Épidémiologie 2

Question 1

Qu’est-ce qu’une étude expérimentale (ou essai clinique)?

Answer 1

Participants subissent une intervention quelconque de la part de l’équipe de recherche dont on évalue l’impact (par ex. intervention médicale, nouveau médicament).

Le chercheur exerce un contrôle sur l’intervention (l’exposition), le moment, la dose et l’intensité.

Question 2

Quelles sont les étapes d’une étude expérimentale?

Answer 2

1. Chercheur énonce l’hypothèse à tester.
2. Chercheur choisit des personnes admissibles au traitement.
   
   • Calcul de la taille de l’échantillon requis
   • Établissement des critères d’inclusion et d’exclusion
   • Obtention d’un consentement libre et éclairé
3. Échantillon est divisé en deux groupes, de façon aléatoire ou non aléatoire.
4. Un groupe (le groupe expérimental ou d’intervention) reçoit l’intervention, alors que l’autre (le groupe témoin) ne la reçoit pas (ou reçoit généralement un placebo).
5. On compare les résultats des deux groupes à l’aide d’analyses statistiques.

Question 3

Quels sont les deux types d’étude expérimentale?

Answer 3

• Essai comparatif hasardisé (ECH)
• Plan non hasardisé

Question 4

Qu’est-ce qu’un essai comparatif hasardisé (ECH), aussi appelé essai clinique randomisé?

Answer 4

Une étude analytique dans laquelle les personnes sont réparties de manière entièrement aléatoire dans chacun des groupes de l’étude (c’est la principale différence avec les études de cohortes).

Elle a comme avantage principal que les autres facteurs pouvant influencer une étude (par ex. facteurs de confusion) se retrouveront probablement dans chaque groupe (surtout si gros échantillon).

Question 5

Quelles sont les limites des essais comparatifs standardisés?

Answer 5

• Ils étudient l’efficacité d’un traitement dans des conditions expérimentales bien contrôlées (efficacité potentielle). Ils peuvent donc ne pas refléter l’efficacité du traitement sur le terrain (efficacité réelle).
• Études effectuées auprès de populations très ciblées peut réduire le potentiel de généralisation des résultats à la population générale.
• Il est possible que des participants abandonnent l’étude avant la fin.

Question 6

Si l’étude porte sur un médicament qui est aussi en vente libre, quel est le principal problème qui pourrait survenir?

Answer 6

Il pourrait y avoir un nombre important de croisements non planifiés entre les deux groupes (ex. les patients du groupe placebo pourraient s’en procurer).

Question 7

Qu’est-ce qu’une étude expérimentale faite à simple insu? Double insu? Triple insu?

Answer 7

• Simple insu (à l’aveugle) : les participants ne savent pas s’ils ont été attribués au groupe expérimental ou au groupe placebo.
• Double insu (double aveugle) : les participants et les observateurs ne connaissent pas la répartition des groupes.
• Triple insu (triple aveugle) : les participants, les observateurs et les personnes analysant les résultats ne connaissent pas la répartition des groupes.

Question 8

Qu’est-ce qu’une étude expérimentale croisée?

Answer 8

Elle étudie deux ou plusieurs traitements donnés successivement à un même groupe de personnes.

Question 9

Une fois qu’un nouveau traitement pharmaceutique est au point, il est testé en plusieurs phases successives. Quelles sont ces phases?

Answer 9

Phase I :

• Petit groupe de personnes
• Déterminer la posologie sécuritaire et les effets secondaires

Phase II :

• Groupe plus nombreux
• Administré à la dose recommandée
• Déterminer son efficacité dans des conditions contrôlées

Phase III : normalement par essais cliniques randomisés.

• Groupes de grande taille
• Confirmer l’efficacité
• Surveiller les effets secondaires
• Le comparer aux traitements couramment utilisés

Phase IV :

• Une fois le traitement commercialisé
• Poursuite de la collecte de données pour décrire son efficacité et effets secondaires dans différentes populations

Question 10

Les cliniciens doivent évaluer la crédibilité des preuves en fonction du type d’étude auquel on a eu recours avant d’instaurer des changements dans leur pratique. Quelle est la hiérarchie du niveau de preuve scientifique?

Answer 10

• I : revue systématique ou méta-analyse basée sur plusieurs essais cliniques avec répartition aléatoire
• II : essai clinique avec répartition aléatoire (randomisé)
• III : études prospectives de cohortes avec groupe exposé et non exposé
• IV : études cas-témoins, études rétrospectives de cohortes
• V : séries de cas sans groupe témoin, études de cas

Le niveau 1 est le plus fiable.

Question 11

Quelle est la différence entre une revue systématique et une méta-analyse?

Answer 11

Revue systématique : répertorier toutes les études pertinentes relatives au traitement ou à l’intervention dans le but de l’évaluer et d’en résumer les résultats.

Méta-analyse : résultats de plusieurs études sont combinés mathématiquement pour augmenter la précision de l’estimé ; fournit une synthèse statistique de données d’études différentes, mais comparables.

Question 12

Quel aspect autre que la hiérarchie du niveau de preuve doit être pris en considération pour évaluer la qualité d’une étude?

Answer 12

La qualité méthodologique d’une étude.

Question 13

Quel est l’acronyme PICOT et à quoi il sert?

Answer 13

• P : la population, le problème qui fait l’objet de l’étude
• I : l’intervention, l’indicateur (le facteur de risque) ou le test diagnostique à l’étude
• C : le « comparateur », la stratégie appliquée au groupe témoin, ce à quoi on compare Ie premier groupe
• O (outcome) : le résultat ; le changement que l’on espère ou qu’on veut empêcher
• T : temps (si pertinent)

Il sert à identifier la question de recherche d’une étude.

Question 14

Quel est l’acronyme RAMMbo et à quoi sert-il?

Answer 14

R pour recrutement ou représentativité.

• Sujets qui représentent bien la population à l’étude
• Critères d’inclusion et d’exclusion pertinents
• Mode d’échantillonnage adéquat
• Taille de l’échantillon

A pour attribution ou répartition.

• Répartition adéquate entre les groupes (aléatoire)
• Comparabilité des groupes à l’étude
• Contrôle des facteurs de confusion (ex. randomisation, appariement)

M pour maintien.

• Pertes au suivi, patients perdus de vue
• Maintien pur des groupes (aucun croisement entre les groupes)

M pour mesures (de l’exposition, de la maladie).

• Valides
• Fiables

b : « blinded » ou à l’insu.

o : mesures le plus objectives et fidèles possibles, pour éliminer les sources de variabilité dues aux mesures.

Le b et le o sont utilisés dans l’étape de la mesure.

Question 15

Comment interpréter le RR dans le cas d’une étude expérimentale?

Answer 15

Le rapport entre l’incidence de changement chez les sujets exposés à l’intervention et l’incidence de changement chez les sujets non-exposés.

Il s’agit donc de l’impact de l’intervention sur la présence de changement.

Question 16

Qu’est-ce que le RAR (réduction absolue du risque) et qu’est-ce qu’il mesure?

Answer 16

(Incidence chez les exposés) - (Incidence chez les non-exposés)

Il s’agit du risque attribuable (RA) à l’intervention, c’est-à-dire la différence entre l’incidence de changement chez les sujets exposés à l’intervention et l’incidence de changement chez les sujets non-exposés.

Cet indice nous indique l’incidence de changement qui est imputable à l’intervention.

Question 17

Qu’est-ce que le NNT?

Answer 17

NNT = 1 / RAR

Le « nombre de sujets à traiter » (NNT, « number needed to treat ») représente le nombre de patients qu’il faut traiter pour obtenir un succès thérapeutique de plus dans le groupe traité que dans le groupe non traité, en un temps donné.

Question 18

Qu’est-ce que le NNH?

Answer 18

On peut également calculer un risque attribuable à l’intervention en ce qui concerne les effets indésirables (augmentation absolue du risque d’effet indésirable).

• NNH = 1 / RAR*
• *Le RAR est calculé avec un tableau différent.*

Il représente le nombre de patients qu’il faut traiter pour obtenir un cas d’effet indésirable de plus dans le groupe traité que dans le groupe non traité, en un temps donné.

Question 19

Qu’est-ce qu’un biais? Quels sont les principaux types de biais?

Answer 19

Biais : écart systématique de résultats ou d’inférences par rapport à la réalité.

Types de biais :

• Biais d’échantillonnage
• Biais de non-réponse
• Biais d’information
• Facteur de confusion

Question 20

Qu’est-ce qu’un biais d’échantillonnage et quand cela se produit-il?

Answer 20

L’échantillon sélectionné n’est pas représentatif de la population générale.

Deux étapes durant lesquelles un biais d’échantillonnage peut survenir :

1. Lors du choix du cadre d’échantillonnage.
   
   • Le cadre d’échantillonnage choisi (portion de population) ne représente pas forcément l’ensemble de la population.
2. Lors du choix de la méthode d’échantillonnage.
   
   • Surtout lorsque l’échantillon n’est pas choisi de manière aléatoire.

Question 21

Qu’est-ce qu’une biais d’aiguillage?

Answer 21

Un type de biais d’échantillonnage. Survient si les échantillons des études en milieux de soins tertiaires donnent des résultats différents de ceux observés dans l’ensemble de la population atteinte d’une maladie.

Question 22

Qu’est-ce qu’un biais de non réponse et quand cela se produit-il?

Answer 22

SI certains types de personnes choisissent de ne pas participer à l’étude, cette non-réponse peut biaiser les résultats.

Il faut alors s’assurer que ce n’est pas un type de personne en particulier qui a décidé de « choker » l’étude (cela pourrait nuire à sa généralisation). On peut pour cela comparer les caractéristiques des participants avec celles des personnes qui ont choisi de ne pas participer.

Question 23

Qu’est-ce qu’un biais d’information et quels sont les deux types de biais d’information?

Answer 23

Peut survenir toutes les fois où l’on obtient auprès des différents groupes une information non comparable.

Deux types :

• Erreurs systématiques de mesure
• Objectivité du chercheur

Question 24

Qu’est-ce qu’un biais par erreurs systématiques de mesure? Quels sont les biais associés?

Answer 24

Écart entre les valeurs consignées à l’aide d’une mesure et les valeurs réelles.

Biais associés :

• Biais de désirabilité sociale : erreurs systématiques dans la réponse qui rendent le répondant plus acceptable sur le plan social (par ex. exagérer son niveau d’activité physique).
• Biais de rappel : la mémoire des gens est peu fiable.
• Biais d’interview : le chercheur a certains préjugés de base, ce qui peut influencer son interprétation des réponses ou l’orientation des questions.

Question 25

Qu’est-ce qu’un biais par objectivité du chercheur?

Answer 25

Une étude peut être biaisée à cause de la source dont il provient ou d’un potentiel conflit d’intérêt (par ex. chercheur avec un intérêt financier).

Il faut donc toujours vérifier la source de l’article, vérifier la crédibilité de l’article et du chercheur et tenter de déceler les éventuels conflits d’intérêt.

Question 26

Comment la confusion peut amener un biais?

Answer 26

La confusion survient lorsqu’une troisième variable dont on ne tient pas compte dans un réseau de causes est associée à l’exposition et au résultat à l’étude.

La confusion peut aboutir soit à l’observation de différences apparentes entre les groupes étudiés alors qu’elles n’existent pas en réalité ou, au contraire, à leur ignorance alors qu’elles sont bien présentes.

Question 27

Qu’est-ce que la validité interne? La validité externe?

Answer 27

Validité interne : si la validité d’une association statistique n’est pas influencée par le hasard, le biais et la confusion.

Validité externe : si les résultats de l’étude peuvent être généralisés à l’ensemble de la population ; il faut pour cela que les résultats obtenus avec l’échantillon soient valides et généralisables.

Question 28

Quel rôle est joué par le hasard dans la validité interne d’une association?

Answer 28

Le hasard peut influencer les résultats d’une étude. La taille de l’échantillon est l’un des principaux facteurs qui interviennent sur la part du hasard.

Plus l’échantillon est petit, plus grande est la variabilité des estimations et plus les chances sont grandes que les résultats ne correspondent pas à l’ensemble de la population.

Pour quantifier la part du hasard, il faut faire un test de signification statistique (test T ou khi-carré). On utilise aussi la valeur P et l’intervalle de confiance.

La signification statistique n’élimine pas le rôle du hasard, mais signifie que son intervention est peu probable.

Question 29

Quels sont les caractères fondamentaux d’un facteur de confusion? Comment peut-on l’éviter?

Answer 29

1. Doit être associé à l’exposition
2. Doit, indépendamment de cette exposition, constituer un facteur de risque pour la maladie
3. Si la variable est associée à la maladie et non à l’exposition, ou vice versa, elle ne saurait être une source de confusion

Pour éviter qu’un facteur de confusion biaise l’étude, il faut sélectionner des sujets qui se situent de la même manière par rapport à un facteur de confusion.

Question 30

Quels sont les cinq critères de causalité d’une association?

Answer 30

Relation de cause à effet est déterminée par ABCDE.

Meilleurs critères :

• Ampleur de l’association : plus l’association est puissante (plus le risque de développer la maladie après l’exposition augmente), plus la probabilité que l’association soit simplement le fait d’une variable inattendue est faible.
• Crédibilité biologique : la présomption d’une relation de cause à effet est renforcée si l’exposition à un mécanisme biologique peut modifier le risque d’apparition de la maladie.
• Cohérence avec les autres travaux de recherche : un certain nombre d’études réalisées dans des conditions variées aboutissent aux mêmes résultats.

Critères supplémentaires :

• Relation dose-dépendante : observation d’une association entre l’importance de l’exposition et l’augmentation (ou diminution) du risque.
• Enchaînement chronologique : l’exposition étudiée doit précéder le résultat par un intervalle de temps compatible avec le mécanisme biologique proposé.