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pha 1035 > chapitre 2 > Flashcards

chapitre 2 Flashcards

1
Q

Énumérer les mesures d’associations

A

Risque attribuable (RA)
Risque relatif (RR)
Rapport des cotes (RC)
Coefficient de corrélation linéaire

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Q

Qu’est-ce que les mesures d’associations mettent en relation?

A

une mesure de fréquence provenant de 2
groupes de participants

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3
Q

Pour quelle type d’étude utilise-t-on les mesures d’association?

A

Étude de cohorte: exposé versus non exposé au médicament d’intérêt

Étude cas témoin: cas versus témoin

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4
Q

Si on utilise les mesures d’association pour une étude étiologique, qu’est-ce que ceux-ci permettent d’établir?

A

Association

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5
Q

Si on utilise les mesures d’association dans une étude expérimentale, qu’est-ce que ceux-ci peuvent établir?

A

effet

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6
Q

Nommer une mesure d’impact

A

nombre nécessaire à traiter

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7
Q

QSJ: Rapport du risque chez le groupe exposé au médicament sur celui du groupe non exposé

A

Risque relatif

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8
Q

Qu’est-ce que le RR mesure?

A

l’importance du médicament dans L’ÉTIOLOGIE de l’évènement

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9
Q

À partir de quoi calcule-t-on le risque relatif

A

Mesures de fréquences observées dans les études de cohortes:
- Taux d’incidence
- Incidence cumulée

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10
Q

Équation du risque relatif

A
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11
Q

Le risque relatif est-il un rapport ou un ratio?

A

Rapport

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12
Q

QSJ: Rapport de la cote d’exposition au médicament chez les cas sur celle des témoins

A

Rapport de cotes

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13
Q

Interprétation d’un RR > 1

A

Augmentation du RISQUE de l’évènement du médicament comparé au traitement de référence

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14
Q

VF: RR < 1 est protecteur

A

V

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15
Q

Qu’est-ce que RC permet de faire?

A

Estimer le risque RR en établissant un rapport entre le ratio d’exposition au médicament CHEZ LES cas vs le ratio d’exposition chez les témoins

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16
Q

Interpréter: RC < 1

A

Réduction de l’estimé du risque de l’événement

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17
Q

VF: RC surestime le RR si la prévalence de la maladie excède 10%

A

V

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18
Q

Équation de RC

A
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19
Q

Le rapport de cote est un rapport ou un ratio?

A

Ratio

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20
Q

À partir de quelle mesure de fréquence peut-on mesurer le rapport de côte?

A

Cote

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21
Q

QSJ: Mesure l’association linéaire entre 2 variables quantitatives continues

A

Coefficient de corrélation linéaire

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22
Q

VF: le coefficient de corrélation linéaire peut seulement mesurer l’association entre des variables quantitatives discrètes

A

F. continues

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23
Q

Le coefficient de corrélation linéaire varie entre quelles chiffres?

A

-1 et 1

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24
Q

interpréter: r près de +1

A

Corrélation linéaire positive forte (proportionnelle)
– Si r près de − 1: Corrélation linéaire négative forte (inversement prop

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25
Q

Interpréter: r près de − 1

A

Corrélation linéaire négative forte (inversement prop.)

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26
Q

Interpréter: r = 0

A

Aucune corrélation

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27
Q

QSJ: Différence de risques entre le groupe exposé au médicament et le groupe non exposé

A

Risque attribuable (RA)

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28
Q

Interpréter: RA = 0

A

autant d’événements dans les 2 groupes

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29
Q

interpréter: RA < 0

A

moins d’événements reliés au médicament

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30
Q

Qu’est-ce que la différence de risque correspond?

A

À la responsabilité du médicament quant au nombre de cas

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31
Q

À partir de quel(s) mesures de fréquences peut se calculer le risque attribuable?

A

Taux d’incidence
Incidence cumulée

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32
Q

Équation du RA

A
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33
Q

QSJ: Mesure d’impact utilisée en médecine basée sur les
preuves

A

NNT

34
Q

Interpréter : NNT = 10

A

Il faut traiter 10 participants avec le médicament pour prévenir un phénomène

35
Q

À partir de quelle mesure de fréquence peut on calculer le NNT?

A

Risque attribuable

36
Q

Équation NNT

A
37
Q

Dans quelle type d’étude utilise-t-on les critères de causalité? Non expérimentale ou expérimentale?

A

Non expérimentale (le lien est + évident dans les études expérimentales)

38
Q

Que sont les types d’erreurs dans un article?

A

Erreur systématique (biais)
Erreur aléatoire

39
Q

Pour qu’une étude respecte la « validité », qu’est-ce qu’il faut qu’elle respecte?

A
  • Absence d’erreurs systématique ou de biais
  • Mesure qui décrit correctement un phénomène entre le médicament et l’évènement
40
Q

Pour qu’une étude respecte la « précision », qu’est-ce qu’il faut qu’elle respecte?

A
  • Absence d’erreurs aléatoires
  • Mesure qui fluctue peu
41
Q

Que sont les 2 types de validité

A

Interne et externe

42
Q

À quoi réfère la validité interne

A

Aux biais

43
Q

que sont les 3 types de biais

A

Biais de sélection
Biais d’information
Biais de confusion

44
Q

À quoi réfère la validité externe

A

Au fait que les résultats d’une étude sont généralisables ou non à d’autres populations que celle de l’étude

45
Q

À quoi fait référence la précision

A

À la statistique
Précision élevée = intervalle de confiance étroit

46
Q

De quoi dépend la précision?

A

Taille de l’échantillon (+ taille est grande, + puissance est grande, + précision est grande, + intervalle confiance étroit)

Variabilité du caractère étudié (écart type = mesures de dispersion)

47
Q

Pour une étude, faut-il opter pour la précision ou la validité en premier?

A

Validité

48
Q

MESURE CHEZ UN PARTICIPANT

Pour qu’une mesure soit valide, qu’est-ce qu’il faut respecter? (4)

A

– Outil ou questionnaire validé
– Appareil adéquat et bien calibré
– Personne qui prend la mesure la prend bien (standardisation)
– Participant évalué respecte les conditions nécessaires à la
prise de la mesure

49
Q

MESURE CHEZ UN PARTICIPANT

Pour qu’une mesure soit précise, qu’est-ce qu’il faut s’assurer?

A

Appareil a une faible marge d’erreur

50
Q

MESURE DANS UN ÉCHANTILLON

Pour qu’une mesure soit valide (validité interne), qu’est-ce qu’il faut s’assurer?

A

– Pas ou peu de biais de sélection
– Pas ou peu de biais d’information
– Pas ou peu de biais de confusion

51
Q

MESURE DANS UN ÉCHANTILLON

Pour qu’une mesure soit précise, qu’est-ce qu’il faut s’assurer?

A

– Échantillon à l’étude est grand
– Peu de variabilité entre les participants

52
Q

QSJ: Participation ou rétention différente entre groupes de
comparaison

A

Biais de sélection

53
Q

que sont les sources possibles des biais de sélection?

A
  • Admission (critère sélection, assignation au tx)
  • Taux de participation
  • Non randomisation (assigner au tx ou placebo)
  • Pertes au suivi
54
Q

Que sont les types de biais de sélection?

A
  1. Biais d’échantillonnage (survie sélective)
  2. Biais d’admission (Berkson)
  3. Biais des perdus de vue (migration)
  4. Biais de volontariat
  5. Biais de bonne santé des travailleurs
  6. Biais de publication
55
Q

QSJ: Il apparaît lorsque les personnes sélectionnées dans la population à l’étude sont différentes de la population cible à cause de l’exposition étudiée.

A

Biais d’admission

56
Q

QSJ: découle de la stratégie de recrutement de l’échantillon des sujets à l’étude. Il réside dans le fait que les caractéristiques des sujets volontaires (âge, sexe, état de santé, etc.) participant à une étude ne sont pas représentatives de l’ensemble des caractéristiques des individus qui composent la population à l’étude.

A

Biais de volontariat

57
Q

QSJ: une situation où des personnes, membres de la population à l’étude, sont moins susceptibles d’être admises dans une étude à cause d’une caractéristique comme le fait d’être asymptomatique ou atteint d’une maladie mortelle et de courte durée

A

Biais d’échantillonage

58
Q

QSJ: Ce phénomène pour le moins étonnant s’explique principalement par le fait que les personnes en bonne santé sont plus susceptibles de travailler et de conserver un emploi que les personnes aux prises avec un ou des problèmes de santé faisant partie de la population en général.

A

Biais de la bonne santé des travailleurs

59
Q

Que faire pour éliminer les biais de sélection? (5)

A

– Échantillonnage aléatoire. Sinon autre type d’échantillonnage (aléatoire stratifié)
– Population à l’étude représentative de pop cible
– Éviter les pertes au suivi (études de cohorte)
– ECR: Randomisation du traitement
– Article de synthèse: rechercher tous les articles non encore publiés (ex.: résumés de conférence

60
Q

QSJ: Erreur systématique lors de la collecte des données. Mesure incorrecte des variables

A

Biais d’information

61
Q

Que sont les types d’erreur dans les biais d’information

A

Misclassification non diférencielle
Misclassification différencielle

62
Q

QSJ: Affecte également les groupes de comparaison

A

Misclassification non différentielle

63
Q

VF: la misclassification non différentielle peut seulement sous-estimer l’association vers la valeur nulle (0 ou 1)

A

V

64
Q

QSJ: Affecte différemment l’information entre les groupes

A

Misclassification différentielle: Sur-estime ou sous-estime l’association

65
Q

Que faire pour éviter les biais d’information? (5)

A

– Bien cerner la fenêtre d’exposition pertinente
– Standardiser les procédures
– Utiliser des données primaires i.e. recueillies en
vue de l’étude. Sinon, Utiliser des sources de données valides
– Collecte des données en aveugle
– Double aveugle dans ECR

66
Q

QSJ: Erreur systématique attribuable à un autre facteur dans la relation entre le médicament et l’événement

A

Biais de confusion

67
Q

que son les 3 conditions pour être un facteur confondant

A

– Doit être un facteur de risque de l’événement
– Doit être associé à l’exposition (le médicament)
– Ne doit pas être dans la chaîne intermédiaire

68
Q

Que faire pour éviter les biais de confusion? (5)

A
  • Revue de la littérature: identifier les variables pertinentes
  • Design: Restriction, pairage (cas-témoins)
  • Collecte des variables potentiellement confondantes
  • Statistique: Ajustement (analyses multivariées ou score de propension) ou stratification
  • ECR:
  • Randomisation
  • Randomisation stratifiée selon variable de confusion
69
Q

VF: L’information manquante sur une variable de confusion est un biais d’information

A

F

70
Q

Quand est-ce qu’un biais d’indication (confusion par indication) se produit?

A

Quand la raison de prescrire (indication) ou la sévérité d’une
maladie est associée à l’événement

Ex indication: + de personnes qui prennent ASA vont subir évènement cardiovasculaire… ces personnes sont + à risque à la base. Pas à cause du médicament qu’ils ont + d’évènements (biais de sélection)

71
Q

Quels biais peuvent ressortir du biais d’indication?

A

Biais de sélection ou de confusion

72
Q

Pour qu’un test ait une bonne validité intrinsèque, qu’est-ce qu’il doit présenter?

A

Une bonne sensibilité
Une bonne spécificité

73
Q

QSJ: Probabilité que le test soit positif chez la personne malade

A

Sensibilité

74
Q

QSJ: Correspond à la probabilité que le test soit négatif chez la personne son malade

A

Spécificité

75
Q

Qu’est-ce que sensibilité permet?

A

SN élevée pour devancer moment du dx

76
Q

qu’est-ce que spécificité élevée permet?

A

éviter les faux positif

77
Q

VF: La sensibilité vient au détriment de la spécificité et vice versa

A

V

78
Q

QSJ: probabilité que la maladie soit présente quand le test est positif

A

Valeur prédictive positive (VPP)

79
Q

QSJ: probabilité que la maladie soit absente lorsque le test est négatif

A

valeur prédictive négative (VPN)

80
Q

Comment varie VPP et VPN lorsque la prévalence augmente ou diminue

A

VPP: proportionnel à la prévalence
VPN: inversement proportionnel à la prévalence

pha 1035 (4 decks)

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