Ce module commence par introduire la distinction entre association et causalité, qui est essentielle non seulement pour l'épidémiologie, mais aussi pour la recherche en général. Vous apprendrez ensuite les principales mesures utilisées par les épidémiologistes pour quantifier l'association, principalement les différences de risque et de taux et les rapports de risque, de taux et de chances. Au cours de ce module, vous développerez les compétences nécessaires pour calculer et interpréter les mesures de fréquence. Vous apprendrez également à sélectionner la mesure la plus appropriée en fonction de la question de recherche et de la disponibilité des données.

Les études publiées font souvent état de l'ampleur de l'association qu'elles étudient, ce qui est évidemment important lorsqu'il s'agit d'identifier des liens de causalité. Parfois, cependant, ce qui nous intéresse, c'est l'impact d'un facteur ou d'une maladie sur la population dans son ensemble. C'est alors que les concepts de risque attribuable et de risque attribuable à la population s'avèrent utiles. Ces mesures quantifient l'impact sur la population d'un facteur lié à la santé et sont donc particulièrement utiles pour la politique de santé. Fort de ces connaissances, vous explorerez ensuite les deux principales approches de la prévention des maladies : l'approche à haut risque et l'approche populationnelle.

Les tests de diagnostic sont utilisés en permanence pour déterminer si un individu est malade ou non. Cependant, ces tests sont loin d'être parfaits. Quantifier leur imperfection permet de comprendre leurs limites et d'interpréter leurs résultats. Dans ce module, vous apprendrez à calculer et à interpréter les métriques utilisées à cette fin, notamment la sensibilité, la spécificité, les valeurs prédictives positives et négatives. À l'aide de ces métriques, vous apprendrez ensuite à évaluer si un programme de dépistage peut être efficace ou non en tenant compte de ses aspects méthodologiques et pratiques.