Analyse descriptive de la tendance évolutive d’observations épidémiologiques avec le logiciel Joinpoint : un outil simple, en apparence - 07/04/11
Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.
| pages | 11 |
| Iconographies | 5 |
| Vidéos | 0 |
| Autres | 0 |
Abstract |
Background |
Analysis of the temporal trend of epidemiological data is becoming increasingly popular. For the purpose, the JoinPoint is a widely used software. We present important elements involved when using some of the options of this software.
Methods |
In order to identify potential breakpoints in the trends and estimate average rates of change, JoinPoint applies piecewise regression to model the expectation of a variable that fluctuates over time.
Results |
Using breast cancer incidence data from Isère, an administrative district in France, during the period 1979–2007, we show the effects of user choices concerning the potential number of breakpoints, the research method used by the final model, the length of the period, and the weighting coefficients.
Conclusion |
JoinPoint is useful to describe changing trends. Nevertheless, user choices have an impact on output and must be clearly identify. Moreover, the JoinPoint approach cannot replace other possible approaches for temporal analysis of observational data.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Résumé |
Position du problème |
L’analyse de la tendance temporelle de données épidémiologiques est de plus en plus fréquente. Pour ce type d’analyse, le logiciel Joinpoint est fréquemment utilisé. Nous présentons les enjeux de quelques-unes des options de ce logiciel.
Méthodes |
Le logiciel Joinpoint consiste à modéliser, avec une régression par morceaux, l’espérance d’une variable qui fluctue au cours du temps afin d’identifier d’éventuels points de rupture dans la tendance et d’estimer des taux moyens d’évolution.
Résultats |
À partir des données d’incidence du cancer du sein dans le département de l’Isère au cours de la période 1979–2007, nous montrons les effets du choix du nombre potentiel de points de rupture, de la méthode de recherche du modèle retenu, de la longueur de la période et de la prise en compte d’une pondération.
Conclusion |
Les résultats du logiciel Joinpoint permettent de décrire des tendances évolutives. Son utilisation doit, néanmoins, s’accompagner de choix, a priori, dont il est important de connaître les conséquences. Par ailleurs, la démarche de Joinpoint ne doit pas remplacer les autres approches possibles pour l’analyse de données observées dans le temps.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Keywords : Joinpoint software, Joinpoint, Annual percent change, Incidence, Age-period-cohort
Mots clés : Joinpoint, Points de rupture, Taux de variation annuel moyen, Incidence, Âge-période-cohorte
Plan
Vol 59 - N° 2
P. 123-133 - avril 2011 Retour au numéro
Article précédent
- Feedback and lessons from the prescription of rimonabant, a drug to be used under strict guidelines, in southeastern France, March 2007 through June 2008
- M. Jardin, S. Cortaredona, A. Bocquier, S. Nauleau, V. Sciortino, J. Bouvenot, L. Sauze, G. Bouvenot, P. Verger
- Résumés d’ouvrages
Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.
Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.
Déjà abonné à cette revue ?