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MMD1048: médecine factuelle > module 4 > Flashcards

module 4 Flashcards

1
Q

qu’est ce qu’un PAS?

A

plan d’analyse statistique

document qui définit les principales analyses statistiques

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2
Q

quand est obligatoire le PAS?

A

dans une demande de subvention et dans le protocole d’étude

*une très brève description est de rigueur dans les articles scientifiques

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3
Q

y a t-il plusieurs façons d’analyser les donnes?

A

oui! et donne toutes des résultats différentes

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4
Q

comment le PAS assure une certaine objectivité?

A

car prévient la subjectivité dans le choix des analyses et dans l’impact de ce choix sur le résultat
=lors de la publication des résultats d’un essai clinique, les revues avec un facteur d’impact élevé exigeante une copie du PAS à la soumission de l’article et la date ou il a été scellé/finalisé

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5
Q

quand est écrit le PAS?

A

avant le début de l’étude et donc avant d’avoir eu les résultats!

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6
Q

qu’est ce que le problème de multiplicité en statistique?

A

si on présente seulement le “billet gagnant”; soit les résultats positifs soutenant l’hypothèse du chercheur nous ont présentés à la suite d’un exercice de tripotage de données=analyse gagnante seulement!
**on peut tenir compte de la multiplicité mais doit être déclarée dans l’article avant tous! (dans le PAS)

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7
Q

peut on inclure le PAS au complet?

A

non par faute d’espace (PAS complet est de 50-300 pages)

=concentre principalement sur analyse se rapportant au CRP (analyse principale)

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8
Q

quelles types de revues exigent une copie de PAS?

A

NEJM

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9
Q

quels sont les 6 sections des recommandations sur le contenu d’un PAS?

A
  • section1;détails administratifs (promoteur, chercheur principal, auteur du PAS)
  • section 2;résumé de l’étude et de la question de recherche
  • section 3; design et méthodes de l’étude (randomisation, insu)
  • section 4; principes et statistiques utilisées
  • section 5; population de l’étude
  • section 6; description des analyses statistiques prévues
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10
Q

estce que le PAS peut donner des résultats?

A

NON car écrit avant le début de l’étude!
=décrit les méthodes analytiques seulement et ne donne aucun résultat
=plan d’architecte pour les analyses statistiques afin de répondre à la question de recherche et aux questions secondaires

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11
Q

qu’est ce qu’une variable mesurée lors d’un essai clinque?

A

caractéristique socio-démographique ou clinique mesurée sur chaque participant/patient de l’étude
=mesure plusieurs centaines de variables (voir millier) par patient

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12
Q

à quelle fréquence on mesure une variable?

A

-une fois durant l’étude car elle est constante (homme/femme)
ou
-plusieurs reprises durant le suivi du patient afin de permettre de déterminer son évolution (taux de cholestérol)

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13
Q

la variable est au centre de quoi?

A

erreur aléatoire
*indique que la caractéristique varie entre les patients et/ou durant le suivi
(variation est au centre de l’erreur aléatoire)

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14
Q

comment sont mesurée les variables?

A

selon le protocole fixe d’évaluation; une cédule de visite

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15
Q

quelles sont les variables mesurées avant la randomisation et le début des interventions?

A
  • socio démographique (genre,age,education, ehtnicité)
  • exposition (intervention, usage tabac. caféine)
  • cliniques (tension artérielle, IMC, grade du cancer, médicamentation concomitante)
  • autres variables potentiellement associées au CRP (biomarqueurs)
  • facteur de confusion connus (généralement associés au CRP)
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16
Q

comment appelle t-on l’évaluation au recrutement?

A

baseline

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17
Q

quelles sont les variables mesurées durant le suivi après la randomisation et le début des interventions?

A
  • CRP
  • variable d’exposition (intervention/traitement reçu)
  • critères secondaires; variables sur lesquelles l’intervention pourrait avoir un impact
  • variables d’innocuité (effets néfastes et indésirables des interventions)
  • variables de mécanisme (taille tumeur d’un cancer, pharmaco dynamique, pharmaco cinétique)
  • variable d’adhérence
  • autres variables selon le contexte
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18
Q

est ce qu’une étude peut avoir plusieurs CRP?

A

oui, mais typiquement en bas de 3

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19
Q

pourquoi l’adhérence est une variable si importante?

A

-pour patient puisse bénéficier d’un traitement (si il est efficace), il doit avoir utiliser le traitement selon l’intention du protocole!

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20
Q

comment se mesure l’adhérence?

A

évaluation auto-rapportées par les patients (avez vous pris votre traitement?) et /ou par un comptage de pilules des fioles retournées
**ou autres méthodes

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21
Q

variables et la cédule de visite d’un ECR sont résumés à l’aide de…

A

MATRICE

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22
Q

estce qu’une évolution peut avoir plusieurs variables?

A

oui! démographique=âge, revenu, éducation, genre etc…

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23
Q

qu’est ce que le diagramme CONSORT?

A

*premier diagramme à produire lors de la présentation des résultats d’un ECR
*consolidated standards of reporting trials
=organisme faisant la promotion de la transparence dans la publication des résultats cliniques

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24
Q

que permet le diagramme CONSORT?

A

-identifier rapidement combien de participants/patients ont été approchés pour participer à l’étude, combien ont participé à l’étude, combien ont été perdus durant le suivi et combien ont été inclus dans l’analyse principale sur le CRP

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25
Q

qu’est ce qui est une très bonne indication de la qualité de l’étude?

A

les pertes au suivi

=plus il y a de perte et plus la validité interne de l’étude diminue/est affaiblie

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26
Q

donner un exemple d’étude considéré comme de qualité selon le diagramme CONSORT?

A

VIH

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27
Q

donner un exemple d’étude considéré comme de mauvaise qualité selon le diagramme CONSORT?

A

traitement de l’obésité de l’enfant
*près du quart des participants sont perdus au suivi et sont exclu de l’analyse principale sur le CRP (grand potentiel de biais introduit)
=validité interne de cette étude est relativement faible

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28
Q

donner les 2 principes pour l’analyse principale des résultats d’un ECR

A
  • intention de traiter ITT (intention to treat)

- intention du protocole ITP (per protocol analysis)

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29
Q

est-ce que les deux analyses sont incluses dans les publications (ITT et ITP) ?

A

oui

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30
Q

d’ou provient l’analyse ITT?

A

besoin d’un encadrement formelles conditions d’exclusions dans l’analyse principale d’un ECR

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31
Q

quel est l’avantage de l’ITT?

A

ne permet AUCUNE exclusion de patients dans les analyses principales
=un patient recruté et randomisé est de facto inclus dans l’analyse principale
*préserve l’intégrité de la randomisation et donc de la protection contre les biais de confusion
*analyse le CRP selon la randomisation prévue à l’origine (pour décourager les abus au niveau de l’allocation des patients au traitement)

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32
Q

quels sont les désavantages de ITT?

A
  • pas facile d’inclure tous les patients randomisés
  • on doit avoir mesuré le CRP sur tous les patients randomisés
  • dilue amplitude de la réponse en sous estimant le bénéfice et en surestimant l’innocuité = on permet le mITT (modified ITT permettant quelques exclusions très spécifiques; mais définie dans le PAS avant début de l’étude)
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33
Q

on confond ITT avec quoi?

A

avec une analyse avec toutes les données disponibles

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34
Q

analyse selon l’ITP a pour but d’inclure seulement quel patient?

A

le patient parfait; celui qui utilise le traitement tel que prescrit, vient à chacune des visites prescrites par le protocole et adhère à toutes les autres procédures de l’étude
(donc ceux qui sont le plus susceptibles de répondre au traitement)

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35
Q

on a des résultats plus favorables avec ITP ou ITT?

A

ITP
(mais de manière générale, les conclusions obtenues par les analyses selon ITT et ITP peuvent être similaires ou différentes)

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36
Q

côté négatif de ITP

A

expose l’étude au biais de confusion car plus il y a d’exclusions, plus on s’éloigne de la randomisation initiale et de la compatibilité des groupes

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37
Q

donner un exemple d’étude qui comporte 2 analyses, ITT et ITP

A

ECR SPORT
*comporte aussi 3 CRPS de nature continue (douleur, score fonctionnel et score de capacité)
=patients qui refusent de se faire randomiser sont inclus à part dans une étude observationnelle

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38
Q

ITT et ITP représente quoi dans l’étude?

A
  • ITT=différence de moyenne entre les 2 interventions selon la randomisation initiale
  • ITP=différences de moyennes selon l’intervention réellement reçue
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39
Q

en pratique, est-il facile de faire une analyse selon ITT?

A

NON!

beaucoup plus simple de faire une analyse selon ITP

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40
Q

quel analyse est moins suspeptible au biais?

A

ITT (meilleure analyse interne!)

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41
Q

qu’est ce que l’analyse descriptive?

A

donne un premier coup d’oeil sur les résultats d’un ECR

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42
Q

analyse descriptive utilise quoi?

A

tableaux, diagrammes, figures pour présenter un résumé des données

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43
Q

AD permet quoi?

A
  • permet de décrire la population de participants recrutés pour l’étude
  • permet d’entrevoir certains problèmes dans les données (données manquantes ou aberrantes) et/ou de comparatibilité entre les groupes
  • fournit des estimations ponctuelles de la réponse à la question de recherche clinique
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44
Q

la première table d’un article présente quoi normalement?

A

statistiques descriptives des variables mesurées à la visite de recrutement (statistiques socio-démographiques et cliniques)
*car l’intérêt principal est de comparer les groupes; il est nécessaire de faire une présentation qui permet facilement cette comparaison n mettant les groupes côte à côte

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45
Q

estce qu’on doit inclure toutes les variables disponibles?

A

non pas en pratique, il y en beaucoup trop et espace limité dans les articles!
=on en inclut quelques unes (âge, genre etc..)

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46
Q

quelles variables devons-nous présentées?

A

-sociodémographique
-décrivent présentation clinique participants/patients
-modérément ou forment associés avec le CRP (connus de la littérature)
=on a besoin de ses variables pour déterminer le risque de biais de confusion

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47
Q

quel est le CRP de la recherche ECR VOICE?

A

infection au VIH

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48
Q

les études thérapeutiques vont inclure quelles types de variables?

A

beaucoup de variables cliniques!

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49
Q

qu’est ce que les données brutes?

A

les données sont vérifiées et validées à la fin de l’étude

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50
Q

donner un exemple de variable dérivée

A

IMC
car on doit calculer le poids divisé par la taille
**la plupart des analyses statistiques sont faites à partir de variables dérivées

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51
Q

but des AD

A

permettent de résumer l’information afin de faciliter l’interprétation et de faire émerger des tendances/associations
(résumé veut donc dire perte d’information)

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52
Q

quels sont les 2 groupes permettant de regrouper l’information d’une variable?

A

-Mesures de tendance centrale (ex : moyenne) et de dispersion (ex : étendue, écart-type, etc)
Typiquement, ces mesures sont tabulées dans des tables similaires à la Table 1 de l’ECR VOICE
-Distribution présentée à l’aide d’une figure (ex : histogramme).
**espace restreint dans les articles scientifiques ne permet pas l’ajout de distribution

53
Q

estce qu’une table ou. figure peut avoir plusieurs dimensions?

A

OUI
dans ECR VOICE; 2 dimensions;
-variables au recrutement
-tabulées par groupe d’exposition

54
Q

une AD univarié utilise combien de dimension?

A

1

  • bivariée=2 dimensions
  • mutlivariée=plusieurs dimensions
55
Q

ajout de plusieurs dimensions permet quoi?

A

permet de déterminer les différences/tendances/association

56
Q

comment mettre en relief les dimensions?

A

différentes façons! couleur, ligne, pointillé

57
Q

plus il y a de dimensions et plus..

A

la table/figure est informative

58
Q

qu’est ce que IQR?

A

intervalle interquartile

59
Q

IQR=…

A

Q3-Q1

*la moitié des observations se retrouvent en très Q1 et Q3

60
Q

estce que le diagramme en boite/diagramme de quartileinclut l’écart type?

A

NON

61
Q

IQR et l’écart type sont des mesures de …

A

dispersion

62
Q

quel dimension il est nécessaire d’ajouter dans un ECR?

A

les groupes d’interventions

63
Q

peut ton représenter le diagramme en boite par groupe?

A

OUI

64
Q

comment représenter la distribution de l’âge?

A

histogramme

65
Q

comment présenter les groupes d’interventions?

A

histogramme en miroir

66
Q

comment la distribution et les statistiques descriptives sont complémentaires?

A

L’histogramme est plus qualitatif mais plus informatif tandis que les statistiques descriptives sont quantitatives mais peuvent masquer des informations
importantes. (par exemple des “pics” dans la distribution du bio marqueur)
=importance de visualiser les données et d’aller au de la des statistiques descriptives

67
Q

pourquoi les valeurs manquantes sont un problème important pour un ECR?

A

Pour une variable donnée, une valeur
manquante est une information inconnue à propos d’un participant, soit parce que la valeur n’a pas été mesurée
et/ou que le participant n’était pas présent lors de l’évaluation (il y a une multitude de raisons qui causent des
valeurs manquantes). Les valeurs manquantes sont particulièrement problématiques pour le CRP et l’exposition
: plus il y a de valeurs manquantes, plus il y a un risque d’introduire des biais de confusion. La quantité de
valeurs manquantes est également un indicateur de qualité de l’exécution de l’étude.

68
Q

la nature de la variable détermine…

A

les statistiques descriptives qui pourront être utilisées

69
Q

une proportion peut avoir des variables…

A

dichotomique
catégorique
ordinale
continue

70
Q

un centile peut avoir des variables..

A

ordinale

continue

71
Q

un IQR peut avoir des variables…

A

ordinale

continue

72
Q

une moyenne peut avoir des variables…

A

continue

73
Q

un écart type peut avoir des variables…

A

continue

74
Q

un diagramme en boite peut avoir des variables…

A

ordinale

continue

75
Q

un histogramme peut avoir des variables..

A

ordinale

continue

76
Q

par rapport a une variable ordinale, quand est-ce que les proportions ne seront pas utilisées?

A

si la variable ordinale a beaucoup de valeurs possibles

77
Q

les centiles (dont la médiane), le diagramme en boite et l’histogramme ne sont pas utilisés si…?

A

si la variable ordinale a PEU de valeurs possibles

78
Q

nommer les mesures de dispersion

A

IQR et écart type

79
Q

nommer les mesures de tendance centrale

A

médiane et la moyenne

80
Q

qu’est ce qu’un centile?

A

valeurs qui divisent les observations en 100 parts égales

=correspond à la proportion des valeurs inférieures ou égales à un valeur déterminée

81
Q

par la méthode des centiles; Q2 représente quoi?

A

le 50e centile

82
Q

par la méthode des centiles; Q1 représente quoi?

A

25e centile

83
Q

par la méthode des centiles; Q3 représente quoi?

A

75e centile

84
Q

IQR représente quoi alors?

A

intervalle entre Q1 et Q3 donc= 50% des patients auront des valeurs dans cet intervalle

85
Q

qui est plus robuste, la moyenne ou la médiane?

A

la médiane; elle est moins sensible aux valeurs extrêmes et aux distributions asymétriques

86
Q

qu’est ce qu’une distribution symétrique?

A

distribution miroir par rapport à sa moyenne, sinon elle est asymétrique
*la médiane, le mode et la moyenne vont être égale dans une distribution UNIMODALE!!! attention si bimodale on a 2 modes, 1 moyenne et 1 médiane (médiane et moyenne sont des valeurs uniques!)

87
Q

comment s’observe la distribution observée d’une variable?

A

avec l’histogramme

*distribution observée=histogramme

88
Q

est ce qu’un histogramme est symétrique?

A

non rarement

89
Q

nommer une distribution symétrique

A

la loi normale

*les statisticiens utilisent des formules mathématiques pour décrire des distributions théoriques (des lois)

90
Q

des valeurs observées d’une distribution théorique forment quoi?

A

une distribution MAIS cette distribution observée n’est pas nécessairement symétrique même si les valeurs proviennent d’une loi symétrique

91
Q

qu’est ce que le mode?

A

la valeur la plus fréquente dans une distribution

92
Q

estce qu’il peut y avoir plus d’un mode dans une distribution?

A

oui

93
Q

quel est le rôle du mode?

A

décrire de faon qualitative une distribution observée

94
Q

qu’est ce qu’une distribution multi modale?

A

distribution possède plusieurs bosses (modes)

95
Q

qu’est ce qu’une distribution unimodale?

A

distribution avec seulement une bosse prédominante

96
Q

qu’est ce que la moyenne arithmétique?

A

somme de toutes les valeurs non manquantes divisée par le nombre de participants avec des valeurs non manquantes

97
Q

comment calculer la médiane avec un nombre de valeurs pairs?

A
  • calculer la moyenne entre les 2 valeurs du milieu

- moyenne géométrique

98
Q

qu’est ce que l’écart type?

A

mesure d’écart moyen par rapport à la moyenne

*concentration des valeurs autour de la moyenne

99
Q

qu’est ce que la variance?

A

le carré de l’écart type

100
Q

on utilise quel type d’écart type?

A

écarts quadratiques car la somme des écarts moyens donne toujours O

101
Q

but d’un écart type

A

central pour déterminer l’erreur aléatoire et la précision de la réponse à la question clinique

102
Q

pourquoi on divise la somme des écarts quadratiques par N-1 et non par N?

A

*si on diviserait par N on obtiendrait un écart moyen=mais à tendance à sous estimer l’écart type qui a été utilisé pour générer les données
*en divisant par N-1 on corrige la sous estimation
=si N est grand ne fait pas trop de différence par contre si N est petit la différence est plus importante

103
Q

quelle est la différence entre l’écart type et l’erreur type?

A
  • ecart type est une mesure de dispersion associée à la distribution d’une variable dans une population
  • erreur type (erreur standard); mesure de dispersion d’une statistiques obtenue sur un échantillon de la population
104
Q

le concept d’écart type s’étend à quoi?…

A

aux variables dichotomique (calcul en fonction de la proportion)

105
Q

quand l’écart type est a son maximum? nul?

A
  • max si p=0.5

- zero si p=1 ou p=0

106
Q

quelles variables sont difficiles à décrire?

A

variables avec des temps d’incidence

*on utilise les centiles pour les décrire

107
Q

quelles courbes sont les plus utilisées pour décrire les variables sur des temps d’incidence?

A

Kaplan Meier

108
Q

comment présenter les variables de nature dichotomique ou catégorique (ou même ordinale)?

A

tableau de contingence

109
Q

dans un tableau de contingence 2x2, comment s’appelle la colonne total?

A

la distribution marginale (ou marge)

=donne la distribution du CRP indépendante des groupes et la distribution des groupes indépendantes du CRP

110
Q

si dans un tableau de contingence on observe 2 traitements équivalents et donnent des résultats identiques?

A

la proportion observée dans une cellule sera identique aux produits des marginales
*P( A et B)=P(A) P (B)
=si différent; veut dire que le CRP ne semble pas indépendant entre les 2 groupes (différence pourrait être causée par l’erreur aléatoire et ou la présence de biais)

111
Q

qu’est ce que le concept d’indépendance?

A

*manière d’exprimer la différence entre 2 traitements

=indépendance entre le CRP et les groupes s’il n’y a pas de différence entre les traitements

112
Q

que donne la dépendance?

A

va créer une association au sens ou connaitre le groupe donne une certaine information sur le CRP
*association=dépendance

113
Q

la proportion d’une variable de nature dichotomique est une mesure de tendance centrale si…

A

on utilise des valeurs binaires pour représenter les catégories; 0 ou 1 pour chacune des catégories
=on peut aussi faire l’inverse selon la proportion qui nous intéresse! donc on calcule le complément; proportion des échecs=1-proportion des succès

114
Q

comment on organise un tableau de contingence?

A

généralisables par rangé x colonne pour accommoder les CRP de nature catégorique et/ou plusieurs groupes d’expositions

115
Q

est ce que les temps d’incidence (ou autrefois durée de survie) peut être utilisée pour autre chose que le décès?

A

OUI

infection VIH, rémission du cancer, accident cardiovasculaire etc…

116
Q

quelles sont les difficultés avec les données de type temps d’incidence?

A

-partiellement observées

117
Q

estce que le recrutement dans un ECR se fait au même moment pour tout le monde?

A

NON

échelonnée dans le temps car il n’est pas possible de recruter tous les participants le jour ou débute l’étude

118
Q

comment calculer l’incidence?

A

divisant le nombre d’infections par le nombre de mois de suivi

119
Q

comment décrire le suivi des participants?

A

avec 2 échelles temporelles; temps calendrier (ou tous les patients commence au moment de leur recrutement) et le temps depuis le début de l’étude (ou tous les patients commencent au même point)

120
Q

est-ce que si la moyenne ne fait pas de sens pour des données incomplètes il en est de même pour les autres mesures résumées? (écart type, histogramme, diagramme en boite)

A

OUI

121
Q

la courbe KM commence toujours à…

A

100% ou à 0%
*car les études d’incidence recrutent toujours des participants/patients qui n’ont pas encore éprouvé l’évènement (décès, infection au VIH) mais qui sont à risque durant le suivi
(commence à 0 si on montre la probabilité de décès et à 1 si on montre le risque de ne pas être infecté)

122
Q

qu’indique l’axe des x et l’axe des y de la courbe KM?

A

x=échelle de temps

y=probabilité de non infection

123
Q

qu’est ce qui est typique d’une courbe KM?

A

forme en escalier

*les marches deviennent moins perceptibles plus le nombre de patients et de cas incidents sont importants

124
Q

qu’est ce qui crée une marche?

A

si un premier patient est infecté
=créer une marche!
*une marche à chaque cas d’infection!

125
Q

que peut on déduire à partir de la courbe KM?

A

des centiles ou même le temps médiane d’infection (point sur l’axe des X qui correspond à une probabilité de 50%)

126
Q

dans quel contexte sont très utilisés les courbes de KM?

A

pour comparer l’incidence pour deux groupes ou plus

127
Q

à quel moment la courbe KM peut atteindre 0?

A

si tous les patients sont morts!

128
Q

pourquoi porter attention au croisement de ces courbes et au bénéfice à court et à long terme?

A
  • car un traitement peut avoir un effet immédiat de courte durée qui se fait rattraper par l’autre traitement plus tard
  • certaines analyses ne sont pas appropriées lorsque les courbes se croisent!

MMD1048: médecine factuelle (4 decks)

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