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Santé publique > LCA > Flashcards

LCA Flashcards

1
Q

Analyse en intention de traiter

A

Analyser tous les sujets randomisés dans le groupe où ils sont affectés, même s’ils n’ont pas reçu le traitement

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2
Q

Avantage de la randomisation par bloc sur la randomisation simple

A

Effectifs le plus proche possible sur chaque bras

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3
Q

Biais consistant en une non comparabilité des deux groupes étudiés

A

Biais de sélection

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4
Q

Biais de mesures d’une étude de cohorte

A

Biais d’information: sous/sur estimation de l’exposition selon le politiquement correct (mais ne biaise pas l’étude) Suivi différent selon les groupes Facteurs de confusion

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5
Q

Biais de suivi d’une étude de cohorte pronostic

A

Suivi non identique entre les patients. Perdus de vues

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6
Q

Biais de suivi des cohortes

A

Suivi différent entre les groupes Perdus de vue différents entre les groupes

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7
Q

Biais de suivi des études cas-témoin

A

Biais de mémoire ++++ Biais de confusion

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8
Q

Biais de sélection d’une étude cas-témoin

A

Choix des témoins +++ Ils ne doivent pas avoir la maladie, et avoir la même exposition au FR que la population générale. Biais de sélection si étude cas-témoin prévalente. Les cas doivent avoir la maladie étudiée

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9
Q

Biais de sélection dans les études de cohortes

A

Inévitables car les personnes qui participent sont différentes de celles qui refusent. Non représentatif de la population générale Validité interne préservée car le biais de sélection est le même pour les 2 cohortes (biais différentiel nul). Biais de suivi ++ (perdus de vue)

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10
Q

Biais de sélection des cas dans les études cas-témoin

A

Les malades doivent avoir la maladie, Non exhaustif si pas un registre Biais si maladie létale et cas prévalents

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11
Q

Biais de sélection des cohortes rétrospectives

A

Biais de sélection faible car tous sélectionnés indépendamment de l’exposition Biais de qualité de données ++

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12
Q

Biais lié aux études cas-témoin prévalent

A

Biais de sélection car les personnes répondant à l’étude sont des survivants, donc des formes moins graves

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13
Q

Biais possiblement posés par le critère de jugement

A

Mesure du critère de jugement pas en insu Critère de jugement mal défini Instruments de mesure non validés

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14
Q

Biais possibles d’un essai controlé

A

Biais de sélection (groupes non comparables) Biais d’attrition (sorties d’études) Biais de confusion (facteur de confusion) Biais de mesure (mesure/suivi différents)

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15
Q

Biais évité par le double insu

A

Biais de mesure et biais de suivi

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16
Q

Comment analyser les perdus de vue d’une cohorte pronostique

A

Il ne doit pas être lié au pronostic de la maladie. Influence de ces perdus de vue dépend de la fréquence de l’événement considéré : plus fréquent = moins d’influence

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17
Q

Comment faire une étude de cohorte si l’exposition est rare

A

Faire une étude de cohorte exposé/non exposé en sélectionnant les participants selon leur exposition. Risque de biais de sélection ++ car biais différentiel non nul

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18
Q

Comment minimiser le biais de mesure d’une cohorte pronostique

A

Mesure en insu et avec des outils standardisés et validés

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19
Q

Comment peut on limiter le biais de sélection d’une étude pronostic

A

Prendre tous les patients d’un stade donné, le plus précoce, dans toutes les filières de soin d’une région géographique

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20
Q

Comment prendre en compte les facteurs de confusion pour le cacul d’un FR avec une cohort

A

Régression multivariée

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21
Q

Comment prendre en compte un biais de confusion

A

A la conception de l’étude : appariement A l’analyse : ajustement (analyse multivariée)

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22
Q

Comment supprimer le biais de mesure d’un essais comparatif

A

Double insu

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23
Q

Comment supprimer le biais de suivi d’un essai comparatif

A

Double insu

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24
Q

Comment supprimer le biais de sélection d’un essai randomisé

A

Randomisation et analyse en intention de traiter

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25
Comment éviter l'effet qui perdure dans un essai en cross over
période de wash-out
26
Comment éviter le biais de sélection
Randomisation
27
Comment éviter le biais de sélection des témoins d'une étude cas-témoin
Ils ne doivent pas avoir la maladie, et avoir la même exposition au FR que la population générale
28
Composants d'une question de recherche
PICO Population étudiée Intervention/ FR / facteur pronostique Comparaison (groupe contrôle) Outcome : maladie qu'on étudie
29
Critères d'inclusion dans une cohorte
Indépendant de l'exposition au FR qui doit être mesurée après
30
Critères de Hill
Critères internes : Forte intensité de la relation Dose-effet Spécificité de la relation exposition-maladie Chronologie Critères externes : Concordance avec les autres études Plausibilité biologique Concordance avec les experiences sur l'animal/in vitro Diminution de l'incidence lorsque l'exposition est supprimée
31
Critères de hill externes à l'étude
Critères externes : Concordance avec les autres études Plausibilité biologique Concordance avec les experiences sur l'animal/in vitro Diminution de l'incidence lorsque l'exposition est supprimée
32
Critères de Hill internes à l'étude
Critères internes : Forte intensité de la relation Dose-effet Spécificité de la relation exposition-maladie Chronologie
33
Deux classes de biais
Biais de mesure Biais de sélection (+biais de suivi et facteurs de confusion)
34
Différentes composantes du biais de sélection dans un essai controlé
Défaut de randomisation : non comparabilité Biais d'attrition
35
Double insu
Le patient et l'investigateur ne connaisse pas le traitement
36
Définition d'une étude cas témoin cas prévalents
Délai entre diagnostic de la maladie et date d'inclusion long
37
Définition de l'attrition
Perte d'effectif au cours de l'étude pouvant entrainer un biais si non égal dans les deux branches
38
Définition de l'étude cas-témoin cas incidents
Délai entre diagnostic de la maladie et inclusion dans l'étude courte
39
Définition de la date de point dans les études de cohorte pronostique
Date pour le bilan de fin de suivi, aucune donnée ultérieure ne sera prise en compte
40
Eléments devant être présents dans une étude
L'hypothèse de recherche Le type de l'étude La population étudiée Le critère de jugement L'intervention / facteur de risque Les résultats Les biais et facteurs de confusion La conclusion
41
Eléments devant être présents dans une étude diagostique
La question Le type de l'étude La population étudiée Le gold standard Le test à évaluer Les résultats Les biais et facteurs de confusion La conclusion
42
Essai croisé
étude où un bras reçoit le traitement puis le placebo, et inversement dans l'autre bras
43
Essai en cross over
étude où un bras reçoit le traitement puis le placebo, et inversement dans l'autre bras
44
Essai en ouvert
Essai sans insu
45
Essai en parallèle
Chaque groupe reçoit un traitement pendant toute l'étude
46
Etude observationelles possédant le moins de biais
Cohorte prospective
47
Etude permettant d'évaluer le pronostic
Etude de cohorte, mais avec un seul groupe
48
Etude étiologique adaptée aux maladies rares
Etude cas-témoin
49
Etudes adaptées pour l'enquête étiologique d'une maladie avec un long temps de latence
Etude de cohorte historique ou cas-témoin
50
Exemple de modèle d'analyse de survie
Modèle de Cox
51
Facteurs d'interaction
Facteur ayant un effet synergique ou antagoniste avec le facteur de risque étudié
52
Hazard ratio
Risque relatif calculé sur une cohorte en analyse de survie (avec des personnes-années)
53
Hypothèse du biais maximum
Pour les perdus de vue, on les considère comme échec dans le groupe test et succès dans le contrôle
54
Inconvéniant des études cas-témoins
Risque de biais de sélection (comparabilité cas-témoin) Biais de mesure (mémoire) Odds ratio biaisé si prévalence élevée de la maladie
55
Inconvénients des études de cohorte
Long, risque des perdus de vue Couteux
56
Interêt des comparaisons en sous groupes
Emettre des hypothèses et non pas des conclusions
57
Limitation de l'extrapolabilité
trop petite proportion de patients participant à l'étude par rapport aux patients présélectionnés (sur-sélection) Différence entre la population séléctionnées non incluse et la population incluse
58
Modèle de Cox
Modèle permettant de faire une analyse en survie d'une cohorte (avec des personne-années)
59
Méthodes d'analyse des perdus de vue
Biais maximum : succès ou échec selon la branche Evolution la plus défavorable (failure) : échec Dernière évaluation : LOCF reste constant
60
Méthodes d'analyses de la survie
analyse actuarielle (grands échantillons) ou Kaplan Meier
61
Nom d'un essai sans insu
Essai en ouvert
62
Nom d'une étude où chaque groupe reçoit le même traitement (placebo ou médic) toute l'étude
Essai en parallèle
63
Nom d'une étude où un bras reçoit le traitement puis le placebo, et inversement dans l'autre bras
Essai en cross over ou essai croisé
64
Nom de la population constituée selon les critères d'inclusion et d'exclusion
Population source
65
Nom de la population de l'hopital où on fait l'étude
Population source
66
Nom de la population qui est décrite dans le titre de l'étude
Population cible
67
Nom de la population réélement incluse dans l'étude
Population/échantillon étudié
68
Nom de la population théoriquement concernée par l'étude
Population cible
69
Nom de la population à qui l'on propose l'étude
Population source
70
Nom de la population à qui on veut extrapoler les résultats
Population cible
71
Nom du biais causé par les perdus de vue
Biais d'attrition
72
Nom du type de résultat obtenu avec un modèle de Cox
Hazard ratio
73
Objectif de l'analyse en intention de traiter
Contrôler le biais d'attrition
74
Objectif des critères de Hill
Etablir un lien de causalité entre un facteur de risque et une maladie, dans une enquête étiologique
75
Peut on ajuster tous les biais de confusion
NON ! On ne peut pas ajuster les biais d'interaction
76
Population cible
Population théoriquement concernée par la question
77
Population source
Population à qui on propose l'éude, après application des critères d'inclusion et d'exclusion
78
Population étudiée
Population réellement incluse dans l'étude
79
Principe de la randomisation par bloc
On prend un bloc de x personnes, et on en met x/2 dans chaque branche. Plus x est grand, plus les effectifs peuvent être différents
80
Problème posé si population source et population cible sont trop différentes
Problème d'extrapolabilité
81
Puissance d'une étude
1-bêta
82
Période de wash out
Dans les essai en cross over : période sans traitement entre les deux périodes pour éliminer les effets du premier
83
Quand faire une cohorte rétrospective
Si : maladie rare donc besoin d'un effectif important Délai entre maladie et exposition long Besoin d'un résultat rapide
84
Quel est le type d'étude d'une étude cas-témoins
Etude épidémiologique, observationelle, étiologique, rétrospective
85
Quels patients faut il inclure pour une étude de pronostic
Des patients à un stade identique, le plus précoce possible
86
Quels sont les 2 types d'études cas-témoins
Cas incidents et cas prévalents
87
Randomisation stratifiée
On randomise en prenant en compte des facteurs étudiés et d'avoir le même nombre de FR dans chaque branche
88
Risque alpha
Risque de conclure à tort qu'il y a une différence
89
Risque bêta
Risque de conclure à tort qu'il n'y a pas de différence
90
Risque relatif d'une analyse de survie
Hazard ratio
91
Régression univariée
Risque relatif brut, non ajusté
92
Simple insu
Le patient ne sait pas son traitement mais l'investigateur si
93
Test de comparaison entre deux survies
Test du logrank ou de Wilcoxon
94
Triple insu
L'investigateur et le patien ne connaisse pas le traitement, le statisticien qui analyse les données non plus
95
Une étude qui ne montre pas de différence significative montre une équivalence
Si c'est une étude d'équivalence oui Si c'est une étude de supériorité/infériorité non.

Santé publique (3 decks)

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