Les études écologiques évaluent la fréquence globale des maladies dans une série de populations et cherchent une corrélation avec l’exposition moyenne des populations. Ces études sont uniques en ce sens que l’analyse n’est pas basée sur des données sur des individus. Au lieu de cela, les points de données sont les niveaux moyens d’exposition et la fréquence globale de la maladie dans une série de populations. Par conséquent, l’unité d’observation n’est pas une personne; c’est plutôt une population ou un groupe entier.

Dans l’étude ci-dessous, les chercheurs ont utilisé des données commerciales pour calculer la consommation globale de viande par divers pays. Ils ont ensuite calculé la consommation moyenne (par habitant) de viande par personne en divisant la consommation nationale totale de viande par le nombre de personnes dans un pays donné. Il existe une tendance linéaire claire: les pays où la consommation de viande est la plus faible ont les taux de cancer du côlon les plus faibles, et le taux de cancer du côlon parmi ces pays augmente progressivement à mesure que la consommation de viande augmente.

Notez qu’en réalité, la consommation de viande des gens variait probablement considérablement au sein de chaque nation, et l’exposition calculée était une moyenne qui suppose que tout le monde mangeait la quantité moyenne de viande. Cette exposition moyenne a ensuite été corrélée avec la fréquence globale de la maladie dans chaque pays. L’exemple ici suggère que la fréquence du cancer du côlon augmente à mesure que la consommation de viande augmente. La caractéristique la plus frappante des études écologiques est l’absence d’informations sur les individus. Si les données étaient résumées dans une feuille de calcul, vous ne verriez pas de données sur des personnes individuelles; vous verriez des enregistrements avec des données sur l’exposition moyenne dans plusieurs groupes.

Avantages des études écologiques

• Les données agrégées utilisées sont généralement disponibles, elles sont donc rapides et peu coûteuses
• Elles sont utiles pour l’exploration précoce des relations
• Elles peuvent comparer des phénomènes sur un plus large éventail de populations et de sites.
• Certaines expositions d’intérêt ne peuvent être étudiées qu’avec des données agrégées au niveau de la population, telles que l’effet des interdictions de fumer et les taux de crises cardiaques

Limites des études écologiques

• Pour qu’une exposition provoque un effet chez un individu, l’exposition et l’effet doivent se produire chez la même personne, mais les études écologiques ne disposent pas de données sur les personnes individuelles, donc on ne sait pas si l’exposition est les personnes malades ont été exposées. Considérons l’exemple suivant: Comme vous ne disposez d’aucune information sur l’état du facteur de risque ou l’état des résultats de chaque personne, vous ne pouvez pas lier directement le facteur de risque à la maladie, c’est-à-dire qu’il n’est pas clair que les personnes qui ont mangé le plus de viande étaient celles qui ont eu un cancer du côlon. Ceci est parfois appelé « biais écologique » ou « erreur écologique ». »
• Une autre limite est qu’il n’existe aucun moyen efficace de prendre en compte ou d’ajuster d’autres facteurs qui influencent le résultat (facteurs de confusion). Par conséquent, une corrélation apparente ou l’absence de corrélation pourrait être trompeuse. Par exemple, on pourrait trouver une forte corrélation entre le nombre moyen d’heures de visionnage de la télévision et le taux de maladie coronarienne dans les différents pays. Cependant, cela ne signifie pas nécessairement que la télévision en soi est un facteur de risque pour la CAO. Il peut y avoir un certain nombre d’autres différences entre les populations qui sont associées à des taux plus élevés de visionnage de la télévision: par exemple, une plus grande industrialisation, moins d’exercice, une plus grande disponibilité d’aliments transformés et de graisses saturées, etc. Et inversement, l’absence de corrélation n’implique pas nécessairement qu’il n’y ait pas d’association.
• Les études écologiques peuvent être trompeuses lors de l’évaluation des relations non linéaires, comme le montre l’exemple ci-dessous.

Exemple:

Une étude écologique a corrélé la consommation d’alcool par habitant aux taux de mortalité par maladie coronarienne (CHD) dans différents pays, et il est apparu qu’il y avait une corrélation négative assez frappante comme le montre le graphique ci-dessous.

Cependant, une étude de cohorte avec des données sur la consommation d’alcool chez des sujets individuels a montré qu’il existait une relation en forme de J. Les personnes qui buvaient modestement avaient un taux de mortalité plus faible que celles qui ne buvaient pas du tout, mais parmi les niveaux de consommation individuels plus élevés, il y avait une augmentation linéaire frappante de la mortalité, comme le montre le graphique ci-dessous.

Source: Adapté de AR Dyer et al. Consommation d’alcool et mortalité à 17 ans dans l’étude de la Chicago Western Electric Company. Précédent. Med. 1980; 9(1):78-90.

La vraie question était de savoir si les personnes qui buvaient beaucoup avaient des taux de mortalité plus élevés ou plus bas que ceux qui buvaient modestement ou pas tous, mais l’étude écologique a conduit à une conclusion incorrecte car elle était basée sur des données agrégées. En réalité, la plupart des gens boivent modestement, mais les taux de mortalité sont beaucoup plus élevés chez le petit nombre de personnes qui boivent très fortement. La conclusion trompeuse de l’étude écologique est un exemple de l’erreur écologique.

Testez-vous

Pour voir un exemple extraordinaire d’étude écologique, lisez la vidéo ci-dessous créée par Hans Rosling. C’est un magnifique exemple qui examine la corrélation entre le revenu et l’espérance de vie dans les pays du monde au fil du temps. C’est également un excellent exemple d’un moyen créatif, engageant et puissant d’afficher une grande quantité de données.

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