Concepts et méthodes final Flashcards
qu’est-ce que l’ajustement
- résumer en une mesure globale les mesures spécifiques des différentes strates
- modification du poids attribué à chacun des strates
le choix du poids dans l’ajustement est choisi comment
de manière arbitraire
qu’est-ce qu’un biais de confusion et ses caractéristiques nécessaires
- l’effet d’un facteur sur l’exposition est entremêlé avec l’effet d’un autre facteur
- lien avec exposition et événement, mais pas dans la chaîne causale
comment peut-on corriger une biais de confusion
- en stratifiant le résultat selon des catégories du facteur confondant
qu’est-ce que la standardisation directe
- présence d’une population standard de référence fournissant les poids wsi
- calcul avec la formule pour chaque catégorie
qu’est-ce que la standardisation indirecte
- les poids proviennent des exposés et non d’une population standard
que permet de faire la standardisation indirecte
calculer une mesure ajustée même si seul le nombre total de cas est connu = nombre total de cas par strate est inconnu
la standardisation est largement utilisé pour ajuster l’effet de X mais peut être utilisé pour contrôler X
- l’âge
- tout autre variable confondante
est-ce que le choix des poids a un grand effet et pourquoi
oui, car si les poids les plus importants sont placés dans les catégories avec les taux d’incidence les plus élevés le résultat sera nécessairement élevé
que permet la standardisation
- contrôler les biais internes
- permet comparaison avec d’autres résultats
lorsque l’on stratifie pour la variable potentiellement confondante devrait-il ou non maintenir une variation dans la strate pour la variable d’exposition
il ne devrait plus avoir de variation
qu’est-ce que l’estimateurs de mantel-haenszel
- permet de réaliser une moyenne des mesures d’associations en fonction de l’importance de chacune des strates = la strate avec le plus de connées sera celle obtenant le plus de poids
l’estimateurs de mantel-haenszel peut être utilisé pour quel type d’analyses
- ration
- différences
quelle est la condition pour l’utilisation de l’estimateurs de mantel-haenszel
la mesure d’association doit être uniforme pour toutes les strates
comment on interprète les résultats de l’estimateurs de mantel-haenszel
- mention de la mesure d’association ajustée obtenue
- mention de la mesure d’association brute
- mention de la différence relative entre les deux résultat (ajusté-brute/brute) = %
- mention du facteur confondant qui affectait la mesure brute
que se produit-il lorsque le facteur confondant est considéré en large catégories
- le contrôle de la confusion est imparfait
- la mesure ajustée est affectée de confusion résiduelle
- un meilleur contrôle de la confusion entraîne la mesure d’association plus loin dans la même direction
quoi faire lorsque l’on considère que plusieurs facteurs peuvent avoir un effet confondant sur la mesure d’association
- juger de leur effet conjointement plutôt que de façon séquentielle l’un après l’autre
- L’analyse stratifiée peut trouver ses limites avec plusieurs facteurs confondants et des données hétérogènes
que doit toujours avoir l’estimateurs de MH
être compris entre les mesures spécifiques des strates: mathématiquement, c’est nécessaire puisqu’il
est une mesure pondérée des résultats des strates
que se passe-t-il si les mesures sont très proches ou identiques
la mesure pondérée sera très similaire
que se passe-t-il si les mesures sont très différentes
il sera plus difficile de prédire quelle sera la mesure pondéree
si ma valeur ajustée et brute n’ont pas de facteur confondant laquelle j’utilise pour trouver IC
la valeur brute donc utilisé la formule de la valeur d’association
est-ce que les mesures standardisées sont réelles ou non
- Les mesures standardisées ne sont pas des mesures réelles, mais elles
permettent la comparaison entre les populations - Elles permettent des comparaisons directes si les poids donnés à chacune des
strates sont les mêmes
vrai ou faux, la stratification permet de contrôler la confusion
oui
Vrai ou Faux. Le rapport standardisé de mortalité repose sur une standardisation indirecte.
vrai