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Statistiques

Statistiques d’incidence

Le taux d'incidence brut, pour une période et une tranche d’âge données, a été estimé en rapportant le nombre de nouveaux cas apparus sur cette période dans cette tranche d'âge au nombre correspondant de personnes à risque de maladie.

La méthode de standardisation directe a été utilisée pour estimer le taux d’incidence standardisé sur l’âge (ASR : Aged Standardised incidence Ratio), c’est-à-dire le taux d’incidence que l'on s’attendrait à trouver dans notre population si elle avait la même composition d'âge qu'une population standard dite de « référence ». Les ASR ont été estimés en prenant pour structure d'âge de référence celle de la population mondiale définie par Waterhouse (Waterhouse J et al. eds. Cancer incidence in five continents, Lyon, IARC, 1976).

Le taux d’incidence cumulé, qui mesure le risque d’avoir un cancer avant l’âge de 15 ans en l’absence de cause compétitive de décès, a été estimé à partir des taux d’incidence bruts par classe d’âge.

Statistiques de survie

La survie globale a été estimée par la méthode de Kaplan-Meier, en utilisant la formule de variance de Greenwood. Les courbes de survie des différents groupes ont été comparées par le test du Log-rank.

Répartition géographique

Les variations spatiales de l'incidence des cancers de l'enfant ont été analysées à l'échelle des départements français, à l'aide du taux d'incidence standardisé (SIR : Standardised Incidence Ratio) défini comme le rapport entre le nombre de cas observés sur la période considérée et le nombre de cas attendus sous l'hypothèse que l'incidence est homogène sur tout le territoire. Le modèle hiérarchique bayésien BYM (Besag J, York J et Mollié A) a également été considéré afin de réduire l'imprécision statistique des estimations dans les zones les moins peuplées, tout en prenant en compte la structure de voisinage des départements français.

Tendances temporelles

L'évolution temporelle de l'incidence sur la période, en particulier l'estimation du pourcentage de variation annuelle, a été évaluée par modèle de régression de Poisson.