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Analyzing sickness absence with statistical models for survival data.
(Analyse des arrêts maladie à l'aide des modèles statistiques utilisés pour les données de survie).
Article
Publié dans : Scandinavian Journal of Work, Environment and Health, Finlande, vol. 33, n° 3, juin 2007, pp. 233-239, ill., bibliogr. (En anglais)
L'absentéisme médical est une donnée utilisée dans de nombreuses études épidémiologiques, issue souvent de mesures sommaires telles que le nombre d'arrêts maladie par an. Dans cette étude, l'utilisation de méthodes statistiques modernes a été examinée en faisant un meilleur usage des informations disponibles. Cet article examine comment l'analyse moderne des données de survie peut être utilisée quand le premier et le dernier jour de toutes les absences (maladies et autres) sont enregistrés. 3 méthodes d'analyse des données sur les absences pour maladie ont été comparées par une étude de simulation impliquant : une régression de Poisson utilisant une seule variable (nombre des arrêts maladie), une analyse du moment du premier événement par un modèle proportionnel de Cox, et des modèles à effets aléatoires. Les données provenant d'une étude de la relation entre l'environnement psychosocial de travail et l'absentéisme médical ont été utilisées pour illustrer les résultats. Les résultats ont montré que les méthodes standards sous-estimaient les tailles des effets d'environ 1/10 pour la première méthode, et d'un tiers pour la seconde, et avaient une puissance statistique plus faible que les modèles à effets aléatoires. En conclusion, l'utilisation sans discernement des méthodes standards peut sous-estimer les effets des expositions professionnelles ou ne pas découvrir des éléments prédictifs d'absentéisme médical.
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