Memoire Online - Maladie veineuse thrombo-embolique, saisons, météorologie et phénomène El nino

En prenant la survenue de la maladie veineuse thrombo-embolique comme variable dépendante et les paramètres météorologiques comme valeurs explicatives, le 5^ème modèle de régression linéaire multiple a retenu la température moyenne, les précipitations, les brouillards, l'évaporation et l'humidité pour expliquer 93,3% des variations du nombre de maladies veineuses thrombo-emboliques survenues (Tableaux 5-6). Ainsi ajustés pour l'âge des patients, la durée de l'insolation, le rayonnement et le nombre de jours de pluies, 89,1% de variations du nombre reçu de cas de maladies veineuses thrombo-emboliques était expliqué par ledit modèle.

Tableau 5. Récapitulatif du modèle de régression par linéaire multiple prédisant la survenue du nombre de cas de maladie veineuse thrombo-embolique

Modèles	R²	ESE	Variation de F	Durbin-Watson	p
1^er	0,389	3,53	7,644		0,017
2^ème	0,674	2,69	9 ;640		<0,010
3^ème	0,799	2,21	6,233		0,032
4^ème	0,830	1,79	6,302		0,033
5^ème	0,933	1,43	6,035	2,530	0,040

Tableau 6. Coefficients de corrélation partiels au 5^ème modèle de prédiction du nombre de cas de maladie veineuse thrombo-embolique

5^ème modèle	Coefficients non standardisés		Coefficients standardisés Bêta
	B (IC95%)	ES	Bêta	t	p
(Constante)	- 83,245 (-201 à 35)	51,082		-1,630	0,142
Température moyenne	6,901 (3,6 à 10,2)	1,420	0,479	4,860	<0,001
Précipitations	0,033 (-0,02 à -0,09)	0,017	- 0,342	-3,439	0,009
Brouillard	2,694 (1,5 à 3,9)	0,529	0,515	5,097	<0,001
Evaporation	-0,243 (-0,431 à -0,054)	0,082	-0,306	-2,971	0,018
Humidité	-0,826 (-1,602 à -0,051)	0,336	-0,243	,-2,457	0,040

ES : erreur standard. Régression : somme des carrés = 227,9 avec F=22,2 ; p<0,0001.

La figure 16 présente les histogrammes du nombre reçu de cas de maladies thrombo-emboliques en fonction de la régression résidu standardisé.

Figure 16. Histogramme du nombre précis de cas de maladie veineuse thrombo-embolique en fonction de la régression résidu standardisé.

La relation linéaire parfaite entre la probabilité observée de cas de maladies veineuses thrombo-emboliques selon le diagramme Gaussien P -P de régression, est présenté dans la figure 17.

Le diagramme de régression partielle diffère selon la relation entre évaporation (Figure 18), le brouillard (Figure 19), l'humidité relative moyenne (Figure 20), les précipitations (Figure 21), la température moyenne (Figure 22) et la variable dépendante (maladie veineuse thrombo-embolique).

Figure 19. Relation positive entre les cas de phlébothromboses tous types confondus et le brouillard.

Figure 20. Relation négative entre les cas de phlébothromboses tous types confondus et l'humidité relative.

Figure 21. Relation inverse entre les cas de phlébothromboses tous types confondus et les précipitations.

Figure 22. Relation positive entre les cas de phlébothromboses tous types confondus et la température moyenne.

Le premier modèle de régression logistique considérant le sexe, l'âge, les varices, les années EL NINO, l'insuffisance veineuse et tous les paramètres météorologiques, a seulement retenu l'humidité relative et les varices comme déterminant de la survenue des cas de phlébothromboses profondes selon l'équation présentée suivante :

ES= 0,005 et Wald = 14,775 pour Humidité (p<0,0001) et ES= 0,929 et Wald= 3,361 pour Varice (p=0,06).

Le deuxième modèle de régression logistique ne considérant pas les varices a plutôt identifié l'évaporation et la durée de l'insolation comme prédicteur indépendant et significatif de phlébothromboses profondes (Tableau 7) excluant de l'équation les rayonnements solaires, le brouillard, le nombre de jour de pluies, les précipitations, la température moyenne, le sexe, l'insuffisance veineuse, les années EL NINO et l'âge.