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E25 PHA1035: Épidémiologie 1.1 > Chapitre 2 (3h x 27) ✅ > Flashcards

Chapitre 2 (3h x 27) ✅ Flashcards

69 (83 cards)

Start Studying
1
Q

Énumérer les 4 mesures d’associations/de fréquence possibles

A

Risque attribuable (RA)
Risque relatif (RR)
Rapport des cotes (RC)
Coefficient de corrélation linéaire

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2
Q

Qu’est-ce que les mesures d’associations mettent en relation?

A

une mesure de fréquence provenant de 2
groupes de participants

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Q

Pour quel types d’étude utilise-t-on les mesures d’association? 2 (qui vs qui)

A

Étude de cohorte: exposé versus non exposé au médicament d’intérêt

Étude cas témoin: cas versus témoin

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4
Q

Si on utilise les mesures d’association pour une étude étiologique, qu’est-ce que ceux-ci permettent d’établir?

A

Association

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Q

Si on utilise les mesures d’association dans une étude expérimentale, qu’est-ce que ceux-ci peuvent établir?

A

effet

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6
Q

Nommer une mesure d’impact

A

nombre nécessaire à traiter

Risque d’infarctus :
Sans traitement : 10 %
Avec traitement : 5 %
Réduction absolue du risque (RAR) = 10 % – 5 % = 5 % = 0,05 = 1/20
👉 Il faut traiter 20 personnes pour éviter 1 infarctus.

NNT = nombre de patients à traiter pour éviter un évènement négatif pour un patient

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7
Q

QSJ: Rapport du risque chez le groupe exposé au médicament sur celui du groupe non exposé

A

Risque relatif

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8
Q

Qu’est-ce que le risque relatif mesure?

A

l’importance du médicament dans L’ÉTIOLOGIE de l’évènement

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9
Q

À partir de quoi calcule-t-on le risque relatif? 2

A

Mesures de fréquences observées dans les études de cohortes:
- Taux d’incidence
- Incidence cumulée

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10
Q

Équation du risque relatif

A

c/c+d)

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11
Q

Le risque relatif est-il un rapport ou un ratio?

A

Rapport

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12
Q

QSJ: Rapport de la cote d’exposition au médicament chez les cas sur celle des témoins

A

Rapport de cotes

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13
Q

Interprétation d’un RR > 1

A

Augmentation du RISQUE de l’évènement du médicament comparé au traitement de référence

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14
Q

VF: RR < 1 est protecteur

A

Vrai

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15
Q

Qu’est-ce que RC (rapport de cote) permet de faire?

A

Estimer le risque RR en établissant un rapport entre le ratio d’exposition au médicament CHEZ LES cas vs le ratio d’exposition chez les témoins

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16
Q

Interpréter: Rapport de cote < 1

A

Réduction de l’estimé du risque de l’événement

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17
Q

VF: Rapport de cote surestime le risque relatif si la prévalence de la maladie excède 10%

A

Vrai

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18
Q

Équation de RC

A
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19
Q

Le rapport de cote est un rapport ou un ratio?

A

Ratio

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20
Q

À partir de quelle mesure de fréquence peut-on mesurer le rapport de côte?

A

Cote

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21
Q

QSJ: Mesure l’association linéaire entre 2 variables quantitatives continues

A

Coefficient de corrélation linéaire

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22
Q

VF: le coefficient de corrélation linéaire peut seulement mesurer l’association entre des variables quantitatives discrètes

A

F. continues (facteurs/variables continues)

ex: variables quantitatives discrètes = Taille, âge, poids, tension

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23
Q

Le coefficient de corrélation linéaire varie entre quelles chiffres?

A

-1 et 1

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24
Q

interpréter: coefficient de corrélation linéaire près de +1

A

Corrélation linéaire positive forte (proportionnelle)

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25
Interpréter: coefficient de corrélation linéaire près de − 1
Corrélation linéaire négative forte (inversement proportionnelle)
26
Interpréter: coefficient de corrélation linéaire = 0
Aucune corrélation
27
QSJ: **Différence** de risques entre le groupe exposé au médicament et le groupe non exposé (donc le surplus de risque du à l'exposition)
Risque attribuable (RA)
28
Interpréter: RA = 0
autant d’événements dans les 2 groupes
29
interpréter: RA < 0 ex: 1/10
moins d’événements reliés au médicament | 1 cas exposé au méd/10 cas non exposé au médicament
30
La différence de risque correspond à quoi?
À la responsabilité du médicament quant au nombre de cas | responsabilité du statine à diminuer le nb de cas d'infractus cardiaque
31
À partir de quel(s) mesures de fréquences peut se calculer le risque attribuable? 2
Taux d'incidence Incidence cumulée
32
Équation du RA
risque chez les exposés vs risque chez les non-exposés
33
QSJ: Mesure d’impact utilisée en médecine basée sur les preuves
NNT
34
Interpréter : NNT = 10
Il faut traiter 10 participants avec le médicament pour prévenir un phénomène chez un participant
35
À partir de quelle mesure de fréquence peut on calculer le NNT?
Risque attribuable
36
Équation NNT
37
Dans quelle type d'étude utilise-t-on les critères de causalité? Non expérimentale ou expérimentale?
Non expérimentale (le lien de causalité est + évident dans les études expérimentales, donc pas besoin d'autant de critères pour convaincre une causalité) ## Footnote Étude non expérimentale = étude plus observationnelle, ex: étude transversales, étude de cohorte et étude cas-témoins
38
Que sont les 2 types d'erreurs dans un article?
Erreur **systématique** (biais) Erreur aléatoire
39
Pour qu'une étude respecte la « **validité** », qu'est-ce qu'il faut qu'elle respecte? 2
- **Absence d'erreurs systématique ou de biais** - Mesure qui décrit correctement un phénomène entre le médicament et l'évènement
40
Pour qu'une étude respecte la « **précision** », qu'est-ce qu'il faut qu'elle respecte? 2
- **Absence d'erreurs aléatoires** (flucturations naturelles dans une mesure) - Mesure qui fluctue peu
41
Que sont les 2 types de validité
Interne et externe
42
À quoi réfère la validité interne
Aux biais
43
que sont les 3 types de biais de validité interne
Biais de sélection Biais d'information Biais de confusion
44
À quoi réfère la validité externe? au fait que...
Au fait que les résultats d’une étude sont généralisables ou non à d’autres populations que celle de l’étude
45
À quoi fait référence la précision? la précision fait référence à quoi? b) précision élevée =
À la statistique Précision élevée = intervalle de **confiance** étroit
46
De quoi dépend la précision? 2
Taille de l'échantillon (+ taille est grande, + puissance est grande, + précision est grande, + intervalle confiance étroit) Variabilité du caractère étudié (écart type = mesures de dispersion)
47
b) + la taille de l'échantillon est grande, + l'intervalle de confiance est: c) écart type = ?
b) étroit c) mesures de dispersion
48
Pour une étude, faut-il opter pour la précision ou la validité **en premier**?
Validité
49
MESURE CHEZ UN PARTICIPANT Pour qu'une mesure soit **valide**, qu'est-ce qu'il faut respecter? (4)
– Outil ou questionnaire validé – Appareil adéquat et bien calibré – Personne qui prend la mesure la prend bien (standardisation) – Participant évalué respecte les conditions nécessaires à la prise de la mesure
50
MESURE CHEZ UN PARTICIPANT Pour qu'une mesure soit **précise**, qu'est-ce qu'il faut s'assurer? 1
Appareil a une faible marge d'erreur
51
MESURE DANS UN ÉCHANTILLON Pour qu'une mesure soit valide (**validité interne**), qu'est-ce qu'il faut s'assurer? 3
– Pas ou peu de biais de sélection – Pas ou peu de biais d’information – Pas ou peu de biais de confusion
52
MESURE DANS UN ÉCHANTILLON Pour qu'une mesure soit **précise**, qu'est-ce qu'il faut s'assurer?
– Échantillon à l’étude est grand – Peu de variabilité entre les **participants**
53
QSJ: Participation ou rétention différente entre groupes de comparaison
Biais **de sélection**
54
que sont les 4 sources possibles des biais de sélection?
- Admission (critère sélection, assignation au tx) - Taux de participation - Non randomisation (assigner au tx ou placebo) - Pertes au suivi
55
Que sont les 6 types de biais de sélection?
1. Biais d’**échantillonnage** (survie sélective) 2. Biais d’admission (Berkson) 3. Biais des **perdus de vue** (migration) 4. Biais de volontariat 5. Biais de bonne santé des travailleurs 6. Biais de publication
56
QSJ: biais qui apparaît lorsque les personnes sélectionnées dans la population à l’étude sont différentes de la population cible à cause de l’exposition étudiée.
Biais d'admission
57
QSJ: biais qui découle de la stratégie de recrutement de l’échantillon des sujets à l’étude. Il réside dans le fait que les caractéristiques des sujets volontaires (âge, sexe, état de santé, etc.) participant à une étude ne sont pas représentatives de l’ensemble des caractéristiques des individus qui composent la population à l’étude.
Biais de volontariat
58
QSJ: une situation où des personnes, membres de la population à l’étude, sont moins susceptibles d’être admises dans une étude à cause d’une caractéristique comme le fait d’être asymptomatique ou atteint d’une maladie mortelle et de courte durée
Biais d'échantillonage
59
QSJ: Ce phénomène pour le moins étonnant s’explique principalement par le fait que les personnes en bonne santé sont plus susceptibles de travailler et de conserver un emploi que les personnes aux prises avec un ou des problèmes de santé faisant partie de la population en général.
Biais de la bonne santé des travailleurs | pas représentive de l'ensemble de la population
60
Que faire pour éliminer les biais de **sélection**? (5)
– Échantillonnage aléatoire. Sinon autre type d’échantillonnage (aléatoire stratifié) – Population à l’étude représentative de pop cible – **Éviter les pertes au suivi** (pertes lors des études de cohorte) – ECR: **Randomisation du traitement** – Article de synthèse: rechercher tous les articles non encore publiés (ex.: résumés de conférence
61
QSJ: Erreur systématique lors de la collecte des données. Mesure incorrecte des variables
Biais d'information
62
Que sont les 2 types d'erreur dans les biais d'information
**Mis**classification non diférencielle **Mis**classification différencielle
63
QSJ: quel type d'erreur dans les biais d'informaiton affecte également les groupes de comparaison
Misclassification non différentielle
64
VF: la misclassification non différentielle peut seulement **sous-estimer l'association** vers la valeur nulle (0 ou 1) RR ou RC
V
65
QSJ: type d'erreur dans les biais d'information qui affecte **différemment** l’information entre les groupes
Misclassification différentielle: Sur-estime ou sous-estime l’association
66
Que faire pour éviter les biais d'**information**? (5)
– Bien cerner la fenêtre d’exposition pertinente (temps: moment, durée, période) – Standardiser les procédures – **Utiliser des données primaires i.e. recueillies en vue de l’étude. *Sinon, utiliser des sources de données valides*** – Collecte des données en aveugle – Double aveugle dans ECR
67
QSJ: Erreur systématique **attribuable à un autre facteur** dans la relation entre le médicament et l’événement
Biais de confusion
68
quelles sont les 3 conditions pour être un facteur confondant?
– Doit être un facteur de risque de l’événement – Doit être un facteur associé à l’exposition (le médicament) – Ne doit pas être dans la chaîne intermédiaire pas de A -> B -> C pour être un facteur confondant: B cause l'exposition B cause l'évènement (maladie)
69
Que faire pour éviter les biais de confusion? (5)
* Revue de la littérature: identifier les variables pertinentes * Design: Restriction, pairage (cas-témoins) * Collecte des variables potentiellement confondantes * Statistique: Ajustement (analyses multivariées ou score de propension) ou stratification * ECR: - Randomisation - Randomisation stratifiée selon variable de confusion
70
VF: L'information manquante sur une variable de confusion est un biais d'information
Faux, l'info manquante sur une variable de confusion est un biais de confusion
71
Quand est-ce qu'un biais d'indication (ou confusion par indication) se produit?
Quand la raison de prescrire (indication) ou la sévérité d’une maladie est associée à l’événement (peut causer des biais de sélection ou de confusion)
72
biais de confusion ou de sélection: Prescription ou non d’ASA sur risque de MCV  ASA augmente le risque de MCV !?! | ASA est généralement prescrit pour l'hypertension artérielle
biais de sélection: ASA est généralement prescrit pour l'hypertension artérielle. c'est pas ASA qui augmente le risque de MCV, mais les participants atteintes de l'hypertension (biais de sélection)
73
biais de confusion ou de sélection: ARA vs IECA (meilleure molécule) sur risque de MCV  Les patients recevant les IECA p/r ARA sont plus à risque de développer une issue cardiaque?!? * IECA: après infarctus du myocarde: risque +++ * ARA: pour HTA: risque + * Sous-estime l’effet protecteur des IECA p/r ARA ## Footnote IECA est généralement prescrite pour les cas plus graves, car plus puissante et l'ASA plus pour l'hypertension artérielle
biais de confusion (confusion d'indication ou de gravité)
74
Quels biais peuvent ressortir du **biais d'indication** ou Confusion par indication? 2
Biais de sélection ou de confusion
75
Pour qu'un test ait une **bonne validité intrinsèque**, qu'est-ce qu'il doit présenter?
Une bonne sensibilité Une bonne spécificité
76
QSJ: Probabilité que le test soit positif chez la personne malade (positive)
Sensibilité
77
QSJ: Correspond à la probabilité que le test soit négatif chez la personne non malade (négative)
Spécificité
78
Qu'est-ce que une sensibilité élevée permet?
Sensibilité élevée pour devancer moment du dx | ex: détecter les personnes malades mais asymptômatique
79
qu'est-ce que une spécificité élevée permet?
éviter les faux positif
80
ça veut dire quoi: Sn et Sp varient selon le seuil de positivité
La sensibilité vient au détriment de la spécificité et vice versa | si on favorise l'un, c'est au détriment de l'autre
81
QSJ: probabilité que la maladie soit présente quand le test est positif
Valeur prédictive positive (VPP)
82
QSJ: probabilité que la maladie soit absente lorsque le test est négatif
valeur prédictive négative (VPN)
83
Comment varie VPP et VPN lorsque la prévalence augmente ou diminue
VPP: proportionnel à la prévalence VPN: inversement proportionnel à la prévalence

E25 PHA1035: Épidémiologie 1.1 (7 decks)

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