Chapitre 6 : L'utilité clinique des notions de précision et de validité

Question 1

Nommez les 2 types d’erreurs

Answer 1

Erreur systématique et aléatoire

Question 2

La validité c’est l’absence de quoi? Et la précision?

Answer 2

• Validité : Absence d’erreurs systématiqes
• Précision : Absence d’erreurs aléatoires

Question 3

Décrire : Validité

Answer 3

• renvoie à la capacité d’évaluer correctement un phénomène ou d’en mesurer la valeur réelle.
• On distingue deux types de validité, la validité interne et la validité externe.

Question 4

Différenciez validité interne et externe

Answer 4

• La validité interne est la capacité d’une étude d’estimer correctement les mesures.
• La validité externe est la capacité de généraliser un résultat à une population cible.

Question 5

Pour prévenir les biais, il est nécessaire d’employer quoi?

Answer 5

une démarche rigoureuse, que ce soit en recherche ou en clinique.

Question 6

Décrire : Précision

Answer 6

La précision d’une mesure réfère au fait qu’elle fluctue peu, c’est-à-dire qu’il n’y a pas d’erreur aléatoire.

Question 7

Nommez des raisons de variation de mesure (inprécise) (5)

Answer 7

• selon les variations biologiques qui sont propres à chaque individu. Par exemple, les moments de la journée, les heures d’alimentation et les changements d’humeur peuvent affecter les mesures.
• en raison des différences entre les sujets étudiés.
• liées aux instruments de mesure utilisés,
• à l’observateur
• au degré de collaboration des sujets.

Question 8

Pour prévenir l’erreur aléatoire, il est nécessaire de faire quoi? (2)

Answer 8

• d’employer des instruments bien conçus.
• L’emploi d’un échantillon de grande taille permet également de d’améliorer la précision des mesures.

Question 9

Nommez les types de biais (3)

Answer 9

• sélection
• d’information
• confusion

Question 10

Nommez les types de biais de sélection (6)

Answer 10

• Biais d’échantillonnage ou de survie élective
• Biais d’admission ou de Berkson
• Biais de migration ou des perdus de vue
• Biais de volontariat
• Biais de « bonne santé des travailleurs »
• Biais de publication

Question 11

Décrire : Biais d’échantillonnage ou de survie élective

Answer 11

• survient lorsque des membres de la population à l’étude ont moins de chance d’être sélectionnées dans une étude.
  
  • Par exemple, certains sujets pourraient être moins susceptibles d’être dans l’étude puisqu’ils sont asymptomatiques ou encore parce qu’ils souffrent d’une maladie causant rapidement le décès.

Question 12

Décrire : Biais d’admission ou de Berkson

Answer 12

survient lorsque les sujets sélectionnés sont différents de la population cible en raison de l’exposition étudiée (plus grande proportion de gens exposés dans l’échantillon que dans la population cible).

Question 13

Décrire : Biais de migration ou des perdus de vue

Answer 13

dans une étude où il y a eu des sujets perdus de vue, il est possible de surévaluer ou de sous-évaluer l’efficacité d’une intervention puisque l’on ne peut pas savoir si les gens perdus de vue ont été guéri ou non par le traitement.

Question 14

Décrire : Biais de volontariat

Answer 14

• se produit lorsque le recrutement des sujets de l’étude se fait par volontariat.
• Les caractéristiques de sujets volontaires ne représentent pas nécessairement les caractéristiques de la population à l’étude.

Question 15

Décrire : Biais de « bonne santé des travailleurs » (3)

Answer 15

• les travailleurs ont généralement un taux de morbidité et de mortalité moins élevé que la population générale.
• Cela est secondaire au fait que les personnes en bonne santé ont plus de chance de conserver un emploi.
• On ne peut donc généraliser les résultats obtenus dans une population de travailleurs qu’à une population de travailleurs.

Question 16

Décrire : Biais de publication

Answer 16

• ce biais peut être retrouvé dans les articles de synthèse.
• Il est lié à la tendance des chercheurs de publier davantage les articles qui appuient les hypothèses de recherche plutôt que ceux qui les contredisent.

Question 17

Comment prévenir : Les biais d’échantillonnage (2)

Answer 17

• S’assurer que tous les membres de la population ont la même probabilité d’être sélectionnés pour l’étude.
• Par exemple, en effectuant un échantillonnage aléatoire stratifié

Question 18

Comment prévenir : Les biais d’admission (1)

Answer 18

Vérifier que les caractéristiques des sujets à l’étude sont représentatives de la population cible.

Question 19

Comment prévenir : Les biais de migration (1)

Answer 19

Employer des méthodes pour minimiser les perdus de vue

Question 20

Comment prévenir : Les biais de volontariat (1)

Answer 20

Utiliser un échantillonnage aléatoire

Question 21

Comment prévenir : Les biais Biais de « bonne santé des travailleurs » (1)

Answer 21

Comparer les résultats obtenus dans un groupe de travailleurs uniquement à une population de travailleurs

Question 22

Comment prévenir : Les biais Biais de publication (1)

Answer 22

Prendre des mesures pour retrouver les études qui n’ont pas été publiées

Question 23

Décrire : Biais de l’information (3)

Answer 23

• causé par la mesure incorrecte de l’exposition ou de la maladie.
• Ce type de biais peut être causé par des instruments de mesure de mauvaise qualité, à une mauvaise méthode de récolte des données ou encore par de mauvaises pratiques de la part de l’observateur.
• Peuvent survenir à toutes les étapes du processus diagnostique

Question 24

Nommez les 2 types d’erreurs de classification aossicés au bias d’information

Answer 24

• Erreur de classification non différentielle
• Erreur de classification différentielle

Question 25

Décrire : Erreur de classification non différentielle (3)

Answer 25

• cela survient lorsque les mesures sont prises par un même instrument imparfait dans les deux groupes comparés.
• affecte de la même façon les deux groupes.
• cause une sous-estimation de la vraie mesure d’association.

Question 26

Décrire : Erreur de classification différentielle (2)

Answer 26

• affecte différemment les deux groupes comparés dans l’étude.
• Elle peut mener à une surestimation ou à une sous-estimation de la mesure d’association.

Question 27

Décrire : Biais de rappel (2)

Answer 27

• peut survenir dans les études cas-témoins et dans les études transversales.
• Il est du au fait que les personnes souffrant d’un problème de santé ont tendance à se rappeler davantage de l’exposition antérieure à un facteur de risque que les individus en santé.

Question 28

Comment rédire les biais d’information? (4)

Answer 28

• décrire convenablement les méthodes d’obtention des données ainsi que les instruments utilisés.
• essentiel pour les chercheurs de bien décrire les instruments qu’ils emploient et de décrire leurs limites.
• Dans les études expérimentales, il est important que la répartition et la sélection des sujets soient effectuées aléatoirement.
• Il est aussi idéal que la personne qui analyse les résultats ignore quel traitement est administré à quel sujet.

Question 29

Décrire : Biais de confusion (4)

Answer 29

• Un biais de confusion est causé par la présence d’un facteur influençant de façon indépendant la maladie et le facteur d’exposition à l’étude.
• Un facteur de confusion ne doit donc pas entrer dans la chaîne causale de la maladie.
• Un facteur de confusion peut provenir des caractéristiques de la population à l’étude ou de la façon dont les sujets ont été sélectionnés.
• Un biais de confusion se traduira par le fait que la mesure d’association brute ne sera pas comprise entre la mesure spécifique la plus élevée et la mesure spécifique la plus basse

Question 30

Il est possible d’éliminer l’effet d’un facteur de confusion comment?

Answer 30

en étudiant les mesures selon les strates du facteur de confusion (ex : par tranche d’âge).

Question 31

Pour éviter un biais de confusion lors de l’échantillonnage, il est possible de faire quoi? (3)

Answer 31

• procéder par restriction ou par assortiment.
• Procéder par assortiment signifie que l’on choisit, pour les deux groupes comparés, des individus qui sont semblables par rapport au facteur de confusion potentiel.
• Procéder par restriction veut dire que l’on exclut de l’étude les gens exposés au facteur potentiellement confondant.

Question 32

Nommez les façons pour contrôler le biais de confusion (5)

Answer 32

• D’éliminer l’effet d’un facteur de confusion en étudiant les mesures selon les strates du facteur de confusion
• Pour éviter un biais de confusion lors de l’échantillonnage, il est possible de procéder par restriction ou par assortiment.
• La répartition des sujets par hasardisation dans une étude expérimentale
  
  • Il faut cependant vérifier que la distribution des caractéristiques de personne est semblable entre les deux groupes étudiés.
  • Dans la majorité des articles scientifiques, les caractéristiques des sujets de l’étude sont exposées dans un tableau, ce qui permet de vérifier si les deux groupes sont comparables.
• Contrôler les biais de confusion lors de l’analyse par stratification ou à l’aide de modèles mathématiques.
• L’ajustement de la mesure d’association.