ODD RAtio

Bonjour à tous, je m’appelle yannis et je suis actuellement en dernière année d étude de médecine en psychiatrie. J’effectue pour ma these une meta analyse sur la pathologie psychiatrique en prison.
Voilà j’aimerai calculer le ODD RAtio concernant la présence ou non de la pathologie pour 2 populations de détenus distinctes que l’On retrouve régulièrement dans les articles cependant bien peu les traite en même temps d ou la pertinence de ce travail afin de montrer telle ou telle tendance chez ces 2 pop vis à vis de la maladie.
Ma question est la suivante:

Puis je faire un tableau de contingence en additionant les données des différentes études et calculer le ODD RAtio? Habituellement on dispose des ODDs ration de chaque étude et on calcul le ODD poolé. Cela me parait un peu barbare de regrouper des données de plusieurs études n ayant rien en commun entre elle et de calculer l’odd Ratio. Si ça se fait comment le nomme t on et quelle sont les modalités ?

Merci d’avance.

Le principe de la méta-analyse est un peu plus complexe que calculer des odd-ratio sur données poolées

Lis ca pour commencer http://medphar.univ-poitiers.fr/santepub/images/staff_2009/090304_metaanalyses.pdf

Merci de votre réponse.

Vous m’avez donné l’exemple d’essai thérapeutique qui sont bien. Plus complexe.
Mon travail repose sur des prévalence et des valeurs qualitative binaire ( schizophrenie oui non, état dépressif caractérisé oui non,... ) en fonction de catégories de détenus. Et aussi exprimer une moyenne des prevalences concernant chaque pathologie. Donc en soit bien plus simple que des essais thérapeutiques.

Merci

Une méta-analyse, ca reste une meta-analyse quoi que l'on regarde. Et si on ne respecte pas son principe de base, quand on dit "Cela me parait un peu barbare de regrouper des données de plusieurs études n ayant rien en commun entre elle et de calculer l’odd Ratio" eh bien.... c'est pas faux...

Reformulé: si on ne veut pas travailler comme un barbare, on respecte les principes de base

Rebonjour

J’ai depuis fait du chemin en matière de meta analyse et j’ai reussi à maîtriser le logiciel compréhensive meta analyse V3 excellent au passage.

Du coup j’ai obtenu mes tailles d effets dans un modèle aléatoire sur la prévalence des pathologies psychiatriques en prison.

Enfin je termine la meta régression avec co variable mais j’ai une question svp:

Une des covariable est le nombre de détenus violents et plus la proportion de détenus violents au sein d une étude augmente et plus la prévalence de la maladie diminue avec une puissance à 0.0000000 et un R2 à 0.9 donc vraiment intéressant et cela souligne ce que l on trouve dans la littérature et je suis assez fier de retrouver un tél résultat.
MAIS ai je le droit d’utiliser une proportion brute comme covariable?

Merci

La puissance ou le p? Parce que une puissance à zéro, c'est pas une bonne nouvelle.

Après, démontrer que plus on est malade moins on a envie de se battre, c'est pas la découverte du siècle. Rappelle toi de la dernière fois que tu as eu la grippe, imagine faire un combat de boxe à ce moment là et tu vas comprendre. Mais bon, si il fallait le confirmer, et si ton chiffre est le p, tu l'as fait.

Merci de votre réponse que je juge assez réductrice.
En réalité la littérature scientifique s’accorde pour associer la pathologie psy ( en particulier la psychose) à la violence ( sous certaines conditions notamment l existence d un trouble addictologique ++).

Pourtant les résultats retrouve l’inverse et c’est pourquoi l amalgame entre pathologie psy et violence entretenu par les médias ne trouve pas de bien-fondé scientifique étant donné que la plupart des études en prison montrent que les malades sont plutôt auteurs d infractions mineures et souvent des victimes.

Sinon je parlais bien du petit p. Et sur le fond de ma question accepter une proportion comme covariance dans une meta analyse de proportion est acceptable si je comprends bien.

En tout cas merci !

Je ne sais pas ce que tu as fait, donc ne peux pas te dire si c'est bien ou mal fait.
Au delà du calcul du p, fais attention à tes conclusions. La frontière entre voilà ce que mes résultats signifient et voilà ce que j’aimerais bien que mes résultats signifient est vite franchie. C'est difficile de bien définir le périmètre de ses conclusions.
Dans ton cas, il semblerait que tes résultats soient limités à des populations carcérales, et donc que la portée de tes conclusions soit limitée a ce milieu. Ça se discute en revenant à la biblio et aux articles sur lesquels repose ton travail.

Oui bien sûr de tte façon une meta analyse permet tout au juste d’emettre Dès hypothèse il y a bien trop de biais d échantillonnage surtout dans mon sujet et bien entendu je ne limite mes conclusions qu à la population carcérale.
Merci

En fait pour être plus précis j’ai effectuée une recherche bibliographique sur toutes les études recensant la prévalence de la pathologie psy en prison. Du coup j ai calculé les tailles d effets de chaque études ainsi que la globale. Dans ces études les auteurs mettent souvent les valeurs en pourcentage de certaine caractéristiques de l échantillon étudié ( nombre de crimes violents, âge moyen, durée de séjour moyenne etc...). L un des objectif de mon travail est aussi d analyser la corrélation entre ces valeurs et la prévalence. Par exemple est ce que l âge est corrélé à plus de pathologies psy ou encore est ce que plus le nombre de crime violent augmente plus il y a de pathologies?
Du coup pour les variables continues telles que l âge ou la durée de séjour pas de problème mais pour les variables utilisant dès proportion ( proportion de détenu condamnés pour crimes violents) est ce que j’ai le droit de les utiliser comme si c’était des variables continues dans la meta régression?

En règle générale les pourcentages sont a manipuler avec précautions lorsqu'on poole des données. Il faut bien comprendre le détail des calculs pour s'assurer qu'il n'y ait pas d'énormité. Du type 50% de la population A + 50% de la population B = 100% de la population totale....

Dans les meta-analyses en médecine on travaille plutôt sur le risque absolu, le risque relatif, les odd ratios... etc

Normalement si tu as dans chaque publi un effectif total et des pourcentages dans chaque groupe tu peux assez facilement recalculer les effectifs de chaque sous goupe et donc recalculer les indicateurs épidémiologiques usuels