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The finality of medical research is to improve disease management by identifying the risk factors (epidemiology) and treating the disease or the underlying causes (clinical research). The assessment of the relationship between exposure to a risk factor or a treatment and the disease is a crucial step. As statistical tests provide information only on whether the ­association is statistically significant, it is necessary to quantify the strength of the effect using measurements called “effect sizes” in statistics. Several effect sizes (risk difference, relative risk, odds ratio) are commonly used depending on the study design. This statistical note describes how to use and interpret effect sizes when both exposure and disease are dichotomous variables, i.e. the most common situation in practice.

La finalité de la recherche médicale est de réduire la maladie en identifiant, d’une part, les facteurs qui la favorisent (l’épidémiologie) et, d’autre part, en la traitant ou en agissant directement sur les facteurs de risque (la recherche clinique). L’étude de l’association entre une variable mesurant l’exposition (facteur de risque ou traitement) et une maladie est une des étapes majeures pour répondre à cette finalité. Après avoir démontré un effet statistiquement significatif d’une exposition sur la maladie, il est nécessaire de quantifier l’importance de cet effet à l’aide d’indices. Nous disposons de plusieurs indices (tel que la différence des risques, le risque relatif, l’odds ratio) dont le choix dépend en partie du type de l’étude. Cette note aborde les principaux indices ­d’effet utilisés lorsque l’exposition et la maladie sont des variables dichotomiques, ­situation la plus fréquente en pratique.