Mardi 01 Mars 2011 01: 58

Mesurer les effets des expositions

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L'épidémiologie consiste à mesurer l'occurrence des maladies et à quantifier les associations entre les maladies et les expositions.

Mesures de l'occurrence de la maladie

La survenue de la maladie peut être mesurée par fréquences (compte) mais est mieux décrit par taux, qui sont composés de trois éléments : le nombre de personnes touchées (numérateur), le nombre de personnes dans la population source ou de base (c'est-à-dire la population à risque) dont sont issues les personnes touchées et la période couverte. Le dénominateur du taux est le temps-personne total vécu par la population source. Les taux permettent des comparaisons plus informatives entre des populations de tailles différentes que les décomptes seuls. Analyse, la probabilité qu'un individu développe une maladie au cours d'une période de temps spécifiée, est une proportion, allant de 0 à 1, et n'est pas un taux per se. Taux d'attaque, la proportion de personnes dans une population qui sont touchées au cours d'une période donnée, est techniquement une mesure du risque, pas un taux.

La morbidité spécifique à la maladie comprend incidence, qui fait référence au nombre de personnes nouvellement diagnostiquées avec la maladie d'intérêt. Prévalence fait référence au nombre de cas existants. Mortalité fait référence au nombre de personnes décédées.

Incidence est défini comme le nombre de cas nouvellement diagnostiqués au cours d'une période donnée, alors que le taux d'incidence est ce nombre divisé par le temps-personne total vécu par la population source (tableau 1). Pour le cancer, les taux sont généralement exprimés en taux annuels pour 100,000 1,000 personnes. Les taux d'autres maladies plus courantes peuvent être exprimés pour un plus petit nombre de personnes. Par exemple, les taux de malformations congénitales sont généralement exprimés pour XNUMX XNUMX naissances vivantes. Incidence cumulée, la proportion de personnes qui deviennent des cas au cours d'une période donnée, est une mesure du risque moyen pour une population. 

Tableau 1. Mesures de l'occurrence de la maladie : population hypothétique observée pendant une période de cinq ans

Cas nouvellement diagnostiqués

10

Cas vivants précédemment diagnostiqués

12

Décès, toutes causes*

5

Décès, maladie d'intérêt

3

Personnes dans la population

100

Années observées

5

Incidence

10 personnes

Taux d'incidence annuel

Prévalence ponctuelle (à la fin de la 5e année)

(10 + 12 - 3) = 19 personnes

Prévalence de la période (période de cinq ans)

(10 + 12) = 22 personnes

Taux de mortalité annuel

Taux de mortalité annuel

*Pour simplifier les calculs, cet exemple suppose que tous les décès sont survenus à la fin de la période de cinq ans, de sorte que les 100 personnes de la population étaient en vie pendant les cinq années complètes.

Prévalence inclut prévalence ponctuelle, le nombre de cas de maladie à un moment donné, et prévalence de la période, le nombre total de cas d'une maladie dont on sait qu'elle a existé à un moment donné au cours d'une période donnée.

Mortalité, qui concerne les décès plutôt que les nouveaux cas de maladie diagnostiqués, reflète les facteurs qui causent la maladie ainsi que les facteurs liés à la qualité des soins médicaux, tels que le dépistage, l'accès aux soins médicaux et la disponibilité de traitements efficaces. Par conséquent, les efforts de génération d'hypothèses et la recherche étiologique peuvent être plus informatifs et plus faciles à interpréter lorsqu'ils sont basés sur l'incidence plutôt que sur les données de mortalité. Cependant, les données sur la mortalité sont souvent plus facilement disponibles sur de grandes populations que les données sur l'incidence.

Le terme taux de mortalité désigne généralement le taux de décès toutes causes confondues, alors que taux de mortalité est le taux de décès dû à une cause spécifique. Pour une maladie donnée, la taux de létalité (techniquement une proportion, pas un taux) est le nombre de personnes qui meurent de la maladie au cours d'une période donnée divisé par le nombre de personnes atteintes de la maladie. Le complément du taux de létalité est le taux de survie. Le taux de survie à cinq ans est une référence commune pour les maladies chroniques telles que le cancer.

La survenue d'une maladie peut varier selon les sous-groupes de la population ou dans le temps. Une mesure de la maladie pour une population entière, sans tenir compte d'aucun sous-groupe, est appelée une taux brut. Par exemple, un taux d'incidence pour tous les groupes d'âge combinés est un taux brut. Les taux pour les différents groupes d'âge sont les taux selon l'âge. Pour comparer deux ou plusieurs populations avec des distributions d'âge différentes, ajusté selon l'âge (ou, normalisé selon l'âge) les taux doivent être calculés pour chaque population en multipliant chaque taux spécifique à l'âge par le pourcentage de la population type (par exemple, l'une des populations à l'étude, la population des États-Unis de 1970) dans ce groupe d'âge, puis en additionnant tous les groupes d'âge pour obtenir produire un taux global ajusté selon l'âge. Les taux peuvent être ajustés en fonction de facteurs autres que l'âge, tels que la race, le sexe ou le statut de fumeur, si les taux spécifiques à la catégorie sont connus.

La surveillance et l'évaluation des données descriptives peuvent fournir des indices sur l'étiologie de la maladie, identifier les sous-groupes à haut risque qui pourraient convenir à des programmes d'intervention ou de dépistage et fournir des données sur l'efficacité de ces programmes. Les sources d'information qui ont été utilisées pour les activités de surveillance comprennent les certificats de décès, les dossiers médicaux, les registres du cancer, d'autres registres de maladies (p. enregistrements.

Mesures d'association

L'épidémiologie tente d'identifier et de quantifier les facteurs qui influencent la maladie. Dans l'approche la plus simple, l'occurrence de la maladie chez les personnes exposées à un facteur suspect est comparée à l'occurrence chez les personnes non exposées. L'ampleur d'une association entre l'exposition et la maladie peut être exprimée soit en absolu or relatif termes. (Voir aussi « Étude de cas : Mesures »).

Les effets absolus sont mesurés par différences de taux et différences de risque (Tableau 2). UNE différence de taux est un taux moins un deuxième taux. Par exemple, si le taux d'incidence de la leucémie chez les travailleurs exposés au benzène est de 72 pour 100,000 12 années-personnes et que le taux chez les travailleurs non exposés est de 100,000 pour 60 100,000 années-personnes, alors la différence de taux est de XNUMX pour XNUMX XNUMX années-personnes. UNE différence de risque est une différence de risques ou d'incidence cumulée et peut aller de -1 à 1. 

 


Tableau 2. Mesures d'association pour une étude de cohorte

 

 

Étuis

Personnes-années à risque

Taux pour 100,000 XNUMX

Exposé

100

20,000

500

Non exposé

200

80,000

250

Total

300

100,000

300

Différence de taux (DR) = 500/100,000 250 - 100,000/XNUMX XNUMX

= 250/100,000 XNUMX par an

(146.06/100,000 353.94 - 100,000/XNUMX XNUMX)*

Ratio de taux (ou risque relatif) (RR) =  

Risque attribuable aux personnes exposées (ARe) = 100/20,000 200 - 80,000/XNUMX XNUMX

= 250/100,000 XNUMX par an

Pourcentage de risque attribuable chez les personnes exposées (ARe%) =

 Risque attribuable à la population (PAR) = 300/100,000 200 - 80,000/XNUMX XNUMX

= 50/100,000 XNUMX par an

Pourcentage de risque attribuable à la population (PAR%) =

 * Entre parenthèses Intervalles de confiance à 95 % calculés à l'aide des formules dans les encadrés.


 

Effets relatifs sont basés sur des ratios de taux ou des mesures de risque, plutôt que sur des différences. UNE rapport de taux est le rapport d'un taux dans une population au taux dans une autre. Le ratio de taux a également été appelé le rapport de risque, risque relatif, taux relatif et incidence (ou mortalité) rapport de taux. La mesure est sans dimension et va de 0 à l'infini. Lorsque le taux dans deux groupes est similaire (c'est-à-dire qu'il n'y a pas d'effet de l'exposition), le rapport de taux est égal à l'unité (1). Une exposition qui augmente le risque donnerait un rapport de taux supérieur à l'unité, tandis qu'un facteur de protection donnerait un rapport compris entre 0 et 1. excès de risque relatif est le risque relatif moins 1. Par exemple, un risque relatif de 1.4 peut également être exprimé comme un excès de risque relatif de 40 %.

Dans les études cas-témoins (également appelées études cas-témoins), les personnes atteintes de la maladie sont identifiées (cas) et les personnes non malades sont identifiées (témoins ou référents). Les expositions passées des deux groupes sont comparées. La probabilité d'être un cas exposé est comparée à la probabilité d'être un témoin exposé. Les décomptes complets des populations sources de personnes exposées et non exposées ne sont pas disponibles, de sorte que les taux de maladie ne peuvent pas être calculés. Au lieu de cela, les cas exposés peuvent être comparés aux témoins exposés en calculant chances relativesou de la rapport de cotes (tableau 3). 

 


Tableau 3. Mesures d'association pour les études cas-témoins : exposition à la poussière de bois et adénocarcinome des fosses nasales et des sinus paranasaux

 

 

Étuis

Contrôles

Exposé

18

55

Non exposé

5

140

Total

23

195

 

Cotes relatives (rapport de cotes) (OR) =

Pourcentage de risque attribuable chez les personnes exposées () =

Pourcentage de risque attribuable à la population (PAR%) =

= proportion de témoins exposés = 55/195 = 0.28

 

* Entre parenthèses Intervalles de confiance à 95 % calculés à l'aide des formules de l'encadré au verso.

Source : Adapté de Hayes et al. 1986.


 

Les mesures relatives de l'effet sont utilisées plus fréquemment que les mesures absolues pour rendre compte de la force d'une association. Cependant, des mesures absolues peuvent fournir une meilleure indication de l'impact d'une association sur la santé publique. Une petite augmentation relative d'une maladie courante, telle qu'une maladie cardiaque, peut affecter davantage de personnes (grande différence de risque) et avoir plus d'impact sur la santé publique qu'une forte augmentation relative (mais petite différence absolue) d'une maladie rare, telle que angiosarcome du foie.

Test de signification

Les tests de signification statistique sont souvent effectués sur des mesures d'effet pour évaluer la probabilité que l'effet observé diffère de l'hypothèse nulle (c'est-à-dire aucun effet). Alors que de nombreuses études, en particulier dans d'autres domaines de la recherche biomédicale, peuvent exprimer leur importance en valeurs p, les études épidémiologiques présentent généralement intervalles de confiance (CI) (aussi appelé limites de confiance). Un intervalle de confiance à 95 %, par exemple, est une plage de valeurs pour la mesure de l'effet qui comprend la mesure estimée obtenue à partir des données de l'étude et celle qui a une probabilité de 95 % d'inclure la valeur réelle. Les valeurs en dehors de l'intervalle sont considérées comme peu susceptibles d'inclure la véritable mesure de l'effet. Si l'IC d'un rapport de taux inclut l'unité, il n'y a pas de différence statistiquement significative entre les groupes comparés.

Les intervalles de confiance sont plus informatifs que les valeurs de p seules. La taille d'une valeur de p est déterminée par l'une ou les deux raisons. Soit la mesure de l'association (p. ex., rapport des taux, différence de risque) est importante, soit les populations étudiées sont importantes. Par exemple, une petite différence dans les taux de maladie observés dans une grande population peut produire une valeur de p hautement significative. Les raisons de la grande valeur de p ne peuvent pas être identifiées à partir de la seule valeur de p. Les intervalles de confiance nous permettent cependant de démêler les deux facteurs. Premièrement, l'ampleur de l'effet est perceptible par les valeurs de la mesure de l'effet et les nombres englobés par l'intervalle. Des ratios de risque plus élevés, par exemple, indiquent un effet plus fort. Deuxièmement, la taille de la population affecte la largeur de l'intervalle de confiance. Les petites populations avec des estimations statistiquement instables génèrent des intervalles de confiance plus larges que les grandes populations.

Le niveau de confiance choisi pour exprimer la variabilité des résultats (la « signification statistique ») est arbitraire, mais a traditionnellement été de 95 %, ce qui correspond à une valeur de p de 0.05. Un intervalle de confiance à 95 % a une probabilité de 95 % de contenir la vraie mesure de l'effet. D'autres niveaux de confiance, comme 90 %, sont parfois utilisés.

Les expositions peuvent être dichotomiques (p. ex., exposées et non exposées) ou peuvent impliquer plusieurs niveaux d'exposition. Les mesures des effets (c.-à-d. la réponse) peuvent varier selon le niveau d'exposition. Évaluation exposition-réponse relations est une partie importante de l'interprétation des données épidémiologiques. L'analogue de l'exposition-réponse dans les études animales est la « dose-réponse ». Si la réponse augmente avec le niveau d'exposition, une association est plus susceptible d'être causale que si aucune tendance n'est observée. Les tests statistiques pour évaluer les relations exposition-réponse comprennent le test d'extension de Mantel et le test de tendance du chi carré.

Standardisation

Pour tenir compte de facteurs autres que l'exposition primaire d'intérêt et la maladie, des mesures d'association peuvent être standardisé grâce à des techniques de stratification ou de régression. La stratification consiste à diviser les populations en groupes homogènes par rapport au facteur (p. ex., groupes de sexe, groupes d'âge, groupes de fumeurs). Les rapports de risque ou les rapports de cotes sont calculés pour chaque strate et les moyennes globales pondérées des rapports de risque ou des rapports de cotes sont calculées. Ces valeurs globales reflètent l'association entre l'exposition primaire et la maladie, ajustée du facteur de stratification, c'est-à-dire l'association avec les effets du facteur de stratification supprimé.

A ratio de taux standardisé (SRR) est le rapport de deux taux standardisés. En d'autres termes, un SRR est une moyenne pondérée des ratios de taux spécifiques à la strate où les pondérations pour chaque strate sont la distribution personne-temps du groupe non exposé ou référent. Les SRR de deux groupes ou plus peuvent être comparés si les mêmes poids sont utilisés. Des intervalles de confiance peuvent être construits pour les SRR comme pour les ratios de taux.

Votre taux de mortalité standardisé (SMR) est une moyenne pondérée des ratios de taux spécifiques à l'âge où les pondérations (par exemple, personne-temps à risque) proviennent du groupe à l'étude et les taux proviennent de la population de référence, à l'opposé de la situation dans un SRR. La population de référence habituelle est la population générale, dont les taux de mortalité peuvent être facilement disponibles et basés sur de grands nombres et sont donc plus stables que l'utilisation des taux d'une cohorte non exposée ou d'un sous-groupe de la population professionnelle étudiée. L'utilisation des poids de la cohorte au lieu de la population de référence est appelée standardisation indirecte. Le SMR est le rapport du nombre observé de décès dans la cohorte au nombre attendu, basé sur les taux de la population de référence (le rapport est généralement multiplié par 100 pour la présentation). S'il n'y a pas d'association, le SMR est égal à 100. Il convient de noter qu'étant donné que les taux proviennent de la population de référence et que les pondérations proviennent du groupe d'étude, deux SMR ou plus ont tendance à ne pas être comparables. Cette non-comparabilité est souvent oubliée dans l'interprétation des données épidémiologiques et des conclusions erronées peuvent être tirées.

Effet travailleur en bonne santé

Il est très courant que les cohortes professionnelles aient une mortalité totale inférieure à celle de la population générale, même si les travailleurs courent un risque accru pour certaines causes de décès dues à des expositions sur le lieu de travail. Ce phénomène, appelé le effet travailleur en bonne santé, reflète le fait que tout groupe de personnes employées est susceptible d'être en meilleure santé, en moyenne, que la population générale, qui comprend les travailleurs et les personnes incapables de travailler en raison de maladies et d'incapacités. Le taux de mortalité global dans la population générale a tendance à être plus élevé que celui des travailleurs. L'effet varie en intensité selon la cause du décès. Par exemple, il semble être moins important pour le cancer en général que pour la maladie pulmonaire obstructive chronique. L'une des raisons en est qu'il est probable que la plupart des cancers ne se seraient pas développés à partir d'une prédisposition au cancer sous-jacente à la sélection d'emploi/de carrière à un plus jeune âge. L'effet du travailleur en bonne santé dans un groupe de travailleurs donné a tendance à diminuer avec le temps.

Mortalité proportionnelle

Parfois, un tableau complet d'une cohorte (c'est-à-dire le temps-personne à risque) n'est pas disponible et il n'y a d'informations que sur les décès ou un sous-ensemble de décès subis par la cohorte (par exemple, les décès parmi les retraités et les employés actifs, mais pas parmi les travailleurs qui ont quitté leur emploi avant d'avoir droit à une pension). Le calcul des années-personnes nécessite des méthodes spéciales pour traiter l'évaluation du temps-personne, y compris les méthodes des tables de mortalité. Sans informations sur le temps-personne total de tous les membres de la cohorte, quel que soit le statut de la maladie, les SMR et les SRR ne peuvent pas être calculés. Au lieu, taux de mortalité proportionnels (PMR) peuvent être utilisés. Un TMP est le rapport du nombre observé de décès dus à une cause spécifique par rapport au nombre attendu, basé sur la proportion du nombre total de décès dus à la cause spécifique dans la population de référence, multiplié par le nombre total de décès dans l'étude groupe, multiplié par 100.

Comme la proportion de décès toutes causes confondues doit être égale à 1 (TMP=100), certains TMP peuvent sembler excédentaires, mais sont en réalité artificiellement gonflés en raison des déficits réels des autres causes de décès. De même, certains déficits apparents peuvent simplement refléter des excès réels d'autres causes de décès. Par exemple, si les épandeurs aériens de pesticides ont un grand excédent réel de décès dus à des accidents, l'exigence mathématique selon laquelle le PMR pour toutes les causes combinées est égal à 100 peut faire apparaître une ou d'autres causes de décès comme déficientes même si la mortalité est excessive. Pour remédier à ce problème potentiel, les chercheurs qui s'intéressent principalement au cancer peuvent calculer ratios proportionnels de mortalité par cancer (PCMR). Les PCMR comparent le nombre observé de décès par cancer au nombre attendu en fonction de la proportion du nombre total de décès par cancer (plutôt que de tous les décès) pour le cancer d'intérêt dans la population de référence multiplié par le nombre total de décès par cancer dans le groupe d'étude, multiplié par 100. Ainsi, le PCMR ne sera pas affecté par une aberration (excès ou déficit) dans une cause de décès non cancéreuse, comme les accidents, les maladies cardiaques ou les maladies pulmonaires non malignes.

Les études PMR peuvent être mieux analysées en utilisant rapports de cotes de mortalité (MORs), analysant essentiellement les données comme si elles provenaient d'une étude cas-témoin. Les « témoins » sont les décès d'un sous-ensemble de tous les décès que l'on pense être sans rapport avec l'exposition à l'étude. Par exemple, si l'intérêt principal de l'étude était le cancer, les rapports de cotes de mortalité pourraient être calculés en comparant l'exposition parmi les décès par cancer à l'exposition parmi les décès cardiovasculaires. Cette approche, comme le PCMR, évite les problèmes avec le PMR qui surviennent lorsqu'une fluctuation d'une cause de décès affecte le risque apparent d'une autre simplement parce que le PMR global doit être égal à 100. Le choix des causes de décès de contrôle est cependant critique. . Comme mentionné ci-dessus, ils ne doivent pas être liés à l'exposition, mais la relation possible entre l'exposition et la maladie peut ne pas être connue pour de nombreuses maladies de contrôle potentielles.

Risque attribuable

Il existe des mesures disponibles qui expriment la quantité de maladie qui serait attribuable à une exposition si l'association observée entre l'exposition et la maladie était causale. Le risque attribuable chez les personnes exposées (A.R.e) est le taux de maladie chez les personnes exposées moins le taux chez les personnes non exposées. Étant donné que les taux de maladie ne peuvent pas être mesurés directement dans les études cas-témoins, le RAe est calculable uniquement pour les études de cohorte. Une mesure connexe, plus intuitive, la pourcentage de risque attribuable chez les personnes exposées (A.R.e%), peut être obtenu à partir de l'un ou l'autre plan d'étude. La RAe% est la proportion de cas survenant dans la population exposée qui est attribuable à l'exposition (voir les tableaux 2 et 3 pour la formule). La RAe% est le rapport de taux (ou rapport de cotes) moins 1, divisé par le rapport de taux (ou rapport de cotes), multiplié par 100.

Votre risque attribuable à la population (PAR) et le risque attribuable à la population % (PAR%), ou fraction étiologique, expriment la quantité de maladies dans la population totale, composée de personnes exposées et non exposées, qui sont dues à l'exposition si l'association observée est causale. Le PAR peut être obtenu à partir d'études de cohorte (tableau 28.3 ) et le PAR% peut être calculé à la fois dans des études de cohorte et des études cas-témoins (tableau 2 et tableau 3).

Représentativité

Plusieurs mesures de risque ont été décrites. Chacun suppose des méthodes sous-jacentes pour compter les événements et dans les représentants de ces événements à un groupe défini. Lorsque les résultats sont comparés entre les études, une compréhension des méthodes utilisées est essentielle pour expliquer les différences observées.

 

Dos

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Table des matières

Références épidémiologiques et statistiques

Ahlbom, A. 1984. Critères d'association causale en épidémiologie. Dans Health, Disease, and Causal Explanations in Medicine, édité par L Nordenfelt et BIB Lindahl. Dordrecht : D Reidel.

Conférence américaine des hygiénistes industriels gouvernementaux (ACGIH). 1991. Evaluation de l'exposition pour l'épidémiologie et le contrôle des risques, édité par SM Rappaport et TJ Smith. Chelsea, Michigan : Lewis.

Armstrong, BK, E White et R Saracci. 1992. Principes de mesure de l'exposition en épidémiologie. Oxford : Université d'Oxford. Presse.

Ashford, NA, CI Spadafor, DB Hattis et CC Caldart. 1990. Surveillance du travailleur pour l'exposition et la maladie. Baltimore : Université Johns Hopkins. Presse.

Axelson, O. 1978. Aspects sur la confusion dans l'épidémiologie de la santé au travail. Scand J Work Environ Health 4:85-89.

—. 1994. Quelques développements récents en épidémiologie professionnelle. Scand J Work Environ Health 20 (Numéro spécial):9-18.

Ayrton-Paris, JA. 1822. Pharmacologie.

Babbie, E. 1992. La pratique de la recherche sociale. Belmont, Californie : Wadsworth.

Beauchamp, TL, RR Cook, WE Fayerweather, GK Raabe, WE Thar, SR Cowles et GH Spivey. 1991. Lignes directrices éthiques pour les épidémiologistes. J Clin Epidémiol 44 Suppl. I:151S-169S.

Bell, B. 1876. Épithéliome de paraffine du scrotum. Edimbourg Med J 22:135.

Blondin, O et C Viau. 1992. Adduits benzo(a)pyrène-protéines sanguines chez les marmottes sauvages utilisés comme sentinelles biologiques de la contamination environnementale par les hydrocarbures aromatiques polycycliques. Arch Environ Contam Toxicol 23:310-315.

Buck, C. 1975. La philosophie de Popper pour les épidémiologistes. Int J Epidemiol 4:159-168.

Boîtier, RAM et ME Hosker. 1954. Tumeur de la vessie en tant que maladie professionnelle dans l'industrie du caoutchouc en Angleterre et au Pays de Galles. Brit J Prevent Soc Med 8:39-50.

Checkoway, H, NE Pearce et DJ Crawford-Brown. 1989. Méthodes de recherche en épidémiologie professionnelle. New York : Université d'Oxford. Presse.

Clayson, DB. 1962. Carcinogenèse chimique. Londres : JA Churchill.

Clayton, D. 1992. Enseignement des méthodes statistiques en épidémiologie. En Épidémiologie. Ce que vous devriez savoir et ce que vous pourriez faire, édité par J Olsen et D Trichopoulos. Oxford : Université d'Oxford. Presse.

Clayton, D et M Hills. 1993. Modèles statistiques en épidémiologie. New York : Université d'Oxford. Presse.

Cornfield, J. 1954. Relations statistiques et preuve en médecine. Am Stat 8:19-21.

Conseil des organisations internationales des sciences médicales (CIOMS). 1991. Lignes directrices internationales pour l'examen éthique des études épidémiologiques. Genève : CIOMS.

Czaja, R et J Blair. 1996. Conception d'enquêtes. Thousand Oaks, Californie : Pine Forge Press.

Doll, R. 1952. Les causes de décès chez les travailleurs du gaz avec une référence particulière au cancer du poumon. Brit J Ind Med 9:180-185.

—. 1955. Mortalité par cancer du poumon chez les travailleurs de l'amiante. Brit J Ind Med 12:81-86.

Droz, PO et MM Wu. 1991. Stratégies de surveillance biologique. Dans Exposure Assessment for Epidemiology and Hazard Control, édité par SM Rappaport et TJ Smith. Chelsea, Michigan : Lewis.

Gamble, J et R Spirtas. 1976. Classification des emplois et utilisation des antécédents professionnels complets en épidémiologie professionnelle. J Med 18:399-404.

Gardner, MJ et DG Altman. 1989. Statistiques avec confiance. Intervalles de confiance et directives statistiques. Londres : Maison d'édition BMJ.

Garfinkel, L. 1984. Classiques en oncologie ; E. Cuyler Hammond, ScD. Ca-Cancer Journal pour les cliniciens. 38(1): 23-27

Gière, RN. 1979. Comprendre le raisonnement scientifique. New York : Holt Rinehart & Winston.

Glickman, LT. 1993. Études d'exposition naturelle chez les animaux de compagnie : Sentinelles pour les carcinogènes environnementaux. Vet Can Soc Newslttr 17:5-7.

Glickman, LT, LM Domanski, TG Maguire, RR Dubielzig et A Churg. 1983. Mésothéliome chez les chiens de compagnie associés à l'exposition de leurs propriétaires à l'amiante. Recherche environnementale 32:305-313.

Gloyne, SR. 1935. Deux cas de carcinome épidermoïde du poumon survenant dans l'asbestose. Tubercule 17:5-10.

—. 1951. Pneumoconiose: étude histologique du matériel d'autopsie dans 1,205 1 cas. Lancet 810:814-XNUMX.

Greenland, S. 1987. Méthodes quantitatives dans l'examen de la littérature épidémiologique. Epidemiol Rev 9: 1-30.

—. 1990. Randomisation, statistiques et inférence causale. Épidémiologie 1:421-429.

Harting, FH et W Hesse. 1879. Der Lungenkrebs, die bergkrankheit in den Schneeberger Gruben. Vierteljahrsschr Gerichtl Med Offentl Gesundheitswesen CAPS 30:296-307.

Hayes, RB, JW Raatgever, A de Bruyn et M Gerin. 1986. Cancer de la cavité nasale et des sinus paranasaux et exposition au formaldéhyde. Int J Cancer 37:487-492.

Hayes, HM, RE Tarone, HW Casey et DL Huxsoll. 1990. Excès de séminomes observés chez les chiens de travail de l'armée américaine au service du Vietnam. J Natl Cancer Inst 82:1042-1046.

Hernberg, S. 1992. Introduction à l'épidémiologie professionnelle. Chelsea, Michigan : Lewis.
Colline, AB. 1965. L'environnement et la maladie : association ou causalité ? Proc Royal Soc Med 58:295-300.

Hume, D. 1978. Un traité de la nature humaine. Oxford : Clarendon Press.

Hungerford, LL, HL Trammel et JM Clark. 1995. L'utilité potentielle des données sur l'empoisonnement des animaux pour identifier l'exposition humaine aux toxines environnementales. Vet Hum Toxicol 37:158-162.

Jeyaratnam, J. 1994. Transfert des industries dangereuses. Dans Occupational Cancer in Developing Countries, édité par NE Pearce, E Matos, H Vainio, P Boffetta et M Kogevinas. Lyon : CIRC.

Karhausen, LR. 1995. La pauvreté de l'épidémiologie popperienne. Int J Epidemiol 24:869-874.

Kogevinas, M, P Boffetta et N Pearce. 1994. Exposition professionnelle aux agents cancérigènes dans les pays en développement. Dans Occupational Cancer in Developing Countries, édité par NE Pearce, E Matos, H Vainio, P Boffetta et M Kogevinas. Lyon : CIRC.

LaDou, J. 1991. Migration mortelle. Tech Rev 7:47-53.

Laurell, AC, M Noriega, S Martinez et J Villegas. 1992. Recherche participative sur la santé des travailleurs. Soc Sci Med 34:603-613.

Lilienfeld, AM et DE Lilienfeld. 1979. Un siècle d'études cas-témoins : des avancées ? Chron Dis 32:5-13.

Loewenson, R et M Biocca. 1995. Approches participatives dans la recherche en santé au travail. Med Lavoro 86:263-271.

Lynch, KM et WA Smith. 1935. Asbestose pulmonaire. III Carcinome du poumon dans l'amiante-silicose. Suis J Cancer 24:56-64.

Maclure, M. 1985. Réfutation popperienne en épidémiologie. Am J Epidemiol 121:343-350.

—. 1988. Réfutation en épidémiologie : Pourquoi sinon ? Dans Causal Inference, édité par KJ Rothman. Chestnut Hill, Mass. : Ressources épidémiologiques.

Martin, SW, AH Meek et P Willeberg. 1987. Épidémiologie vétérinaire. Des Moines : Université d'État de l'Iowa. Presse.

Mc Michael, AJ. 1994. Commentaire invité - "Epidémiologie moléculaire": Nouvelle voie ou nouveau compagnon de route ? Am J Epidemiol 140:1-11.

Merletti, F et P Comba. 1992. Épidémiologie professionnelle. Dans Enseignement de l'épidémiologie. Ce que vous devriez savoir et ce que vous pourriez faire, édité par J Olsen et D Trichopoulos. Oxford : Université d'Oxford. Presse.

Miettin, OS. 1985. Épidémiologie théorique. Principes de la recherche sur les occurrences en médecine. New York : John Wiley & Fils.

Newell, KW, AD Ross et RM Renner. 1984. Herbicides à base d'acide phénoxy et picolinique et adénocarcinome de l'intestin grêle chez le mouton. Lancet 2:1301-1305.

Olsen, J, F Merletti, D Snashall et K Vuylsteek. 1991. Recherche des causes des maladies liées au travail. Introduction à l'épidémiologie sur le lieu de travail. Oxford : Publications médicales d'Oxford, Université d'Oxford. Presse.

Pearce, N. 1992. Problèmes méthodologiques des variables liées au temps dans les études de cohorte professionnelle. Rev Epidmiol Med Soc Santé Publ 40 Suppl : 43-54.

—. 1996. Épidémiologie traditionnelle, épidémiologie moderne et santé publique. Am J Public Health 86(5): 678-683.

Pearce, N, E Matos, H Vainio, P Boffetta et M Kogevinas. 1994. Cancer professionnel dans les pays en développement. Publications scientifiques du CIRC, no. 129. Lyon : CIRC.

Pearce, N, S De Sanjose, P Boffetta, M Kogevinas, R Saracci et D Savitz. 1995. Limitations des biomarqueurs d'exposition en épidémiologie du cancer. Épidémiologie 6:190-194.

Poole, C. 1987. Au-delà de l'intervalle de confiance. Am J Public Health 77:195-199.

Pott, P. 1775. Observations Chirurgiques. Londres : Hawes, Clarke & Collins.

Actes du colloque sur l'évaluation rétrospective des expositions professionnelles en épidémiologie, Lyon, 13-15 avril 1994. 1995. Lyon : CIRC .

Ramazzini, B. 1705. De Morbis Artificum Diatriva. Typis Antonii Capponi. Mutinae, MDCC. Londres : Andrew Bell et autres.

Rappaport, SM, H Kromhout et E Symanski. 1993. Variation de l'exposition entre travailleurs dans des groupes d'exposition homogènes. Am Ind Hyg Assoc J 54(11):654-662.

Reif, JS, KS Lower et GK Ogilvie. 1995. Exposition résidentielle aux champs magnétiques et risque de lymphome canin. Am J Epidemiol 141:3-17.

Reynolds, PM, JS Reif, HS Ramsdell et JD Tessari. 1994. Exposition canine aux pelouses traitées aux herbicides et excrétion urinaire d'acide 2,4-dichlorophénoxyacétique. Canc Epidem, Biomarque et Prévention 3:233-237.

Robins, JM, D Blevins, G Ritter et M Wulfsohn. 1992. G-estimation de l'effet du traitement prophylactique de la pneumonie à pneumocystis carinii sur la survie des patients atteints du sida. Épidémiologie 3:319-336.

Rothman, KJ. 1986. Épidémiologie moderne. Boston : Little, Brown & Co.

Saracci, R. 1995. Épidémiologie : Hier, aujourd'hui, demain. Dans Conférences et sujets d'actualité en épidémiologie. Florence : Programme éducatif européen en épidémiologie.

Schaffner, KF. 1993. Découverte et explication en biologie et médecine. Chicago : Université. de Chicago Press.

Schlesselman, JJ. 1987. « Preuve » de cause à effet dans les études épidémiologiques : Critères de jugement. Prevent Med 16:195-210.

Schulte, P. 1989. Interprétation et communication des résultats d'investigations médicales de terrain. J Occup Med 31:5889-5894.

Schulte, PA, WL Boal, JM Friedland, JT Walker, LB Connally, LF Mazzuckelli et LJ Fine. 1993. Problèmes méthodologiques dans la communication des risques aux travailleurs. Am J Ind Med 23:3-9.

Schwabe, CW. 1993. La révolution épidémiologique actuelle en médecine vétérinaire. Partie II. Prévenir Vet Med 18:3-16.

Seidman, H, IJ Selikoff et EC Hammond. 1979. Exposition à court terme à l'amiante et observation à long terme. Ann NY Acad Sei 330:61-89.

Selikoff, IJ, EC Hammond et J Churg. 1968. Exposition à l'amiante, tabagisme et néoplasie. JAMA 204:106-112.

—. 1964. Exposition à l'amiante et néoplasie. JAMA 188, 22-26.

Siemiatycki, J, L Richardson, M Gérin, M Goldberg, R Dewar, M Désy, S Campbell et S Wacholder. 1986. Associations entre plusieurs sièges de cancer et neuf poussières organiques : résultats d'une étude cas-témoin génératrice d'hypothèses à Montréal, 1979-1983. Am J Epidemiol 123:235-249.

Simonato, L. 1986. Risque de cancer professionnel dans les pays en développement et priorités de la recherche épidémiologique. Présenté au Symposium international sur la santé et l'environnement dans les pays en développement, Haicco.

Smith, TJ. 1987. Évaluation de l'exposition pour l'épidémiologie professionnelle. Am J Ind Med 12:249-268.

Soskolne, CL. 1985. Recherche épidémiologique, groupes d'intérêt et processus d'examen. J Publ Health Policy 6(2):173-184.

—. 1989. Épidémiologie : Questions de science, d'éthique, de morale et de droit. Am J Epidemiol 129(1):1-18.

—. 1993. Introduction à l'inconduite en sciences et devoirs scientifiques. J Expos Anal Environ Epidémiol 3 Suppl. 1:245-251.

Soskolne, CL, D Lilienfeld et B Black. 1994. L'épidémiologie dans les procédures judiciaires aux États-Unis. Dans L'identification et le contrôle des maladies environnementales et professionnelles. Advances in Modern Environmental Toxicology: Part 1, édité par MA Mellman et A Upton. Princeton : édition scientifique de Princeton.

Stellman, SD. 1987. Confondant. Prevent Med 16:165-182.

Suarez-Almazor, ME, CL Soskolne, K Fung et GS Jhangri. 1992. Évaluation empirique de l'effet de différentes mesures sommaires d'exposition au travail sur l'estimation du risque dans les études cas-témoins de cancer professionnel. Scand J Work Environ Health 18:233-241.

Thrusfield, MV. 1986. Épidémiologie vétérinaire. Londres : Butterworth Heinemann.

Trichopoulos, D. 1995. Accomplissements et perspectives de l'épidémiologie. Dans Conférences et sujets d'actualité en épidémiologie. Florence : Programme éducatif européen en épidémiologie.

Van Damme, K, L Cateleyn, E Heseltine, A Huici, M Sorsa, N van Larebeke et P Vineis. 1995. Susceptibilité individuelle et prévention des maladies professionnelles : enjeux scientifiques et éthiques. J Exp Med 37:91-99.

Vineis, P. 1991. Évaluation de la causalité en épidémiologie. Theor Med 12:171-181.

Vineis, P. 1992. Utilisations des marqueurs biochimiques et biologiques en épidémiologie professionnelle. Rev Epidmiol Med Soc Santé Publ 40 Suppl 1 : 63-69.

Vineis, P et T Martone. 1995. Interactions génétiques-environnementales et exposition de faible niveau aux cancérogènes. Épidémiologie 6:455-457.

Vineis, P et L Simonato. 1991. Proportion de cancers du poumon et de la vessie chez les hommes résultant de la profession : une approche systématique. Arch Environ Santé 46:6-15.

Vineis, P et CL Soskolne. 1993. Évaluation et gestion des risques de cancer : une perspective éthique. J Occup Med 35(9):902-908.

Vineis, P, H Bartsch, N Caporaso, AM Harrington, FF Kadlubar, MT Landi, C Malaveille, PG Shields, P Skipper, G Talaska et SR Tannenbaum. 1994. Polymorphisme métabolique de la N-acétyltransférase à base génétique et exposition environnementale de faible niveau aux agents cancérigènes. Nature 369:154-156.

Vineis, P, K Cantor, C Gonzales, E Lynge et V Vallyathan. 1995. Cancer professionnel dans les pays développés et en développement. Int J Cancer 62:655-660.

Von Volkmann, R. 1874. Uber Theer-und Russkrebs. Klinische Wochenschrift 11:218.

Walker, AM et M Blettner. 1985. Comparaison des mesures imparfaites de l'exposition. Am J Epidemiol 121:783-790.

Wang, JD. 1991. Des conjectures et réfutations à la documentation des maladies professionnelles à Taïwan. Am J Ind Med 20:557-565.

—. 1993. Utilisation de méthodes épidémiologiques dans l'étude des maladies causées par des produits chimiques toxiques. J Natl Publ Health Assoc 12:326-334.

Wang, JD, WM Li, FC Hu et KH Fu. 1987. Risque professionnel et développement de lésions cutanées précancéreuses chez les fabricants de paraquat. Brit J Ind Med 44:196-200.

Mauvaises herbes, DL. 1986. Sur la logique de l'inférence causale. Am J Epidemiol 123:965-979.

—. 1988. Critères causaux et réfutation popperienne. Dans Causal Inference, édité par KJ Rothman. Chestnut Hill, Mass. : Ressources épidémiologiques.

Bois, WB et SR Gloyne. 1930. Asbestose pulmonaire. Lancet 1:445-448.

Wyers, H. 1949. Asbestose. Postgrad Med J 25:631-638.