COURS 3 : MODULE 3 Flashcards
Définir une étude transversale
Étude « instantanée » (photographie) de l’ensemble
des données d’une enquête, c’est-à-dire à la fois les
observations sur les cas de maladie et sur les facteurs
de risque
À noter que : Dans une enquête transversale, on collecte simultanément les statuts vis-à-vis de l’exposition et
de la maladie. On ne peut donc pas savoir si la maladie est apparue avant ou après l’exposition. Le rapport
de prévalence permet de mesurer la liaison entre l’exposition et la présence de la maladie, et non entre
l’exposition et la survenue de la maladie.
Définir étude de cohorte
Étude de cohorte : étude observationnelle comparant
la survenue d’une maladie entre les groupes exposés
et non exposés à un facteur de risque
Étude expérimentale : étude de cohorte expérimentale
dans laquelle l’investigateur contrôle l’attribution de
l’exposition
Définir étude cas-témoin
Étude auprès d’un groupe de malades (cas) et un
groupe de non-malades (témoins) chez qui on
compare la fréquence d’exposition à un ou plusieurs
facteurs de risque.
Comment on calcul un rapport de prévalence ?
= Prévalence chez les exposés / prvalence chez les non-exposés
Donc : nombre de personnes malades exposés sur le total des personnes exposés / nombre de personnes malades non exposés sur le total des non-exposés.
ainsi on peut faire personnes malades exposés x nombre total de personnes non exposés / nombre de personnes malades non exposés x le nombre total de personnes exposés
Apprendre la formule d’une
Différence de proportion d’incidence
Différence de taux d’incidence
Formules DIA 4
Comment on appelle aussi la différence de risque ?
Risque attribuable (RA)
Réduction du risque absolue
anglais : risk difference (RD), absolute risk reduction (ARR)
Comment on appel aussi le Rapport de risque ?
Aussi appelé risque relatif, ou en anglais : risk ratio (RR) [rapport de proportion d’incidence], hazard ratio
(HR) [rapport de taux d’incidence], relative risk reduction (RRR)
En lien avec l’Interprétation des mesures d’association.
Dite ce qu’on considère comme une association faible, moyenne ou forte
- Un rapport < 2 : indique une association faible
- Un rapport entre 2 et 5 : indique une association moyenne
- Un rapport > 5 : indique une association forte
On doit aussi tenir compte de la fréquence d’exposition au facteur dans une population. Par exemple, un
facteur peut être associé à une augmentation du risque relatif de maladie, mais si cette augmentation est
faible et que l’exposition au facteur est très répandue, ce dernier pourrait tout de même être responsable
d’une proportion élevée de cas de la maladie. À l’inverse, un facteur associé à une augmentation
importante du risque relatif (par exemple, RR > 5) ne contribuera qu’à une faible proportion de cas si
l’exposition à ce facteur est rare dans la population.
Faire des inférences à l’ensemble de la population permet quoi ?
permet d’estimer un paramètre dans une
population sans avoir à étudier toute la population. Mais cela se fait au prix d’une certaine incertitude
qu’il est nécessaire de prendre en considération.
V ou F. les statistiques inférentielles ont pour objectif de faire le lien entre les observations limitées
réalisées sur un échantillon et les conclusions que nous souhaitons tirer pour l’ensemble de la
population, tout en tenant compte de l’incertitude liée à cette démarche.
VRAI
Pour réaliser des inférences statistiques, il faut d’abord définir la __________________- à l’aide des critères
d’______________.
- population cible
- inclusion et d’exclusion
l’échantillonnage consiste à identifier un ________________________
dans une population afin d’y collecter des données.
sous-groupe d’individus
En statistique, on utilise généralement des lettres latines, comme m pour la moyenne observée
dans un échantillon, ou p pour la probabilité, et des lettres grecques, comme μ, ou π pour désigner le
paramètre inconnu de la population.
.
Le but de l’estimation est de calculer des bornes qui permettent de situer, avec une certaine confiance,
où se trouve la valeur inconnue du paramètre dans la population. Cela se fait par le ______________________, qui reflète l’incertitude autour du paramètre estimé.
calcul d’un intervalle
de confiance
Quelles sortes d’intervalles peut-t-on calculer ?
L’intervalle de confiance à 95% est
très fréquemment utilisé, mais on peut aussi calculer un intervalle de confiance à 90% ou à 99%.
Exemple : on souhaite estimer la fréquence cardiaque au repos des adultes dans une population cible.
Nous mesurons un échantillon de 100 adultes et obtenons une fréquence cardiaque moyenne observée
de 70 battements par minute (bpm). Si l’intervalle de confiance à 95% est de [68 bpm, 72 bpm], cela
signifie que si nous reproduisons cette étude de nombreuses fois avec des échantillons différents tirés de
la population, la véritable fréquence cardiaque moyenne de la population se trouverait dans cet intervalle
95% des répétitions.
