Années-personnes et mois-personnes dans les études de recherche

Lorsque les scientifiques effectuent certains types d’études prospectives, ils mesurent ce temps en années-personnes ou en mois-personnes. (Les études prospectives sont des études qui suivent un grand groupe de personnes dans le temps). Les années-personnes et les mois-personnes sont des types de mesure qui prennent en compte à la fois le nombre de personnes participant à l’étude et le temps que chaque personne passe dans l’étude. Par exemple, une étude qui a suivi 1000 personnes pendant un an contiendrait 1000 années-personnes de données. Une étude qui a suivi 100 personnes pendant 10 ans contiendrait également 1 000 années-personnes de données. La même quantité de données serait collectée, mais sur un nombre inférieur de personnes étudiées pendant une période de suivi plus longue.

Nurse giving patient injection in hospital

Analyse de survie

Les années-personnes et les mois-personnes sont souvent utilisés comme mesure du temps dans les études qui analysent leurs données à l’aide de courbes de Kaplan-Meier. C’est ce que l’on appelle également « l’analyse de survie ». L’analyse de survie permet aux scientifiques d’estimer le temps qu’il faut à la moitié d’une population pour avoir subi un événement. Elle est appelée « analyse de survie » parce que cette technique a été initialement développée pour examiner comment divers facteurs affectent la durée de vie. Cependant, aujourd’hui, l’analyse de survie est utilisée par les chercheurs dans un certain nombre de domaines, de l’économie à la médecine. L’analyse de survie pardonne plus facilement certains types de problèmes de données que d’autres types d’analyse. En particulier, elle est assez indulgente à l’égard des personnes qui se perdent dans le suivi. En effet, elles peuvent toujours consacrer du temps à l’étude, même si elles partent sans avoir vécu un événement.

Études sur les MST utilisant des années-personnes

Un certain nombre de recherches sur les maladies sexuellement transmissibles ont utilisé des années-personnes comme élément de leurs analyses. Quelques exemples sont décrits ci-dessous :

Une étude réalisée en 2015 a examiné si l’infection par l’hépatite C (VHC) augmentait le risque de thrombose veineuse profonde (TVP) et les conséquences sanitaires qui en découlent. L’étude a révélé que l’infection par le VHC augmentait effectivement le risque de TVP, mais pas le taux d’embolie pulmonaire (caillots de sang dans les poumons).
Une étude de 2014 a examiné la fréquence à laquelle les personnes vivant avec le VIH sont nonprogresseurs à long terme. L’étude a révélé que même si les personnes se rendent jusqu’à dix ans après l’infection sans progresser, la plupart d’entre elles finiront par évoluer vers le sida sans traitement.
Une étude de 2013 a démontré que les femmes qui se présentent pour un traitement contre la stérilité ont moins de chances de tomber enceintes, sans FIV, si elles sont testées positives à la chlamydia que si elles ne le sont pas.

Le temps est un élément important dans toutes ces études. Dans l’étude sur l’infertilité, il n’était pas seulement important que les femmes tombent enceintes, mais aussi le temps qu’il fallait pour le faire. L’association avec le temps est encore plus explicite dans l’étude sur le VIH. Elle voulait savoir combien de temps il fallait pour que les gens passent du VIH au sida.

Sources des articles (certains en anglais)