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epidemio Flashcards

1
Q

elements de la validité interne

A

biais
confusion
interaction
tests statistiques

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2
Q

definiiton conceptuelle vs opérationnelle

A

conceptuelle: prématurité
opérationnelle: 37 sem, 34 sem/ echelles

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3
Q

devis de recherche?

A

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

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4
Q

analytique besoin de?

A

groupe comparaison

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5
Q

cas temoins vs cohorttes

A

cas temoins: recrute selon MALADIE et cherche expo (tt dans le passé)
cohorte: recrute selon EXPOSITION et cherche maladie (peut etre retrospective ou prospective)

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6
Q

qui dit cas temoin dit

A

odds ratio (rapport de cotes)

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7
Q

odd ratios calcul?

A

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)

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8
Q

Calcul odds ratio:
malades:
-exposés: 347
-non exposés: 20

non malades:
-exposés: 555
-non exposés: 88

A

2.75

ca veut dire 2,75x plus de MALADIE quand on est exposé

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9
Q

si je dis buveurs vs non buveurs de café, quel genre d’étude?

A

cohorte

on calculerait plutot risque relatif (pas odds ratio du cas temoin)

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10
Q

taux d’incidence vs incidence cumulée?

A

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

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11
Q

si distribution uniforme comment on calcule le dénominateur?

A

(nb initial + nb finale)/2 * nb d’années

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12
Q

Ratio des incidences cumulées (risk ratio) vs ratio des taux d’incidences (rate ratio/hazard ratio)
Dans quel genre d’études?

A

Études de cohortes/ECR

incidence cumulée: probabilité, dénominateur = personnes à risques au début du suivi

taux d’incidence: dénominateur = personnes-temps

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13
Q

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

A

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)

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14
Q

V ou F: plus une maladie est rare plus le risk et le rate ratio s’eloignent

A

FAUX
plus c’est fréquent plus les deux s’éloignent

donc assez similaire si maladie rare (moins que 10%)

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15
Q

diff entre ECR et cohorte

A

les plus similaires
différence ECR attribution alatoire de l’expo alors que cohorte auto-selection de l’expo

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16
Q

par intention therapeutique vs per protocole?

A

therapeutique = tt le monde
protocole = compliants (mais perte randomisation, facteurs de confusions)

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17
Q

Pourcentages de patients

patients esomeprazole 92,6% guerris à 8 semaines
lansoprazole 88,8% guéris

A

Risque de guérison donc INCIDENCE cumulée

92,6/88,8 = 1,043
donc 4% plus de chance d’etre mieux avec esomeprazole

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18
Q

etudes transversale analytique: quel calcul&

A

ratio des cotes (odds) des PRÉVALENCE – a un moment précis

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19
Q

erreur systematique vs erreur aleatoire

A

systematique (biais d’information, comment on mesure les chosesP
aleatoire (malchance, plus gros echatillon mieux, tests stat, p value)

20
Q

Validité interne inclut:

A

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

21
Q

Biais de sélection peut être du a quoi?

A

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

22
Q

v ou f: biais de selection frequent en ecr

A

faux
important

unless pertes au suivi différentielles

23
Q

solution du biais d’info

24
Q

erreurs de classification de l’exposition non différentielles (aléatoires) vs différentielle

A

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)

25
sensibilité = specificité =
sensi = capacité d'identifier malade parmis malades speci = identifier non malade parmi non malades
26
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
27
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)
28
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
29
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
30
puissance statistique = ?
probabilité de detecter association si elle existe 1-beta (beta qui etait de pas trouver l'asso, erreur type 2)
31
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
32
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
33
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
34
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
35
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)
36
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
37
létalité = espérance de vie =
proportion de décès parmi malades esperance: nb moyen d'années restantes si taux actuels se maintiennent, indicateur de CHOIX
38
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
39
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
40
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
41
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
42
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)
43
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
44
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)
45
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)
46
biais de selection surtout présent ou?
cas temoins ++ pertes différentielles

med comm (27 decks)

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