epidemio Flashcards
elements de la validité interne
biais
confusion
interaction
tests statistiques
definiiton conceptuelle vs opérationnelle
conceptuelle: prématurité
opérationnelle: 37 sem, 34 sem/ echelles
devis de recherche?
descriptif:
-etude clinique (cas et series de cas)
-etude transversale descriptive (PHOTO À UN MOMENT)
-etude longitudinale
-etude ecologique (compare pop, suggere)
analytique:
OBSERVATION:
-cas temoin
-cohorte
-transversale analytique
INTERVENTION:
essai clinique randomisé
analytique besoin de?
groupe comparaison
cas temoins vs cohorttes
cas temoins: recrute selon MALADIE et cherche expo (tt dans le passé)
cohorte: recrute selon EXPOSITION et cherche maladie (peut etre retrospective ou prospective)
qui dit cas temoin dit
odds ratio (rapport de cotes)
odd ratios calcul?
odd expo malades/odd expo non malades
qd on dit oddsmalade c’est malade exposés/malades non exposés
on peut aussi dire ad/bc: (malades exposés*non malades non exposés) / (non exposés malades * non malades exposés)
Calcul odds ratio:
malades:
-exposés: 347
-non exposés: 20
non malades:
-exposés: 555
-non exposés: 88
2.75
ca veut dire 2,75x plus de MALADIE quand on est exposé
si je dis buveurs vs non buveurs de café, quel genre d’étude?
cohorte
on calculerait plutot risque relatif (pas odds ratio du cas temoin)
taux d’incidence vs incidence cumulée?
MÊME NUMÉRATEUR
incidence cumulé = probabilité
nb de nouveaux cas/population à risque au debut (pas d’unité et dire combien de temps on a compté) MESURE LE RISQUE
taux d’incidence = densité d’incidence
nb de nouveaux cas/personne-durée
mesure la FORCE
note: plus un outcome est fréquent plus les 2 valeurs s’éloignent
si distribution uniforme comment on calcule le dénominateur?
(nb initial + nb finale)/2 * nb d’années
Ratio des incidences cumulées (risk ratio) vs ratio des taux d’incidences (rate ratio/hazard ratio)
Dans quel genre d’études?
Études de cohortes/ECR
incidence cumulée: probabilité, dénominateur = personnes à risques au début du suivi
taux d’incidence: dénominateur = personnes-temps
Exposés: 100 personnes, 40 cas sur 2 ans
Non exposés: 1000 personnes, 200 cas sur 2 ans
calcule ratio incidences cumulées vs ratio des taux d’incidence
Exposés:
incidence cumulée: 40/100
taux d’incidence: 40/ (160/2)*2 = 40/160 pers-années
Non exposés:
incidence cumulée: 200/1000
taux d’incidence: 200/ 1800/2*2 = 200/1800 pers-années
DONC
ratio des incidences cumulées: 2 (ok quand maladie rare)
ratio des taux d’incidence: 2,25 (le vrai, best)
V ou F: plus une maladie est rare plus le risk et le rate ratio s’eloignent
FAUX
plus c’est fréquent plus les deux s’éloignent
donc assez similaire si maladie rare (moins que 10%)
diff entre ECR et cohorte
les plus similaires
différence ECR attribution alatoire de l’expo alors que cohorte auto-selection de l’expo
par intention therapeutique vs per protocole?
therapeutique = tt le monde
protocole = compliants (mais perte randomisation, facteurs de confusions)
Pourcentages de patients
patients esomeprazole 92,6% guerris à 8 semaines
lansoprazole 88,8% guéris
Risque de guérison donc INCIDENCE cumulée
92,6/88,8 = 1,043
donc 4% plus de chance d’etre mieux avec esomeprazole
etudes transversale analytique: quel calcul&
ratio des cotes (odds) des PRÉVALENCE – a un moment précis
erreur systematique vs erreur aleatoire
systematique (biais d’information, comment on mesure les chosesP
aleatoire (malchance, plus gros echatillon mieux, tests stat, p value)
Validité interne inclut:
biais de selection: ECHANTILLONAGE (si tu mets tt la pop tu px pas avoir ce biais)
biais d’information: MESURE, souvenir
facteurs de confusion/variables modératrices
rôle de la chance
Biais de sélection peut être du a quoi?
échantillonage: ceux avec décours particulier (fatales) mons inclus, bcp en cas témoin. prévenu en identifiant aléatoirement les cas parmis tt les cas incidents
hospit: pas comme pop (ex influenza)
surveillance (CO et thrombose)
protopathique (maladie qui conduit à l’exposition pas l’inverse, vaccin autisme)
perdus de vue (DIFFÉRENTIEL doit être lié à l’outcome et à la maladie, si c’est aleatoire ca baisse juste la puissance - devient plutot un probleme de validité EXTERNE)
volontaires: validité externe
v ou f: biais de selection frequent en ecr
faux
important
unless pertes au suivi différentielles
solution du biais d’info
aveugle
erreurs de classification de l’exposition non différentielles (aléatoires) vs différentielle
non différentielles (freq++): on réduit la force de la relation, on tend vers le nul, on vit bien avec
différentiel: augmentation de la force de la relation, (ex si les cas se rappellent mieux)
sensibilité =
specificité =
sensi = capacité d’identifier malade parmis malades
speci = identifier non malade parmi non malades
confusion =
confusion: facteur confondant qui est associé aux 2, associée à expo et issue (alcool cigarette neo foie/ age), PAS ENTRE LES DEUX, randomisation regle ca, modeles multivariés ++, stratification
V ou F: quand on controle pour le facteur confondant le RR est le meme pour les 2 groupes
VRAI
genre vieux jeunes auront le mm RR mais qui est DIFFÉRENT de celui quand on les melange tous (global)
variable modératrice =
variable qu iinfluence ou modifie effet d’une expo sur une issue, ON A DEUX REPONSES (pas oui ou non oui si xyz; pas un probleme interne genre ca marche pour non small cell carcinoma seulement, on veut pas l’eliminer on veut dire issue pour chaque groupe)
RR différent entre les 2 groupes et RR global entre les 2
stratification, multivariée
rôle de la chance:
-tests statistiques?
-types d’erreurs?
Erreur type 1: detecter association alors qu’il y en a pas ALPHA
type 2: ne pas detecter assocaition alors qu’il y en a (prob de puissance) BETA
intervalle de confiance, p value (seuil de signification, gen moins que 5%)
note: attention à statistiquement vs cliniquement significatif
puissance statistique = ?
probabilité de detecter association si elle existe
1-beta (beta qui etait de pas trouver l’asso, erreur type 2)
Interprétation
OR = 5.2 95% IC (2.4-6.9)
si on repete l’experience un grand nombre de fois, 95% des IC calculées contiendrait le vrai parametre
bref validité interne vs externe
interne: pas de biais ou confiance ou modif de l’effet qui expliquent, role hasard controlé
externe: generaliser les résultats
etapes meta analyse?
DEFINIR operationnel, recherche TOUTES les etudes publiées ou nn, eliminer mauvaise qualité
penser tjrs au biais de publication (funnel spot), + d’accès aux grandes etudes resultats positifs et anglais, exclusion de trop d’etudes, utilisation des estimés bruts
regarder test heterogeneité: teste si tt similaire, si non signification = homogene modele fixe, si significatif au moins une etude diff, modele mixte
Exemples d’indicateurs de la santé?
morbidité:
taux incidence/incidence cumulée maladie
esperance de vie en bonne santé
hospit
IMC/arhrites/depression
mortalité:
taux/incidence mortalité brut/ specifique a une maladie
esperance de vie
mortalité infantile
années potentielles de vies perdues
bien etre: santé percue, estime de soi
fonction humaine:
jours d’incapacité
participation et limitation activités
Mortalité infantile: calcul?
nb annuel de décès chez moins d’un an/ nb annuel de naissances vivantes
indicateur DE CHOIX (reflete economie, education, hygiene, medicaux,malnutrition)
Mortalité périnatale?
Néonatale?
Infantile?
Post néonatale?
Périnatale: 28 sem gestation à 7 jours de vie
Néonatale: nb de décès 0-27j *1000/nb naissance vivantes
Post neonatale: nb de deces 28-364 jours *1000/nb naissances vivantes
mortalité infantile: nb de décès 0-365j/naissance vivantes de la mm année
létalité =
espérance de vie =
proportion de décès parmi malades
esperance: nb moyen d’années restantes si taux actuels se maintiennent, indicateur de CHOIX
Dépistage:
validité intrinsèque? validité predictive?
intrinsèque: calcul pdt etudes cliniques avant mises en marché
-sensibilité: VP/(VP+FN), ID les malades
-spécificité: VN/(VN+FP), ID les pas malades
prédictive:
-VPP: probabilité d’être vrm malade quand le test +, aug avec prevalence
VP/VP+FP
-VPN: probabilité de pas etre malade si test -, si prévalence aug il diminue
VN/VN+FN
Rapport de vraisemblance positif, négatif
pour exprimer le pouvoir prédictif d’un résultat positif ou négatif, indice pour voir si on augmente suffisament la cote d’etre malade pour un test positif et si on diminue pour un negatif
Positif: probabilité qu’une personne ayant la maladie teste positif (sensi)/ probabilité qu’une personne qui n’a pas la maladie test positif (faux positifs)
SENSIBILITÉ/ 1-SPÉCIFITÉ
legere aug probabilité post test si 2-5, modéré 5-10, elevé 10
Négatif: probabilité qu’une personne malade teste négatif/ probabilité qu’une personne non malade teste négatif
1-SENSIBILITÉ/ SPÉCIFICITÉ
leger aug post test 0.5-1, modéré 0,2-0,5, grand moins que 0,1
Rapport de cotes diagnostics = ?
(vrai positifs/faux positifs) / (faux négatifs/vrais négatifs)
likelihood positif/likelihood negatif
rapport de cote
1: PAS DISCRIMINATS
1-25: peu utile
25-100: intermediaire
100 et +: excellent
parametre employé comme indice de fiabilité d’un test évalué dans meta analyse
Valeur globale =
(Vrais positifs + vrais négatifs)/ (VP+ FN+VN+FN)
proportion de résultats qui sont vrais
probabilité que resultat conforme a celui de l’étalon d’or
Indices stables:
-sensi
-spéci
-valeur globale
-rapport vraisemblance +
-rapport vraisemblance -
-rapport de cotes diagnostiques
indice dep de la prévalence
-vpp
-vpn
formules
Indices stables:
-sensi: VP/(VP+FN)
-spéci: VN/ (VN+FP)
-valeur globale: (VP+VN)/(VP+FP+VN+FN)
-rapport vraisemblance +: sensibilité/1-spécificité
-rapport vraisemblance -: 1-sensibilité/spécificité
-rapport de cotes diagnostiques: (VP/FP)/(FN/VN)
indice dep de la prévalence (md aiment)
-vpp: VP/(VP+FP)
-vpn: VN/(VN+FN)
Courbe ROC: but?
sensibilité, spécificité et valeur globale changent selon SEUIL choisi du test (sensi et speci changent de facon inverse)
seuils bas = sensi aug, spéci aug, vpp aug, vpn dim
interdependance entre faux et vrais positifs
PLUS LA SURFACE SOUS UNE COURBE ROC EST GRANDE MEILLEUR EST LE TEST
0.7 fair, 0.8 bon 0.9 excellent
ROC: fiabilité selon ou sont les points
quand est ce qu’on va favoriser la sensbilité? spécificité?
pas interet si autou diagonale (indiff)
fiable si COIN SUP GAUCHE
sensi: DEPISTAGE (faux + pas grave, mais grave de manquer dx: hypot4 congenitale, sida donneur de sang); cout d’un dx manqué a cause faux negatif est grand et cout du tx est bas
spécifi: cout faux dx est grand (charge emotive SIDA / couteux greffe hepatique)
Biais potentiels lors du depistage?
lead time bias (detectee avant dev des sx, tx ne fera pas vivre plus)
length biased sampling (insidieux ont pre sx plus lent donc plus de detection)
biais de vérification (resultat a un test affcte intensité des investigations subsequentes)
biais de selection surtout présent ou?
cas temoins ++
pertes différentielles
