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Preventing Chronic Disease: Public Health Research, Practice and Policy

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Emerging Infectious Diseases Journal
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Volume 6: n° 1, janvier 2009

OUTILS ET TECHNIQUES
L'utilisation de la théorie de réponse aux facteurs pour analyser le rapport entre qualité de la vie liée à la santé et facteurs de risque de la santé


TABLE DES MATIÈRES


Translation available Cet article est en anglais
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Yongwen Jiang, PhD, Jana Earl Hesser, PhD

Référence suggérée pour cet article: Jiang Y, Hesser JE. L'utilisation de la théorie de réponse aux facteurs pour analyser le rapport entre qualité de la vie liée à la santé et facteurs de risque de la santé. Prev Chronic Dis 2009;6(1):A30. http://www.cdc.gov/pcd/issues/2009/
jan/07_0272_fr.htm
. Consulté le [date].

Résumé

De nombreux chercheurs ont présenté des conclusions concernant les rapports entre les indices (résultats) de la qualité de la vie liée à la santé (QVLS) et les facteurs de risque de la santé en se servant soit d’un modèle d’analyse linéaire, soit d’un modèle de régression logistique. Nous avons composé les résultats de multiples modèles QVLS en nous servant de la théorie de réponse aux facteurs (TRF) pour évaluer les associations entre multiples indices QVLS corrélés et de multiples facteurs démographiques et de risque de la santé, en tant que variables explicatives. La source de données de cette étude était issue du Système de surveillance des comportements à risque de l'État du Rhode Island en 2004, qui disposait d'un échantillon de 3,999 adultes âgés de 18 ans ou plus. Nous avons développé un modèle unique pour l'ensemble de la QVLS moyennant TRF qui a servi à évaluer les associations entre les indices QVLS et de multiples facteurs démographiques et de risque de la santé en tant que variables explicatives. Les variables explicatives les plus importantes pour l'ensemble de la QVLS faible comportaient le revenu peu élevé, l'incapacité au travail, le chômage, le tabagisme, le manque d'exercice, l'asthme, l'obésité, et l'handicap. La TRF parait capable de solutionner les problèmes de modélisation de multiples résultats corrélés en épidémiologie. L'application de la TRF aux données épidémiologiques peut servir à repérer les sous-groupes de populations vulnérables qui devront être ciblés.

 

 



 



The findings and conclusions in this report are those of the authors and do not necessarily represent the official position of the Centers for Disease Control and Prevention.


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This page last reviewed March 22, 2013

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