas d'infection · Patient 4 : 7 jours, infection à la fin du 3ᵉ jour · Patient 5 : 3 jours, infection à la fin du 2ᵉ jour. Le taux d'incidence vaut : A) 8 cas / 100 personnes-jours · B) 10 · C) 20 · D) 30 · E) 40 cas / 100 personnes-jours.

B — bonne réponse. Personnes-jours à risque : 5 + 5 + 5 + 3 + 2 = 20 · 2 cas ⇒ 2/20 = 10 / 100 pj. ✓ clé officielle + Python Le piège A : 5 + 5 + 5 + 7 + 3 = 25 ⇒ 8/100.

⚠️ Écart déclaré : le corrigé écrit « même si son séjour était de 6 jours » pour le patient 4 (l'énoncé dit 7) — coquille sans effet. 📜 RETOMBE : 2023 Q20, 2024 Q25. Diapos 2.0 C10-Q14.

SFO 2021 Q8 — type A — 1 000 fumeurs, 2 000 non-fumeurs · clé B (NNT = 10)

Énoncé. On fait une étude prospective observationnelle pour étudier le lien entre le tabac et le cancer des poumons. Pour cela, on recrute 1000 fumeurs et 2000 non-fumeurs initialement sans cancer. À la fin de cette étude, on remarque 200 personnes avec cancer parmi les fumeurs et 200 personnes avec cancer parmi les non-fumeurs. On peut affirmer : A) DR = 20 % · B) NNT = 10 · C) OR = 2 · D) La différence de moyennes vaut 100 paquets-année · E) Toutes les propositions ci-dessus sont fausses.

B — bonne réponse. Rₑ = 200/1 000 = 0,20 · Rₙₑ = 200/2 000 = 0,10 · DR = 0,10 (pas 20 %) · NNT = 1/0,10 = 10 · OR = (200/800)/(200/1 800) = 2,25 (pas 2 ; le RR vaut 2). ✓ clé officielle + Python

Mêmes nombres de cas, risques différents : le piège est dans les effectifs. Diapos 2.0 C10-Q4.

SFO 2023 Q20 — type A — burn-out chez 8 étudiants suivis 5 ans · clé A (1 pour 10 personnes-temps)

Énoncé. On étudie la survenue de burn-out chez 8 étudiants en médecine, que l'on suit pendant 5 ans. Quel est le taux d'incidence ? A : burn-out après 1 an · B : pas de burn-out · C : pas de burn-out · D : burn-out au bout de 3 ans · E : pas de burn-out · F : burn-out au bout de 1 an · G : pas de burn-out · H : pas de burn-out. A) 1 personne sur 10 personnes-temps · B) 2 · C) 3 · D) 4 · E) 5 personnes sur 10 personnes-temps.

A — bonne réponse. 3 cas (A, D, F) · personnes-années à risque 1 + 5 + 5 + 3 + 5 + 1 + 5 + 5 = 30 · 3/30 = 0,1 = 1 pour 10. ✓ clé officielle + Python

⚠️ Écart déclaré : le corrigé étudiant écrit « le nombre d'années d'étude : 30 » — ce sont des personnes-années à risque, l'étude dure 5 ans (8 × 5 = 40 sans événement). 📜 RETOMBE : 2021 Q7, 2024 Q25. Diapos 2.0 C10-Q15.

SFO 2023 Q25 — type A — Neo-Covid : RR 0,75, IC 0,48-1,18, p 0,17 · clé B · partagée Ch3 / Ch10

Énoncé. Lors de la survenue d'un nouveau virus, Neo-Covid-19, un antiviral est testé dans le cadre d'un ECR pour mesurer le risque d'hospitalisation chez des patients avec comorbidités. Le nouvel antiviral est comparé à un placebo. Le risque relatif d'hospitalisation en faveur du nouvel antiviral est de 0,75 avec un IC95 % de 0,48 à 1,18. La valeur p est de 0,17. Quelle est l'affirmation correcte ? A) Il y a un risque de biais · B) Une réduction du risque d'hospitalisation de moitié avec le nouvel antiviral est compatible avec les résultats obtenus · C) Le résultat est significatif · D) Un RR ne montrant pas d'effet est exclu · E) L'étude prouve que le nouvel antiviral est efficace.

B — bonne réponse. L'IC contient 1 (ancrage du RR, d.21) ⇒ non significatif (p = 0,17) ⇒ C, D, E faux ; il contient aussi 0,50 ⇒ une réduction de moitié reste compatible. ✓ clé officielle

Non significatif ≠ absence d'effet : le même raisonnement que le prof sur l'IC 6-33 % du BMJ (d.25). Diapos 2.0 C10-Q7.

SFO 2023 Q27 — type A (4 options) — dexaméthasone, deux populations · clé B (NNT = 20)

Énoncé. On fait une étude prospective pour tester l'effet de la dexaméthasone sur des patients atteints de la maladie de Crohn. Le risque d'infection est de 25 % sans dexaméthasone et 20 % avec. On étudie aussi l'effet de ce médicament sur les patients sous ventilation aux soins intensifs : dans ce cas, sans dexaméthasone le risque est de 50 % et avec 33,33 %. On peut affirmer que : A) Aux soins intensifs, la réduction du risque relatif est de 5 % · B) Le nombre de patients à traiter pour éviter une infection dans le cadre de l'inflammation globale vaut 20 · C) On peut en conclure que les soins intensifs sont un facteur de risque évitable pour la mortalité par ventilateur · D) La randomisation a été mal effectuée.

B — bonne réponse. Global : DR = 0,25 − 0,20 = 0,05 ⇒ NNT = 20. Soins intensifs : RRR = 1 − 33,33/50 = 33 % (pas 5 % — 5 % est la DR de l'autre population). ✓ clé officielle + Python ⚠️ ÉCART DÉCLARÉ : 4 options pour un type A.

Diapos 2.0 C10-Q8.

SFO 2024 Q23 — type A — 200 patients, 80 vs 60 décès à 24 mois · clé E (RRR = 25 %)

Énoncé. On fait une étude sur un traitement pour le cancer, avec 200 patients. On étudie la survie à 24 mois après la prise, avec 100 traités et 100 placebo. À 24 mois, 80 patients placebo sont morts, pour 60 patients traités. On peut affirmer : A) L'odds ratio est de 2 · B) La différence de risque est de 2 · C) Le nombre de patients à traiter avec le traitement pour éviter le décès par cancer est de 25 · D) L'odds de décès pour le groupe placebo est de 5 · E) La réduction relative du risque est de 25 %.

E — bonne réponse. R = 0,60 vs 0,80 ⇒ RR 0,75 ⇒ RRR 25 %. OR = (0,6/0,4)/(0,8/0,2) = 0,375 · DR = −0,20 (jamais « 2 ») · NNT = 1/0,20 = 5 · odds placebo = 4. ✓ clé officielle + Python

Corrigé : « pour ce genre de question, il faut établir le tableau 2×2 exposition / maladie et connaître les définitions ». Diapos 2.0 C10-Q9.

SFO 2024 Q25 — type A — grippe chez 6 personnes pendant 15 jours · clé C (4 pour 100 personnes-jours)

Énoncé. Une étude est menée sur 6 personnes pendant 15 jours pour suivre l'apparition de la grippe. Résultats : A a eu la grippe le 12ᵉ jour · B n'a pas eu la grippe · C n'a pas eu la grippe · D a eu la grippe le 8ᵉ jour · E a eu la grippe le 10ᵉ jour · F n'a pas eu la grippe. Quel est le taux d'incidence de la grippe ? A) 2 pour 100 personnes-jours · B) 3 · C) 4 · D) 16 · E) 20 pour 100 personnes-jours.

C — bonne réponse. 12 + 15 + 15 + 8 + 10 + 15 = 75 pj à risque · 3 cas ⇒ 3/75 = 0,04 = 4 / 100 pj. ✓ clé officielle + Python Piège B : 6 × 15 = 90 ⇒ 3,3/100. Piège E : 3/15 = 20 % n'a pas de sens ; 3/6 = 50 % serait le risque à 15 jours.

📜 RETOMBE : 2021 Q7, 2023 Q20. Diapos 2.0 C10-Q16.

🎯 ANNALES CROISÉES — ce que les quatre années disent de ce chapitre

Ce qui ne tombera pas : l'histoire des cohortes, le morbidity ratio, les seuils d'hypertension, les plannings, le MET, les tables d'articles, les exemples d'erreurs (tous marqués d'une poubelle ou d'un « vous n'avez pas à retenir »).

Conclusion stratégique. Ce chapitre se révise comme deux algorithmes : ① devant des durées individuelles et des événements datés — additionner les durées jusqu'à l'événement, diviser le nombre de cas par cette somme, écrire l'unité ; ② devant deux risques — poser le 2×2 (lignes = exposition), lire Rₑ et Rₙₑ en lignes, puis DR → RR → RRR (100 × (1 − RR)) → NNT (1/DR en proportion, arrondi au-dessus) — et se méfier de l'OR en distracteur. Les par-cœur payants sont peu nombreux : les quatre formules et leurs ancrages (0, 1, 0, ∞), le lexique en trois lignes, et la règle « à risque ».

🧠 LE PAR-CŒUR PAYANT DU CHAPITRE

✅ CRITÈRES DE VERROUILLAGE DU CHAPITRE