Contexte : Dans le cadre d'un réseau européen de registres d'enfants IMC ^[1] (enfants atteints d'une Infirmité Motrice Cérébrale), il s'agit de permettre l'analyse épidémiologique d'évènements rares (prévalence de la maladie dans certains sous groupes) grâce à la mise en commun des données de plusieurs centres.

Les questions posées : Quelle est l'évolution dans le temps du taux de prévalence des IMC d'origine post néonatale et des IMC dyskinétiques, en sachant que chaque centre est confronté à un problème de puissance pour l'analyse de ces évènements rares ?

Sous quelles conditions a-t-on le droit de regrouper les données de plusieurs centres, alors que ces centres peuvent différer par leur taux de prévalence de base et concerner des enfants de générations différentes ?

Méthodes : Les données analysées proviennent de 11 centres pour des enfants IMC nés entre 1976 et 1990. Les données pour le dénominateur sont des données agrégées par centre et par année.

Un modèle de régression logistique sur données groupées (commande blogit de Stata) a été retenu pour : i) tester un effet année de naissance au sein de chaque centre, ii) identifier un effet centre, et iii) rechercher une éventuelle interaction entre l'effet centre et l'effet année de naissance de l'enfant.

En raison des dénominateurs de taille différente pour chaque centre c'est un modèle de régression logistique qui a été retenu et non un modèle de Poisson.

Résultats : Le taux de prévalence pour ces sous groupes d'enfants IMC est faible

L'analyse de la prévalence des IMC d'origine post néonatale a finalement concerné 8 centres, il existe un effet centre significatif (p < 0,001) mais pas d'interaction significative (p = 0,29). Le taux de prévalence sur les données groupées pour tous les centres montre une diminution significative entre 1976 et 1990 (p = 0,003).

L'analyse de la prévalence des IMC dyskinétiques a concerné 11 centres, le taux moyen de prévalence est différent entre les centres (p < 0,001), et il existe une interaction significative (p = 0,003). La tendance dans le temps de ce taux de prévalence ne peut donc pas être présentée de façon groupée pour tous les centres. En stratifiant sur le poids de naissance, on observe que cette interaction persiste dans le groupe des IMC dyskinétiques nés à plus de 2 500 g, mais disparaît dans le groupe de ceux nés à moins de 2 500 g.

Conclusion : L'utilisation de la régression logistique sur données groupées permet de procéder aux vérifications préalables nécessaires à la présentation de données issues de plusieurs centres pour décrire l'évolution du taux de prévalence d'évènements rares.

Références :^[1] Surveillance of Cerebral Palsy in Europe : a collaboration of cerebral palsy registers. Dev Med Child Neurol 2000 ; 42 : 816-24.