conférence 6 Flashcards
Définition du concept de validité externe?
Les résultats d’une étude peuvent être appliqués à des personnes en dehors de l’échantillon
Que doit-on regarder pour s’assurer d’avoir un échantillon représentatif de la population?
-les critères d’inclusion et d’exclusion des études
-le recrutement
-les données descriptives de l’échantillon
Que signifie un erreur d’échantillonnage?
différence entre la population et l’échantillon pour les caractéristiques importantes pour l’étude
quelles sont les stratégies pour limiter l’erreur d’échantillonnage?
-Randomisation
-Utilisation d’un échantillon large
-Sélectionner des participant·e·s de plusieurs sites
quelle est le risque de l’échantillonnage de convenance?
risque majeur d’erreur d’échantillonnage
qu’est ce que la validité écologique?
L’environnement dans lequel l’étude est réalisé
on essaie d’avoir un environnement le plus proche possible de la pratique réelle
peut être faible pour un thérapeute et forte pour un autre
quels sont les facteurs a considéré dans la validité écologique?
l’endroit (patient hospitalisé ? non hospitalisé?)
procédure (thérapeute super spécialisé ? besoin de matériel spécifique ?)
temps (fréquence des séances ? durée du traitement ?)
quelles sont les stratégies pour s’assurer de la validité écologique?
-Conditions similaires à sa pratique
-Répliquer dans de nouvelles conditions ou avec d’autres thérapeutes
Qu’est ce que signifie la validité de conclusion statistique ?
précision de la conclusion tirée de l’analyse statistique
notre premier réflexe est de regarder la valeur p
Si p<0,05 alors le résultat est statistiquement significatif
Si p>0,05 alors le résultat n’est pas significatif
Donc est-ce que j’intègre dans ma pratique si p<0,05 ?
quel valeur p signifie un résultat statistiquement significatif?
plus petit que 0,05
que signifie le fishing?
-pose une hypothèse après la collecte de donnée
-la conclusion ne répond pas à leur hypothèse
-les auteurs n’avaient pas prévu explorer ces hypothèses
pourquoi le fishing est un problème?
Le calcul de la taille de l’échantillon a été fait pour l’hypothèse a priori
On augmente donc le risque de voir une différence qui est due au hasard
quels sont les stratégies pour limiter le fishing?
- Vérifier si les résultats présentés répondent à l’hypothèse de recherche
- Effectuer une autre étude pour tester cette nouvelle hypothèse
la puissance statistique s’appuie sur 3 paramètres, lesquels?
Puissance = quelle est la probabilité de détecter l’effet ?
- Taille de l’échantillon (grand échantillon augmente la puissance)
- Taille de l’effet (grande taille d’effet augmente la puissance)
- Risque alpha (erreur type I)
Détails sur la taille de l’effet :
La taille d’effet est une mesure statistique qui quantifie l’ampleur ou l’importance d’un phénomène observé dans une étude. Contrairement à la simple signification statistique (p-value), qui indique si un effet est probablement réel, la taille d’effet permet de savoir à quel point cet effet est important ou pertinent dans un contexte donné.
Vrai ou faux : la puissance permet de diminuer le risque de faux positif?
vrai
quels sont les stratégies pour éviter une puissance statistique faible?
- On augmente la taille de l’échantillon
- Mettre en place des stratégies pour le recrutement, pour éviter de
perdre des patients pendant le suivi - On augmente la taille d’effet que l’on souhaite détecter
- Dans une analyse exploratoire, on peut utiliser un risque alpha plus grand
quelle est la définition de la validité interne?
Avec quel niveau de confiance je peux considérer les résultats de l’étude comme non biaisés
en lien avec la qualité méthodologique de l’étude
se poser la question « Existe-t-il une autre explication pour les résultats de cette étude ? »
définition biais de maturation?
Des changements se produisent au fil du temps chez les participant·e·s en raison du développement ou de la guérison
définition biais de sélection?
Groupes comparés dans l’étude ne sont pas similaires sur les caractéristiques importantes
définition des facteurs historiques?
Évènements qui se produisent entre deux temps de collecte de données
qu’est ce que la régression à la moyenne?
Les scores extrêmes changent et se rapprochent de la moyenne grâce à des tests répétés
Quels sont les biais liés au chercheur?
- Effet Pygmalion/Rosenthal : Les chercheur·e·s s’attendent à ce que les participant·e·s du groupe expérimental s’améliorent, ou les participant·e·s du groupe expérimental s’attendent à ce qu’ils s’améliorent.
- Égalisation compensatoire de traitement : Le groupe témoin est motivé par les chercheur·e·s à rivaliser avec le groupe d’intervention
- Démoralisation compensatoire : Le comportement des chercheur·e·s décourage le groupe contrôle, ou les participant·e·s sont découragé·e·s parce qu’ils font partie du groupe contrôle
- Effet Hawthorne*: Les participant·e·s s’améliorent à cause de l’attention reçue du fait de leur participation à une étude
qu’est ce que l’effet test?
un test antérieur affecte le résultat du test ultérieur
définition du biais de mesure?
Des outils de mesure non valides ou peu fiables, une erreur de test ou un mauvais état de l’instrument entraînent des résultats inexacts
définition du biais d’attrition?
Les participant·e·s qui abandonnent affectent les résultats de l’étude
quelles sont les stratégies pour limiter les biais dans le cadre de validité interne? (4)
- Groupe contrôle
- Randomisation ou apparier les participant·e·s
- Mise en place d’une insu (=mettre en aveugle)
- Utilisation de méthode statistique
L’utilisation de groupe contrôle permet de diminuer quel risque?
- Limite le biais de maturation
- Limite le biais de régression à la moyenne
- Limite le biais de facteurs historiques
- Limite l’effet test
la randomisation permet de diminuer quel risque?
- Limite le biais de sélection
- Limite le biais de maturation
l’utilisation de l’insu permet de diminuer les risque de quoi?
- Limite le biais de mesure
- Limite l’effet Pygmalion
- Limite l’égalisation compensatoire
- Limite la démoralisation compensatoire
- Limite l’effet Hawthorne
l’utilisation de méthode statistique limite quel biais?
biais d’attrition
que reflète les caractéristiques quantifiable d’un instrument de mesure?
sa précision et sa cohérence
quelles sont les raisons d’utiliser un instrument de mesure?
-mesurer de façon standardisée
-évaluer l’évolution
-guider la prise de décision
-déterminer la normalité
À quoi sert le dépistage?
visent à estimer la probabilité qu’une personne en bonne santé soit atteinte d’une certaine affection à l’avenir et à déterminer s’il convient de poursuivre les investigations
à quoi sert les mesures diagnostiques?
conçues pour déterminer si une personne souffre ou non d’une certaine affection
les outils de pronostic sont conçus pourquoi?
aider à prédire si ou quand un individu va atteindre un résultat clinique déterminé
à quoi sert les mesures de résultats?
Les mesures de résultats sont conçues pour suivre le niveau ou la présence d’un symptôme, d’une fonction ou d’un marqueur de maladie
quels sont les 4 objectif de mesure?
- Dépistage
- Diagnostic
- Pronostic
- Mesure de résultat
Qu’est-ce que les propriétés de mesure des instruments ?
Ce sont les caractéristiques quantifiables d’un instrument de mesure qui reflète sa précision et sa cohérence
Elles permettent au thérapeute de choisir le meilleur instrument de mesure disponible pour ses patients
