Prise en compte de l'incertitude des modèles dans l'estimation des effets globaux induits par la maladie
David M Vock, Elizabeth A Atchison, Julie M Legler, David RJ McClure, Jamie C Carlyle, Elysia N Jeavons & Anthony H Burton
Objectif
Illustrer les effets de l'absence de prise en compte de l'incertitude des modèles quand la modélisation est utilisée pour estimer les effets globaux induits par la maladie, avec une application spécifique à la mortalité infantile liée à l'infection par rotavirus.
Méthodes
Pour estimer la charge globale de l'infection par rotavirus, différents modèles de méta-analyse d'effet aléatoire et de méta-régression ont été élaborés en faisant varier les critères de stratification et en incluant différentes associations de covariantes. Un modèle bayésien de calcul de moyenne a été utilisé pour combiner les résultats entre les modèles et fournir une mesure de l'incertitude qui reflète la variabilité du choix du modèle et de l'échantillonnage.
Résultats
Dans les modèles examinés, le nombre estimé d'enfants morts par infection de rotavirus variait entre 492 000 et 664 000. Tandis que le calcul de la moyenne des estimations des différents modèles donnait une légère augmentation du nombre estimé de morts (541 000, par comparaison aux 527 000 estimés par l'Organisation mondiale de la Santé), l’ampleur de l'intervalle de confiance de 95% passait de 105 000 à 198 000 morts lorsque l'incertitude du modèle était prise en compte.
Conclusion
La variabilité de l'échantillonnage n’explique qu’une partie de l'incertitude globale dans une estimation par modèle. L'incertitude liée à la fois à la variabilité de l'échantillonnage et au choix de modèle(s) doit être indiquée dans la présentation de résultats concernant les effets induits par la maladie. Ne pas prendre en compte l'incertitude comme il se doit dans les estimations des effets de la maladie peut conduire à un usage inapproprié des estimations et à une affectation erronée des priorités dans les besoins globaux de santé.