Recherche médicale observationnelle · Guide du Tableau 1
Comment préparer le Tableau 1 d'un article médical ?
Vous disposez de groupes d’étude définis, d’un dictionnaire de données et de résultats agrégés ? Ce guide propose une structure pour le Tableau 1 et explique comment vérifier effectifs, unités, dénominateurs et données manquantes. Adaptez la demande à l’IA pour organiser en-têtes, notes et points à compléter. Les valeurs définitives doivent provenir de l’analyse réelle.
Définissez d'abord population, moment et groupes, puis variables, unités, résumés, dénominateurs et effectifs manquants. Le Tableau 1 décrit l'échantillon ; une colonne de valeurs P ne démontre ni comparabilité ni pertinence du plan d'analyse.
Ce guide concerne surtout cohortes, cas-témoins et études transversales, selon l'item 14 de STROBE et son document explicatif. Une étude transversale n'a pas nécessairement de situation initiale longitudinale : intitulez le tableau caractéristiques des participants. Les essais randomisés nécessitent leurs propres recommandations et exigences éditoriales.
Les tableaux illustrent une structure de présentation, sans données réelles de patients, résultats calculés ni affirmation d'effet. Un tableau définitif doit provenir de l'échantillon fixé et des sorties d'analyse contrôlée, vérifiés par les chercheurs.
Une tâche concrète avec RigorMed
Commencer par des spécifications du Tableau 1 à transmettre au statisticien
Ce sont des entrées suggérées et des livrables à demander, non une nouvelle exécution, un résultat client ou une garantie d'achèvement.
Documents à fournir: Population et groupes confirmés, dictionnaire de données, résultats agrégés, unités et effectifs manquants.
Livrables demandés / objectif de livraison: Des spécifications et notes provisoires du Tableau 1, avec vérification des dénominateurs et manquants par variable.
Exemple de demande
À partir de l'échantillon confirmé et des sorties agrégées, proposez intitulés des colonnes, noms affichés des variables, statistiques descriptives, dénominateurs, unités et notes du Tableau 1. Signalez les sorties absentes ; ne générez pas de moyennes, valeurs P ou effectifs non calculés.
Ce qui reste à vérifier
Les valeurs définitives doivent provenir d'une analyse contrôlée réellement exécutée. Les valeurs P ne sélectionnent pas automatiquement les facteurs de confusion.
Que doit préciser un Tableau 1 autonome ?
Définissez population et effectif de chaque colonne. Le texte ci-dessous indique les informations à fournir, pas des résultats prêts à copier.
| Ligne ou note | Informations à présenter | Justificatifs à vérifier |
|---|---|---|
| Titre et colonnes de groupes | Échantillon, moment, définition des groupes et effectifs | Plan d'étude, sélection, variable de regroupement et flux des participants |
| Variables continues | Unités, effectifs disponibles, moyenne (écart-type) ou médiane (P25, P75) | Définitions, distributions et résumés prédéfinis |
| Variables catégorielles | Catégories, effectifs et pourcentages, avec dénominateur explicite | Codage, population concernée et réponses valides |
| Données manquantes | Effectif manquant pour chaque variable d'intérêt, par groupe si nécessaire | Codes originaux, sauts du questionnaire et règles de traitement |
| Notes du tableau | Abréviations, unités, symboles, dénominateurs et explications statistiques pertinentes | Plan d'analyse et instructions actuelles de la revue |
L'effectif total n'est pas automatiquement le dénominateur de toutes les lignes. Expliquez l'éligibilité d'une variable recueillie dans un sous-groupe. Refus, inconnu, non recueilli et non applicable ne doivent pas être fusionnés sans vérification.
Pourquoi les mêmes 20 personnes peuvent-elles représenter 20.0% ou 25.0% ?
Exemple pédagogique synthétique d’un groupe ordinaire non pondéré, et non résultats de recherche, de clients ou d’une exécution du produit. La variable s’applique aux 100 participants : 80 dossiers valides, 20 manquants ; parmi les valides, 20 fument et 60 ne fument pas. Fixez le dénominateur avant le pourcentage.
| Ligne proposée | Avec les dossiers valides au dénominateur | Calcul vérifiable |
|---|---|---|
| Fume | 20 (25.0%) | 20 / 80 × 100 = 25.0% |
| Ne fume pas | 60 (75.0%) | 60 / 80 × 100 = 75.0% |
| Manquant pour cette variable | 20 ; 20.0% du groupe entier | 20 / 100 × 100 = 20.0% |
Vérifiez 20 + 60 = 80 et 80 + 20 = 100. La première égalité exige des catégories exclusives et exhaustives dans cet exemple ; la seconde, une variable applicable aux 100 personnes. Vérifiez non-applicabilité, sauts de questionnaire et doublons dans la source avant d’utiliser ces contrôles. Avec plusieurs groupes, contrôlez chacun, pas seulement le total.
Si le dénominateur prévu est le groupe entier de 100, les mêmes effectifs deviennent 20 (20.0%) pour fume, 60 (60.0%) pour ne fume pas et 20 (20.0%) pour manquant ; modifiez aussi la note. Les 20.0% et 25.0% répondent à des questions différentes : aucune valeur n’est automatiquement la seule correcte. Ne mélangez pas silencieusement les dénominateurs dans un bloc de catégories.
Ne classez pas les 20 manquants parmi les 60 non-fumeurs et ne les supprimez pas pour atteindre 100%. Cet exemple porte sur le compte rendu, pas sur le mécanisme de données manquantes, l’imputation, la comparabilité ou la modification de l’échantillon du modèle. Pondérations d’enquête, appariement et mesures répétées demandent un traitement propre au plan, non ces proportions brutes.
Le livrable vérifiable indique variable/groupe, total applicable, effectif valide, effectifs par catégorie, manquants, dénominateur, calcul, note et position dans le tableau source. Signalez les effectifs non disponibles comme entrées à fournir ; ne les reconstituez pas depuis des pourcentages arrondis. Le chercheur confirme définitions et plan d’analyse.
Ajoutez à la demande : «Avec uniquement les agrégats que je peux légalement fournir, préparez cet audit des dénominateurs de Table 1 et les notes. Conservez les effectifs et signalez incohérences, dénominateurs mélangés et sources manquantes. Calculez seulement avec les agrégats existants ; n’inventez ni dossiers, ni valeurs manquantes, ni valeurs P, ni conclusions.» L’item 14 de STROBE soutient le compte rendu des caractéristiques et manquants par variable. Ce tableau pédagogique et ses pourcentages ne sont pas les données de la source.
Cinq vérifications de l'échantillon au tableau
Fixer l'échantillon et les groupes
Consignez sélection, moment, regroupement et effectifs. Précisez si le tableau décrit tous les inclus, les cas complets d'une analyse ou un sous-groupe prédéfini. Ne supprimez pas de dossiers pour améliorer la présentation.
Confirmer chaque définition
Consultez dictionnaire et sources avant de classer une variable comme continue, catégorielle ou ordinale. Indiquez les unités. Un petit nombre de catégories ordonnées, comme des stades, appelle généralement effectifs et proportions ; un code numérique ne justifie pas une moyenne.
Choisir le résumé descriptif adapté
STROBE recommande moyenne et écart-type par groupe, ou médiane et intervalle de percentiles pour les distributions asymétriques. P25 et P75 explicitent les bornes sans les confondre avec leur différence. Erreur standard et intervalle de confiance ne remplacent pas l'écart-type pour la dispersion. Une estimation populationnelle et son incertitude constituent une autre statistique à identifier.
Rendre manquants et dénominateurs explicites
L'item 14(b) de STROBE demande l'effectif manquant par variable d'intérêt. Présentez effectifs et pourcentages catégoriels et précisez groupe entier ou observations valides comme dénominateur ; indiquez les effectifs disponibles si nécessaire. Gardez des arrondis cohérents, sans modifier les effectifs originaux.
Vérifier sorties, tableau et texte
Contrôlez groupes, catégories, dénominateurs, manquants, unités et symboles avec flux, méthodes et texte. ICMJE demande des titres compréhensibles seuls et des notes pour abréviations inhabituelles et explications. Vérifiez séparément les exigences de la revue.
Les valeurs P du Tableau 1 ne sélectionnent pas les facteurs de confusion
STROBE recommande d'éviter les tests de significativité dans les tableaux descriptifs et indique que les valeurs P ne conviennent pas pour choisir les facteurs de confusion. Une valeur supérieure à 0.05 ne prouve ni égalité, ni comparabilité, ni absence de confusion ; une petite valeur ne remplace pas le contexte et le rôle des variables.
Si une comparaison est nécessaire, définissez objectif, estimand, méthode et limites dans le plan. Ne choisissez pas les ajustements après avoir vu la significativité du Tableau 1. Comparer caractéristiques des cas et témoins ne suffit pas à évaluer la confusion.
Sept contrôles avant l'export définitif
Chaque point doit renvoyer à une définition, un plan ou une sortie :
- Le titre précise-t-il population, moment et groupes ?
- Les effectifs correspondent-ils à l'échantillon fixé et au flux ?
- Types, catégories, codes et unités ont-ils été vérifiés dans le dictionnaire ?
- Les symboles continus désignent-ils les statistiques effectivement calculées ?
- Effectifs valides, manquants et dénominateurs sont-ils explicites ?
- Évite-t-on de choisir l'ajustement avec les valeurs P descriptives ?
- Notes, abréviations, précision et texte sont-ils cohérents et conformes à la revue ?
Échantillonnage complexe, appariement et mesures répétées exigent pondération ou structure de corrélation. Ces résumés ordinaires ne s'appliquent pas à tous les plans. Distinguez notamment effectifs bruts NHANES et proportions populationnelles pondérées ; consultez le guide des pondérations.
Questions fréquentes
Le Tableau 1 doit-il toujours inclure des valeurs P ?
Pas nécessairement. STROBE déconseille les tests de significativité dans les tableaux descriptifs observationnels. Définissez objectif et plan puis vérifiez la revue. Une colonne de valeurs P ne prouve pas la comparabilité.
Pourquoi les pourcentages ne correspondent-ils pas à l'effectif total ?
Vérifiez sous-groupe applicable et dénominateur, groupe entier ou observations valides. Présentez catégories, manquants et définition, puis contrôlez codes spéciaux. Ne supprimez pas de lignes et ne changez pas les chiffres pour effacer l'écart apparent.
Peut-on placer une erreur standard après la moyenne sans le préciser ?
La notation doit être claire. Écart-type décrit dispersion, erreur standard précision de l'estimation. Identifiez la statistique réelle : moyenne (écart-type) ne peut devenir moyenne (erreur standard) sans explication.
Un Tableau 1 complet valide-t-il le plan d'analyse ?
Non. Le tableau aide à comprendre l'échantillon, mais ne vérifie pas autorisation des données, plan, maîtrise des biais, ajustement des facteurs de confusion ou interprétation causale. Analyse formelle et soumission nécessitent encore les vérifications méthodologiques, des sources et des responsables correspondantes.
Sources vérifiées
Les sources officielles ont été vérifiées le 2026-09-30 / RigorMed: 2026-10-13 / STROBE14: 2026-10-23; les conditions et dates sont revérifiées avant publication.
- STROBE officiel : listes selon le plan observationnel
Ce guide utilise surtout l'item 14 descriptif ; la liste n'est pas un score de qualité.
- STROBE Explanation and Elaboration : items 14(a) et 14(b)
Le document original a été vérifié pour résumés continus, manquants et limites des valeurs P descriptives et du choix des facteurs de confusion.
- ICMJE : Preparing a Manuscript, Results et Tables
Exigences relatives aux effectifs, pourcentages, titres, notes, abréviations et statistiques.
Commencez par une tâche précise
Commencer par des spécifications du Tableau 1 à transmettre au statisticien
Transmettez à l'espace de travail des documents utilisables légalement et l'exemple de demande de cette page. Vérifiez les indications préalables sur les documents et les crédits avant de confirmer, puis examinez les livrables obtenus.