Cours 6 recension Flashcards
Choisir un modèle pour combiner les TE
-effet ?
postule qu’il existe ? effet
les differences d’une étude a l’autre sont attribuables à ?
- effet ?
postule que l’? peut varier d’une étude à l’autre
les effets receuillis des études qui ont été réalisés représentent ?
fixe
un seul véritable effet
de l’erreur (si dispersion présente, c’est du a l’erreur)
aléatoire
effet véritable
un échantillon aléatoire de tous les effets possibles de toutes les études qui pourraient être réalisées
Modèle à effet fixe :
- toutes les études ont le même ?
- l’effet combiné est l’? de cet effet véritable
- la dispersion entre les effets observés est le résultat de ?
- le ? attribué à chaque étude vise à ? l’effet de ? (il s’agit de l’inverse de la ?)
effet véritable
estimé
erreur intra études (echant, mesures ou traitement)
- minimiser, erreur intra études (variance)
Pk?
- plus le n est élevé, plus la ? est ?
- Plus la variance est petite, plus l’inverse de la variance est ?
N eleve, ? Etude a de poids
variance, petite
Petite
Plus
modèle à effets aléatoires :
- effets véritables : pas identiques d’une études à l’autre et ils sont distribués normalement
- La dispersion osbervée a deux sources : ? et la ? entre les effets
- Le ? vise à minimiser les 2 sources de variances (inverse de la variance + estimé de la variance = ?)
- erreur intra étude, variation véritable entre les effets
- poids attribué à chaque étude, tau carré
L’effet combiné représente quoi ds
- modèle à effet fixe
- modèle effets aléatoires
- estimé de l’effet véritable (realité)
- moyenne des effets véritables
Effet tiré d’un petit échantillon VS essai clinique randomisés de 250 personnes
- est-il important ds effet fixe ?
- est-il important effets aléatoires?
- moins important parce que juste un effet. Si autres études estimant mieux l’effet, c’est moins intéressant
- apporte une information unique sur l’étendue des effets de ce traitement, oui plus important.
Bref: ds modele effet aleatoire, les poids attribués à chaque étude sont additionnés d’une constante –> ?
estimé de la variance inter-études
Dans quel modèle une étude avec un très petit échantillon aura-t-elle le
plus de poids?
effet aleatoire
Dans quel modèle une étude avec un très grand échantillon aura-t-elle
le plus de poids?
fixe
Grands N= petite variance, inverse de la variance = grand = plus de poids à letude.
grande variance a plus de poids ds effet aleatoire. grosse etude ak peu de variance (donc plus de poids ds modele a effet fixe), devient plus similaire a la eptite tude ds modele aleatoire.
Dans quel modèle les indices de dispersion (variance, erreur standard,
intervalles de confiance) seront-ils les plus grands?
ds le modele a effet aleatoire, tjrs des indeces de variantion plus grande (pcq on en a plus) alors que ds effet fixe on en a une. tjrs plus elevé ds modele aleatoire.
Quel modèle choisir
effet fixe :
- les etudes incluses dans la meta-analyse sont fondamentalement ?
- le but est d’identifier l’effet pour un population particulière, non de ?
effets aléatoires :
-études réalisées par des ?, avec des ?
Le but de la meta analyse est de ?
identiques
généraliser
chercheurs différents, visées différentes
généraliser les résultats (a mon patient)
Dispersion des tailles d’effet:
Une fois les tailles d’effet obtenues et combinées, on veut obtenir un
indice de dispersion des différentes tailles d’effet obtenues.
- On utilise l’erreur standard pour calculer ? autour de la taille d’effet combiné
–> Cela donne un indice de précision de l’estimé de l’effet moyen
- Comment s’interprète l’intervalle de confiance?
◦ Si on faisait l’étude un nombre infini de fois, la taille d’effet tomberait dans
l’intervalle ___ fois sur 100. (
◦ Dans le cas des tailles d’effet basées sur la moyenne, qu’est-ce que ça veut
dire quand l’intervalle inclut le zéro?
◦ Est-ce la même chose quand on parle de rapport de cote?
des intervalles de confiance à
95%
pas sign, chance que le traitement soit pas efficace
si inclut le 1, non sign, effet nul
L’étude de l’hétérognéité:
Variance des effets véritables, c’est quoi ?
Lorsqu’on parle d’hétérogénéité dans les tailles d’effet, on désigne les
variations entre les tailles d’effet véritables. La variance observée, elle, est en
partie erronée, car elle inclut la véritable hétérogénéité et l’erreur.
Statistique Q :
Vrai ou Faux?
1◦ Comme une statistique Q associée à une valeur p .05 indique que les effets sont homogènes
2◦ Une statistique Q associée à une très petite valeur p (disons p = .000001)
indique une très grande hétérogénéité
3◦ La statistique Q ne s’interprète que dans le contexte de l’hypothèse nulle
« Tous les effets sont les mêmes. »
1faux. (diapo 16) pe hetero dans le slignes de A, tlmt derreurs ds les etudes que pas capable de voir els variances des effets veritables alors qu b cest plus clair. , valeur p cest une decision dicho. assez de puissance pr declarer la stat Q sign? donc doit avoir assezdetudes pr detecter l’hetero. si que 2 etudes, on px combiner leffet, mais lindeice de variance est pas tres bon.
2faux. pcq pas indice dampleur de diff ou TE. p petit = hetero.
est dichotomique.
3vrai. hypo nulle conteste que ya pas de hetero,tous les effets sont pareils. si sign donc on la rejette et declarer que ya hetero.
La statistique Q est basée sur des ?, donc elle dépend beaucoup du ? (elle s’interprete qu’avec le ?)
-Sert à 2 objectifs : indiquer si l’hypo d’? px etre rejetee
etre utilisee pour calculer d’autres ?
sommes, nombre d’études (p)
homogénéité
indicateurs d’hétérogénéité
