Conférence 8 Flashcards
Définir étude descriptive. Quel est leur but ?
-observationnelle donc n’implique pas d’intervention
-but : décrire et comprendre les conditions et les populations
Expliquer et décrivez les enquêtes. Définition. Objectif.
Fait partie étude descriptive
Définition : Système pour collecter l’information sur les individus, par les individus (questionnaire à remplir ou entrevue), pour décrire, comparer ou expliquer leurs connaissances, attitudes et comportements.
L’enquête fait référence à la collecte de données initiale.
Exemple : Recensement.
Objectifs : Décrire un phénomène ; analyser la relation entre des variables ; analyser des différences entre des groupes ou dans le temps.
Quel est le temps de collecte de données pour les enquêtes ?
-Rétrospectif (dans le passé) ou prospectif (dans le futur)
Qu’est-ce qu’une analyse secondaire ?
-Données d’une enquête sont ré-utilisées pour d’autres recherches
Donnez des exemples d’enquêtes.
-Recensement canadien pour savoir si le salaire canadien augmente ou diminue
-Savoir si niveau éducation est proportionnel au salaire dans le canada et le comparer au salaire en 2003
Quels types d’information sont collectés dans une enquête ?
-connaissances
-comportements
-opinions
-caractéristiques personnelles
Vrai ou Faux. Les enquêtes sont seulement transversales donc une collecte à un temps précis.
Faux. Elles peuvent aussi être longitudinale (plusieurs collectes dans le temps)
Quels sont les avantages d’une enquête ?
Avantage :
-faciles à réaliser pour récolter une grande quantité de données
-permettent d’évaluer la prévalence et l’incidence de conditions de santé
-permettent d’utiliser des méthodes d’échantillonnage aléatoire = meilleur représentation de la population (augmente validité externe +++)
-exemple : je pourrais des adresses au canada au hasard et envoyer mes questionnaire donc permet avoir échantillon + représentatif de ma population
Quels sont les désavantages d’une enquête ?
-dispendieuses
-chronophages (demande beaucoup de temps à faire)
-nécessite beaucoup de ressources humaines
Quelles sont les méthodes de collecte de données dans une enquête ?
-questionnaire postal
-questionnaire électronique
-entrevue en personne/téléphone/virtuelle
Quels sont les avantages et désavantages des questionnaires postaux ?
Avantages :
-rapides à effectuer
-peu couteux
-grand échantillon
-respect anonymat
désavantages :
-détails des réponses limités
-incluent seulement participants alphabétisés
-participants ne peuvent clarifier les questions
-nécessitent listes adresses postales
-possible faible taux réponse
-données manquantes possibles
Quels sont les avantages et désavantages des questionnaires électroniques ?
Avantages ;
-rapides à effectuer
-peu couteux
-grand échantillon
-respecte anonymat
-données entrées automatiquement dans banque données
désavantages :
-détails réponses limités
-incluent seulement participants alphabétisés
-incluent seulement personnes qui ont internet
-participants ne peuvent pas clarifier les questions
-nécessitent listes adresses courriels
-possible faible taux réponses
-difficultés technologiques possibles
-peuvent être considérés comme intrusifs
Dans les enquêtes, comment développe-t-on un questionnaire écrit ?
Brouillon :
-trouver les items qui formeront le questionnaire
-ordre des items (plus faciles en premier et questions démographiques en dernier)
-présentation du questionnaire (police, grosseurs caratères, questions simples sans jargon, instructions claires et simples, etc.)
Révision par experts :
-valider le contenu
-questions compréhensibles ?
-termes bien définis ?
Première révision :
-à l’aide de rétroactions des experts, le chercheur apporte les modifications nécessaires à son questionnaire
Test pilote :
-Questionnaire testé sur un échantillon de participants qui peuvent donner une rétroaction sur le questionnaire (temps requis, items à clarifier, etc.)
-Taux réponses du test pilote informe du taux de réponse du futur questionnaire
-raisons de non-réponse à corriger si possible
-analyser les patrons de réponses (toujours « autres » comme réponse)
-données manquantes
Révision finale :
-dernières modifications apportées au questionnaire selon le test pilote
-si beaucoup de changements, refaire le processus
Quels sont les types de questions utilisées dans une enquête ?
Questions ouvertes :
-réponses flexibles qui varient selon capacité d’écriture du participant
-analyse thématique
Questions fermées
-choix multiples : peuvent inclure choix « autres » pour plus de flexibilité, possible avec vignette
-type Likert : pour évaluer force d’une réponse (ex : parfaitement d’accord ou parfaitement désaccord)
-différentiel sémantique : paire d’adjectifs séparés par une ligne. Répondants tracent un trait.
-Ex : beau ________________________ laid
Quels sont les avantages et désavantages d’une entrevue en personne/téléphone ?
Avantages :
-peut clarifier les réponses et aller plus en détails
-accessible à tout le monde sans égard à l’alphabétisation
-plus haut taux réponses
Désavantages :
-chronophage
-couteuse
-personnel doit être formé et standardisé
-conflit horaire
-limitation géographique
-anonymat difficile à préserver
-saisie de données longue et ardue
-cellulaires pas dans le bottin
Limité à plus petit échantillon, qu’autres méthodes de sondage
Expliquer comment fonctionne le recrutement dans une enquête.
-en personne (lieu achalandé, porte-à-porte)
-méthode de composition aléatoire (logiciel qui compose numéros au hasard et permet préserver anonymat)
Expliquer le développement d’un guide d’entrevue dans une enquête.
-structuré, semi-structuré, non-structuré
-mêmes étapes que pour bâtir questionnaire : brouillon, révision par experts, première révision, test pilote, révision finale
-séquence des items, instructions et textes explicatifs clairs et concis
-par téléphone, questions avec choix de réponses simples ++
-en personne/virtuelle, soutien visuel pour choix de réponse
Expliquer les menaces à la validité interne des résultats dans les enquêtes
-Biais de réponse : les répondants peuvent différer des non-répondants
-Biais de désirabilité sociale : information de nature sensible / tabous / stigmatisation
-taux réponse = nombre de répondants / Nombre total de participants sondés (%)
-Plus le taux de réponse est élevé, plus les résultats seront représentatifs de la réalités donc valides. Pas de taux de réponse précis accepté, le meilleur est le mieux.
-Si faible taux de réponse, résultats peuvent être sous ou sur estimés
Nommez des stratégies pour augmenter le taux de réponse lors de l’utilisation de questionnaires postaux/électroniques dans les enquêtes.
-lettre de présentation avec enquête du laboratoire, personnalisée, résumant l’étude, remerciements et coordonnées du chercheur
-questionnaire bien conçu et facile à répondre
-enveloppe de retour préaffranchie
-incitatifs (coupon-rabais, tirage, etc.)
-rappels
-Méthode Delphi : 1er tour = envoi du questionnaire, puis analyse des réponses.
2e tour = envoi des résultats aux participants pour révision et commentaires, puis ré analyse des réponses
3e tour = retour aux participants et analyse finale des résultats
Comment établir la taille d’échantillon dans une enquête ?
1.Définir la population cible (lombalgie)
2.Créer le cadre d’échantillonnage (population étudiée) ex : Québécois avec lombalgie
3. Déterminer le niveau de confiance, estimé de la proportion des lombalgie dans population et % erreur toléré
4.Déterminer le nombre de questionnaires à distribuer selon le taux de réponse estimé
5.Identifier le mode d’échantillonnage désiré : probabiliste (aléatoire) VS non-probabiliste (volontaire)
Dans le contexte d’une enquête, quel effet y aura-t-il sur la taille d’échantillon (n=400) si le niveau de confiance passe de 95% à 90% ?
échantillon diminue
Quel effet y aura-t-il sur la taille d’échantillon (n=400) si diminution du pourcentage d’erreur toléré (passe de 5% à 1%) ?
Augmente la taille échantillon, donc je vais avoir besoin de plus de réponses de participants
Quel effet y aura-t-il sur la taille échantillon (n=400) si niveau confiance augmente à 99% au lieu de 95% et pourcentage erreur passe de 5% à 1% ?
Augmente échantillon +++
Donc si je veux être sure que ma réponse correspond à ma population je dois avoir ++++++ de réponses de la part des participants
Exemple :
Imaginons que tu réalises une étude sur la taille moyenne des étudiants dans une université, et tu souhaites estimer cette taille moyenne à partir d’un échantillon de 100 étudiants.
Disons que tu obtiens une moyenne de taille de 170 cm dans ton échantillon, et que l’intervalle de confiance à 95% est [168 cm, 172 cm].
Cela signifie qu’en utilisant la méthode de calcul des intervalles de confiance, tu es 95% confiant que la véritable taille moyenne de tous les étudiants de l’université se trouve entre 168 cm et 172 cm.
Quel effet y aura-t-il sur taille échantillon (n=400) si niveau confiance passe de 95% à 90% et pourcentage erreur toléré passe de 5% à 1% ?
augmente taille échantillon
Décrire les études d’incidence et de prévalence. (épidémiologie et pertinence)
-fait partie étude descriptive
épidémiologie = étude des conditions de santé dans une population
pertinence pour professionnels santé = permet avoir idée de l’étendue d’une condition de santé dans la population (fréquente VS rare) et permet orienter un plan de traitement ou intervention (prévention des plaies de lit chez les gens ayant une lésion médullaire, pertinent ou non?)
Définir incidence.
incidence = nombre de NOUVEAUX cas pendant une période de temps (une année, une semaine, un mois) / population totale à risque
-peut s’exprimer en % ou en proportion
Définir prévalence.
prévalence = nombre de cas à un temps précis / population totale à risque
-peux s’exprimer en % ou en proportion
Quel est le lien entre prévalence et incidence ? Donnez un exemple.
-prévalence est influencée par l’incidence et la durée de la condition (transitoire VS permanente)
Ex : Hémiplégie parétique (on ne guérit pas donc augmente prévalence) et capsulite épaule (on guérit donc prévalence reste stable)
Quelles sont les techniques de collecte de données pour les études de prévalence et d’incidence ?
-sondages : postaux, électroniques, téléphonique, en personne, virtuels
-évaluation objective par le participant (ex : poids) ou par un professionnel (ex : évaluation physiothérapie pour établir dx syndrome accrochage)
Décrire l’étude de comparaison EX POST FACTO (but, méthodologie, exemple)
Fait partie étude descriptive
but : mieux comprendre les différences entre les groupes
Méthodologie : comparer deux ou plusieurs groupes selon une condition pré-existante donc après le fait
ex : force quadriceps chez hommes avec et sans tendinite du tendon patellaire
assignation à chaque groupe en fonction d’une condition pré-existante, donc non-aléatoire (non-randomisé)
Quels sont les biais possibles avec l’étude de comparaison ex post facto ? Dire stratégie pour contrôler le biais.
-validité des résultats menacée par variables contrôles/confondantes
Ex : force du quadriceps chez hommes en fonction tendinite ou non tendon patellaire peut être influencée par âge, niveau AP, masse musculaire, type emploi (sédentaire VS physique)
stratégie ; appariement des participants selon le plus de caractéristiques possibles EX : âge, sexe, etc.
Décrire les études relationnelles. (but, description, types)
Observationnelles donc n’impliquent pas d’intervention.
But : s’intéresser à la relation entre 2 ou plusieurs variables
types :
-prédictives = trouver des variables dépendantes qui prédisent un phénomène ou une condition d’intérêt
-corrélationnelle = 1 seul groupe de participants. Déterminer et quantifier la relation entre 2 variables. Ex : HTA et AVC
Expliquer les études relationnelles-corrélationnelle.
-corrélation simple entre 2 variables (bivariée) = relation entre un facteur de risque (ou de protection) potentiel et une condition
ex : tabagisme et cancer poumons
Expliquer les types de relations entre les variables dans les études relationnelles-corrélationnelles
-positive = pente linéaire qui monte
-négative = pente linéaire qui descend
-relation forte = les points dans le graphique forment une ligne droite
-relation faible = nuage de point dans le graphique
Expliquer quels résultats on peut avoir après l’analyse statistique d’une étude corrélationnelle-corrélation simple. Expliquer comment interpréter ces résultats.
On peut avoir un coefficient de corrélation r et une valeur p
Interprétation du r :
- 0,1 = relation faible
-0,3 = relation modérée
-0,5 = relation forte
Dans une étude corrélationnelle, si j’obtiens un r de -0.58 et un p > 0,05 NS qu’est-ce que ça signifie.
-Même si corrélation semble forte, le p est trop élevé donc je ne peux pas conclure que la relation est statistiquement significative
Expliquer ce qu’est une étude corrélationnelle-corrélation multiple
-étudier plusieurs facteurs potentiels pour une même condition
-même collecte de données que la corrélation simple (1 groupe de participants), mais analyse statistiques différentes
-modèle de régression permet de déterminer « l’apport » (la variance) de chaque variable dans le développement d’une condition
-important de choisir des facteurs potentiels et le moins corrélés entre eux possible (multicolinéarité - lien entre les variables ex : âge et troubles cognitifs)
Expliquer l’analyse statistique dans une étude corrélationnelle-corrélation multiple. Quel est le but ?
a) lorsque c’est une variable continue
B) lorsque c’est une variable catégorique
a) si le résultat est une variable continue (âge, revenu, heures sommeil…) = régression linéaire multiple (R2)
-But : déterminer la variance totale de toutes les variables étudiées et identifier les plus importantes
B) si le résultat est une variable catégorique (classe sociale, sévérité d’une condition) = régression logistique multiple exprimée en Odds ratio (OR)
-But : déterminer la probabilité que, si telle condition survient, ce résultat spécifique surviendra aussi. (ex : si tabagisme, OR de 8 de développer cancer poumons)
Expliquer le modèle de régression dans une étude corrélationnelle-corrélations multiples
-pour déterminer la variance unique d’une variable, elle doit être insérée en dernier dans le modèle
EX : on s’intéresse aux variables expliquant le nb heure sommeil des individus. Quand stress, Rx, nb heure travail sont déjà dans le modèle le R2 = 0,78. Si on ajoute nb enfants le R2 augmente à 0,94. Donc, quand stress, Rx, nb h travail sont pris en compte, nb enfant explique 16% (0,94-0,78) de la variance du nb heure sommeil
Plus le R2 est élevé, meilleur est le modèle pour expliquer le phénomène étudié
la variance d’une variable dans une corrélation simple est toujours supérieure à la variance d’une variable dans une corrélation multiple à cause de la multicolinéarité
Expliquer l’interprétation du OR.
OR = 1,0 : aucune influence entre facteur étudié et développement condition
OR > 1,0 : plus de risques de développer condition (facteurs risques)
OR < 1,0 : moins de risques de développer condition (facteur protection)
Expliquer ce qu’est le Odds Ratio (OR)
-formule : OR = AD/BC
-intervalle de confiance de 95% autour du OR
-donc si on refaisait 100 fois ce genre d’étude, dans 95 cas, le OR se trouverait dans cet intervalle
-si intervalle confiance inclut 1 = OR statistiquement non-significatif
-plus le n est grand, plus les résultats seront stables et près de la réalité donc valides
En d’autres mots :
-Compare les cotes (odds) d’un événement entre un groupe exposé à un facteur et un groupe non exposé. Donc manière de mesurer les chances qu’un événement se produise en fonction de la présence ou non d’un facteur de risque.
exemple :
Groupe fumeur Odds = 1,5
Groupe non fumeur Odds = 0,25
OR = 1,5/0,25 = 6
donc les fumeurs ont 6 fois plus de chances d’avoir cancer poumons
Quels sont les types d’études prédictives incluent dans les études relationnelles
cas-témoins
de cohorte
Expliquer le but, méthodologie, sélection participants, conclusion des étude cas-témoins
cas-témoins compris dans études prédictives
But : identifier des facteurs de risque d’une condition de santé
Sélection participants : selon la condition
EX : cancer du poumon ou non
Méthode : compare participants ayant la condition (cas) à des participants qui ne l’ont pas (témoins). participants appariés
Rétrospective car condition déjà présente
Conclusion : ne permet pas d’établir une relation de cause à effet (non-expérimentale) seulement identifier des facteurs de risque
Expliquer le but, sélection participants, types, conclusion des études de cohortes
cohorte compris dans étude prédictive
But : identifier facteurs de risque
Sélection : selon le facteur de risque Ex : fumeur VS non-fumeur
Types :
-rétrospective : le facteur de risque potentiel est identifié quand la condition est déjà présente (retour dans le passé - dossiers médicaux) EX : parmi les fumeurs et les non-fumeurs qui a eu le cancer des poumons ?
-Prospective : le facteur de risque potentiel est identifié avant le développement de la condition et le début de l’étude. EX : fumeur et non-fumeur, qui développera le cancer du poumon dans l’avenir
Conclusion : ne permet pas d’établir une relation de cause à effet (non-expérimentale) seulement identifier facteurs de risque
Expliquer l’analyse statistique et l’interprétation des études cas-témoins et de cohorte rétrospective
Analyse :
-Hazard Ratio (HR) = mesure rapidité à laquelle un événement se produit dans deux groupe, tout en prenant en compte le temp
risque de développer une condition dans un groupe VS un autre groupe à un temps précis
Interprétation :
HR = 1,0 : aucune association avec le facteur de risque
HR > 1,0 : facteur augmente risque développer condition / événement se produit plus rapidement
HR < 1,0 : facteur diminue risque développer condition / événement se produit plus lentement
Intervalle confiance 95% autour du HR. Si intervalle de confiance inclut 1 = HR statistiquement non-significatif
Expliquer l’analyse statistique et l’interprétation pour les études de cohorte prospective
Risque relatif (RR) = risque de développer une condition dans un groupe VS un autre groupe dans le temps
interprétation :
-RR = 1 : aucune association entre facteur et dvp condition
-RR > 1 : augmentation risque développer condition en présence du facteur
-RR < 1 : diminution risque développer condition en présence facteur
intervalle confiance 95% autour RR si 1 est inclut dans intervalle de confiance = non-significatif
Quelles sont les différences entre OR, RR et HR ?
OR et HR = décrivent la possibilité d’avoir une condition si la personne a le facteur de risque
-ne prennent pas en compte le temps et sont similaires à un coefficient de corrélation
RR = utilisé dans étude longitudinale prospective donc interprète le risque de développer une condition si exposé à un facteur de risque et prend le temps en considération.
-forte présomption d’un lien causal
EX : risque de développer cancer poumons dans le temps si tabagisme
Quelle est la qualité temporelle d’une étude cas-témoin
Rétrospective
Devinez. Le devis d’étude privilégié par le gouvernement pour connaître le nombre d’habitants au Yukon.
Enquête
Dans une étude cas-témoin, les participants sont sélectionnés selon…
Condition
Quelle stratégie est utilisée par les chercheurs pour contrôler les variables potentiellement confondantes.
Appariement
Devinez. Se dit d’une relation entre deux variables représentée par un nuage de points très dispersé.
Nulle
Devinez. Qualité temporelle d’une étude de cohorte s’intéressant à quel sexe développera le plus de capsulite d’épaule durant sa vie professionnelle
Prospective
Devinez. Nous informe sur le nombre de personnes vivant avec la sclérose en planques au Québec.
Prévalence
Quelle est la principale menace à la validité interne des résultats d’une enquête?
Taux de réponse
Devinez. Type d’étude relationnelle pouvant répondre à la question : Suis-je à risque de développer l’Alzheimer si je suis du groupe sanguin O?
Prédictive
Devinez. Descriptif d’un facteur de risque ayant un RR > 1,0.
Risque
Devinez. Nous informe sur le nombre de nouveaux cas de COVID par jour.
Incidence
Devinez. Type de méthode de collecte de données des enquêtes à privilégier pour sonder tous les étudiants de l’UDES.
Électronique
Devinez. Devis descriptif comparant au moins 2 groupes selon une condition déjà présente.
Ex post facto
Devinez. Descriptif d’un facteur ayant un OR< 1,0
Protecteur
Devinez. Élément important pris en compte par le risque relatif (RR)
Temps
(RR = risque de développer une condition dans un groupe VS un autre groupe dans le temps)
Quels sont les éléments importants à considérer pour les études non-expérimentales ?
Taille de l’échantillon : plus le n est grand, plus les résultats sont représentatifs de la population générale et donc de la réalité (valide)
-Biais de sélection : quand échantillon recruté ne représente pas la population d’intérêt (ex : le salaire annuel des canadiens : n= 832 femmes et 34 hommes)
-les instruments de mesure ou de collecte de données utilisés sont-ils adéquats ? Valides ? Fidèles ? Objectifs ou Subjectifs ?
-Le taux de réponse : si trop faible, résultats valides et représentatifs ?
Quels sont les éléments importants à considérer pour les études relationnelles ?
-étude de cohorte prospective permet de mieux contrôler les variables contrôles qu’une étude rétrospective (ex : échantillonnage par choix raisonné VS dossiers médicaux)
-ont contrôlé les explications alternatives ? inclusion d’autres prédicateurs potentiels et variables contrôles dans le modèle de regression
-appariement des participants ? majeure différence entre les 2 participants = exposition au facteur de risque
Définir les niveaux d’évidence pour les études prédictives.
Niveau I : revue systématique d’études de cohorte prospective
Niveau II : étude de cohorte prospective
Niveau III : étude de cohorte rétrospective
Niveau IV : étude cas-témoin
Niveau V : opinion d’experts, étude de cas
Expliquer l’analyse statistique des études de corrélation simple
Corrélation entre 2 variables continues : corrélation de Pearson
Corrélation entre une ou deux variables catégoriques ou nominales : corrélation de spearman
Quand la relation entre plusieurs variables est étudiée : matrice de corrélation (on se questionne sur les variables sont les plus ou les moins corrélées entre elles?)
-Si coefficient r est élevé au carré : r2 = variance (% de la variation d’une variable expliquée par l’autre variable ou quand une variable varie, est-ce que l’autre variable capte la même variation?)
Exemple :
-r2 = 0,64 cela veut dire que 64% de la variance de l’AVC est attribuable à l’HTA et que 36% de la variance de l’AVC est attribuable à d’autres variables (IMC ? âge ? sexe ?)
