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MMD 1048 > MODULE 6 > Flashcards

MODULE 6 Flashcards

1
Q

de quelle façon il est préférable de travailler avec les incidences? et pourquoi?

A

sous forme de rapport d’incidences, parce que le ln des incidences suit approximativement une loi normale, mais pas les différences d’incidences.

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2
Q

dans un intervalle de confiance de niveau 95%, à combien est fixé le alpha?

A

alpha = 5% (intervalle de confiance de niveau 1- alpha)

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3
Q

quelle valeur on cherche à inclure dans un intervalle de confiance précisément?

A

la valeur centrale (moyenne) de la distribution suivant une loi normale de la réponse à la question de recherche

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4
Q

selon une distribution suivant une loi normale, pour un niveau de confiance 95%, la borne supérieure est à combien d’écarts-types de l’estimé ponctuel (valeur au milieu)?

A

à 1,96 erreurs-types environ

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5
Q

quelle est la formule qualitative de l’intervalle de confiance?

A

estimé ponctuel +/- 1,96 x erreur-type

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6
Q

qu’est-ce qu’on fait si une des bornes est supérieure ou inférieure à 100%?

A

comme la différence entre 2 proportions est bornée entre -100% et 100%, on tronque la borne. ex: [80%, 110% devient [80%, 100%]

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7
Q

si en calculant une probabilité de différence entre 2 tx sous la condition que les 2 tx sont égaux exclut la valeur 0, que peut-on conclure?

A

on peut rejeter l’hypothèse que les 2 tx ne sont pas égaux!!

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8
Q

dans quels cas la loi normale ne fournira pas une très bonne approximation?

A

si la taille d’échantillon est très petite ou si les proportions sont très proches de 0 ou 100

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9
Q

que veut dire un intervalle de confiance de 95%?

A

que si l’étude est répétée un grand nombre de fois, 95% des intervalles de confiance contiendront la valeur réelle recherchée.

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10
Q

après avoir obtenu un intervalle de confiance de niveau 95%, peut-on dire qu’il y a 95% de chances que la vraie réponse se trouve dans l’intervalle?

A

non, on doit parler en termes de confiance. ex : nous sommes confiants à 95% que la vraie réponse se trouve dans l’IC

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11
Q

dans quel cas on utilise un IC unilatéral?

A

dans le cas d’ECRs de non infériorité

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12
Q

si la taille d’échantillon est <30, quelle loi utilise-t-on?

A

la Loi de Student: on remplace le centile Zalpha/2 par le centile de la loi de student

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13
Q

que doit-on présupposer pour pouvoir calculer un IC pour un rapport de 2 taux d’incidence?

A

que les incidences sont constantes durant la période de suivi d’un ECR

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14
Q

si les incidences sont constantes dans le temps, on peut démontrer que la médiane M de survie est égale à quoi?

A

ln(2/incidence)

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15
Q

le rapport des temps médians de survie est égal à quoi?

A

ln(2/incidence1)/ln(2/incidence2) = incidence2/incidence1

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16
Q

est-ce que l’IC du rapport des incidences est égal à l’IC pour le rapport des temps médians de survie?

A

oui!

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17
Q

Vrai ou faux: l’erreur-type d’un rapport d’incidences dépend du nombre de patients recrutés et randomisés

A

Faux, elle ne dépend que du nombre de cas incidents

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18
Q

qu’est-ce que représentent E1 et E2 dans le contexte d’un ECR?

A

le nombre de cas incidents dans les groupes 1 et 2, respectivement

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19
Q

quelle transformation doit-on faire pour trouver l’IC du rapport d’incidences à partir de l’IC du ln(RR) ?

A

e exposant la valeur de la borne. à faire pour chaque borne.

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20
Q

Pour un ECR qui mesure l’incidence du VIH avec un vaccin et un placebo, si on obtient une incidence de 3.3 personnes-années dans le groupe expérimental et 4,5 personnes années dans le groupe placebo, quelle est l’efficacité du vaccin?

A

E = 1-RR = 1- (3,3/4,5) = 27%

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21
Q

Dans un ECR, est-ce que le présupposé d’incidence constante est vérifié? pourquoi?

A

souvent oui, car le suivi est relativement court.

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22
Q

Pour un ECR qui mesure l’incidence du VIH avec un vaccin et un placebo, si on obtient une incidence de 3.3 personnes-années dans le groupe expérimental et 4,5 personnes années dans le groupe placebo, et qu’on obtient 71 infections dans le groupe expérimental et 97 dans le groupe placebo, combien a-t-on de personnes-année dans chaque groupe?

A

3.3 infections / 100 personnes années
71 infections
–> 71 inf / (0,033inf/p-a) = 71 inf x (p-a/0,033) = 71/0,033 = 2152 personnes-années groupe expérimental
2155 personnes-années groupe placebo

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23
Q

si on obtient une somme de 4307 personnes-année dans un ECR et que le nombre total de personnes recrutées est 2629, quelle était la durée du suivi?

A

4307/2969 = 1,64 années

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24
Q

qu’est-ce que l’efficacité?

A

1-RR

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25
Q

quelle est l’interprétation de l’efficacité si on dit qu’un vaccin contre le VIH est efficace à 58%?

A

le vaccin réduit de 58% l’acquisition du VIH

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26
Q

entre le rapport d’incidences, le ln(RR) et l’efficacité, laquelle donne l’interprétation la plus simple et naturelle?

A

l’Efficacité

27
Q

pourquoi calculer un IC d’abord sur ln(RR) si la meilleure interprétation est l’efficacité?

A

parce que ln(RR) s’approxime par une loi normale. pas E ni RR

28
Q

quelles transformations doit-on faire pour obtenir un IC pour un RR?

A
  1. on calcule l’IC pour le ln(RR)

2. on fait la transformation e exposant la borne pour chaque borne

29
Q

quelles transformations doit-on faire pour obtenir un IC pour E?

A
  1. on calcule l’IC pour le ln(RR)
  2. on fait la transformation e exposant la borne pour chaque borne
  3. on fait 1- chaque borne
    on réorganise au besoin pour que les bornes soient en ordre croissant (borne gauche plus petite que borne droite)
30
Q

dans le contexte d’un ECR où la question de recherche est de démontrer la non-infériorité d’un tx p/r à un autre, qu’est-ce qui sera fait qui est différent d’un ECR de différence?

A

une des bornes sera comparée à la marge de non-infériorité définie à priori.

31
Q

la marge de non-infériorité marque quoi?

A

la différence clinique acceptable entre les 2 traitements qui permet toujours de dire que l’un n’est pas inférieur à l’autre.

32
Q

si on définit une marge de non-infériorité à 5% et qu’on établit l’IC de niveau 95% pour la différence entre le tx standard et l’expérimental à [-17, 7], peut-on conclure que le tx expérimental est non-inférieur au tx standard?

A

non, parce que la borne supérieure (7%) excède la marge de non-infériorité. le tx standard peut être jusqu’à 7% supérieur au tx expérimental, ce qui est trop pour pouvoir dire que le tx expérimental est non-inférieur.

33
Q

si on définit une marge de non-infériorité à 5% et qu’on établit l’IC de niveau 95% pour la différence entre le tx standard et l’expérimental à [-17, 7], peut-on conclure à un bénéfice du traitement expérimental?

A

oui, l’estimation ponctuelle le montre, cependant on ne peut conclure avec confiance à la non-infériorité du tx expérimental p/r au tx standard.

34
Q

qu’est-il nécessaire de connaître pour évaluer la non-infériorité d’un tx?

A

la direction du bénéfice!

35
Q

plus la proportion est élevée, plus le tx est bénéfique. si on définit à priori une marge de non infériorité de 5% et qu’on obtient Pb = 80% , on peut déclarer la non infériorité du tx A pour quelles valeurs de Pa?

A

si Pa > ou égal à 75%

36
Q

on calcule un IC de niveau 95% sur la différence Pa-Pb (A: exp, B: stand) avec une marge de non infériorité de 5%. plus la proportion est grande, plus le tx est bénéfique. on obtient l’intervalle [C1;C2]. quelle borne doit-on observer et quelle doit être la valeur de cette borne pour déclarer la non-infériorité?

A

C1> ou égal à -5%

37
Q

quels sont les éléments dont on a besoin pour conclure avec un ECR de non-infériorité?

A
  1. la direction du bénéfice
  2. la marge de non infériorité définie à priori
  3. l’intervalle de confiance calculé pour quelle différence? Pa-Pb ou Pb-Pa?
38
Q

quelle est la particularité des ECRs de design 2?

A

ils génèrent des comparaisons multiples

39
Q

quel problème génèrent les comparaisons multiples?

A

problème de multiplicité

40
Q

pourquoi les comparaisons multiples génèrent un problème de multiplicité?

A

parce qu’on a plusieurs fois l’opportunité de commettre l’erreur de type 1 de 5% par exemple.

41
Q

comment peut-on s’assurer qu’il n’y aura pas de problème de multiplicité avec les comparaisons multiples?

A

avec la correction de Bonferroni

42
Q

qu’est-ce que la correction de Bonferroni?

A

on divise le alpha par le nombre de comparaisons.

43
Q

quel est l’inconvénient de la correction de Bonferroni?

A

elle peut être beaucoup trop sévère! si on divise par plus que 5 (+ de 5 comparaisons d’intérêt), devient bcp trop sévère

44
Q

à quel type de réponse s’applique la correction de Bonferroni?

A

différences de proportions, de moyennes et rapports d’incidences

45
Q 
Voici l'ECR suivant: on cherche à évaluer l'efficacité d'une nouvelle diète pour améliorer la santé. on utilise 5 CRP 
- IMC
- Consommation de sucre
- poids
- indice d'adiposité
- VO2 max
on observe que la diète est bénéfique pour 2 des 5 CRPs et on conclut donc que la diète est bénéfique! 
quel est le problème?
A

avec ces 5 CRPs, on a 5 fois la possibilité d’avoir un faux positif (5xalpha = 5x5%). il est donc dangereux de conclure que la diète est bénéfique!

46
Q

si on corrige le alpha avec la méthode de Bonferroni, on doit utiliser cette valeur corrigée pour quoi?

A

le calcul de l’IC, de la taille d’échantillon et l’inférence (?)

47
Q

peut-on calculer un IC pour un ECR de design 3 de la même façon que pour un design 1? pourquoi?

A

non parce que la comparaison entre les 2 tx n’est pas indépendante: les tx sont essayés sur les mêmes patients!! la condition d’indépendance du TCL n’est pas vérifiée et on ne peut pas utiliser les mêmes IC qu’au design 1

48
Q

de quelle façon peut-on utiliser le TCL pour calculer l’IC pour les ECRs de design 3?

A

en faisant l’IC à partir des différences entre les 2 tx chez le même patient: la valeur obtenue (Di) sera alors indépendante des autres obtenues et on peut utiliser le TCL pour approximer l’IC

49
Q

si la moyenne des Di est 0, qu’est-ce que ça veut dire? (ECR de design 3)

A

qu’il n’y a pas de différence entre les 2 tx

50
Q

on teste 2 traitements. le traitement A est 100% efficace et le traitement B n’est pas efficace du tout. y aura-t-il un effet résiduel de B sur A?

A

non, car B n’a aucun effet. par contre, le tx A aura un effet résiduel sur le tx B

51
Q

vrai ou faux: la présence d’effets résiduels dans un ECR est problématique

A

Faux, elle l’est seulement si les effets résiduels sont différentiels

52
Q

V ou F: si on observe un effet résiduel différentiel, les différences de la période 1 sont contaminées

A

Faux: seulement celles de la période 2

53
Q

V ou F: si on observe un effet résiduel, les différences de la période 2 sont contaminées

A

Faux: seulement si les effets résiduels sont différentiels

54
Q

dans le cas d’un CRP dichotomique pour un ECR de design 3, qu’est-ce que Pa? et Pb? (imagine un tableau de contingence)

A 
Pa = DC10 + CC1
Pb = DC01 + CC1
55
Q

Dans le cas d’un ECR de design 3 avec un CRP dichotomique, dans quel cas peut-on affirmer qu’il n’y a pas de différence entre les 2 tx (Pa = Pb)?

A

si DC10 = DC01

56
Q

vrai ou faux: les effets de période, de séquence et résiduels se visualisent à l’aide d’un histogramme ou d’un diagramme en boîte

A

Faux: ils ne permettent pas de voir ces effets. on utilise d’autres graphiques pour cela.

57
Q

qu’arrive-t-il à l’intervalle de confiance si on compare 2 traitements (A et B) sur la période 1 seulement en raison d’effets résiduels différentiels?

A

il devient plus large

58
Q

plus le X d’un graphique d’effet résiduel est asymétrique, plus il y a d’évidences de quoi?

A

de la présence d’effets résiduels différentiels

59
Q

quelles sont les sources de variation pour un ECR croisé 2x2?

A

la séquence, la période et le traitement (+ potentiellement effets résiduels des tx si la période de sevrage est inefficace)

60
Q

Dans un ECR croisé 2x2, la différence entre (a1 + b1)/2 et (a2 + b2)/2 permet de détecter la présence de quoi?

A

effet de période

61
Q

Dans un ECR croisé 2x2, la différence entre (a1 + b2)/2 et (a2 + b1)/2 permet de détecter la présence de quoi?

A

effet de séquence

62
Q

en absence d’effet résiduel dans un ECR croisé 2x2, nous sommes en mesure d’estimer quoi?

A

l’effet de période, de séquence et de traitement

63
Q

en présence d’effet résiduel, d’effet de période, d’effet de séquence et d’effet de traitement dans un ECR croisé 2x2, nous sommes en mesure d’estimer quoi?

A

rien: il est impossible d’estimer les 4 effets

MMD 1048 (4 decks)

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