Les études épidémiologiques jouent un rôle central dans la compréhension des maladies, s'appuyant souvent sur des données d'enquêtes pour tirer des conclusions. Malgré les avantages potentiels de la recherche basée sur des enquêtes, l'intégration des poids de sondage, un aspect crucial pour garantir la représentativité des données, reste sous-utilisée dans ce domaine. Les poids de sondage jouent un rôle essentiel dans l'atténuation des biais de non-réponse et l'amélioration de l'exactitude des estimations de paramètres de population calculés à partir de statistiques descriptives. Dans les modèles de régression, les pondérations d'échantillonnage abordent des problèmes tels que l'hétéroscédasticité et le biais, contribuant à la précision et à la fiabilité des estimateurs. Cependant, des défis se posent dans les stratégies de pondération, des hypothèses devant parfois être formulées sur le plan d'échantionnage ou des décisions subjectives devant potentiellement être prises. Il devient alors crucial de trouver un équilibre entre la précision et la simplicité du modèle.

Cet article présente une approche pour calculer des poids dans les études observationnelles, i.e., sans information exhaustive sur le plan de sondage. Elle se rapproche de méthodes existantes utilisant des modèles de superpopulation ou de procédures doublement robuste. La méthode part de poids égaux attribués aux observations et les ajuste par le biais de méthodes de calage utilisant de l'information sociodémographique auxiliaire. Les caractéristiques de l'échantillon sont alors alignées sur les benchmarks de la population connus, corrigeant potentiellement les biais introduits par la non-réponse ou les erreurs de couverture. La méthode peut être particulièrement utile dans les enquêtes complexes où il est difficile d'obtenir un échantillon véritablement aléatoire et représentatif.

L'application des poids (d'échantillonnage) sera démontrée à l'aide de la cohorte représentative sur la COVID-19 à Munich (KoCo19). Cette étude longitudinale, avec un plan de sondage complexe à deux degrés en grappes, étudie la prévalence du virus SARS-CoV-2 et les facteurs de risque associés à une infection.

En conclusion, bien que l'utilisation de poids d'échantillonnage dans les études épidémiologiques soit complexe, elle constitue un élément important afin d'obtenir des statistiques précises et tirer des conclusions valables. En fin de compte, l'application judicieuse de poids (de calage), associée à une communication transparente et à des analyses de sensibilité, est importante afin d'améliorer la fiabilité des conclusions dans la recherche épidémiologique. Ceci est particulièrement important pour une planification et une intervention efficaces en matière de santé publique, où il est vital d'obtenir des taux de prévalence précis et des facteurs de risque fiables.