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RDP191 > Cours 8 - Études non-expérimentales > Flashcards

Cours 8 - Études non-expérimentales Flashcards

1
Q

nomme toutes les études non-expérimentales/observationnelles

A
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Q

quelles sont les 2 caractéristiques principales des études non-expérimentales (observationnelles)

A
  1. pas de manipulation de VI
  2. pas de randomisation
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3
Q

nomme 3 types d’étude descriptives

A
  1. enquêtes
  2. études d’incidence et prévalence
  3. étude de comparaison ex post facto
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4
Q

but études descriptives

A

comprendre les conditions et les populations

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5
Q

études descriptives sont observationnelles. qu’est-ce que ça implique?

A

PAS DE MANIPULATION DE VARIABLE

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6
Q

enquêtes (études descriptives)

A

système pour collecter l’information sur les individus par les individus pour décrire/comparer/expliquer leurs connaissances, attitudes, comportements

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7
Q

objectif enquêtes

A

décrire phénomène ; analyse relation entre variables ; analyser différences entre groupes ou dans le temps

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8
Q

types d’informations collectées par les enquêtes

A
  • faits concrets des participants
  • leurs connaissances
  • leurs comportements
  • leurs opinions
  • leurs caractéristiques personnelles
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9
Q

temps de collecte de données enquêtes

A

rétrospectif (qui dans 5 dernières années s’est acheté voiture) ou prospectif (dans les 5 prochaines années combien vont s’acheter une voiture)

** enquête = collecte de données initiale! quand les données sont réutilisées pour d’autres recherches = analyses secondaires

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10
Q

enquêtes transversales

A

1 collecte à 1 temps précis

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11
Q

enquêtes longitudinales

A

plusieurs collectes dans le temps (plusieurs questionnaires)

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12
Q

enquêtes : 3 avantages

A
  1. facile à réaliser pour récolter grande qté de données
  2. permettent d’évaluer prévalence et incidence conditions de santé
  3. permettent utilisation méthodes d’échantillonnage aléatoire (augmente validité externe résultats)
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13
Q

enquêtes : 3 désavantages

A
  1. dispendieuses $$
  2. chronophages
  3. nécessitent bcp de ressources humaines
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14
Q

enquête : 3 méthodes de collecte de données

A
  1. questionnaire postal
  2. questionnaire électronique
  3. entrevue en personne/téléphonique
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15
Q

avantages questionnaires postaux

A
  1. rapides
  2. peu coûteux
  3. grand n
  4. respectent anonymat
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16
Q

désavantages questionnaires postaux

A
  1. détails réponses limités
  2. incluent seulement participants alphabétisés
  3. nécessitent listes d’adresses postales
  4. participants ne peuvent ø clarifier questions
  5. faible taux de réponse
  6. données manquantes possibles
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17
Q

avantages questionnaires électroniques

A
  1. rapides
  2. peu coûteux
  3. grand n
  4. respectent anonymat
  5. données entrées automatiques dans banque de données
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18
Q

désavantages questionnaires électroniques

A
  1. détails des réponses limités
  2. inclut seulement participants alphabétisés + qui ont internet
  3. difficultés technologiques possibles
  4. peuvent être vus comme intrusifs
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19
Q

étapes pour développer questionnaire ou guide d’entrevue

A
  1. brouillon
  2. révision par les experts
  3. première révision
  4. test pilote
  5. révision finale
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20
Q

types de questions dans enquêtes

A
  1. ouvertes (réponses flexibles qui varient selon capacité d’écriture du participant ; analyse par catégories)
  2. fermées (choix multiples ; type Likehert ; différentiel sémantique)
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21
Q

avantages entrevue en personne/téléphone

A
  1. peut clarifier réponses + aller en détails
  2. accessible à tous
    • haut response rate
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22
Q

désavantage entrevue en personne/téléphonique

A
  1. chronophage
  2. coûteuse
  3. personnel doit être formé et standardisé
  4. limitation géographique
  5. anonymat difficile à préserver
  6. cellulaire pas dans le bottin
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23
Q

recrutement des participants pour enquêtes

A
  1. en personne (à risque biais de sélection)
  2. méthode de composition aléatoire (générateur de # aléatoire)
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24
Q

mise en oeuvre entrevue en personne

A

prendre soin des participants : accueil chaleureux, confort, salle d’entrevue calme, breuvages…

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25
Q

développement du guide d’entrevue

A
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26
Q

mise en oeuvre questionnaire téléphonique

A

environnement calme dans lequel le chercheur peut superviser les agents de recherche qui font passer le questionnaire

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27
Q

taux de réponse

A

nombre de répondants à l’enquête / nombre total de participants sondés = %

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28
Q

impact response rate sur validité interne des résultats

A

+ taux de réponse est élevé, + résultats sont représentatifs

si pas assez bon response rate = j’atteins ø taille d’échantillon (affecte puissance stat)

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29
Q

nomme 3 stratégies pour augmenter le taux de réponse : questionnaire postal/électronique

A
  • incitatif
  • enveloppe de retour préaffranchie
  • questionnaire bien conçu et facile à répondre
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30
Q

nomme 2 biais pouvant menacer validité interne des résultats

A
  1. biais de réponse : répondants peuvent différer des non-répondants
  2. biais de désirabilité sociale
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31
Q

5 étapes pour établir la taille de l’échantillon

A
  1. définir pop cible (gens avec lombalgie)
  2. cadre d’échatillonnage - population étudiée (québécois avec lombalgie)
  3. déterminer niveau de confiance, estimé proportion lombalgie dans pop et % d’erreur toléré
  4. nombre de questionnaires à distribuer selon taux de réponse estimé
  5. identifier mode d’échantillonnage (probabiliste VS non-probabiliste)
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32
Q

comment connaître nombre de questionnaires à envoyer

A

taille échantillon divisé par taux de réponse estimé

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33
Q

épidémiologie

A

étude des conditions de santé dans une pop : comprend études d’incidence et prévalence

34
Q

nomme 2 fonctions épidémiologie

A
  1. avoir idée étendue d’une condition de santé dans pop (condition rare vs fréquente)
  2. orienter plan de tx ou intervention (prévention plaies chez pts ayant LM)
35
Q

incidences

A

nombre de nouveaux cas à un temps précis / population totale à risque

36
Q

prévalence

A

nombre de cas à un temps précis / population totale à risque

37
Q

lien entre incidence et prévalence

A

l’incidence et la prévalence seront + similaires pour une fracture de la hanche à cause de la nature aigüe de la condition

prévalence sera appelée à augmenter dans cas d’une lésion médullaire par exemple ou d’une maladie chronique

38
Q

techniques de collecte de données dans études d’incidence et prévalence

A

sondage (postaux, électroniques, téléphoniques/personnes)

évaluation objectives par pt ou professionnel (ex. évaluation en physio)

39
Q

ecq les techniques de collecte de données peuvent influencer prévalence et incidence

A

oui

40
Q

but étude de comparaison ex post facto

A

mieux comprendre différence entre les groupes

41
Q

méthodologie étude de comparaison ex post facto

A

comparer 2 ou + groupes selon condition préexistante (ex. comparer la force chez hommes avec et sans tendinite)

42
Q

assignation individus dans étude comparaison ex post facto

A

en fonction d’une condition (homme avec la tendinite et homme sans tendinite)

non-aléatoire !!!!

43
Q

biais possible dans comparaison ex post facto et stratégie pour contrôler le biais

A

validité résultats menacée par variables potentiellement confondantes (différence trouve entre les groupes peut être expliquée par d’autres facteurs que les VD étudiées)

stratégie pour contrôler biais : appariement des participants entre groupes

44
Q

but études relationnelles

A

n’impliquent ø de manipulation de variable

but : s’intéresser à relation entre 2 ou + variables

45
Q

analyses statistiques comparaison ex post facto (juste relire)

A
46
Q

2 types d’études relationnelles

A
  1. prédictives : trouver des variables dépendantes qui prédisent un phénomène ou une condition d’intérêt
  2. corrélationnelles : 1 seul groupe de participants. déterminent et quantifient la relation entre 2 variables.
47
Q

études corrélationnelles : corrélation simple entre 2 variables (bivariées)

A

relation entre un prédicteur potentiel (FR ou FP) et une condition

ex. tabagisme et cancer du poumon

48
Q

types de corrélation simple

A

positive ou négative

forte ou faible/nulle

49
Q

analyses statistiques : corrélation simple entre 2 variables continues

A

corrélation de Pearson

50
Q

analyses statistiques : corrélation simple entre 2 variables ordinales ou nominales

A

corrélation de spearman

51
Q

analyses statistiques : corrélation simple –> résultats?

A

tu obtiens un coefficient de corrélation (positif ou négatif, faible ou élevé)

et une valeur p qui te permet de dire si corrélation est statistiquement significative

52
Q

interprétation coefficient de corrélation r

A
53
Q

corrélation simple : étude de la relation entre plusieurs prédicteurs potentiels

A

matrice de corrélations

54
Q

corrélation simple : variance (r carré)

A

% de la variation dans une variable expliquée par l’autre variable

55
Q

comment interpréter r carré = o,64 (relation entre HTA et AVC)

A
56
Q

études corrélationnelles - corrélations multiples

A

étudier plusieurs prédicteurs potentiels pour une même condition

57
Q

nr de groupe corrélations multiples

A

1

58
Q

analyse statistique des corrélations multiples

A

modèle de régression : permet de déterminer l’apport (la variance) de chaque variable évaluée dans la prédiction d’une condition

59
Q

comment choisir les variables dans une corrélation multiple

A

choisir variables potentiellement prédicatrices et le moins corrélées entre elles possible (multicolinéarité)

60
Q

corrélations multiples : analyse stat si résultat est une variable continue

A

régression linéaire multiple : R carré

but = déterminer la variance totale de tous les prédicteurs et identifier les + importants

61
Q

comment identifier la variance unique d’un prédicteur dans corrélations multiples

A

inséré le prédicteur en dernier dans la modèle de régression

62
Q

corrélations multiples : R carré interprétation

A

+ R carré élevé, meilleur est le modèle pour prédire le phénomène étudier

63
Q

comparaison variance prédicteur unique dans corrélation simple VS dans corrélations multiples

A

toujours supérieure dans simple VS multiples, car dans multiples = phénomène de multicolinéarité

64
Q

corrélations multiples : analyse stat si résultat est une variable catégorique

A

régression logistique multiple (exprimée en OR)

but : déterminer la probabilité que, si telle condition survient, ce résultat spécifique surviendra aussi.

65
Q

interprétation des OR dans régression logistique multiple

A

accompagné d’une IC : si inclut 1 = OR statistiquement non-significatif

** + n est grand, + résultats sont stables et près de la réalité

66
Q

nomme 2 types d’études prédictives

A
  1. cas-témoins
  2. de cohorte
67
Q

but étude cas-témoins

A

identifier des FR d’une condition de santé

68
Q

étude cas témoins sélection des participants

A

selon la condition (présente absente)

69
Q

étude cas témoins méthode

A

comparaison participants ayant la condition à participants qui ne l’ont pas (participants appariés!!!!!!)

70
Q

cas témoins est rétrospective ou prospective

A

rétro! condition déjà présente

71
Q

étude de cohorte but

A

identifier un FR potentiel

72
Q

étude de cohorte sélection des participants

A

selon le FR

73
Q

2 types d’études de cohorte

A
  1. rétro : FR potentiel est identifié quand la condition est déjà présente
  2. prospective : FR potentiel est identifié avant le développement de la condition et le début de l’étude
74
Q

analyses statistiques études cas-témoin et de cohorte rétrospective

A

HR : hazard ratio = risque de développer une condition dans un groupe vs un autre à un temps précis

75
Q

interprétation hazard ratio

A
76
Q

analyse statistiques études de cohorte propective

A

RR : risque relatif = exprime le risque de développer une condition dans un groupe VS un autre groupe dans le temps

77
Q

interprétation RR

A
78
Q

différences entre OR, HR et RR

A
79
Q

éléments à considérer pour qualité études non expérimentales

A
  1. taille de l’échantillon : + n est grand, + résultats sont représentatifs pop et réalité (valide)
  2. biais de sélection : échantillon représente pas la pop
  3. instruments de mesure ou collectes de connées (adéquat? propriétés psycho)
  4. taux de réponse : trop faible?
80
Q

éléments à considérer pour études relationnelles

A
  1. étude propective permet + contrôle des variables confondantes que étude rétrospective
  2. contrôler les explications alternatives : inclure d’autres prédicteurs potentiels et variables possiblement confondantes dans le modèle de régression
  3. apparier les participants !!

RDP191 (8 decks)

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