Statistiques Descriptives

Caractéristiques Anthropométriques

Caractéristiques anthropométriques
Variable Cas Temoin p.value test effect_size effect_size_name
n 40 41
B5_Poids_Inclusion 46.44 (6.49) 47.58 (5.79) 0.425 Wilcoxon non apparié 0.104 Rank-biserial correlation
n 40 41
B6_Taille_Inclusion 161.99 (7.16) 162.47 (6.64) 0.751 t-test non apparié -0.071 Cohen’s d
n 40 41
F1_Poids_Actuel 46.83 (6.44) 47.92 (5.55) 0.419 Wilcoxon non apparié 0.105 Rank-biserial correlation
n 40 41
F2_Taille_Actuelle 162.10 (7.10) 162.45 (6.82) 0.822 t-test non apparié -0.05 Cohen’s d
n 40 41

BMI tests

Evolution du BMI par groupe
Evolution du BMI par groupe
Différences psy1 et psy3 (Tests Appariés) chez les Patients OSTEO
Séance 1
Séance 3
Variable psy1 psy3 p.value test
1 n 39 39
3 poids 46.86 (6.52) 48.33 (6.50) <0.001 t-test apparié
4 taille 162.04 (7.22) 162.14 (7.10) 0.100 Wilcoxon apparié (non normal)
5 BMI 17.79 (1.71) 18.33 (1.72) <0.001 t-test apparié
Différences psy1 et psy3 (Tests Appariés) chez les Temoins
Séance 1
Séance 3
Variable psy1 psy3 p.value test
1 n 38 38
3 poids 47.82 (5.83) 48.79 (6.87) 0.045 t-test apparié
4 taille 162.40 (6.98) 162.63 (6.71) 0.054 Wilcoxon apparié (non normal)
5 BMI 18.13 (1.77) 18.42 (2.06) 0.086 t-test apparié

Tester si l’évolution du BMI est significativement différente entre les Cas et les Témoins entre AQ1 et AQ3

Pour comparer l’augmentation du BMI (Body Mass Index) entre deux populations (cas et témoins) sur deux temps (T1 et T2), et déterminer si l’augmentation est significativement plus élevée dans l’une des populations, nous avons utilisé une analyse de la différence des différences (difference-in-differences).

  • Deux groupes : Cas et Témoins
  • Deux temps de mesure : T1 (avant) et T2 (après)
  • Pour chaque individu, deux mesures de BMI : une à T1 et une à T2

Méthode statistique : Test de la différence des différences

  1. Calcul de l’augmentation du BMI pour chaque individu
    • Pour chaque individu, calcul de la différence de BMI entre T2 et T1 :
    • \(\Delta BMI = BMI_{T2} - BMI_{T1}\)
  2. Comparaison des augmentations moyennes entre les groupes
    • Calcul de la moyenne de \(\Delta BMI\) pour chaque groupe (cas et témoins)
    • Comparaison des moyennes pour évaluer les différences d’évolution
  3. Test statistique
    • Test t pour échantillons indépendants pour comparer les moyennes de \(\Delta BMI\) entre les deux groupes
    • Alternative non-paramétrique (test de Mann-Whitney) si les données ne suivent pas une distribution normale
Différences des différences (Différences des évolutions AQ3-AQ1) de BMI et poids parmi les Cas et les Temoins
Cas
Témoins
variable variable_details Cas Temoin p.value test effect_size effect_size_name
n n 39 38 NA
BMI_diff BMI_diff (mean (SD)) 0.54 (0.89) 0.30 (1.04) 0.269 t-test non apparié
BMI_diff_percent BMI_diff_percent (mean (SD)) 3.20 (4.86) 1.65 (5.71) 0.205 t-test non apparié
poids_diff poids_diff (mean (SD)) 1.47 (2.24) 0.97 (2.88) 0.392 t-test non apparié
poids_diff_percent poids_diff_percent (mean (SD)) 3.32 (4.71) 1.95 (5.81) 0.260 t-test non apparié

Antécédents Familiaux et Personnels

Antécédents familiaux et personnels
Variable Cas Temoin p.value test effect_size effect_size_name
n 40 41
G1_Adoptee 0.494 Test exact de Fisher 0.001 Cramer’s V
0 39 (97.5) 41 (100.0)
1 1 ( 2.5) 0 ( 0.0)
NA 0 ( 0.0) 0 ( 0.0)
n 40 41
G2_Pere_Vivant 0 (0.0) 0 ( 0.0) Erreur dans les tests
n 40 41
G3_Mere_Vivante 0 (0.0) 0 ( 0.0) Erreur dans les tests
n 40 41
G8_Maladie_Psychiatrique_Pere 0.616 Test exact de Fisher 0.002 Cramer’s V
0 38 (95.0) 40 ( 97.6)
1 2 ( 5.0) 1 ( 2.4)
NA 0 ( 0.0) 0 ( 0.0)
n 40 41
G10_Maladie_Psychiatrique_Mere 0.005 ** Test exact de Fisher 0.267 Cramer’s V
0 33 (82.5) 41 (100.0)
1 7 (17.5) 0 ( 0.0)
NA 0 ( 0.0) 0 ( 0.0)
n 40 41
G12_Maltraitance_Familiale 0.432 Test exact de Fisher 0.051 Cramer’s V
0 36 (90.0) 39 ( 95.1)
1 4 (10.0) 2 ( 4.9)
NA 0 ( 0.0) 0 ( 0.0)
n 40 41
G13_Harcelement_Exterieur 1.000 Test exact de Fisher 0 Cramer’s V
0 28 (70.0) 28 ( 68.3)
1 12 (30.0) 13 ( 31.7)
NA 0 ( 0.0) 0 ( 0.0)
n 40 41
G14_Placee 0.494 Test exact de Fisher 0.001 Cramer’s V
0 39 (97.5) 41 (100.0)
1 1 ( 2.5) 0 ( 0.0)
NA 0 ( 0.0) 0 ( 0.0)
n 40 41
G15_Placement_Famille_Accueil 39 (97.5) 41 (100.0) 0.494 Test exact de Fisher 0.001 Cramer’s V
n 40 41
G19_Abus_Sexuels 0.712 Test exact de Fisher 0.004 Cramer’s V
0 36 (90.0) 38 ( 92.7)
1 4 (10.0) 3 ( 7.3)
NA 0 ( 0.0) 0 ( 0.0)
n 40 41
G20_Deces_Fratrie 0 (0.0) 0 ( 0.0) Erreur dans les tests
n 40 41
H1_Antecedents_Medicaux 0.268 Test exact de Fisher 0.112 Cramer’s V
0 24 (60.0) 19 ( 46.3)
1 16 (40.0) 22 ( 53.7)
NA 0 ( 0.0) 0 ( 0.0)
n 40 41
H13_Antecedents_Chirurgicaux 0.809 Test exact de Fisher 0.019 Cramer’s V
0 29 (72.5) 28 ( 68.3)
1 11 (27.5) 13 ( 31.7)
NA 0 ( 0.0) 0 ( 0.0)
n 40 41
H38_Antecedents_Gynecologiques 0 (0.0) 0 ( 0.0) Erreur dans les tests

Consommation de Tabac

Consommation de tabac
Variable Cas Temoin p.value test effect_size effect_size_name
n 40 41
H62_Fumeuse_Deja 0.116 Test exact de Fisher 0.199 Cramer’s V
3 1 ( 2.5) 0 ( 0.0)
4 1 ( 2.5) 0 ( 0.0)
6 1 ( 2.5) 0 ( 0.0)
NA 37 (92.5) 41 (100.0)
n 40 41
H63_Age_Premiere_Cigarette 0.116 Test exact de Fisher 0.199 Cramer’s V
8 1 ( 2.5) 0 ( 0.0)
4 2 ( 5.0) 0 ( 0.0)
NA 37 (92.5) 41 (100.0)
n 40 41
H64_Duree_Fumee_Mois 39 (97.5) 41 (100.0) 0.494 Test exact de Fisher 0.001 Cramer’s V
n 40 41
H65_Nombre_Cigarettes_Jour 39 (97.5) 41 (100.0) 0.494 Test exact de Fisher 0.001 Cramer’s V
n 40 41
H66_Fumeuse_Actuelle 39 (97.5) 41 (100.0) 0.494 Test exact de Fisher 0.001 Cramer’s V

Hospitalisations et Suivi

Hospitalisations et suivi
Variable Cas Temoin p.value test effect_size effect_size_name
n 40 41
n 40 41
H79_Hospit_Psychiatrie_Temps_Plein_Avant 0.804 Test exact de Fisher 0.02 Cramer’s V
0 30 (75.0) 29 ( 70.7)
1 10 (25.0) 12 ( 29.3)
NA 0 ( 0.0) 0 ( 0.0)
n 40 41
H80_Hospit_Psychiatrie_Temps_Plein_AM_Avant 0.804 Test exact de Fisher 0.02 Cramer’s V
0 30 (75.0) 29 ( 70.7)
1 10 (25.0) 12 ( 29.3)
NA 0 ( 0.0) 0 ( 0.0)
n 40 41
H81_Nb_Hospit_Psychiatrie_AM_Avant 0.855 Test exact de Fisher 0.196 Cramer’s V
4 1 ( 2.5) 0 ( 0.0)
3 2 ( 5.0) 2 ( 4.9)
1 4 (10.0) 5 ( 12.2)
5 0 ( 0.0) 2 ( 4.9)
2 3 ( 7.5) 3 ( 7.3)
NA 30 (75.0) 29 ( 70.7)
n 40 41
H84_Hospit_AM_Autre_Service 0.268 Test exact de Fisher 0.112 Cramer’s V
0 16 (40.0) 22 ( 53.7)
1 24 (60.0) 19 ( 46.3)
NA 0 ( 0.0) 0 ( 0.0)

Caractéristiques Scolaires

Caractéristiques scolaires
Variable Cas Temoin p.value test effect_size effect_size_name
n 40 41
B26_Redoublement 4 (10.0) 3 ( 7.3) 0.712 Test exact de Fisher 0.004 Cramer’s V
n 40 41
B27_Saut_Classe 1 (2.5) 4 ( 9.8) 0.359 Test exact de Fisher 0.099 Cramer’s V
n 40 41
B28_Dernier_Niveau_Scolaire_Recodé 0.579 Test exact de Fisher 0.162 Cramer’s V
1 - Collège ou moins 22 (55.0) 23 ( 56.1)
2 - Lycée/CAP/BEP 16 (40.0) 18 ( 43.9)
3 - Études supérieures 2 ( 5.0) 0 ( 0.0)

Echelles de Mesures

INFOS STATS

Ce rapport présente l’analyse des évolutions entre AQ1 et AQ3 pour différentes échelles de mesures, en comparant les groupes Cas et Témoins.

Tests Statistiques Utilisés

Dans ce rapport, nous utilisons deux types de tests statistiques selon la distribution des données :

  1. Test t de Student : utilisé lorsque les données suivent une distribution normale
    • Compare les moyennes de deux groupes indépendants
    • Plus puissant que le test non-paramétrique quand les conditions sont remplies
    • La normalité est vérifiée par le test de Shapiro-Wilk
  2. Test de Wilcoxon-Mann-Whitney : utilisé lorsque les données ne suivent pas une distribution normale
    • Compare les rangs moyens entre deux groupes indépendants
    • Plus robuste aux écarts à la normalité
    • Ne nécessite pas d’hypothèse sur la distribution des données

L’interprétation des p-values suit les conventions standards :

  • p < 0.05 : différence statistiquement significative
  • p < 0.01 : différence hautement significative
  • p < 0.001 : différence très hautement significative

Tailles d’Effet

Pour compléter l’analyse statistique, nous calculons des tailles d’effet appropriées selon le type de test utilisé :

  1. d de Cohen : utilisé avec le test t de Student
    • Mesure la différence standardisée entre les moyennes
    • Interprétation :
      • d ≈ 0.2 : effet petit
      • d ≈ 0.5 : effet moyen
      • d ≈ 0.8 : effet grand
      • d > 1.0 : effet très grand
  2. r de rang : utilisé avec le test de Wilcoxon-Mann-Whitney
    • Mesure la force de l’association entre les variables
    • Interprétation :
      • r ≈ 0.1 : effet petit
      • r ≈ 0.3 : effet moyen
      • r ≈ 0.5 : effet grand
      • r > 0.7 : effet très grand

Ces tailles d’effet permettent d’évaluer l’importance pratique des différences observées, au-delà de leur significativité statistique.

Gestion des Valeurs Manquantes (NA)

Calcul des évolutions

  • Si un participant a une valeur NA à AQ1 ou AQ3 pour un item, il est exclu du calcul de l’évolution pour cet item
  • Les moyennes et écarts-types sont calculés uniquement sur les paires de valeurs non-NA
  • Le nombre de participants inclus dans chaque calcul est affiché dans les colonnes N_Cas et N_Temoins

Tests statistiques

  • Les tests t de Student et Wilcoxon sont effectués uniquement sur les paires de valeurs non-NA
  • Si trop de valeurs sont manquantes, le test peut ne pas être possible (ce qui sera indiqué par “Erreur” dans la colonne Test)

Échelle EDI-2

Graphique des évolutions EDI-2

Tableau des évolutions EDI-2

Évolutions des scores EDI-2
Cas
Témoins
Taille d’effet
Variable Evolution_Cas SD_Cas N_Cas Evolution_Temoins SD_Temoins N_Temoins P_value Test Type_Effet Taille_Effet
EDI_Ascétisme 0.06 3.44 38 -0.45 3.52 38 0.4901 Wilcoxon r de rang 0.08
EDI_Boulimie 0.11 1.61 38 -0.67 2.43 39 0.2162 Wilcoxon r de rang 0.14
EDI_Conscience_interoceptive -1.43 4.05 37 -1.85 5.06 38 0.6974 Student d de Cohen 0.09
EDI_Contrôle_des_impulsions 0.84 4.29 38 -0.07 4.39 38 0.3288 Wilcoxon r de rang 0.11
EDI_Inefficacite -0.43 4.97 36 -0.39 4.40 38 0.9751 Student d de Cohen -0.01
EDI_Insatisfaction_corporelle -1.11 3.82 37 -1.18 4.60 39 0.5470 Wilcoxon r de rang 0.07
EDI_Insécurité_sociale -1.16 3.51 38 0.26 3.99 38 0.1035 Student d de Cohen -0.38
EDI_Méfiance_interpersonnelle -0.51 3.65 37 0.84 3.23 38 0.0929 Student d de Cohen -0.39
EDI_Perfectionnisme -0.76 2.95 38 -0.32 3.21 38 0.7333 Wilcoxon r de rang 0.04
EDI_Peur_de_la_maturité 0.26 3.48 36 -0.33 3.06 38 0.4461 Student d de Cohen 0.18
EDI_Recherche_de_la_minceur 1.16 4.14 38 0.11 4.75 39 0.3458 Wilcoxon r de rang 0.11
EDI_TOTAL -3.74 18.42 34 -3.90 22.68 38 0.9746 Student d de Cohen 0.01

Échelle BSQ

Graphique des évolutions BSQ

Tableau des évolutions BSQ

Évolutions des scores BSQ
Cas
Témoins
Taille d’effet
Variable Evolution_Cas SD_Cas N_Cas Evolution_Temoins SD_Temoins N_Temoins P_value Test Type_Effet Taille_Effet
BSQ_F1 0.05 1.36 39 0.00 1.64 38 0.9915 Wilcoxon r de rang 0.00
BSQ_F2 -0.31 1.40 39 0.24 1.62 38 0.1945 Wilcoxon r de rang 0.15
BSQ_F3 -0.13 0.98 39 -0.21 1.49 39 0.7193 Wilcoxon r de rang 0.04
BSQ_F4 -0.10 0.88 39 -0.08 1.46 39 0.6365 Wilcoxon r de rang 0.05
BSQ_F5 -0.13 1.32 39 -0.18 1.65 39 0.7875 Wilcoxon r de rang 0.03
BSQ_F6 0.00 1.26 39 0.21 1.45 39 0.5701 Wilcoxon r de rang 0.06
BSQ_F7 -0.45 1.91 38 -0.26 1.82 39 0.8304 Wilcoxon r de rang 0.02
BSQ_F8 0.21 1.13 39 0.15 1.11 39 0.5997 Wilcoxon r de rang 0.06
BSQ_F9 0.08 1.31 39 0.00 1.45 39 0.7428 Wilcoxon r de rang 0.04
BSQ_F10 -0.26 0.85 39 -0.16 1.00 38 0.5596 Wilcoxon r de rang 0.07
BSQ_F11 0.03 1.37 38 0.10 1.64 39 0.5758 Wilcoxon r de rang 0.06
BSQ_F12 -0.26 1.39 39 -0.23 1.31 39 0.5255 Wilcoxon r de rang 0.07
BSQ_F13 -0.18 1.63 38 -0.03 1.28 38 0.7795 Wilcoxon r de rang 0.03
BSQ_F14 0.08 1.16 37 -0.05 1.34 39 0.4104 Wilcoxon r de rang 0.09
BSQ_F15 -0.13 1.51 38 -0.10 1.59 39 0.9579 Wilcoxon r de rang 0.01
BSQ_F16 -0.21 1.38 38 0.08 1.08 38 0.6057 Wilcoxon r de rang 0.06
BSQ_F17 -0.03 1.30 38 -0.24 1.17 38 0.2808 Wilcoxon r de rang 0.12
BSQ_F18 0.11 1.57 38 -0.26 1.86 39 0.6239 Wilcoxon r de rang 0.06
BSQ_F19 -0.26 1.18 38 -0.21 1.06 39 0.8068 Wilcoxon r de rang 0.03
BSQ_F20 -0.26 1.29 38 -0.46 1.33 39 0.4585 Wilcoxon r de rang 0.08
BSQ_F21 -0.63 1.88 38 -0.05 1.95 39 0.1944 Wilcoxon r de rang 0.15
BSQ_F22 -0.05 1.51 38 -0.05 1.43 39 0.8687 Wilcoxon r de rang 0.02
BSQ_F23 0.05 1.39 37 -0.16 2.14 38 0.5637 Wilcoxon r de rang 0.07
BSQ_F24 -0.19 1.29 37 -0.49 1.80 39 0.4290 Wilcoxon r de rang 0.09
BSQ_F25 -0.24 1.02 38 -0.44 1.68 39 1.0000 Wilcoxon r de rang 0.00
BSQ_F26 0.08 1.22 38 -0.11 1.56 38 0.4632 Wilcoxon r de rang 0.08
BSQ_F27 0.08 1.53 38 -0.23 1.37 39 0.2516 Wilcoxon r de rang 0.13
BSQ_F28 -0.53 1.93 38 0.05 1.33 38 0.2888 Wilcoxon r de rang 0.12
BSQ_F29 -0.42 1.80 38 0.05 1.33 38 0.1405 Wilcoxon r de rang 0.17
BSQ_F30 -0.11 1.43 38 -0.15 1.51 39 0.8465 Wilcoxon r de rang 0.02
BSQ_F31 0.16 1.73 38 -0.13 1.63 39 0.8215 Wilcoxon r de rang 0.03
BSQ_F32 0.08 0.43 38 -0.36 1.44 39 0.1066 Wilcoxon r de rang 0.18
BSQ_F33 -0.34 1.17 38 -0.26 1.45 39 0.5443 Wilcoxon r de rang 0.07
BSQ_F34 -0.63 1.51 38 -0.21 1.70 39 0.2910 Wilcoxon r de rang 0.12
BSQ_score -5.91 20.85 34 -3.41 23.77 37 0.3878 Wilcoxon r de rang 0.10

Échelle RSE

Graphique des évolutions RSE

Tableau des évolutions RSE

Évolutions des scores RSE
Cas
Témoins
Taille d’effet
Variable Evolution_Cas SD_Cas N_Cas Evolution_Temoins SD_Temoins N_Temoins P_value Test Type_Effet Taille_Effet
RSE_H1 -0.11 0.51 38 0.05 0.93 38 0.6896 Wilcoxon r de rang 0.05
RSE_H2 -0.03 0.81 39 0.08 0.78 38 1.0000 Wilcoxon r de rang 0.00
RSE_H3 -0.03 0.96 39 -0.08 0.78 38 0.6034 Wilcoxon r de rang 0.06
RSE_H4 -0.15 0.90 39 0.00 0.87 38 0.3775 Wilcoxon r de rang 0.10
RSE_H5 -0.03 1.14 39 -0.24 0.88 38 0.2872 Wilcoxon r de rang 0.12
RSE_H6 -0.13 0.83 39 0.13 0.99 38 0.5439 Wilcoxon r de rang 0.07
RSE_H7 -0.03 0.84 39 0.11 0.76 38 0.7570 Wilcoxon r de rang 0.04
RSE_H8 0.03 0.71 39 0.00 1.07 38 0.6990 Wilcoxon r de rang 0.04
RSE_H9 -0.15 1.11 39 -0.13 0.93 38 0.8918 Wilcoxon r de rang 0.02
RSE_H10 -0.03 0.96 39 0.08 0.91 38 0.6771 Wilcoxon r de rang 0.05
RSE_score -0.34 4.74 38 0.87 5.56 38 0.7146 Wilcoxon r de rang 0.04

Échelle STAI

Graphique des évolutions STAI

Tableau des évolutions STAI

Évolutions des scores STAI
Cas
Témoins
Taille d’effet
Variable Evolution_Cas SD_Cas N_Cas Evolution_Temoins SD_Temoins N_Temoins P_value Test Type_Effet Taille_Effet
STAI_anxieuse_etat -0.08 0.60 37 -0.08 0.67 38 0.9903 Wilcoxon r de rang 0.00
STAI_anxieuse_trait -0.03 1.12 37 -0.05 0.87 38 0.9294 Wilcoxon r de rang 0.01
STAI_J1 0.03 0.90 39 -0.08 1.29 39 0.7052 Wilcoxon r de rang 0.04
STAI_J2 -0.18 0.79 39 0.29 0.98 38 0.0380 Wilcoxon r de rang 0.24
STAI_J3 -0.05 1.28 39 0.03 1.22 39 0.9413 Wilcoxon r de rang 0.01
STAI_J4 0.21 1.04 38 0.03 1.18 39 0.4787 Wilcoxon r de rang 0.08
STAI_J5 0.21 0.70 39 0.26 1.19 39 0.8113 Wilcoxon r de rang 0.03
STAI_J6 -0.13 1.08 39 0.05 1.10 39 0.5106 Wilcoxon r de rang 0.07
STAI_J7 -0.37 0.82 38 0.16 1.03 38 0.0127 Wilcoxon r de rang 0.29
STAI_J8 0.00 1.05 39 0.13 1.09 38 0.8566 Wilcoxon r de rang 0.02
STAI_J9 -0.32 0.93 38 -0.03 0.97 38 0.1493 Wilcoxon r de rang 0.16
STAI_J10 0.13 1.02 38 0.26 1.16 38 0.8532 Wilcoxon r de rang 0.02
STAI_J11 0.13 0.92 39 0.05 1.02 39 0.3428 Wilcoxon r de rang 0.11
STAI_J12 0.31 1.03 39 0.18 0.95 38 0.6318 Wilcoxon r de rang 0.06
STAI_J13 -0.10 1.31 39 -0.10 0.85 39 0.7202 Wilcoxon r de rang 0.04
STAI_J14 -0.10 1.07 39 -0.33 1.36 39 0.4206 Wilcoxon r de rang 0.09
STAI_J15 0.05 0.94 39 0.21 1.42 39 0.4035 Wilcoxon r de rang 0.10
STAI_J16 -0.15 0.87 39 0.13 1.19 38 0.2958 Wilcoxon r de rang 0.12
STAI_J17 0.00 0.92 39 0.05 1.01 38 0.9175 Wilcoxon r de rang 0.01
STAI_J18 0.00 1.21 39 -0.26 1.20 38 0.5012 Wilcoxon r de rang 0.08
STAI_J19 0.00 0.76 39 -0.08 1.24 38 0.9232 Wilcoxon r de rang 0.01
STAI_J20 -0.10 0.94 39 -0.03 1.17 38 0.9870 Wilcoxon r de rang 0.00
STAI_J21 -0.15 0.67 39 -0.05 0.89 39 0.5600 Wilcoxon r de rang 0.07
STAI_J22 0.00 0.79 39 0.08 0.77 39 0.5237 Wilcoxon r de rang 0.07
STAI_J23 0.13 0.73 39 0.21 1.06 39 0.8273 Wilcoxon r de rang 0.03
STAI_J24 0.10 0.75 39 -0.44 1.39 39 0.0931 Wilcoxon r de rang 0.19
STAI_J25 0.18 1.02 39 0.08 1.06 39 0.7255 Wilcoxon r de rang 0.04
STAI_J26 0.15 0.90 39 0.03 0.87 39 0.3652 Wilcoxon r de rang 0.10
STAI_J27 -0.15 0.63 39 0.16 0.97 38 0.0467 Wilcoxon r de rang 0.23
STAI_J28 0.14 1.03 37 -0.05 0.87 38 0.2537 Wilcoxon r de rang 0.13
STAI_J29 0.03 1.00 38 0.03 1.11 39 0.7635 Wilcoxon r de rang 0.03
STAI_J30 -0.05 0.79 39 0.21 1.12 38 0.4242 Wilcoxon r de rang 0.09
STAI_J31 0.13 0.80 39 0.18 1.14 39 0.8440 Wilcoxon r de rang 0.02
STAI_J32 -0.08 0.63 38 -0.08 1.01 39 0.5279 Wilcoxon r de rang 0.07
STAI_J33 0.00 0.83 39 0.08 1.08 38 0.8990 Wilcoxon r de rang 0.01
STAI_J34 0.08 0.66 39 -0.21 0.96 38 0.1658 Wilcoxon r de rang 0.16
STAI_J35 0.08 1.01 39 0.21 1.21 38 0.7172 Wilcoxon r de rang 0.04
STAI_J36 0.08 0.77 39 0.10 0.79 39 0.9308 Wilcoxon r de rang 0.01
STAI_J37 0.23 1.04 39 0.05 1.05 39 0.3364 Wilcoxon r de rang 0.11
STAI_J38 0.00 0.89 39 0.03 1.16 39 0.9494 Wilcoxon r de rang 0.01
STAI_J39 -0.21 0.80 39 0.03 0.99 39 0.2708 Wilcoxon r de rang 0.12
STAI_J40 -0.03 0.93 39 -0.08 0.66 39 0.9314 Wilcoxon r de rang 0.01
STAI_score_etat 0.89 3.99 37 0.89 3.57 38 0.9974 Student d de Cohen 0.00
STAI_score_trait 1.08 7.24 37 -0.61 8.63 38 0.8818 Wilcoxon r de rang 0.02

Échelle HAD

Graphique des évolutions HAD

Tableau des évolutions HAD

Évolutions des scores HAD
Cas
Témoins
Taille d’effet
Variable Evolution_Cas SD_Cas N_Cas Evolution_Temoins SD_Temoins N_Temoins P_value Test Type_Effet Taille_Effet
HAD_L1 0.08 0.81 39 0.15 0.78 39 0.8982 Wilcoxon r de rang 0.01
HAD_L2 0.23 1.04 39 0.00 0.81 38 0.1325 Wilcoxon r de rang 0.17
HAD_L3 -0.23 1.06 39 -0.05 1.09 38 0.7237 Wilcoxon r de rang 0.04
HAD_L4 0.13 0.80 39 -0.05 0.83 39 0.3676 Wilcoxon r de rang 0.10
HAD_L5 0.05 0.86 39 -0.23 0.81 39 0.1167 Wilcoxon r de rang 0.18
HAD_L6 0.10 0.82 39 0.13 0.80 39 0.6953 Wilcoxon r de rang 0.04
HAD_L7 0.08 0.70 39 -0.03 0.87 39 0.8815 Wilcoxon r de rang 0.02
HAD_L8 0.21 0.83 39 -0.10 0.85 39 0.1361 Wilcoxon r de rang 0.17
HAD_L9 -0.05 0.92 39 -0.05 0.94 39 0.9705 Wilcoxon r de rang 0.00
HAD_L10 0.10 0.75 39 -0.03 1.00 38 0.4023 Wilcoxon r de rang 0.10
HAD_L11 -0.03 0.84 39 -0.03 0.63 39 0.7519 Wilcoxon r de rang 0.04
HAD_L12 0.05 0.79 39 0.15 0.74 39 0.4259 Wilcoxon r de rang 0.09
HAD_L13 -0.05 0.72 39 0.03 1.04 39 0.3414 Wilcoxon r de rang 0.11
HAD_L14 0.10 1.12 39 0.10 0.85 39 0.7290 Wilcoxon r de rang 0.04
HAD_score 0.77 5.05 39 -0.03 4.48 38 0.4667 Student d de Cohen 0.17
HAD_score_anxieux -0.15 3.04 39 -0.26 2.79 38 0.8697 Student d de Cohen 0.04
HAD_score_depressif 0.92 2.75 39 0.24 2.76 38 0.2773 Student d de Cohen 0.25

Échelle EDS

Graphique des évolutions EDS

Tableau des évolutions EDS

Évolutions des scores EDS
Cas
Témoins
Taille d’effet
Variable Evolution_Cas SD_Cas N_Cas Evolution_Temoins SD_Temoins N_Temoins P_value Test Type_Effet Taille_Effet
EDS_Continuance -0.77 5.07 39 0.58 4.83 38 0.2584 Wilcoxon r de rang 0.13
EDS_ED_classification NaN NA 0 NaN NA 0 0.2584 Wilcoxon r de rang 0.13
EDS_Intention -0.41 4.79 39 -0.71 5.40 38 0.5606 Wilcoxon r de rang 0.07
EDS_Lack_of_Control -1.10 5.49 39 -0.10 5.24 39 0.8222 Wilcoxon r de rang 0.03
EDS_Reduction -1.13 3.82 39 -0.85 4.28 39 0.5718 Wilcoxon r de rang 0.06
EDS_Score_total -7.67 28.29 39 -1.82 27.65 38 0.4474 Wilcoxon r de rang 0.09
EDS_Time -1.46 4.12 39 -0.21 4.45 38 0.1422 Wilcoxon r de rang 0.17
EDS_Tolerance -1.67 4.68 39 -1.13 4.94 38 0.6020 Wilcoxon r de rang 0.06
EDS_Withdrawal -1.13 4.94 39 0.39 5.04 38 0.4089 Wilcoxon r de rang 0.09

Autres Prises en Charge Corporelles

Méthodologie et Variables

Cette section analyse les différentes prises en charge corporelles reçues par les participantes à trois moments clés :

  • Avant HQ1
  • À HQ1
  • À HQ3

Variables Analysées

Les prises en charge corporelles suivantes ont été étudiées :

  • Psychomotricité individuelle
  • Socio-esthétique individuelle
  • Massage socio-esthétique
  • Massage infirmier/éducatrice
  • Packing IMM

Méthode d’Analyse

Pour chaque type de prise en charge corporelle, nous avons calculé :

  • Le pourcentage de participantes recevant cette prise en charge à chaque période
  • Ces pourcentages ont été calculés séparément pour l’ensemble de la population, les Cas et les Témoins

Prévalences PECC

Ensemble de la Population

Pourcentage de participantes recevant chaque type de prise en charge corporelle
Type de prise en charge Avant HQ1 À HQ1 À HQ3
Psychomotricité Individuelle 20 (25%) 10 (12%) 19 (23%)
Socio-esthétique Individuelle 13 (16%) 19 (23%) 21 (26%)
Massage socio-esthétique 13 (16%) 21 (26%) 18 (22%)
Massage infirmier/éducatrice 0 (0%) 8 (10%) 7 (9%)
Packing 1 (1%) 1 (1%) 1 (1%)
Au moins une prise en charge 27 (33%) 34 (42%) 44 (54%)

Groupe Cas

Pourcentage de participantes du groupe Cas recevant chaque type de prise en charge corporelle
Type de prise en charge Avant HQ1 À HQ1 À HQ3
Psychomotricité Individuelle 15 (38%) 4 (10%) 11 (28%)
Socio-esthétique Individuelle 9 (22%) 10 (25%) 13 (32%)
Massage socio-esthétique 8 (20%) 9 (22%) 10 (25%)
Massage infirmier/éducatrice 0 (0%) 3 (8%) 4 (10%)
Packing 1 (2%) 1 (2%) 1 (2%)
Au moins une prise en charge 18 (45%) 14 (35%) 26 (65%)

Groupe Témoins

Pourcentage de participantes du groupe Témoins recevant chaque type de prise en charge corporelle
Type de prise en charge Avant HQ1 À HQ1 À HQ3
Psychomotricité Individuelle 5 (12%) 6 (15%) 8 (20%)
Socio-esthétique Individuelle 4 (10%) 9 (22%) 8 (20%)
Massage socio-esthétique 5 (12%) 12 (29%) 8 (20%)
Massage infirmier/éducatrice 0 (0%) 5 (12%) 3 (7%)
Packing 0 (0%) 0 (0%) 0 (0%)
Au moins une prise en charge 9 (22%) 20 (49%) 18 (44%)

Nouvelles PECC

Cette section présente les nouvelles prises en charge corporelles, définies comme celles qui sont présentes à HQ3 mais qui n’étaient pas présentes à HQ1.

Pourcentage de participantes ayant débuté une nouvelle prise en charge corporelle entre HQ1 et HQ3
Type de prise en charge Nouvelles PECC
Psychomotricité Individuelle 11 (14%)
Socio-esthétique Individuelle 7 (9%)
Massage socio-esthétique 4 (5%)
Massage infirmier/éducatrice 3 (4%)
Packing 0 (0%)
AU moins une Nouvelle PECC 22 (27%)

Nouvelles PECC - Groupe Cas

Pourcentage de participantes du groupe Cas ayant débuté une nouvelle prise en charge corporelle entre HQ1 et HQ3
Type de prise en charge Nouvelles PECC
Psychomotricité Individuelle 8 (20%)
Socio-esthétique Individuelle 4 (10%)
Massage socio-esthétique 3 (8%)
Massage infirmier/éducatrice 2 (5%)
Packing 0 (0%)
AU moins une Nouvelle PECC 15 (38%)

Nouvelles PECC - Groupe Témoins

Pourcentage de participantes du groupe Témoins ayant débuté une nouvelle prise en charge corporelle entre HQ1 et HQ3
Type de prise en charge Nouvelles PECC
Psychomotricité Individuelle 3 (7%)
Socio-esthétique Individuelle 3 (7%)
Massage socio-esthétique 1 (2%)
Massage infirmier/éducatrice 1 (2%)
Packing 0 (0%)
AU moins une Nouvelle PECC 7 (17%)

Modèles de Régression

Introduction

Cette section présente les diagnostics des modèles de régression pour chaque indicateur. Pour chaque modèle, nous présentons quatre graphiques de diagnostic :

  1. Distribution de la variable dépendante
  2. QQ-plot des résidus
  3. Résidus vs Valeurs prédites
  4. Valeurs observées vs prédites

Lecture des Modèles

Interprétation des Graphiques de Diagnostic

  1. Distribution de la variable dépendante
    • Permet de vérifier la normalité de la distribution
    • Une distribution en forme de cloche est souhaitable
    • Les écarts importants à la normalité peuvent nécessiter des transformations
  2. QQ-plot des résidus
    • Compare la distribution des résidus à une distribution normale
    • Les points doivent suivre approximativement la ligne diagonale
    • Des écarts importants suggèrent des problèmes de normalité
  3. Résidus vs Valeurs prédites
    • Permet de détecter des problèmes d’hétéroscé dasticité
    • Les résidus doivent être distribués aléatoirement autour de zéro
    • Des motifs non aléatoires suggèrent des problèmes de spécification du modèle
  4. Valeurs observées vs prédites
    • Évalue la qualité de l’ajustement du modèle
    • Les points devraient suivre la ligne diagonale
    • Des écarts importants indiquent des problèmes de prédiction

Interprétation des Coefficients

Dans les tableaux de résultats, chaque ligne représente un prédicteur du modèle. Pour chaque prédicteur, nous présentons :

  1. Estimate : Le coefficient de régression
    • Indique l’effet du prédicteur sur la variable dépendante
    • Un coefficient positif indique une relation positive
    • Un coefficient négatif indique une relation négative
  2. Std. Error : L’erreur standard du coefficient
    • Mesure la précision de l’estimation
    • Plus l’erreur standard est petite, plus l’estimation est précise
  3. t value : La statistique t
    • Mesure la significativité du coefficient
    • Plus la valeur absolue est grande, plus le coefficient est significatif
  4. Pr(>|t|) : La p-value
    • Indique la significativité statistique
    • p < 0.05 : effet statistiquement significatif
    • p < 0.01 : effet hautement significatif
    • p < 0.001 : effet très hautement significatif

Qualité du Modèle

La qualité globale du modèle est évaluée par :

  1. R² ajusté : Proportion de variance expliquée
    • Varie de 0 à 1
    • Plus la valeur est proche de 1, meilleur est l’ajustement
    • Ajusté pour le nombre de prédicteurs
  2. F-statistic : Test de significativité globale
    • Évalue si le modèle est significativement meilleur qu’un modèle nul
    • p-value associée < 0.05 : modèle globalement significatif

plots EDS

evo_EDS_Continuance

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Intention

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Lack_of_Control

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Reduction

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Score_total

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Time

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evo_EDS_Tolerance

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Withdrawal

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

plots Autres

evo_BSQ_score

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

evo_RSE_score

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

evo_STAI_score_etat

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

evo_STAI_score_trait

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

evo_HAD_score_anxieux

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

evo_HAD_score_depressif

TableGrob (4 x 2) “arrange”: 7 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout] 7 7 (4-4,1-1) arrange gtable[layout]

Modèles EDS

Modèles de régression pour les indicateurs EDS
  evo_EDS_Continuance evo_EDS_Intention evo_EDS_Lack_of_Control evo_EDS_Reduction evo_EDS_Score_total evo_EDS_Time evo_EDS_Tolerance evo_EDS_Withdrawal
Predictors Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p
(Intercept) 0.76 0.367 -0.54 0.533 0.25 0.775 -0.88 0.196 -0.60 0.899 -0.14 0.846 -0.96 0.240 0.66 0.431
A11 Groupe Randomisation
[Cas] 		-1.15 0.320 0.49 0.684 -0.59 0.632 -0.32 0.735 -4.53 0.489 -1.18 0.243 -0.35 0.759 -1.23 0.291
nouvelle PECC -0.97 0.449 -0.93 0.483 -1.99 0.149 0.19 0.857 -6.58 0.364 -0.38 0.737 -0.94 0.450 -1.46 0.257
Observations 77 77 78 78 77 77 77 77
R2 0.026 0.007 0.036 0.002 0.022 0.023 0.011 0.040

Modèles Autres

Modèles de régression pour les autres indicateurs
  evo_BSQ_score evo_RSE_score evo_STAI_score_etat evo_STAI_score_trait evo_HAD_score_anxieux evo_HAD_score_depressif
Predictors Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p
(Intercept) -2.22 0.561 0.66 0.454 0.65 0.307 -0.79 0.563 -0.46 0.345 0.32 0.497
A11 Groupe Randomisation
[Cas] 		-0.89 0.871 -1.45 0.234 -0.30 0.741 1.50 0.430 -0.11 0.874 0.77 0.231
nouvelle PECC -7.33 0.236 1.15 0.392 1.32 0.179 0.98 0.643 1.08 0.149 -0.44 0.542
Observations 71 76 75 75 77 77
R2 0.023 0.024 0.025 0.014 0.028 0.021

Modèles avec changement de médicament

Cette section présente les modèles de régression incluant la variable changement_de_medoc comme covariable supplémentaire. Les modèles sont similaires à ceux présentés précédemment, mais incluent maintenant cette information sur les changements de médicaments.

Tableaux des modèles EDS

Modèles de régression pour les indicateurs EDS (avec changement de médicament)
  evo_EDS_Continuance evo_EDS_Intention evo_EDS_Lack_of_Control evo_EDS_Reduction evo_EDS_Score_total evo_EDS_Time evo_EDS_Tolerance evo_EDS_Withdrawal
Predictors Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p
(Intercept) 1.27 0.171 0.11 0.907 0.87 0.375 0.22 0.758 4.16 0.419 0.59 0.459 -0.20 0.821 0.94 0.317
A11 Groupe Randomisation
[Cas] 		-1.16 0.306 0.53 0.647 -0.70 0.562 0.05 0.953 -4.19 0.503 -1.03 0.287 -0.28 0.799 -1.37 0.231
changement de medoc [Oui] -1.64 0.146 -1.95 0.091 -2.36 0.050 -2.60 0.003 -14.19 0.023 -1.90 0.050 -2.21 0.041 -1.30 0.256
Observations 77 77 78 78 77 77 77 77
R2 0.046 0.038 0.057 0.105 0.075 0.070 0.056 0.040

Tableaux des autres modèles

Modèles de régression pour les autres indicateurs (avec changement de médicament)
  evo_BSQ_score evo_RSE_score evo_STAI_score_etat evo_STAI_score_trait evo_HAD_score_anxieux evo_HAD_score_depressif
Predictors Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p
(Intercept) -2.81 0.522 0.47 0.635 1.22 0.090 -0.15 0.921 -0.10 0.863 0.04 0.938
A11 Groupe Randomisation
[Cas] 		-2.33 0.666 -1.31 0.273 0.09 0.920 1.82 0.330 0.16 0.816 0.63 0.319
changement de medoc [Oui] -1.39 0.798 0.96 0.424 -0.77 0.385 -1.08 0.562 -0.40 0.554 0.47 0.463
Observations 71 76 75 75 77 77
R2 0.004 0.022 0.010 0.016 0.005 0.023

Graphiques des modèles EDS

evo_EDS_Continuance

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Intention

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Lack_of_Control

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Reduction

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Score_total

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Time

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Tolerance

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Withdrawal

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

Graphiques des autres modèles

evo_BSQ_score

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_RSE_score

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_STAI_score_etat

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_STAI_score_trait

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_HAD_score_anxieux

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_HAD_score_depressif

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

Modèles avec changement de famille

Cette section présente les modèles de régression incluant la variable changement_de_famille comme covariable supplémentaire. Les modèles sont similaires à ceux présentés précédemment, mais incluent maintenant cette information sur les changements de familles de médicaments.

Tableaux des modèles EDS

Modèles de régression pour les indicateurs EDS (avec changement de famille)
  evo_EDS_Continuance evo_EDS_Intention evo_EDS_Lack_of_Control evo_EDS_Reduction evo_EDS_Score_total evo_EDS_Time evo_EDS_Tolerance evo_EDS_Withdrawal
Predictors Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p
(Intercept) 1.55 0.070 -0.02 0.986 0.58 0.538 -0.08 0.906 3.45 0.477 0.55 0.464 -0.22 0.792 0.79 0.378
A11 Groupe Randomisation
[Cas] 		-1.29 0.233 0.34 0.767 -0.94 0.432 -0.22 0.805 -5.56 0.367 -1.21 0.202 -0.48 0.647 -1.50 0.187
changement de famille
[Oui] 		-3.08 0.008 -2.20 0.072 -2.21 0.086 -2.48 0.009 -16.68 0.011 -2.40 0.018 -2.89 0.011 -1.25 0.304
Observations 77 77 78 78 77 77 77 77
R2 0.104 0.043 0.046 0.085 0.090 0.090 0.084 0.037

Tableaux des autres modèles

Modèles de régression pour les autres indicateurs (avec changement de famille)
  evo_BSQ_score evo_RSE_score evo_STAI_score_etat evo_STAI_score_trait evo_HAD_score_anxieux evo_HAD_score_depressif
Predictors Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p
(Intercept) -1.79 0.663 -0.14 0.872 1.08 0.115 -0.06 0.967 0.20 0.694 0.48 0.333
A11 Groupe Randomisation
[Cas] 		-2.22 0.678 -1.21 0.289 0.00 0.998 1.75 0.343 0.14 0.835 0.70 0.264
changement de famille
[Oui] 		-4.97 0.373 3.21 0.009 -0.58 0.539 -1.73 0.377 -1.47 0.034 -0.76 0.255
Observations 71 76 75 75 77 77
R2 0.015 0.098 0.005 0.022 0.058 0.033

Graphiques des modèles EDS

evo_EDS_Continuance

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Intention

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Lack_of_Control

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Reduction

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Score_total

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Time

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Tolerance

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Withdrawal

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

Graphiques des autres modèles

evo_BSQ_score

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_RSE_score

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_STAI_score_etat

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_STAI_score_trait

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_HAD_score_anxieux

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_HAD_score_depressif

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

Modèles avec nouveau médicament

Cette section présente les modèles de régression incluant la variable nouveaux_medoc_psycho_eval3 comme covariable supplémentaire. Les modèles sont similaires à ceux présentés précédemment, mais incluent maintenant cette information sur les nouveaux médicaments psychotropes introduits à eval3.

Tableaux des modèles EDS

Modèles de régression pour les indicateurs EDS (avec nouveaux médicaments psychotropes)
  evo_EDS_Continuance evo_EDS_Intention evo_EDS_Lack_of_Control evo_EDS_Reduction evo_EDS_Score_total evo_EDS_Time evo_EDS_Tolerance evo_EDS_Withdrawal
Predictors Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p
(Intercept) 0.58 0.503 -0.54 0.546 0.30 0.741 -0.76 0.279 -0.84 0.865 -0.20 0.796 -1.03 0.225 0.54 0.539
A11 Groupe Randomisation
[Cas] 		-1.35 0.240 0.38 0.748 -0.80 0.515 -0.24 0.798 -5.40 0.403 -1.24 0.210 -0.49 0.662 -1.46 0.207
nouveaux medoc psycho
eval3TRUE 		-0.02 0.990 -0.65 0.607 -1.59 0.226 -0.34 0.736 -3.73 0.589 -0.06 0.956 -0.40 0.735 -0.54 0.659
Observations 77 77 78 78 77 77 77 77
R2 0.019 0.004 0.028 0.003 0.015 0.021 0.005 0.026

Tableaux des autres modèles

Modèles de régression pour les autres indicateurs (avec nouveaux médicaments psychotropes)
  evo_BSQ_score evo_RSE_score evo_STAI_score_etat evo_STAI_score_trait evo_HAD_score_anxieux evo_HAD_score_depressif
Predictors Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p
(Intercept) -5.27 0.186 1.47 0.098 1.19 0.071 -1.44 0.297 -0.45 0.374 -0.03 0.951
A11 Groupe Randomisation
[Cas] 		-3.28 0.539 -0.91 0.440 0.16 0.858 1.32 0.472 0.02 0.974 0.56 0.369
nouveaux medoc psycho
eval3TRUE 		6.91 0.226 -2.28 0.069 -1.13 0.229 3.17 0.107 0.72 0.315 1.01 0.131
Observations 71 76 75 75 77 77
R2 0.024 0.057 0.020 0.046 0.014 0.045

Graphiques des modèles EDS

evo_EDS_Continuance

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Intention

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Lack_of_Control

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Reduction

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Score_total

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Time

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Tolerance

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Withdrawal

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

Graphiques des autres modèles

evo_BSQ_score

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_RSE_score

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evo_STAI_score_etat

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evo_STAI_score_trait

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_HAD_score_anxieux

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_HAD_score_depressif

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

Modèles avec changement au sein d’une même famille

Cette section présente les modèles de régression incluant la variable changement_au_sein_meme_famille comme covariable supplémentaire. Les modèles sont similaires à ceux présentés précédemment, mais incluent maintenant cette information sur les changements de médicaments au sein d’une même famille thérapeutique.

Tableaux des modèles EDS

Modèles de régression pour les indicateurs EDS (avec changement au sein de la même famille)
  evo_EDS_Continuance evo_EDS_Intention evo_EDS_Lack_of_Control evo_EDS_Reduction evo_EDS_Score_total evo_EDS_Time evo_EDS_Tolerance evo_EDS_Withdrawal
Predictors Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p
(Intercept) 0.61 0.477 -0.36 0.684 0.45 0.614 -0.61 0.375 0.45 0.925 0.08 0.918 -0.84 0.311 0.85 0.315
A11 Groupe Randomisation
[Cas] 		-1.34 0.238 0.38 0.745 -0.86 0.471 -0.22 0.809 -5.36 0.398 -1.19 0.223 -0.47 0.668 -1.42 0.207
changement au sein meme
famille [Oui] 		-0.14 0.916 -1.69 0.218 -2.69 0.058 -1.16 0.289 -10.75 0.151 -1.36 0.238 -1.40 0.279 -2.17 0.103
Observations 77 77 78 78 77 77 77 77
R2 0.019 0.021 0.054 0.016 0.038 0.040 0.019 0.057

Tableaux des autres modèles

Modèles de régression pour les autres indicateurs (avec changement au sein de la même famille)
  evo_BSQ_score evo_RSE_score evo_STAI_score_etat evo_STAI_score_trait evo_HAD_score_anxieux evo_HAD_score_depressif
Predictors Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p Estimates p
(Intercept) -4.79 0.223 1.06 0.237 0.90 0.172 -0.66 0.636 -0.58 0.240 -0.13 0.779
A11 Groupe Randomisation
[Cas] 		-2.63 0.622 -1.19 0.319 -0.00 0.998 1.68 0.365 0.04 0.951 0.61 0.319
changement au sein meme
famille [Oui] 		6.42 0.313 -0.90 0.529 -0.01 0.989 0.24 0.915 1.50 0.052 1.74 0.016
Observations 71 76 75 75 77 77
R2 0.018 0.019 0.000 0.012 0.049 0.088

Graphiques des modèles EDS

evo_EDS_Continuance

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Intention

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Lack_of_Control

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Reduction

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Score_total

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Time

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Tolerance

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_EDS_Withdrawal

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

Graphiques des autres modèles

evo_BSQ_score

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_RSE_score

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_STAI_score_etat

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_STAI_score_trait

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_HAD_score_anxieux

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

evo_HAD_score_depressif

TableGrob (3 x 2) “arrange”: 6 grobs z cells name grob 1 1 (1-1,1-1) arrange gtable[layout] 2 2 (1-1,2-2) arrange gtable[layout] 3 3 (2-2,1-1) arrange gtable[layout] 4 4 (2-2,2-2) arrange gtable[layout] 5 5 (3-3,1-1) arrange gtable[layout] 6 6 (3-3,2-2) arrange gtable[layout]

Traitements : Indicateurs

Définitions des Indicateurs

Cette section présente les indicateurs de traitements créés à partir des données de médicaments psychotropes collectées aux temps eval1 et eval3. Ces indicateurs permettent d’analyser les modifications de traitements entre les deux évaluations.

Méthodologie de Création des Indicateurs

Les indicateurs ont été créés en suivant ces étapes :

  1. Import et restructuration des données : Les données de traitements (TT) ont été importées depuis le fichier Excel et restructurées en format long pour faciliter l’analyse.

  2. Identification des familles de médicaments : Les médicaments ont été classés selon les familles suivantes :

    • ANTIDEP : Antidépresseurs
    • ANXIO : Anxiolytiques
    • ANTIPSY : Antipsychotiques
    • HYPNO : Hypnotiques
    • THYMREG : Thymorégulateurs
    • CALIM : Compléments alimentaires
    • LAX : Laxatifs
    • AUTRE : Autres médicaments

  3. Création des indicateurs de changement : Deux types d’indicateurs ont été créés :

    • changement_de_medoc : indique si les médicaments spécifiques (codes) ont changé entre eval1 et eval3
    • changement_de_famille : indique si les familles de médicaments ont changé entre eval1 et eval3

Définition et Scope des Indicateurs

Indicateur “changement_de_medoc”

  • Scope : 5 familles de médicaments psychotropes (ANTIDEP, ANXIO, ANTIPSY, HYPNO, THYMREG)
  • “Oui” : si au moins un médicament a été ajouté ou retiré entre eval1 et eval3
  • “Non” : si exactement les mêmes médicaments sont présents aux deux temps
  • Cas particuliers :
    • Un dossier qui n’a des médicaments qu’à eval1 ou qu’à eval3 est considéré comme ayant un changement

Indicateur “changement_de_famille”

  • Scope : 5 familles de médicaments psychotropes (ANTIDEP, ANXIO, ANTIPSY, HYPNO, THYMREG)
  • “Oui” : si au moins une famille de médicaments a été ajoutée ou retirée entre eval1 et eval3
  • “Non” : si exactement les mêmes familles sont présentes aux deux temps
  • Cas particuliers :
    • Un dossier qui n’a des familles qu’à eval1 ou qu’à eval3 est considéré comme ayant un changement

Indicateur “nouveaux_medoc_psycho_eval3”

  • Scope : 4 familles de médicaments psychotropes (ANTIDEP, ANXIO, ANTIPSY, THYMREG) - excluant HYPNO
  • Définition : Médicament présent à eval3 mais absent à eval1
  • Variable : nouveaux_medoc_psycho_eval3 (binaire : TRUE/FALSE)

Indicateur “nouveaux_medoc_psycho_eval3_detaille”

  • Scope : 4 familles de médicaments psychotropes (ANTIDEP, ANXIO, ANTIPSY, THYMREG) - excluant HYPNO
  • Définition : Liste détaillée de tous les nouveaux médicaments psychotropes avec leur famille
  • Contenu : A2_N_dossier, code_medoc, Famille_medoc_court

Indicateur “changement_au_sein_meme_famille”

  • Scope : 5 familles de médicaments psychotropes (ANTIDEP, ANXIO, ANTIPSY, HYPNO, THYMREG)
  • Définition : Indique si au moins un médicament a été changé au sein d’une même famille thérapeutique entre eval1 et eval3
  • “Oui” : si au moins un médicament a été modifié au sein d’une même famille (ex: changement d’antidépresseur mais toujours dans la famille des antidépresseurs)
  • “Non” : si aucun changement de médicament au sein de la même famille
  • Cas particuliers :
    • Un dossier qui n’a des médicaments qu’à un seul temps (eval1 ou eval3) est considéré comme “Non”
    • Seuls les dossiers ayant des médicaments aux deux temps sont évalués pour ce type de changement

Statistiques Descriptives des Indicateurs

Statistiques descriptives des indicateurs de traitements dans la population
Effectifs
Pourcentages (%)
Indicateur Scope Effectif_Total Effectif_Oui Effectif_Non Pourcentage_Oui Pourcentage_Non
changement_de_medoc 5 familles (ANTIDEP, ANXIO, ANTIPSY, HYPNO, THYMREG) 81 40 41 49.4 50.6
changement_de_famille 5 familles (ANTIDEP, ANXIO, ANTIPSY, HYPNO, THYMREG) 81 28 53 34.6 65.4
changement_au_sein_meme_famille 5 familles (ANTIDEP, ANXIO, ANTIPSY, HYPNO, THYMREG) 81 18 63 22.2 77.8
nouveaux_medoc_psycho_eval3 4 familles (ANTIDEP, ANXIO, ANTIPSY, THYMREG) 81 25 56 30.9 69.1

Croisements des Indicateurs

Tableau Croisé des Indicateurs

Croisement des indicateurs de changement de médicaments et de familles
Changement de famille
Non Oui
Non 41 0
Oui 12 28
Pourcentages en ligne du croisement des indicateurs
Changement de famille (%)
Non Oui
Non 100 0
Oui 30 70

Croisement avec changement au sein de la même famille

Croisement des indicateurs de changement de médicaments et de changement au sein de la même famille
Changement au sein de la même famille
Non Oui
Non 41 0
Oui 22 18
Croisement des indicateurs de changement de famille et de changement au sein de la même famille
Changement au sein de la même famille
Non Oui
Non 41 12
Oui 22 6

Analyse des Croisements

L’analyse du croisement des indicateurs révèle :

  1. Cohérence logique : Un changement de médicament implique nécessairement un changement de famille, mais l’inverse n’est pas toujours vrai.

  2. Cas de figure possibles :

    • Changement de médicament = “Non” et Changement de famille = “Non” : Aucune modification de traitement
    • Changement de médicament = “Oui” et Changement de famille = “Oui” : Modification de médicaments avec changement de famille
    • Changement de médicament = “Non” et Changement de famille = “Oui” : Cas théoriquement impossible (à vérifier dans les données)
    • Changement de médicament = “Oui” et Changement de famille = “Non” : Modification de médicaments sans changement de famille

Détail par Famille de Médicaments

Répartition des nouveaux médicaments psychotropes par famille
Famille_medoc_court nb_nouveaux nb_dossiers_uniques
ANTIDEP 15 15
ANTIPSY 12 12
ANXIO 1 1