Michel E, Jougla E, Hatton F et al. Content. 2009. Le nombre de décès attendu est obtenu sur la base de la structure de mortalité d'une population de référence (mortalité-type). On en déduit, l'estimation de la variance d'un taux de décès :Si l'effectif nd est suffisant (par exemple, nd > 20), on peut faire une approximation normale de la loi de Poisson.On en déduit la loi de probabilité suivie par un taux de décès observé :et la formule de l'intervalle de confiance d'un taux de décès T :Za/2 : valeur de la loi normale centrée - réduite Z telle que P(Z> Za/2)= a (ex: si a = 0,05 , Za/2 = 1,96): on a observé en 1992, pour la région Aquitaine, 39 décès par sida chez les femmes entre 25 et 44 ans (population moyenne de l'année: 425 036). Paris, DGS-INSERM, 1995.Méthodes statistiques en épidémiologie descriptive. On pourra également considérer comme théorique un taux calculé dans une population très importante par rapport à celle dans laquelle est calculé le taux observé.Un cas particulier assez fréquent est celui où l'on compare le taux observé d'une sous-population (par exemple une région) au taux national. Les exemples numériques indiquent cependant que l'adéquation des formules proposées est très bonne, même avec des effectifs restreints.Au contraire, lorsque les effectifs de décès analysés sont très élevés, les tests statistiques sont très puissants et donc aboutissent généralement à des différences très significatives et à des intervalles de confiance très réduits. QUESTION NO 2 : Pouvez-vous conclure que la mortalité dans la région A diffère de la mortalité dans la région B ? Parmi ces solutions, on peut retenir la méthode de Byar présentée dans Breslow-Day [8] et dans Bouyer [5] qui conduit à des résultats extrêmement proches de ceux obtenus avec la méthode exacte basée directement sur l'intervalle de confiance d'une loi de Poisson: : Pour n = 60 et A = 43,9, on obtient l'intervalle de confiance à 95% du SMR : 104-176 (l'intervalle exact basé sur la loi de poisson est identique). Taux brut de mortalité : rapport du nombre de décès à la population moyenne de l'année, exprimé en pour mille. Si les effectifs de décès sont suffisants, les ti suivent des lois normales et donc tc suit également une loi normale.

Il s'agit des taux bruts et spécifiques (par sexe, âge, causes de décès...), taux standardisés (taux comparatifs et indice comparatif de mortalité ou SMR (1)). Nombre de décès par jour. Il s'agit donc d'une proportion.et nd sont aléatoires, NO peut être considéré comme non aléatoire [4]. Les études comparatives plus approfondies nécessitent le recours aux techniques de modélisation qui permettent de prendre en compte simultanément un grand nombre de facteurs de confusion [4,8].Remerciements : F. Hatton, E. Michel, G. Pavillon, L Chérié-Challine.Méthodes statistiques à l'usage des médecins et des biologistes. Il existe également une probabilité théorique (inconnue) de décès p(2) dans la population.Pour simplifier, nous considérerons dans la suite une période d'observation d'un an (situation classique dans le contexte des études de mortalité en population générale).Un taux de décès est défini comme le rapport de l'effectif de décès observé durant l'année à la population à risque durant la même période (mesurée en personnes-années). : taux de décès observé dans la classe d'âge i de la population étudiée (k classes d'âge au total).

Sur base des données du Registre national et conforme à la définition nationale de la population. De nombreux épidémiologistes considèrent qu'il s'agit des données les plus intéressantes à fournir en critiquant le caractère arbitraire du choix des seuils de signification associés aux tests statistiques [12].Les techniques de comparaison présentées constitue une première étape de l'analyse des différences observées. Dans l'analyse des décès au sein d'une population générale, on ne dispose pas du temps de suivi exact de chaque sujet durant la période d'étude.

Calculer les taux bruts de mortalité (TBM) exprimés pour 1000 habitants pour la région A et pour la région B.

Le facteur correctif appliqué au dénominateur étant inférieur à 1, la puissance du test est ainsi améliorée.Dans l'exemple précédent, si le taux théorique (5,84 pour 100 000) est en fait le taux correspondant à la France entière en 1992 (population moyenne: 8 926 430), c'est la formule corrigée qu'il faut utiliser:Soient deux taux de décès observés dans deux populations :, N2 : effectifs des populations moyennes durant l'année.On suppose que les effectifs de décès n1 et n2 sont suffisants pour admettre l'approximation normale des lois de Poisson. Source: Banque mondiale. Autres statistiques sur le même thème.

Si les effectifs sont très faibles, on devra utiliser directement la loi de Poisson. La population étudiée peut en effet être elle-même considérée comme un échantillon de sondage d'une population imaginaire formée à son image [1,2].Tests statistiques relatifs aux indicateurs de mortalité en populationUn taux de décès est une notion moins simple à appréhender statistiquement qu'une probabilité de décès.Une probabilité de décès (ou quotient de décès en démographie) s'obtient en rapportant le nombre de décès observé au cours d'une période donnée à l'effectif de la population en vie au début de la période. Dans le cas de faibles effectifs, du fait de l'instabilité des taux de décès, des problèmes d'interprétation se posent autres que ceux liés à la signification statistique des différences observées.L'utilisation d'un test est alors justifiée par l'existence de fluctuations aléatoires des valeurs estimées des paramètres autour de leurs vraies valeurs du fait du tirage au sort des échantillons.Pour l'analyse des variations de mortalité en population, on pourrait penser qu'il n'est pas nécessaire d'avoir recours à des tests dans la mesure où les unités statistiques considérées sont des populations entières et non des échantillons (comparaison du niveau de mortalité de deux pays ou de deux régions au sein d'un même pays, comparaison de la mortalité de la population selon le sexe, l'âge...). Open Data. Source : [10] globalement en termes de vie moyenne, soit en détail à travers des taux ou des quotients par âge. Wonnacott TH, Wonnacott RJ. Ils supposent donc que les effectifs de décès observés sont suffisants. Learn how the World Bank Group is helping countries with COVID-19 (coronavirus).