Les origines de l'incertitude sont nombreuses (données manquantes et imprévisibilité des mutations) et les investigations complémentaires ne peuvent toujours réduire la part du hasard en génétique. Le résultat d'un calcul de risque doit être présenté dans le cadre de l'incertitude de toute existence et l'impossibilité d'en prévoir tous les aléas.
Dans le cadre du conseil génétique, nous devons intégrer des éléments de nature fort différente comme l'histoire familiale, la présentation clinique, les résultats des investigations biologiques (génotypage et biochimie) les données d'imagerie (radiologie, échographie). Lorsque ces éléments sont indépendants, nous pouvons simplement multiplier les facteurs de risque.
Une précision abolue est
Illusoire car dépendant de paramètres fonction de données épidémiologiques ou cliniques difficiles à estimer,
Inutile car seul un ordre de grandeur est nécessaire.
Si l'on prend comme exemple la probabilité de trisomie 21 d'un foetus, la probabilité a priori est donnée par l'âge de la femme enceinte et les risques conditionnels par les marqueurs sériques (biochimie) et l'échographie (épaisseur de la nuque par exemple). La probabilité de trisomie 21 est obtenue à partir du produit de ces trois rapports de risque (on multiplie dans ce cas précis les facteurs indépendants).
Il arrive souvent que l'on doive transformer une distribution continue (comme la distribution d'un dosage enzymatique ou un paramètre d'échographie tel que l'épaisseur de la nuque de l'exemple précédent) en éléments discrets (représentation de la variable en plusieurs classes). Exemple.
L'être humain est bien plus à l'aise avec des catégories de risque qu'avec une mesure quantitative, parfois objectivement dangereuse lorsqu'utilisé sans comprendre. Par prudence, on évite quelquefois les calculs subtils au profit d'une approche qualitative en "groupe de risque", moins élégant mais plus sûr. Les problèmes abordés étant par définition difficiles et importants, un compromis entre l'abstention (pas de calcul) et un excès de modélisation doit être trouvé selon la compétence de chacun.
Lorsque le problème est complexe et difficile, la logique du calcul consiste à simplifier la question posée en réduisant le nombre d'inconnues pour obtenir des risques partiels qui sont ensuite intégrés.