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Analyse de laboratoire pod > Valeur de référence > Flashcards

Valeur de référence Flashcards

1
Q

Que veut dire “diagnostic positif” et “diagnostic d’exclusion”

A

Positif: on sait que c’est tel maladie
Exclusion: on sait que ce n’est pas tel maladie (ex: patient l’air de souffrir d’hypertension mais tout le reste est normal alors c’est de l’hypertension essentiel)

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2
Q

Critères pour utiliser correctement une valeur de référence

A
  • gr de référence clairement défini (ex: données sont pour femmes enceinte)
  • patient ressemble aux individus de références en tout point autres que ceux sous investigation (ex: Vit D pour californien vs hiver)
  • conditions de prélèvement identique (erreur lab ex: à jeun)
  • comparés dans les mêmes unités
  • utilisation méthodes standardisées (lab de qualité)
  • évaluer un certain grade s’il y a lieu
  • sensibilité diagnostic et spécificité et cout du test sont pris en compte
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3
Q

Lequel est le bon terme “Valeur de référence” ou “Valeur normal”

A

Valeur de référence

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4
Q

Ques que la Limite de référence

A
  • Descriptives de la distribution de référence
  • Renseignent sur la variation d’une valeur par rapport aux valeurs des individus de référence
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5
Q

Ques que la Limite de décision clinique

A
  • Séparation selon des catégories cliniques ou des « outcomes ».
  • Déterminées avec l’analyse de valeurs de référence sur plusieurs groupes (sain vs patients avec maladie) – utile pour le diagnostic différentiel
  • Établies à partir « d’outcome studies »-utile pour l’établissement de lignes directrices
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6
Q

De quoi faut-il tenir compte pour le prescription de test pour faire des valeurs de références

A
  • Choisir une population de référence
  • Définir diagnostic clinique et décision de traitement
  • Suivi clinique
  • Dépistage de maladie (puisque l’on veut une grande population de gens qui n’ont pas la maladie)
  • Identifier les individus à risque
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7
Q

Il existe trois types de critères pour sélectionner une population de référence, Nommez les et brièvement les expliquer

A
  • de sélection: en fonction de l’objectif poursuivi (cancer de la prostate visera pas les femmes)
  • de ségrégation: un paramètre influencé par physiologie (si données très différentes on sépare H et F)
  • d’exclusion: si caractéristique d’un individu influence bcq (ex: femmes enceintes)
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8
Q

À quoi ressemble une distribution gaussienne des valeurs

A

Moyenne (à peu près)= Médiane

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9
Q

Quels sont les deux manières de traitements statistique des valeurs de reférence

A
  • Paramétrique
  • Non-paramétrique
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10
Q

Laquelle des méthodes de traitement des valeurs requiert que les données s’échelonnent de manière gaussienne

A

Paramétrique

Sinon on transforme les données par des opérations statistiques

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11
Q

Quel % de la population se retrouve à l’intérieur des valeurs de références

A

95%

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12
Q

V ou F

Les résultats de test de laboratoires sont absolus et sont prioritaire au jugement clinique

A

F
Tjrs notre jugement clinique qui priorise car c’est nous qui sommes en contact avec les patients et non les techniciens de laboratoires

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13
Q

V ou F

Les patients avec des résultats en dehors des valeurs de références est malade

A

F
Sain mais taux anormal (soit dans 2,5% plus ou moins)

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14
Q

Ques qui est intéressant au niveau de la méthode non-paramétrique

A

On peut l’utiliser avec n’importe quelle distribution des valeurs

Classer les valeurs, assigner un classement, 2.5 et 97.5 percentiles

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15
Q

Quel méthode de traitement des valeurs requiert un moins grand nombre de sujet

A

Paramétrique

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16
Q

Les types de facteurs influençant les valeurs de références

A
  • analytique (ex: arc -> exactitude; milieu // précision; regrouper pas nécéssairement au milieu)
  • inter-individuels (âge, sexe, race)
  • intra-individuels (cycle circadien, menstruel, prandial/repas)
17
Q

Qu’arrive-t-il lorsque l’on prescrit plusieurs test de laboratoire pour des trucs que l’on ne suspecte pas nécéssairement

A

La probabilité d’obtenir un faux positif est cumulative, donc on se retrouve à chercher à prouver que le patient n’a pas le problème indiquer par le test

18
Q

Lorsque l’on compare les valeurs de référence et les valeurs du patient, quels sont les graphiques que l’on peut obtenir

A
  • Normaux et malades complètement séparé (idéal)
  • Aucune différence entre les deux (inutile)
  • Les courbes s’entrecroisent (utile)
19
Q

Dans une courbe où le seuil de décision clinique vers la fin de la population saine, juste avant le début de la population malade, comment se qualifie le test

A

Sensible car il détecte tous les malades

20
Q

Où sera le seuil de décision clinique d’un test dit spécifique

A

À la fin de la courbe saine, afin que tous les patients au dessus du seuil soit malade (aucun sain sera faussement positif mais manque des malades)

21
Q

*

Définition “Sensibilité d’un test” et comment la calculer

A
  • **Probabilité de détecter la maladie chez un patient atteint ** (Taux de vrai positif)
  • (VP / (VP+FN))x100

données dépassé seuil clinique

22
Q

*

Définir “Spécificité d’un test” et comment le calculer

A
  • **Probabilité d’indiquer l’absence de maladie ** (Taux de vrai négatif)
  • (VN / (VN+FP))x100

sous seuil clinique

23
Q

Définir faux négatif

A

Proportion des patients atteints chez qui la maladie n’a pas été détectée

24
Q

Définir Faux positif

A

Proportion des patients sains chez qui la maladie a été faussement détectée

25
Q

Ques que la valeur prédictive positive

A
  • Probabilité d’être malade si le test est positif
  • ( VP / (VP+FP) )x100
26
Q

Ques que la valeur prédictive négative

A
  • Probabilité de ne pas être malade si le test est négatif
  • ( VN / (VN+FN) )x100
27
Q

Ques que la Prévalence

A
  • Nbr de patient atteints dans une population déterminée
  • malade/total (VP+FN)/(VP+FN+FP+VN)
28
Q

Que signifie une prévalence élevée

A
  • test positif tend à confirmer la maladie
  • test négatif n’est guère utile pour éliminer la maladie
29
Q

Que signifie une prévalence basse

A
  • test négatif tend à exclure la maladie
  • test positif n’est pas utile pour confirmer la maladie

exemple de rhume vs allergie

30
Q

Comment se calcule l’efficacité d’un test

A
  • (VP+VN)/total
  • C’est le pourcentage de résultat corrects
31
Q

faire exemple des tableaux

A
32
Q

Comment augmenter la prévalence de la maladie dans la population à qui ont prescrit le test

A
  • Examinant le patient au préalable (repérer signe/symptôme)
  • Prescrire le test qu’aux personnes à risque
33
Q

Quels sont les trois types d’erreurs de laboratoire qui peut se produire

A
  • Pré-analytique
  • Analytique
  • Post-analytique
34
Q

Où se produit majoritairement les erreurs de labs %

A
  • Pré (41%)
  • Post (55%)
35
Q

Exemples d’erreurs Pré-analytique

A
  • Prélèvement du mauvais échantillon (mauvais patient)
  • Mauvaise préparation du patient (à jeun)
  • Mauvais étiquetage (ou pas d’étiquette! mauvais fluide ex: plasma vs urine)
  • Mauvais stockage de l’échantillon avant l’analyse
  • Transport dans de mauvaises conditions
  • Réactifs endommagés lors d’un mauvais stockage
36
Q

Exemple erreurs analytique

A
  • Mauvaise adhérence à un algorithme établi
  • Rendu des résultats quand les contrôles (de qualité) sont hors limite
  • Mesures incorrectes de l’échantillon ou du réactif (erreur de dilution! svt une machine donc humain oublie et font des erreurs)
  • Utilisation de réactifs périmés
37
Q

Exemple erreurs Post-analytique

A
  • Erreur de transcription des résultats (machine->humain->dossier)
  • Compte-rendu illisible ou abîmé
  • Envoi du rapport à la mauvaise adresse (perte du rapport)
  • Pas d’envoi du rapport (médecin a pas vu le message)
38
Q

Quels sont les conséquences des erreurs de laboratoires

A
  • Soins inappropriés ou inadéquats aux patients
  • Actions de santé publique inappropriées
  • Épidémies de maladies transmissibles non détectées * Gaspillage de ressources
  • Mort d’un individu

infirmière qui avait fait passé son test de grossesse sur une personne déficiente

Analyse de laboratoire pod (7 decks)

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