Bonus : Analyse des résultats

Question 1

Définition d’une analyse descriptive : + se réalise dans combien de groupe en meme temps :

Answer 1

= description des données brutes des résultats portant sur le critères de jugement principal.

=> Se réalise dans un seul groupe.

Question 2

Paramètres de position de l’analyse descriptive : (2)

Answer 2

• Moyenne
• Médiane (si valeurs extrêmes)

Question 3

Paramètres de dispersion des analyses descriptives : (2)

Answer 3

• ecart-type = DS
• Etendue = Min - Max ou Q1 - Q2

Question 4

Représentation clinique des analyse descriptive :

Answer 4

• Survie = courbe de Kaplan-meier (en escalier)
• boxplot = min/10%/Q1/médiane(Q2)/Q3/90%/max

Question 5

Définition d’une analyse univariée = + nombre de groupe comparé en meme temps :

Answer 5

= Comparaison des deux analyses descriptives portant sur le critère de jugement prinicpal produites dans chacun des groupes.

=> Comparaison entre 2 groupes

Question 6

Tests statistiques adaptés (indices d’effet) : (3)

Answer 6

• Si pourcentages (= qualitative) = test du Chi-2 (Fischer si cas particulier)
• Si moyennes (quantitative) = t-test duu Student (Wilcoxon si cas particulierà
• Si courbes de survie (censurée) = test du log-rank

Question 7

Si onf ait un essais thérapeutiques randomisés il faut toujours faire une analyse multivariées ?

Answer 7

= FAUX : si randomisation l’analyse univariée est en général suffisante sauf il onf ait des stratifications.

Question 8

Une analyse en sous groupe est une analyse univariée ou multivariée ?

Answer 8

= analyse univariée pour chacun des sous-groupes analysés par rapport à l’éfvénement étudié.

Question 9

Définition de l’analyse multivatiée = + comparaison entre combien de groupe en meme temps ?

Answer 9

= comparaison des deux analyses descriptives portant sur le critère de jugement principal produites dans chacun des deux groupes

=> Comparaison entre deux groupe

• En ajustant a posteriori, ces résultats sur de potentiels facteurs de confusion en tenant compte de co-variables.

Question 10

Objectifs des analyse multivariée =

Answer 10

• Déterminer les facteurs indépendamment associés à la survenue de la maladie
• Pour ajuster sur les facteurs de confusion potentiels qui sortent dans l’analyse en sous-groupe.
• Si elle est faite, il faut que sa réalisation potentielle ait été annoncée avant l’étude ! cela renforce sa validité.

Question 11

Importante de l’utilisation de l’analyse multivariée en fonction du type de l’étude :

Answer 11

=> Si études épidémiologiques = analyse la plus importante

=> Si études thérapeutiques : _pas d’analyse multivarié_e le plus souvent car la randomisation bien faite permet la comparabilité des groupes.

Question 12

Définition des variables dépendante et indépendante :

Answer 12

• La survenuue de l’événement étudié = variable dépendante

^{Ex: maladie}

• Les facteurs étudiiées = variables indépendantes

^{Ex = FDR ou Facteurs protecteurs}

Question 13

Méthode de réalisation d’une analyse multivariiiée :

Answer 13

=> En analyse univariée :

• Repérer les facteurs indépendants correspondant aux facteurs de confuusion
• Avec un nombre maximum de facteurs indépendants = 1 pour 10 événements

=> Puis régression logistique :

• Donne l’association entre la variable indépendante et l’événement étudié en tenant compte des autres variables indépendantes = analyse ajustée

=> La régression logistique ne prend pas en compte le délai de survenur

• Si on fait une analuse de surviie = analyse multivariée selon le modèle de Cox.

Question 14

Limite de l’analyse multivariée :

Answer 14

• La fiabilité d’une analyse multivariée dépend des variables indépendantes

=> Il faudrait donc toutes les intégrer = mamis impossible de toutes les connaitres

Question 15

Interaction possibles dans les analyses multivariées :

Answer 15

=> Les études multivariées étudient l’effet de l’association des deux facteurs sur la survenue de l’événement

• Si interaction positive = effet plus que multiplicatif (= potentialisation ou synergie)

=> OR (F1 + F2) > OR (F1) x OR (F2)

Question 16

Définition d’un facteur intermédiaire :

Answer 16

= facteur qui intervient dans la chaine causale entre le facteur d’exposition et le critère de jugement (seule la connaissance du problème étudié permet de supposer qu’un facteur donnée est un facteur intermédiaire)

_{Ex: Si on étudie la relation entre la consommation de tabac et la mortalité globale. Dans cette relation, on peut suppsoer que le fait d’avoir un cancer broncho-pulmonaire, un cancer de la véssie, une syndrome coronaire aigu sont des facteurs intermédiaires car ce soont des pathologies causées par la consommmation de tabas et qu’elles sont potentiellement létales.}

=> Figure page 102

Question 17

Définition d’un facteur de confusion :

Answer 17

= facteur associé à la fois au facteur d’exposition et au critère de jugement et qui n’est pas un facteur intermédiaire. Un facteur de confusiion peut expliquer l’existence d’une association ou au contraire masquer une association existante.

^{Ex : Si on étudie l’association entre la profession et la mortalité en milieu hospitalier. On trouve que les infirmières ont une espérance de vie plus longue que les médecins. Mais il existe un facteur de confusion évident : il y a plus de femmes parmi les infirmières que parmis les médecins, et les femmes ont une espérance de vie plus longue que les hommes.}

^{=> Le sexe est donc un facteur assocé à la fois à la profession et à la mortalité.}

=> Figure page 103

Question 18

Définition d’un facteur d’intéraction :

Answer 18

= il y a interaction lorsque la relation entre deux facteurs différe selon la modalités d’un troisième facteur, appelé facteur d’interaction (modificateur)

=> L’interaction peut etre quantitative (RR plus élevé chez les femmes que chez les hommes) ou qualitative (relation dans un sens chez les femmes, dans l’autre chez l’hommmes)

_{Ex :}

_{- Chez le sujet agé, le syndroem métabolique prédit mieux le risque de SCA chez les femmes que chez l’homme (interaction quatitative, facteur d’interaction = sexe)}

_{- Traitement essicace sur la mortalité globale chez des patients ayant un cancer de prostate à un stade avancé, mais délét!re chez ceux ayant un cancer à un stade moins avancé (intéraction qualitative, facteur d’interatcion = sévérité de la maladie)}

Question 19

Méthode pour différencieir un facteur de confusion ou d’interaction : + indépendant

Answer 19

= il faut déterminer si celui ci jour un rôle dans la relation entre l’exposition et la maladie. Pour ce faire, il faut stratifier l’analyse selon ce facteur : c’est à dire estimer le paramètre pour chaque sous-groupe (strate) correspondant à chaque modalité du facteur afin de justement s’affranchir de l’effet de ce facteur.

=> 3 situtations sont à distinguer :

• Facteurs indépendant : Si la relation entre le facteur d’exposition et la survenue de la maladie est INDEPENDANTE du facteur évalué, alors cette relation sera retrouvée dans chaque strate.
• Facteurs de confusion : Si le facteur évalué explique au moins partiellement la relation retrouvée entre le facteur d’exposition et la survenue de la maladie, alors cette relation disparaitre dans chaque strate (ou sera atténuée)
• Facteur d’interaction : si le facteur évalué modifie la relation entre le facteuur d’exposition et la survenue de la maladie, alors cette relation sera différente au sein de chaque strate

=> Page 104 et 105 pour comprendre.

Question 20

CAT en 4 étapes devant un facteur de confusion potentiel :

Answer 20

1) Vérification qu’il ne s’agisse pas d’un fecteur intermédiaire
2) Est-ce un facteur d’intéraction ?

* Si oui : on présentera des résultats séparés avec des analuse en sous groupes

* Si non = confirmation du facteur de confusion = on présentera les résultats ajustés pour tenter de contrôler les facteur de confusion potentiel.

Question 21

Modèle de régression multivariée :

Answer 21

= ajustement de plusieurs facteurs de confusion à la fois :

• Le principe est de prédire la valeur d’une varibale qui est le critère de jugement (dite variable à expliquer) en fonction d’autre variables : varibales étudiée et facteurs de confusion potentiels (dites variables explicatives)

=> Attention modèle de régression possible en :

• Univarié = si une seule variable explicative => estimation OR brut
• Multivarié = si plusieurs varibales explicatives (prise en compte des facteurs de confusion) => Estimation OR ajusté.

Question 22

Schéma explicatif pour comprendre les 3 types d’analyses en LCA :

Answer 22

=> Figure page 106

Question 23

3 critères pour parler de résultats robustes en LCA :

Answer 23

• La survenue de quelques événemments de plus ou de moins dans un groupe ne modifie pas les résultats
• La suppression des résultats d’un centre, d’une étude multicentrique ne modifie pas les résultats (sinon évoquer nu biais effet centre)
• La gestion des données manquantes par un technique de type hypothèse de biais maximum ne modifie pas les résultats.