ameli.fr - Revue Médicale de l'Assurance Maladie 2002 n°2

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Revue Médicale de l'Assurance Maladie 2002 n°2

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Dossier mis à jour le 12 décembre 2007
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Régression logistique

L'objectif était de démontrer l’intérêt d’utiliser cet outil statistique dans les études du service médical de l’assurance maladie, notamment celles évaluant les pratiques professionnelles.

Régression logistique : intérêt dans l'analyse de données relatives aux pratiques médicales

Auteurs : Aminot I, Damon MN

Résumé

La régression logistique est un des modèles d'analyse multivariée explicatif couramment utilisé en épidémiologie. Son emploi, rendu aisé par l'utilisation de logiciels statistiques, permet le contrôle des biais de confusion. La mesure d'association calculée dans ce modèle est l'oddsratio (ou rapport de cotes en français), qui quantifie la force de l'association entre la survenue d'un événement, représentée par une variable dichotomique, et les facteurs susceptibles de l'influencer, représentés par des variables explicatives. Le choix des variables explicatives intégrées au modèle repose sur une connaissance préalable du phénomène étudié afin de ne pas omettre de facteurs de confusion déjà identifiés. Les auteurs exposent les principes fondamentaux de la régression logistique et les principales étapes de sa réalisation. A l'aide de deux exemples (qualité du suivi des malades diabétiques, mortalité hospitalière après infarctus du myocarde), la démonstration est faite de l'intérêt d'utiliser cet outil statistique dans les études du service médical de l'assurance maladie, notamment celles évaluant les pratiques professionnelles.

Rev Med Ass Maladie 2002;33,2:137-143

 

The Use of Logistic Regression in the Analysis of Data Concerning Good Medical Practice

Summary

Logistic regression is one of the commonly used models of explicative multivariate analysis utilized in epidemiology. Its use, which has become easier with modern statistical software, allows researchers to control confusion bias. It measures the odds-ratio, a quantification of the association probability between a given occurrence, represented by a dichotomic variable, and factors susceptible to influence it, represented by explicative variables. The choice of explicative variables integrated into the model is based on previous information on the study subject and is aimed at avoiding the confusion factors which have already been identified. The authors explain the fundamental principles of logistic regression and the steps involved in its application. By using two examples (the quality of the follow up care given to diabetics and in-hospital mortality after acute myocardial infarction), they demonstrate the value this statistical tool can have in studies performed by the medical service of the national health care fund, particularly in studies designed to evaluate professional practice.

Rev Med Ass Maladie 2002;33,2:137-143

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