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MMD 1048 examen final > Module 8 > Flashcards

Module 8 Flashcards

1
Q

Qu’est-ce que la sensibilité (Se) d’un test diagnostique binaire?

A

C’est la probabilité qu’un test réalisé sur une personne malade se révèle positif.

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2
Q

Qu’est-ce que la spécificité?

A

La probabilité qu’un test réalisé sur une personne saine se révèle négatif.

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3
Q

Qu’est-ce que la VPP?

A

La VPP est la probabilité d’être réellement positif (malade, infecté, etc.) lorsque le test est positif.

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4
Q

De quoi va dépendre la VPP?

A
  • Se
  • Sp
  • Prévalence
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5
Q

A : le test est positif
B : la patient est malade (réellement)
Se = ?

A

P(AIB)

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6
Q

A : le test est positif
B : la patient est malade (réellement)
VPP = ?

A

P (BIA)

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7
Q

Pourquoi la réalité est bien pire (calculer le VPP)?

A
  • Présence (non anticipée) d’hétérogénéité dans les données,
  • Mauvais contrôle du niveau global α dans les analyses
  • Calcul de puissance inadéquat lors de la conception de l’étude (ou alors étude qui ne complète pas son recrutement).
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8
Q

Pourquoi π ne peut pas être trop élevé?

A

Car il deviendrait non éthique de faire un ECR si on était à 90 % certain que l’intervention soit efficace

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9
Q

Que représente π?

A

La probabilité marginale (avant l’étude) que l’intervention soit vraiment efficace.

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10
Q

Est-ce que la puissance = VPP?

A

NON

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11
Q

Quand est spécifié la puissance d’un ecr?

A

Lors de la conception de l’ECR et du calcul de la taille d’échantillon

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12
Q

QU’est-ce qui compte le plus pour un organisme réglementaire?

A

VPP

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13
Q

Qu’est-ce qui compte le plus pour une demande de financement?

A

Puissance (forte probabilité de rejeter H0 si l’intervention est réellement efficace)

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14
Q

Combien d’études minimum pour l’homologation?

A

2

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15
Q

Qu’amène l’exigence de deux ecr?

A
  • Augmente la VPP
  • Réduit le risque de mettre sur le marché un traitement inneficace
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16
Q

Pourquoi est-ce qu’on a un intérêt des deux côtés si un faux positif concerne seulement un côté de l’intervalle?

A

Pour savoir si il y a un effet néfaste et son niveau de signification

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17
Q

Comment obtient-on un échantillon représentatif de la population?

A
  • Sélection aléatoire
  • Méthode d’échantillonage
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18
Q

Que permet d’obtenir l’échantillon représentatif?

A

Une estimation valide des paramètres

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19
Q

Est-ce que, généralement, les échantillon des ecr sont représentatif?

A

Non

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20
Q

Est-ce c’est grave d’avoir un échantillon non-représentatif?

A

Non, validité interne

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21
Q

En vertu de quoi les groupes sont comparables?

A
  • Absence de biais
  • Randomisation
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22
Q

Qu’est-ce qui rends l’échantillon de l’ecr non représentatif?

A

Critères d’inclusion et d’exclusion

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23
Q

Est-ce que la validité externe peut se démontrer si il n’y a pas de validité interne?

A

Non

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24
Q

Que définissent les critères d’inclusion et d’exclusion?

A

Ces critères définissent la population de patients pour laquelle les résultats de l’étude vont s’appliquer

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25
Q

Le recrutement dans les essais cliniques est _____________.

A

opportuniste

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26
Q

Est-ce que la preuve de la validité externe est nécessaire pour l’homologation?

A

Non

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27
Q

Nom des études pour la validité externe?

A

Études complémentaires

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28
Q

Essais cliniques pragmatiques?

A
  • Moins de critères d’exclusion/inclusion
  • Groupes plus hétérogènes
  • Réponse au traitement hétérogène
  • Conditions réelles
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29
Q

Différence efficience vs efficacité?

A
  • efficacité: théorique
  • efficience: efficacité dans la vrai vie
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30
Q

Est-ce que l’allocation 3:1 demande plus de participants que l’allocation 1:1?

A

Oui

40% de plus

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31
Q

Comment est-ce qu’on vérifie si nos résultats sont dû à un biais de confusion?

A

Stratification

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32
Q

Qu’élimine une randomisation qui fonctionne?

A

Le biais de confusion

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33
Q

Est-ce que la randomisation a plus de chances de fonctionner sur un grand ou sur un petit échantillon?

A

Grand

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34
Q

Est-ce qu’il existe des approches statistiques pour contrôler les biais de confusion?

A

Oui (hors de porté de ce cours)

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35
Q

Utilité de la table 1 (présentation des stat au recrutement)?

A

Identifier des facteurs de confusion

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36
Q

Problème de la stratification?

A
  • On ne peut pas stratifier pour une variable qu’on a pas mesuré
  • Ne fonctionne que pour des facteurs dichotomiques
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37
Q

Quand est-ce que la stratification n’est pas disponible?

A

Facteur de confusion non dichotomique

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38
Q

Qu’utilisent les approches statistiques pour contrôler le biais de confusion?

A

Modélisation

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39
Q

Modélisation desing 1 CRP continu?

A

Yi = β0 + β1Ti + ϵi

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40
Q

Yi = β0 + β1Ti + ϵi
Décrit les variables.

A
  • Yi est la réponse du patient i
  • Ti une variable indicatrice (0 si gr placebo, 1 si gr exp)
  • ϵi est l’erreur aléatoire
  • β0 moyenne du gr placebo
  • β1 différence de moyenne
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41
Q

But du modèle de régression?

A

Estimer le β1

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42
Q

Formule d’un modèle multivarié?

A

Yi = β0 + β1Ti + β2Fi + ϵi

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43
Q

Fi?

A

Facteur dichotomique (ex: variable de confusion)

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44
Q

B3?

A

Terme d’interaction

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45
Q

Lorsque F est un facteur de confusion, on dira que l’estimateur de β1 est _______________________.

A

ajusté pour le facteur F

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46
Q

Que permettent les modèles multivariés?

A
  • Estimer B1
  • Augmenter la puissance
  • Réduire l’erreur-type
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47
Q

Que sont les principales sources de variations?

A
  • Entre les participants
  • Entre les centres de recrutement
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48
Q

Formule qui inclut l’impact des centres?

A

Yi = β0 + β1Ti + β2Ci + ϵi

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49
Q

Avantage de ce modèle: Yi = β0 + β1Ti + β2Ci + ϵi?

A
  • Il permet de séparer la variation entre celle des patients et celle des centres.
  • Ceci réduit l’erreur-type pour l’estimation de β1 et augmente ainsi la puissance de l’étude
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50
Q

Quels ecr utilisent cette formule: Yi = β0 + β1Ti + β2Ci + ϵi?

A

Ecr multicentrique

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51
Q

Technique de régression pour un CRP dichotomique?

A

Modèle de régression logistique

52
Q

Qu’utilise le modèle de régression logistique?

A

RC

53
Q

Modèle de régression pour les proportions?

A

Binomiale

54
Q

Modèle de régression pour un CRP d’incidence?

A

Modèle Cox à risque proportionnel

55
Q

Les modèles de régressions sont-ils paramétriques?

A

Oui

56
Q

Vrai ou faux? L’efficacité des traitements est la même pour tous.

A

FAUX

57
Q

Le terme d’interaction peut être ___________.

A

négatif ou positif

58
Q

Qu’est-ce qu’un terme d’interaction?

A

Au minimum le produit de 2 variables mesurées dans l’ECR

59
Q

Comment peut-on créer un terme d’interaction?

A

En multipliant les variables

60
Q

Que permettent de vérifier les termes d’interactions?

A

Vérifier l’homogénéité de l’efficacité

61
Q

Cas d’un vaccins T x Age est 0
Interprétation?

A

Ceci implique que l’efficacité du vaccin est homogène au niveau de l’âge

62
Q

Utilité dans un contexte d’ecr des termes d’interactions?

A
  • Homogénéité de l’efficacité
  • Contrôler les biais de confusion
63
Q

Typiquement, si on cherche à vérifier que l’efficacité du traitement est homogène pour les différentes caractéristiques des patients (cliniques et socio-démographiques), que doit-on évaluer?

A

Les interactions entre le traitement et ces caractéristiques

64
Q

Qu’est-ce qui se passe si on ne compartimente pas les différentes sources?

A
  • Augmente l’erreur-type
  • Perte de puissance
65
Q

La modélisation permet d’intégrer différentes sources de __________.

A

variation

66
Q

Nomme 3 sources de variations.

A
  • Patient
  • Traitement
  • Centre
67
Q

L’erreur-type pour l’estimé de β1 pour le modèle (1) est proportionnelle à….

A

√Vp/Vt

68
Q

L’erreur-type pour l’estimé de β1 pour le modèle (2) est proportionnelle à:

A

√(Vp + Vc)/Vt

69
Q

À quelle variation s’ajoute celle des centres si elle n’est pas prise en compte séparément?

A

À celle des patients

70
Q

La variance d’une somme de variables est la somme des variances si __________________

A

il y a indépendance des variables

71
Q

Nomme les 4 façons de quantifier l’effet d’un nouveau traitement.

Quand on a des deux prises de mesures par groupe

A
  1. En ignorant les valeurs du CRP prises au recrutement
  2. En calculant le changement absolu par rapport à la tension au recrutement
  3. En calculant le changement relatif par rapport à la tension au recrutement
  4. En modélisant la valeur du CRP du recrutement
72
Q

Nom de la modélisation du CRP au recrutement?

A

ANCOVA

73
Q

Formule de ANCOVA?

A

Yi = β0 + β1Xi + β2Ti

74
Q

Les changements _______ sont très prisés par les cliniciens.

A

relatifs

75
Q

Est-ce que les 4 méthodes sont équivalentes ? (pour quantifier l’effet d’un nouveau traitement)

A
  • Même conclusion
  • Différence au niveau de IC
76
Q

La taille d’échantillon est en fonction de l’___________

A

erreur-type

77
Q

Meilleure méthode?

A

ANCOVA

78
Q

De quoi va dépendre l’impact sur la taille d’échantillon?

A

Va dépendre de la corrélation entre les mesures prises au recrutement et à la fin de l’intervention.

79
Q

De quoi protège ANCOVA?

A

Des biais de confusion

80
Q

Est-ce qu’une des cnditions pour le biais de confusion est qu’il soit associé à un facteur intermédiaire?

A

Non

81
Q

Pourquoi le changement relatif est une méthode à proscrire?

A

Parce qu’il peut augmenter le nb de participants de l’ecr

82
Q

Qu’est-ce que l’ANCOVA?

A

L’ANCOVA est une différence absolue du changement par rapport au recrutement

83
Q

Pour quels CRP est utilisé l’ANCOVA?

A

Tous sauf incidence

84
Q

Vrai ou faux? L’ANCOVA n’empêche pas de conclure de façon relative.

A

Vrai

85
Q

Quel est le plus grand problème de tout les ecr?

A

Donnés manquantes

86
Q

Qu’engendrent les pertes au suivi?

A

Biais de confusion

87
Q

La taille du biais est associée au _____ des pertes.

A

chiffre

88
Q

De quoi dépend le seuil acceptable de perte?

A
  • Contexte
  • Type d’ecr
  • CRP
89
Q

Sorte de pertes pas grave?

A

aléatoire

90
Q

Est-ce qu’il est possible de prouver que les pertes au suivi sont aléatoires?

A

NON

91
Q

Meilleure solution pour les pertes?

A

Prévention

92
Q

Une méthode souvent utilisée par les organismes réglementaires est ________________________.

A

l’imputation par la « pire » valeur

93
Q

Que cherche à prouver l’imputation extrême?

A

La stabilité de la conclusion face à la pire situation possible.

94
Q

Autre méthode préventive contre les pertes?

A

Ajuster la taille d’échantillon (aide pour la puissance, pas pour le biais)

95
Q

Perte de précision ou de biais la plus importante?

A

Biais

96
Q

Pourquoi est-ce si difficile d’analyser les biais?

A

On ne sait pas ils sont dans quelle direction

97
Q

Mais si l’attrition est élevé, le contrôle par l’imputation extrême devient beaucoup trop _________.

A

conservateur

98
Q

Est-ce que le CRP est rare dans la majorité des cas?

A

Oui

99
Q

Quelle étude allons-nous faire avant celle qui utilise le CRP?

A

Étude préliminaire

100
Q

Que va valider l’étude préliminaire?

A

Le mécanisme de l’intervention, la preuve de concept

101
Q

Caractéristiques du CS?

A
  • Peut se mesurer bien avant le CRP
  • Peut se mesurer avec précision
  • Prédit le critère de résultat principal (le CRP
102
Q

Avantages d’une étude avec un CS?

A
  • Moins de gens
  • Plus courte
103
Q

L’intervention expérimentale, si elle est efficace, va interrompre le lien entre la ______ et le ___.

A

maladie
CS

104
Q

Vrai ou faux? Une preuve du concept est suffisante pour démontrer un effet sur le CRP

A

FAUX

105
Q

Que faire après avoir validé l’effet de l’intervention sur le CS?

A

Faire la preuve sur le CRP

106
Q

Est-ce que la régression vers la moyenne est l’effet placebo?

A

Non

107
Q

Décrit le design avant/après.

A
  • Une mesure au début
  • Une mesure à la fin
  • Non expérimental
108
Q

Qu’est-ce que le phénomène de régression vers la moyenne?

A

Les individus dans les extrêmes de la distribution vont régresser vers le centre de la distribution lorsqu’on les mesure à nouveau dans le temps

109
Q

Pourquoi voit-on beaucoup de régression vers la moyenne dans les ecr?

A

Il est très fréquent que les critères d’inclusion et d’exclusion utilisés lors du recrutement vont sélectionner des patients dans les extrêmes de la distribution du CRP

110
Q

Est-ce que la régression vers la moyenne est un problème?

A

Non si on a un groupe contrôle

111
Q

Est-ce que l’effet placebo peut se rajouter à l’effet de régression vers la moyenne?

A

Oui

112
Q

À quelle mesure s’exprime la régression vers la moyenne?

A

La deuxième

113
Q

Est-ce que le design avant/après permet de quantifier les tendances temporelles?

A

Non

114
Q

Que permet l’IA?

A
  • Simultanément observer et traiter rapidement un nombre presque illimité d’entrées.
  • Apprendre de chaque cas (apprentissage) et raffiner leurs algorithmes automatiquement.
115
Q

Est-ce que l’IA est très utile en ecr? Pourquoi?

A

Dans le cadre des ECRs, l’IA joue un rôle secondaire car la question de recherche est spécifique et la structure des données en terme de réponse est relativement simple et connue.

116
Q

Rôle de l’IA dans les ecr?

A
  • Questions secondaires en lien avec la génétique
  • Médecine personnalisée
117
Q

Dans quel contexte l’IA joue-t-elle un rôle important et pourquoi?

A
  • Méta-analyse
  • Permet de faciliter l’extraction d’information et de raffiner les résultats au jour le jour
118
Q

Qu’est-ce que l’IN?

A

L’intelligence numérique (IN) est un ensemble d’outils et de méthodologies, incluant l’IA, pour passer de la donnée à la décision.

119
Q

À quoi peut référer l’IN?

A
  • À l’analytique des données, particulièrement sous ses angles descriptifs, prédictifs et prescriptifs
  • Aux différentes approches d’ordre techno-scientifique qui permettent de passer de sources de données à de la création de valeur sociale ou économique
120
Q

Qu’est-ce qu’un bit?

A

Un bit est la quantité minimale d’information transmise par un message, et constitue l’unité de base de l’information en informatique

121
Q

8 bit?

A

Octet

122
Q

Nomme les 6 V des données massives.

A
  • volume
  • vélocité
  • variété
  • visibilité
  • valeur
  • véracité
123
Q

Problème avec les données massives?

A

Ressources : logiciel et matériel

124
Q

Est-ce que l’ecr typique génère des données massives?

A

Non

125
Q

Bonne chance pour l’examen final!

A

Courage, c’est presque fini :))

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