MODULE 4 - Validité, précision et sources d'erreur

Question 1

Quelles sont les deux types d’erreurs que l’on peut reconnaître dans un contexte clinique?

Answer 1

1. Erreur systématique
2. Erreur aléatoire

Question 2

Expliquer la notion de justesse d’une mesure

Answer 2

La mesure est à la fois valide et précise

Question 3

Définir la notion de validité

Answer 3

Capacité d’appréhender correctement un phénomène ou d’en mesure la valeur réelle

Question 4

Expliquer les deux types de validité

Answer 4

Interne: la capacité d’une étude d’estimer correctement les mesures ou les liens rechercher
Externe: la capacité de généraliser un résultat à une population cible

Question 5

Qu’est-ce qu’un biais?

Answer 5

Une source d’erreur systématique –> apparait lorsqu’une mesure s’écarte de la valeur réelle

Question 6

À quel type d’erreur mène ces conditions:
* Appareil mal calibré
* Utilisation d’un critère d’observation erroné
* Manque de collaboration du sujet
* Mauvaise méthode de lecture d’un appareil

Answer 6

Erreur systématique

Question 7

Définir la notion de précision

Answer 7

Absence relative d’erreur aléatoire

Question 8

Nommer un moyen pour réduire l’erreur aléatoire et augmenter la précision de la mesure

Answer 8

Utiliser un instrument bien conçu

Question 9

Nommer les types de biais

Answer 9

1. Biais de sélection
2. Biais d’information
3. Biais de confusion

Question 10

Expliquer la notion de biais de sélection

Answer 10

Découle des procédures utilisées pour choisir les sujets à l’étude

Question 11

Nommer les types de biais de sélection

Answer 11

1. D’échantillonnage ou de survie sélective
2. D’admission ou de Berkson
3. De migration ou des perdus de vue
4. De volontariat
5. De “bonne santé des travailleurs”
6. De publication

Question 12

Expliquer la notion de biais d’échantillonnage

Answer 12

Survient lorsque des membres de la population à l’étude sont moins susceptibles d’être admis dans une étude à cause d’une caractéristique comme le fait d’être asymptomatique ou atteint d’une maladie mortelle ou de courte durée

Question 13

Expliquer la notion de biais d’admission

Answer 13

Apparaît lorsque les personnes sélectionnées dans la population à l’étude sont différentes de la population cible à cause de l’exposition étudiée –> il en résulte une surestimation ou sous-estimation de l’association

Question 14

Expliquer la notion de biais de migration

Answer 14

Apparaît lorsque les patients qui ont décidé de ne plus participer à l’étude ne sont pas inclus dans les résultats (moins de patients évalués pour un groupe vs l’autre groupe)

Question 15

Expliquer la notion de biais de volontariat

Answer 15

Découle du fait que les caractéristiques des sujets volontaires ne sont pas représentatives de l’ensemble des caractéristiques des individus qui composent la population à l’étude

Question 16

Expliquer la notion de biais de bonne santé des travailleurs

Answer 16

Tient au fait que des groupes de travailleurs sélectionnés sentent un taux de mortalité/morbidité plus faible que celui de la population générale

Question 17

Expliquer la notion de biais de publication

Answer 17

Lié à la tendance qui consiste à publier des articles qui appuient les hypothèses de recherche établies

Question 18

Quelle méthode permet d’éliminer le biais de volontariat?

Answer 18

Effectuer un tirage au sort afin d’obtenir un échantillon représentatif de la population à l’étude

Question 19

Comment prévenir le biais d’échantillonnage

Answer 19

• S’assurer que toutes les personnes ont une chance égale de participer à l’étude
• Utiliser un échantillonnage aléatoire stratifié

Question 20

Comment prévenir un biais d’admission

Answer 20

• S’assurer que la population à l’étude est représentative de la population cible

Question 21

Comment prévenir un biais de migration

Answer 21

• Utiliser stratégies pour minimiser les perdus de vue

Question 22

Comment prévenir un biais de volontariat

Answer 22

Utiliser un échantillonnage aléatoire

Question 23

Comment prévenir un biais de bonne santé des travailleurs

Answer 23

Éviter de comparer un groupe de travailleurs exposés à un fdr au travail à un groupe issu de la population générale

Question 24

Comment prévenir un biais de publication

Answer 24

Prendre des mesures réglementaires pour créer un registre international des études entreprises sans égard à la publication des résultats

Question 25

Expliquer la notion de biais d'information

Answer 25

Erreur systématique entraînée par la mesure ou l'observation incorrecte de l'exposition ou de la maladie

Question 26

Quels sont les deux types d'erreurs de classification associés au biais d'information?

Answer 26

1. Erreur non différentielle 2. Erreur différentielle

Question 27

Expliquer l'erreur de classification non différentielle

Answer 27

Classifier les individus en catégories "exposés" et "non exposés" en utilisant le même instrument imparfait = sous-estimation de la vraie mesure d'association

Question 28

Expliquer l'erreur de classification différentielle

Answer 28

Survient lorsqu'on utilise des instruments de mesure différents pour chaque groupe d'étude

Question 29

Expliquer la notion de biais de rappel

Answer 29

C'est une autre erreur différentielle qui peut survenir dans les études cas-témoins et transversales --> les personnes ayant des problèmes de santé peuvent avoir tendance à se rappeler et à déclarer les expositions antérieures à un facteur de façon différente que ne le feraient celles qui sont en bonne santé

Question 30

Expliquer la notion de biais de confusion

Answer 30

Erreur systématique induite par la présence d'un facteur associé de façon indépendante tant à la maladie qu'au facteur d'exposition à l'étude

Question 31

Comment contrôler l'effet du biais de confusion?

Answer 31

En étudiant des strates dans lesquelles ce facteur est absent et en utilisant les mesures propres à chacune de ces strates plutôt que la mesure brute Au cours de l'échantillonnage: procéder par restriction/assortiment --> * Restriction: exclut de l'étude les gens exposés au fdr potentiellement confondant * Assortiment: rendre les groupes étudiés comparables au regard du facteur à contrôler Au cours de l'analyse : procéder par stratification --> calculer les mesures d'association spécifiques en fonction de la présence ou de l'absence du facteur de confusion