Définition

La population est celle de l'humanité. Tous les sous-ensembles sont des sous-populations. Toutes les autres terminologies sont impropres et risquent de mener à des confusions lors de l'interprétation d'un résultat en biologie et particulièrement lors de l'interprétation d'un test diagnostique.

Exemples

Un exemple de sous-population est l'ensemble des "personnes qui conduisent une voiture de jour et qui se font contrôler pour excès de vitesse sur une route nationale à deux fois une voie hors agglomération". Si un seul terme de la définition change, il s'agit d'une autre sous-population et l'interprétation des résultats ne concernera plus la même sous-population.

Un autre exemple est l'ensemble est l'ensemble des "sportifs masculins âgés de 20 à 35 ans faisant l'objet d'un contrôle antidopage en compétition internationale hors de leur pays d'origine". Si un seul terme de la définition change, il s'agit d'une autres sous-population et l'interprétation des résultats ne concernera plus la même sous-population.

Comme il existe un facteur intrinsèque dépendant de l'opérateur, deux sous-populations ne sont en réalité jamais exactement les mêmes. Quant à la taille de l'échantillon provenant de la sous-population, elle a relativement peu d'importance si les tests statistiques comparent des moyennes et que les échantillons sont suffisamment grands c'est à dire supérieurs à trente individus.

Quand on tire au sort un individu, il faut immédiatement vérifier qu'il a toutes les caractéristiques de la sous-population. Car, bien souvent, on tire au sort un individu sans se rendre compte qu'il appartient à une sous-population connexe. C'est un cas très fréquent en interprétation diagnostique médicale courante. En revanche, ce biais est mieux maîtrisé dans les études cliniques contrôlées puisque la constitution de l'échantillon fait l'objet de toutes les attentions et des critères d'exclusion sont prévus à cet effet à chaque étape de l'étude.

Quand on oublie ce qu'est une sous-population, il suffit de prendre le problème à l'envers et de penser à ce que l'on ferait si on devait chercher par exemple un symptôme pour le montrer à des étudiants. Pour gagner du temps, on se dirigerait vers un service de neurologie pour montrer un signe de Babinski parce que, intuitivement, on sait très bien qu'il s'y trouve une sous-population dans laquelle le symptôme y est fréquent. La probabilité a priori y est élevée. Ensuite, il n'y aurait plus qu'à décrire cette sous-population pour la définir avec assez de précision et commencer une interprétation diagnostique avec le théorème de Bayes à partir de la constatation clinique du signe de Babinski sous la forme de l'alternative habituelle présent-absent.

Et, si on veut vraiment simplifier l'explication, il suffit de se souvenir que le meilleur exemple d'une sous-population est le lectorat d'un journal. La sous-population est l'ensemble des individus qui lisent tel journal. On peut définir autant de sous-populations que de journaux et descendre un niveau au-dessous en définissant des sous-populations plus petites au sein d'un même lectorat. Etc.

Particularités

Il faut faire attention au fait qu'une fonction densité de probabilité n'est pas toujours gaussienne. Elle peut prendre n'importe quelle forme. Dans ce cas, pour s'en affranchir, on verra lors de l'adaptation de posologie informatisée individualisée qu'on peut recourir à une forme non paramétrique de la fonction densité de probabilité. Une forme non paramétrique permet de s'affranchir du modèle sous-jacent et de prendre en compte toutes les valeurs possibles de chaque paramètre de population dont il est démontré qu'il ne peut prendre qu'un nombre fini de valeurs avec une forte vraisemblance. Les autres valeurs sont négligeables et négligées.

Avantages

Les avantages de définir une sous-population sont nombreux. Le premier de tous est de stabiliser et minimiser la variabilité des paramètres pharmacocinétiques donc de se rapprocher d'un modèle théorique donc d'obtenir des mesures reproductibles. Cette maîtrise de la variabilité est essentielle si on ne veut pas rejeter à tort un modèle ou croire prématurément à une insurmontable non-linéarité. La recherche de la sous-population adéquate permet de rester dans le précieux domaine de la linéarité. La linéarité permet de faire des prévisions alors que la non-linéarité ne le permet pas ou ne permet pas de faire celles qu'on souhaite en médecine.

Conclusion

Une bonne connaissance de la notion de sous-population est essentielle pour mener un raisonnement en biologie de la santé et médecine sans quoi il est impossible de comparer deux résultats ou deux études.