Par exemple, si dix patients ont participé à une étude sur les crises
cardiaques pendant 15 ans (c.-à 150 années-patients (10 x 15)), et trois
d'entre eux avaient des crises cardiaques, il y aurait un attaque cardiaque pour 50 années-patients dans l'étude.
S'il est important d'examiner les données individuelles dans toute
étude, regarder les choses en ces termes peuvent révéler des tendances.
Dans l'exemple de la crise cardiaque ci-dessus, les chercheurs peuvent
choisir de suivre plusieurs populations différentes et de les comparer à
la fin de l'étude.
Si notre groupe était au-dessus d'un groupe de contrôle, il pourrait y
avoir plusieurs groupes de recherche avec différents taux de crise
cardiaque, comme une crise cardiaque pour tous les trois ans des
patients, ou d'une attaque cardiaque pour sept.
En regardant la moyenne générale, les chercheurs pourraient être en
mesure de tirer des conclusions sur les différents moyens de prévenir
les crises cardiaques qui sont étudiées.
De nombreuses études sur les nouveaux médicaments également voir les choses en ces termes. Par exemple, si un décès est connu pour 1000 années-patients d'une étude, cela pourrait être considéré comme un risque acceptable, alors qu'un taux élevé de mortalité pourrait être la cause de reconsidérer la validité d'un médicament. Contre-indications pour les médicaments sont parfois traitées dans cette optique, si un groupe étudié éprouve un taux élevé de complications alors que sur le nouveau médicament, les chercheurs pourraient décider que le médicament est contre-indiqué pour les personnes semblables dans la population générale.
De nombreuses études sur les nouveaux médicaments également voir les choses en ces termes. Par exemple, si un décès est connu pour 1000 années-patients d'une étude, cela pourrait être considéré comme un risque acceptable, alors qu'un taux élevé de mortalité pourrait être la cause de reconsidérer la validité d'un médicament. Contre-indications pour les médicaments sont parfois traitées dans cette optique, si un groupe étudié éprouve un taux élevé de complications alors que sur le nouveau médicament, les chercheurs pourraient décider que le médicament est contre-indiqué pour les personnes semblables dans la population générale.
En plus d'être utilisé dans les discussions sur les études cliniques,
les patients-années parfois surgissent de morbidité et de mortalité des
rapports à long terme.
Par exemple, la liste d'attente de don d'organes est généralement suivi
attentivement pour voir combien de patients meurent chaque année en
attente d'organes, et des calculs à l'aide de ce concept devient parfois
important dans la détermination qui a droit à de nouveaux organes.
Par exemple, si une population d'individus spécifiques attendant
poumons sur la liste éprouve 300 décès pour chaque patient-année
d'attente tandis qu'un autre groupe d'attente pour les poumons des
expériences 25 décès, les patients dans le groupe le plus à risque vont
probablement obtenir poumons premier .