chapitre 4 Flashcards
QSJ: Proportion des participants qui ont développé l’évènement suite au tx médicamenteux
Risque absolu (AR)
Nommer des mesures d’association ou mesures d’impact utilisés en étude expérimentale (tx et placébo)
risque absolu (AR)
réduction du risque absolu (ARR)
augmentation du risque absolu (ARI)
nombre nécessaire à traiter (NNT)
nombre nécessaire à nuire (NNH)
comment calculer le risque absolu du Groupe expérimental
comment calculer le risque groupe référent
À quoi correspond le risque de base?
risque absolu du groupe référent
QSJ: Différence des AR entre groupe expérimental et groupe référent. Proportion des participants qui ont évité l’événement grâce au
traitement expérimental
Réduction du risque absolu (ARR)
Comment calculer l’ARR
comment interpréter le calcul d’ARR ou d’ARI?
Si différence des AR > 0, réduction du risque absolu (ARR)
Si différence des AR < 0, augmentation du risque absolu (ARI)
Quelle mesure d’impact faut-il utiliser pour la réduction du risque absolu (ARR)
NNT, car effet protecteur du médicament
Quelle mesure d’impact faut-il utiliser pour l’augmentation du risque absolu (ARI)?
NNH, car + risque avec l’utilisation du médicament
QSJ: Nombre de personnes qu’il faut traiter avec le
médicament pour prévenir 1 événement
NNT
QSJ: Nombre de personnes qu’il faut traiter avec le
médicament pour causer 1 événement
NNH
Comment calculer NNT?
comment calculer NNH?
QSJ: Estimation de la probabilité de survenue d’un événement selon le temps chez les participants à risque de l’événement
Analyse de survie
Quelle est la méthode qui permet d’exprimer graphiquement la probabilité de survie en fonction du temps?
Kaplan-Meier
Quel test est utilisé pour comparer les courbes de survies entre elles, et de dire s’ils sont similaires ou différentes entres elles
Test du log rank
Expliquer la méthode Kaplan Meier
Au départ, tous les participants sont à risque, c’est pourquoi le probabilité maximale est de 1.
Cette valeur correspond à 100% i.e. tous les participants ont un risque de présenter l’événement de santé.
Avec le temps, cette probabilité diminue à mesure que les participants présentent un événement.
Comme on peut le voir dans le graphique de gauche en haut, chaque événement observé correspond à un palier (ou une marche qui descend).
Plus il y a d’événements et de temps d’observations, plus la courbe en escalier sera lisse (comme on peut le voir dans le graphique de droite, en bas).
Quel est l’effet sur le graphique Kaplan Meier si les effets des tx sont similaires
Les 2 courbes se chevaucheront (graphique en haut à gauche)
Quel est l’effet sur le graphique Kaplan Meier si les effets de srx sont différents?
Décalage entre les 2 courbes d’un même graphique (graphique en bas à gauche)
Comment peut on déterminer si la différence entre 2 courbes Kaplan Meier sont significativement différents?
Test du log rank
Quel est le modèle de régression généralement privilégié pour effectuer des analyses de survie
Modèle de régression de Cox
qu’est-ce que le modèle de régression de Cox fournit?
Une mesure d’association qui correspond au risque moyen pour toute la durée de l’étude.
Cette mesure d’association est le hazard ratio en anglais.
Qu’est-ce que le HR (Hazard ratio)
Rapport de taux d’incidence de l’évènement (calculer avec des personnes-temps)
Qu’est-ce qui permet de calculer des personnes-temps à risque?
Censure
Selon quoi le temps à risque diffère?
Présentation de l’événement
L’arrêt de la participation, perte au suivi
Fin de l’étude
Qu’est-ce qu’un test de non infériorité?
Un traitement est non inférieur à un traitement de référence
Qu’est-ce qu’on essaye de chercher avec les tests de non infériorité et donner 3 exemples
Meilleure observance
- Moins d’effets indésirables
- Administration plus simple
- traitement moins couteux
Evidence based medicine est fondée sur l’intégration de 3 principes. Lesquelles?
Évidence scientifique
Expérience et expertise clinique
Valeurs et préférences des patients
Quel est le devis qui permet d’obtenir la plus forte validité interne, donc contrôle des biais de sélection, d’information et de confusion
L’étude clinique randomisé
Dans une étude clinique randomisée, un groupe de comparaison est nécessaire pour annuler (3), afin de trouver quoi?
Éliminer:
Effets de hx naturelle (évolution de la maladie)
Effet placébo
Effet de l’attention accordée
afin de trouver l’effet réel du traitement expérimental
Pour vérifier la validité interne d’une étude clinique randomisé, il faut analyser 7 critères. Lesquels
- Population cible
- Mode de sélection des participants
- Randomisation de l’intervention
- Observance de l’intervention
- Insu du participant et intervenants
- Refus ou pertes au suivi
- Analyses statistiques
Que faut-il analyser à propos de la population cible?
Comment la population a-t-elle été définie?
Que sont les critères inclusions et d’exclusions
Que faut-il analyser à propos de la sélection des participants?
Comment s’est effectuée la sélection des participants?
Échantillon aléatoire vs électif
On sait qu’un échantillonnage aléatoire est la façon d’obtenir un groupe représentatif de la population cible.
Un échantillon électif de participants, facilement accesssibles au chercheur, et répondant aux critères de sélection est souvent privilégié.
Mis à part la possibilité d’un biais de volontariat qu’il faut vérifier, un échantillon de convenance peut être représentatif de la population cible.
VF: Un échantillon de convenance peut toujours être représentatif de la population?
V
Quel biais faut il faire attention avec l’échantillon de convenance
Biais de sélection: volontariat
Dans une étude clinique randomisé, faut-il effectuer une randomisation des traitements assignés aux individus?
Oui
Qu’est-ce que la randomisation de l’intervention permet en ECR?
Prévention d’un biais de sélection
Prévention d’un biais de confusion
Que analyser dans l’observance de l’intervention?
Les participants sont suivis régulièrement pour assurer une bonne observance du traitement
L’observance des participants à l’intervention doit être mesurée de façon à établir quoi?
L’efficacité réelle et l’efficacité théorique
VF: Les ECR doivent être performé a double insu pour éviter les biais d’information ?
V
VF: Il faut que le placebo soit de forme, de goût et de texture identique pour préserver l’insu.
V
VF:
Si le nombre de participants perdus en cours d’étude est supérieur à 20%, alors la validité de l’étude risque d’être douteuse
il est essentiel de limiter au maximum ces pertes au suivi.
V
V
Un refus ou perte de suivi peut mener à quel biais?
les 3. à nous de juger
Quel type d’analyse permet de mesure l’efficacité réelle du médicament dans la vraie vie et quelle analyse cela implique pour nous, le lecteur?
Analyse en intention de traitement: vérifier que les participants soient analysés selon leur allocation initiale, peu importe s’ils ont suivi ou non le traitement expérimental.
Quel type d’analyse pour mesurer efficacité théorique?
Analyse per protocol
quel avantage possède l’analyse en intention de traitement?
L’analyse en intention de traitement a l’avantage de conserver l’allocation similaire des variables confondantes connues et inconnues entre les groupes.
C’est une des raisons qui explique pourquoi on préfère de pas ajuster les modèles de régression, car on débalance l’allocation aléatoire initiale des variables de confusion.
Autre que la validité interne de l’étude, quel autre aspect faut-il vérifier en médecine factuelle?
la taille de l’effet
La taille de l’effet doit évaluer les résultats obtenus. Que sont les mesures obtenus pour mesurer la taille de l’effet?
ARR
RR et RRR
NNT ou NNh
Il faut aussi mesurer la précision pour déterminer la taille de l’effet d’un ECR. Quelle est la précision d’une étude?
– Valeurs inférieure et supérieure de l’intervalle de confiance (variabilité des estimés dans une population)
– 95% ou 99%
Après vérifier la validité interne et la taille de l’effet d’un ECR dans l’EBM, que faut-il vérifier?
Généralisation
Quel est le premier point à déterminer dans la généralisation?
est-ce que les participants de l’étude sont semblables à ceux de notre pratique clinique pour qu’on puisse s’en inspirer?
VF: Une très forte validité interne peut nuire à la validité externe
V
Quel est le 2e point à vérifier dans la généralisation?
Y a-t-il des facteurs potentiellement confondants qui n’ont pas été considérés dans l’étude et qui auraient un impact important sur les résultats?
Quel est le 3e point à vérifier dans la généralisation?
Est-ce que les bénéfices du traitement expérimental
sont supérieurs aux inconvénients?
