@article{fdi:010021767,
  title = {{R}{\'e}gression logistique vs autres mod{\`e}les lin{\'e}aires g{\'e}n{\'e}ralis{\'e}s pour l'estimation de rapports de pr{\'e}valences},
  author = {{T}raissac, {P}ierre and {M}artin-{P}r{\'e}vel, {Y}ves and {D}elpeuch, {F}rancis and {M}aire, {B}ernard},
  editor = {},
  language = {{FRE}},
  abstract = {{D}ans une {\'e}tude transversale, pour quantifier l'association entre l'exposition {\`a} un facteur {F} et un {\'e}tat dichotomique {M} ({\'e}ventuellement ajust{\'e}e sur divers facteurs de confusion), dans le cadre du mod{\`e}le multiplicatif, l'indice d'association le plus naturel est le rapport de pr{\'e}valences, pour lequel le calcul d'un intervalle de confiance n{\'e}cessite un estimateur sans biais et une estimation correcte de la variance. {L}'odds ratio et la r{\'e}gression logistique sont cependant tr{\`e}s populaires dans la litt{\'e}rature {\'e}pid{\'e}miologique. {M}ais l'odds ratio per se {\'e}tant difficilement interpr{\'e}table, son estimation est souvent interpr{\'e}t{\'e}e comme un rapport de pr{\'e}valences, or ce n'est possible que si la condition de maladie rare est v{\'e}rifi{\'e}e. {E}n outre, dans la r{\'e}gression logistique, le calcul de la variance d'estimation repose sur l'hypoth{\`e}se de dispersion binomiale, qui n'est pas n{\'e}cessairement v{\'e}rifi{\'e}e par les donn{\'e}es ; dans le cas, fr{\'e}quent, de la surdispersion, cela conduit {\`a} une sous-estimation du risque de premi{\`e}re esp{\`e}ce. {D}ans le cadre du mod{\`e}le lin{\'e}aire g{\'e}n{\'e}ralis{\'e}, il est ais{\'e} de choisir une autre fonction de lien que la fonction logit. {P}ar exemple, le choix de la fonction de lien log (mod{\`e}le log-binomial) permet d'obtenir directement des estimations de rapports de pr{\'e}valence ajust{\'e}s. {D}e m{\^e}me, il est possible d'adapter le mod{\`e}le aux donn{\'e}es par le choix d'une distribution autre que binomiale dans la famille exponentielle ou par l'estimation d'un param{\`e}tre de dispersion. {M}ise {\`a} part une certaine pratique routini{\`e}re, il n'existe donc pas de raison d'utiliser syst{\'e}matiquement l'odds ratio et la r{\'e}gression logistique lorsque leur emploi n'est pas impos{\'e} par le type d'{\'e}tude. ({R}{\'e}sum{\'e} d'auteur)},
  keywords = {{EPIDEMIOLOGIE} ; {PREVALENCE} ; {ESTIMATION} ; {MODELE} {MATHEMATIQUE} ; {STATISTIQUE} ; {REGRESSION} ; {ETUDE} {TRANSVERSALE} ; {ODDS} {RATIO} ; {REGRESSION} {LOGISTIQUE} ; {MODELE} {LINEAIRE} {GENERAL} ; {INDICE} {D}'{ASSOCIATION}},
  booktitle = {},
  journal = {{R}evue d'{E}pid{\'e}miologie et de {S}ant{\'e} {P}ublique},
  volume = {47},
  numero = {},
  pages = {593--604},
  year = {1999},
  URL = {https://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010021767},
}