Années-personnes et mois-personnes dans les études de recherche

Lorsque les scientifiques effectuent certains types d'études prospectives, ils mesurent ce temps en années-personnes ou en mois-personnes. (Les études prospectives sont des études qui suivent un grand groupe de personnes au fil du temps.) Les années-personnes et les mois-personnes sont des types de mesures qui tiennent compte du nombre de personnes dans l'étude et du temps que chaque personne consacre à l'étude.

Par exemple, une étude qui a suivi 1000 personnes pendant 1 an contiendrait 1000 années-personnes de données. Une étude qui a suivi 100 personnes pendant 10 ans contiendrait également 1000 années-personnes de données. La même quantité de données serait recueillie, mais elle serait recueillie sur moins de personnes étudiées pour une période de suivi plus longue.

Analyse de survie

Les années-personnes et les mois-personnes sont souvent utilisés comme mesure du temps dans les études qui analysent leurs données en utilisant les courbes de Kaplan-Meier. Ceci est également connu comme "analyse de survie". L'analyse de survie permet aux scientifiques d'estimer combien de temps il faut à la moitié d'une population pour avoir subi un événement. C'est ce qu'on appelle l'analyse de survie parce que la technique a été initialement développée pour voir comment différents facteurs affectent la durée de la vie. Cependant, aujourd'hui, l'analyse de la survie est utilisée par les chercheurs dans un certain nombre de domaines - de l'économie à la médecine. L'analyse de survie est plus tolérante à certains types de problèmes de données que d'autres types d'analyse.

En particulier, il est tout à fait pardonnant que des gens soient perdus de vue. C'est parce qu'ils peuvent encore contribuer du temps à l'étude, même s'ils partent sans avoir vécu un événement.

Études STD en utilisant les années-personnes

Un certain nombre d'études portant sur les maladies sexuellement transmissibles ont utilisé les années-personnes comme élément de leurs analyses.

Quelques exemples sont décrits ci-dessous:

Le temps est un élément important dans toutes ces études. Dans l'étude sur l'infertilité, le fait que les femmes tombent enceintes n'avait pas d'importance. L'association avec le temps est encore plus explicite dans l'étude du VIH. Il voulait savoir combien de temps il a fallu pour que les gens progressent du VIH au SIDA.

Sources:

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