Pour savoir si un risque est statistiquement significatif, il est super important de prendre en compte plusieurs éléments qui sont en lien avec la conception et l’analyse de l’étude épidémiologique. En général, la signification statistique dépend souvent de la taille de l’échantillon, de la puissance de l’étude, et des méthodes d’analyse qu’on utilise.

D’une part, une seule étude épidémiologique ne suffit pas vraiment pour dire avec certitude si un risque est significatif ou pas. En plus, il faut aussi évaluer la qualité de l’étude — ça inclut comment on mesure l’exposition et comment on contrôle la qualité des données. Il y a aussi des biais qui peuvent fausser les résultats, ce qui complique la conclusion sur la signification du risque observé.
Il est bon de se rappeler que même si on observe des risques relatifs, ça ne prouve pas forcément qu’il y a un lien de cause à effet. Des critères comme ceux de Bradford-Hill peuvent aider à vérifier la solidité d’une relation entre un facteur de risque et une maladie.

En tenant compte de tous ces éléments et en adoptant une approche critique, on peut dire que la question de savoir si un risque est statistiquement significatif ne peut pas être répondue simplement par un “oui” ou “non” sans faire une analyse rigoureuse des preuves qu’on a.