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Medicinos Communados > Épidémiologie clinique > Flashcards

Épidémiologie clinique Flashcards

1
Q

Les erreurs de classification non différentielles vont avoir comme effet une augmentation ou une diminution de la force?

A

Réduction de la force. Le OR tend vers la valeur nulle (OR=1)

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Q

Qu’est-ce qu’un définition conceptuelle?

A

Définition conceptuelle = concept théorique…
Exemples: prématurité peut être envisagée de différentes façons, dépendant du contexte, <37, <34
Exemple: saignement anormal:  en quantité ? en durée ? Etc…

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3
Q

Qu’est-ce qu’une définition opérationnelle?

A

Instruments de mesure et leurs validités
Exemples:
- Comment mesurera-t-on l’âge gestationnel si la prématurité est
notre issue: DDM vs écho 1erT vs 2eT?
- Comment quantifier le saignement anormal: pictogramme? Échelle visuelle?

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4
Q

Quels sont les 3 types de devis de recherche analytique d’observation?

A
  1. Étude cas-témoins
  2. Étude de cohorte
  3. Étude transversale analytique
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5
Q

Quel type d’étude? Canadian Community Health Survey (CCHS) / Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) qui visait à recueillir des informations sur les déterminants de la santé, l’état de santé et l’utilisation du système de santé à l’échelle de la population en 2000/2001 (point fixe du temps)

A

Transversale descriptive

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6
Q

Quel type de devis? Donne une répartition (distribution) de la fréquence de la maladie en fonction d’un marqueur (ou facteur) de risque estimé au niveau populationnel

A

Écologique

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7
Q

Pourquoi les études écologiques peuvent aisément générer des bias et des conclusions érronées?

A

Du fait que les études écologiques n’isolent pas les exposés des non-exposés et les malades des non-malades

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8
Q

Le recrutement des études cas-témoins se fait sur la base de quoi?

A

Recrutement se fait sur la base de la maladie

Consiste à recruter des malades (cas) et des non malades (témoins) et à questionner les sujets des deux groupes sur des facteurs de risque d’intérêt passés (exposition passée)

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9
Q

Le recrutement des études de cohortes se fait sur la base de quoi?

A
  • Recrutement se fait sur la base de l’exposition
  • Consiste à recruter des personnes exposées et non- exposées à un facteur de risque pour appréhender l’incidence de la maladie
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10
Q

Dans quel type d’étude analytique d’observation on calcule un odds ratio?

A

Cas-témoins

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11
Q

Comment calculer un odds ratio?

A

Odd de l’exposition des malades/odd de l’exposition des non malades
= (nb cas malade exposés/nb cas malades non exposés)/(nb de cas non-malades exposés/nb de cas non malades non exposés)

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12
Q

Dans quel type d’étude on peut calculer un risque relatif?

A
  1. Étude de cohorte
  2. ECR
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13
Q

Qu’est-ce qu’une incidence cumulée?

A

Proportion (probabilité): = nombre de nouveaux cas/population à risque au début du suivi (pas d’unité mais on doit dire pendant combien de temps on a compté)

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14
Q

Que mesure une incidence cumulée?

A

Le risque

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15
Q

Que mesure un taux d’incidence?

A

La vitesse, la force

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16
Q

Comment calculer le taux d’incidence?

A

Nb de cas/nb de personnes-années

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17
Q

Comment calculer le nb de personnes-années pour le TI quand groupe suivi est trop gros pour des suivis individuels?

A

Population à la mi-période x durée de la période

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18
Q

Comment calculer risk ratio?

A

Ratio des incidences cumulées
= (nb de cas chez exposés/nb total d’exposés)/(nb de cas chez les non exposés/nb total de non exposés)

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19
Q

Comment calculer un rate ratio?

A

Ratio des taux d’incidence

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20
Q

Quelle est la différence entre une analyse par intention thérapeutique vs per protocole?

A

Les résultats d’une analyse par intention thérapeutique “Intent-to- treat analysis”comprend tous les patients randomisés dans l’analyse au contraire d’une analyse «per protocole» (APP) qui comprend seulement les patients fidèles (compliants) et qui fait donc perdre l’effet de la randomisation et introduit potentiellement des facteurs de confusion.

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21
Q

Quel type de devis?
Un autre devis observationnel

Deux caractéristiques:
- On étudie les cas prévalents. Les participants inclus dans l’étude sont tous ceux qui sont présents au moment de l’échantillonnage (vient souvent d’enquête)
- L’exposition et l’issue sont déterminées au même moment

A

Étude transversale analytique

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22
Q

Dans quel type d’étude on fait un rtio des cotes des prévalences?

A

Étude transversale analytique

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23
Q

Comment calculer un ratio des cotes des prévalences?

A

(Pexposé/(1-Pexposé))/((Pnon-exposé/1-Pnon-exposé))

Pexposé = Nombre de cas malade exposé/nombre total de personne exposée

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24
Q

Qui suis-je? C’est le véritable indicateur de la force d’un facteur de risque (calcul direct possible dans une cohorte ou essai clinique seulement).

A

Rate ratio

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25
Q

Dans quel cas le risk ratio et le odds ratio est mathématiquement équivalent au rate ratio?

A

Lorsque la maladie est rare (<10%)

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26
Q

Vrai ou faux? Le prevalence odds ratio est aussi un estimatuer du rate ratio lorsque la maladie est rare

A

Vrai mais risque de biais

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27
Q

Quel type de biais?

 le biais d’échantillonnage
 le biais d’hospitalisation
 le biais de diagnostic/surveillance/détection
 le biais protopathique (classifié souvent comme un biais de sélection)
 le biais des perdus de vue (cohorte ou essai clinique)
 le biais par le recrutement de volontaires

A

Biais de sélection (affecte validité interne)

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28
Q

Qui suis-je? Survient lorsque les sujets avec maladies au décours particulier (fatales ou autres) ont moins de chance d’être inclus dans l’étude

A

Biais d’échantillonnage

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29
Q

Qui suis-je? Biais qui apparaît quand c’est la maladie qui conduit à l’exposition plutôt que l’inverse

A

Protopathique

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30
Q

Dans quel type d’étude on peut avoir des biais des perdus de vue?

A

Étude de cohorte
ECR

31
Q

Quelle est la condition pour qu’un biais des perdus de vue survienne?

A

Le biais survient si et seulement si la perte au suivi est associée à la fois à l’exposition et à l’issue

32
Q

Dans quel type d’étude on peut avoir un biais par le recrutement de volontaires?

A

Observation
Ce biais pourrait aussi se produire dans une cohorte si les non-exposés par exemple sont sélectionnés de façon plus importante sur une base de volontariat que les exposés et que la maladie étudiée est associée à cette exposition.

33
Q

Les erreurs de classification différentielles vont avoir comme effet une augmentation ou une diminution de la force?

A

Augmentation de la force de la relation. Le cas classique est lorsque les cas se rappellent mieux avoir été exposés que les témoins, qui eux ne se rapellent pas avoir été exposé.

34
Q

Dans une erreur de classification différentielle, si les témoins se souviennent mieux le OR serait sous ou sur-estimé?

A

Sous estimés

35
Q

Pour être un facteur de confusion, quels sont les 3 critères

A

1) Associée à l’exposition
2) Associée à l’issue
3) ne pas être entre les 2

36
Q

Est-ce que c’est un facteur de confusion ou une variable modératrice?
-OR brut : 4
-OR strate 1: 3
–OR strate 2: 3

A

Facteur de confusion, puisque les OR des strates 1-2 est pareil, mais diffère du OR brut

37
Q

Comment éliminer l’effet du facteur de confusion ?

A

Design:
-Restriction
-Appariement
-Randmonisation

Analyse;
- Stratification
-Analyse multivariée (régression)
-standardisation

38
Q

Qui suis-je? L’association entre la maladie et l’exposition étudiée prend un sens différent en présence d’un facteur x. L’analyse séparée pour chaque groupe doit alors se faire.

A

Présence de variable modératrice

39
Q

Comment explorer l’effet d’une variable modératrice?

A
  • Stratification
    -Analyse multivariée (régression)
40
Q

Vrai ou faux? On doit éliminer une variable modératrice

A

Faux.
- Pas d’intérêt de l’éliminer (comme c’est le cas pour une variable de confusion)
- Si important, on doit rapporter l’issue séparément pour les 2 groupes.

41
Q

Est-ce que c’est un facteur de confusion ou une variable modératrice?
-OR brut : 4
-OR strate 1: 2
–OR strate 2: 5,5

A

Modératrice, car strates différentes du OR brut, et celui-ci se retrouve entre les deux strates

42
Q

Qu’est-ce que l’erreur de type 1

A

Détecter une association alors qu’elle n’existe pas

43
Q

Qu’est-ce que l’erreur de type 2

A

Ne pas détecter une association alors qu’elle existe

44
Q

Qui suis-je? Probabilité de détecter une association, si elle existe vraiment.

A

Puissance statistique

45
Q

Qui suis-je? Capacité du test à identifier les sujets malades

A

Sensibilité

46
Q

Qu’est-ce que la spécificité d’un test?

A

Capacité du test à identifier correctement les sujets qui NE SONT PAS MALADE

47
Q

Formule sensibilté

A

Nombre de malades avec test +/Nb total malades

48
Q

Formule spécificité

A

Nb de non maldes avec test négatif/nb total de non malades

49
Q

Qui suis-je? Probabilité d’être malade lorsque le test est +

A

VPP

50
Q

Comment calculer VPP?

A

Nombre de malade avec test +/nb de test total +

51
Q

Qui suis-je? Probabilité de ne pas être malade lorsque le test est -

A

VPN

52
Q

Comment calculer la VPN?

A

Nb denon malades avec test négati/nb de test total négatif

53
Q

Si la prévalence augmente, comment varie la VPP ou VPN

A

VPP augmente
VPN diminue

54
Q

Comment calculer un rapport de vraisemblance positif?

A

% de vrais positifs/% de faux positifs
ou
sensibilité/(1-spécificité)

55
Q

Comment calculer un rapport de vraisemblance négatif?

A

% de faux négatif/% de vrais négatifs
(1-sensibilité)/spécificité

56
Q

Dans quel cas est utilisé un rapport de cotes diagnostique?

A

Employé par certains chercheurs comme indice de fiabilité d’un test évalué dans une méta-analyse

57
Q

Comment calculer un rapport de cotes diagnostique?

A

(vrais +/faux +)/(faux -/vrais -)

58
Q

Que veut dire un rapport de cotes diagnostique =1?

A

Test pas discriminant

59
Q

À partir de quand le rapport de cote diagnostique indique la perfomance excellente d’un test?

A

> 100

60
Q

Qui suis-je? Correspond à la probabilité que le résultat du test soit conforme à celui de l’étalon d’or ou gold standard. Désigne la proportion des résultats qui sont vrais

A

Valeur globale

61
Q

Comment calculer une valeur globale?

A

(vrais positifs + vrais négatifs)/ nb total

62
Q

Vrai ou faux? Avec une courbe ROC, plus la surface sous la courbe est grande, meilleur est le test

A

Vrai

63
Q

Comment interpréter le RR suivant : 1,3

A

1.3 fois plus ou 30% plus de risque de développer la maladie chez les exposés que chez les non-exposés

64
Q

Comment interpréter le RR suivant : 0,8

A

20 % moins de risque de développer la maladie chez les exposés que chez les non- exposés (association négative)

65
Q

la validité interne comprend quoi

A

-biais de sélection
-biais information
-facteur de confusion/ variable modératrice
-statistique

66
Q

La sensibilité du test est calculée avant ou après la mise en marché d’un test de dépistage?

A

Calculée lors d’études cliniques avant la « mise en marché » d’un test de dépistage

67
Q

La spécificité du test est calculée avant ou après la mise en marché d’un test de dépistage?

A

Calculée lors d’études cliniques AVANT la « mise en marché » d’un test de dépistage

68
Q

Quel est le meilleur indicateur pour nous indiquer la santé d’un pays?

A

Mortalité infantile

69
Q

Comment calculer la mortalité infantile?

A

nb annuel de décès chez enfants de moins de 1 an/nb annulel de naissances vivantes

70
Q

Quel indicateur en est un de choix pour nous indiquer la santé d’une population entière?

A

Espérance de vie

71
Q

Quel biais? Lorsqu’une maladie est détectée avant le développement des symptômes, mais que le traitement ne fait pas vivre le patient plus longtemps; il peut sembler que l’espérance de vie a augmenté avec le dépistage, mais en réalité, il a simplement été détecté plus tôt.

A

« Lead-time bias »

72
Q

Quel biais? La maladie avec un début plus insidieux ont tendance à avoir un stade pré-symptomatique plus long sont donc plus susceptibles d’être détectés dans un programme de dépistage, ce qui peut sembler encore une fois allonger le temps de survie (sans que cela soit le cas réellement).

A

« Length-biased sampling »

73
Q

Quel biais? Le résultat à un test affecte l’intensité des investigations subséquentes

A

Biais de vérification

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