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Épidémiologie clinique Flashcards

1
Q

Quels sont les principaux thèmes de recherche?

A

Traitement.
Diagnostic.
Pronostic.
Étiologie.

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2
Q

Qu’est-ce qu’une définition conceptuelle?

A

Un concept théorique.

Exemple : prématurité.
- peut être envisagé différemment, selon le contexte.

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 (on veut mesurer ce qu’on veut mesurer).

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 2 devis de recherche?

A

Descriptif et analytique.

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5
Q

Quelles sont les sous-sections du devis de recherche descriptif?

A

Étude clinique (cas et série de cas)
Étude transversale (à visée descriptive)
Étude longitudinale (à visée descriptive)
Étude écologique (un cas spécial dans le devis descriptif)

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6
Q

Quelles sont les sous-sections du devis de recherche analytique?

A

D’observation (non-expérimental)
- Étude cas témoins
- Étude de cohorte
- Étude transversale analytique (croos-sectional study)

D’intervention (expérimental)
- ECR

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7
Q

À quelle type d’étude je fais référence :

Étude dans laquelle je suis un groupe de personnes dans le temps et je leur repose les mêmes questions. Pas de mesure d’association.

A

Longitudinale descriptive.

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8
Q

Qu’est-ce que nous donne une étude écologique?

A

Une répartition (distribution) de la fréquence de la maladie en fonction d’un marqueur (ou acteur) de risque estimé au niveau populationnel.

Unité de comparaison = populations entières.

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9
Q

Pourquoi les études écologiques peuvent générer des biais et des conclusions erronées?

A

Pas d’isolation des exposés, des non-exposés, des malades et des non-malades.

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10
Q

Quel est le but général des études écologiques?

A

Suggérer des hypothèses de recherche qui seront récupérées par des devis de recherche capables d’ouvrir la voie à un traitement plus rigoureux de l’information.

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11
Q

Décris le devis analytique.

A

Sert à vérifier des hypothèses (générées par des devis descriptifs, des données de laboratoires ou des données cliniques).

Inclut un groupe de comparaison : des témoins pour le devis cas témoins et des non-exposée pour le devis de cohorte et les ECR.

Vise spécifiquement à mesurer une association statistique entre une “exposition” et une “maladie”.

Vise à déterminer les FDR ou facteurs pronostiques d’une maladie ou à évaluer ses traitements.

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12
Q

Décris les études cas témoins.

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 passées (exposition passée).
Pas de suivi.

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13
Q

Décris les études de cohortes.

A

Recrutement se fait sur la base de l’exposition.
Consiste à recruter des personnes exposées et non-exposées à un FDR pour appréhender l’incidence de la maladie (implique un suivi, je vais voir la maladie arriver).

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14
Q

Quelle est la seule mesure d’association qu’on peut faire dans une étude cas-témoins?

A

Odds ratio = odd de l’exposition chez les malades sur odd de l’exposition chez les non malades

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15
Q

On peut calculer des risques relatifs dans quels études?

A

Cohorte
ECR

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16
Q

Qu’est-ce que l’incidence cumulée?

A

Proportion (probabilité)

Formule : nombre de nouveaux cas sur population à risque en début de suivi

Pas d’unité, mais on doit dire pendant combien de temps on a compté.

Mesure le risque.

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17
Q

Qu’est-ce que le taux d’incidence?

A

Nombre de nouveaux cas sur personne-durée.

Mesure la vitesse, la force

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18
Q

Qu’est-ce que le risque relatif?

A

(ratio d’incidence cumulée, risk ratio).

Incidence cumulée (nexp)

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19
Q

Qu’est ce que le ratio de taux d’incidence?

A

(taux d’incidence relatif, hazard ratio)

Taux d’incidence (nexp)

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20
Q

Quel est le devis analytique le plus près de l’ECR?

A

Cohorte.

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21
Q

Décris l’ECR.

A

Vérifie des hypothèses spécifiques, mais cette fois-ci, le chercheur contrôle l’exposition et en observe les effets.

À ce niveau qu’on retrouve les études épidémiologiques les plus rigoureuses.

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22
Q

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

A

ITT : comprend tous les patients randomisés dans l’analyse.
APP : comprend seulement les patients compliants (fait perdre l’effet de la randomisation et introduit potentiellement des facteurs de confusion).

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23
Q

Définis l’étude transversale analytique.

A

Devis observationnel.

2 caractéristiques :
- On étudie les cas prévalents ; les participants inclus dans l’étude sont tous ceux qui sont présents au moment de l’échantillonnage.
- L’exposition et l’issue sont déterminées au même moment.

Difficile de savoir si exposition arrivée avant maladie…

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24
Q

Quelle est la mesure d’association dans une étude transversale analytique?

A

Prevalence odds ratio (ratio de cotes de prevalence)

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25
Quelle est la meilleure mesure d'association?
Rate ratio (ratio des taux d'incidence)
26
Le risk ratio est équivalent au rate ratio dans quel contexte?
Si la maladie est rare. Le odds ratio et le prévalence odds ratio sont des estimateurs du rate ratio quand la maladie est rare.
27
Interprétation des mesures d'associations :
page 38
28
Deux sources peuvent contribuer à éloigner notre estimation du paramètre (mesure association) :
Erreur systématique = Biais et confusion Erreur aléatoire - Rôle du hasard
29
Validité interne :
Biais de sélection Biais d'information Facteurs de confusion ou variables modératrices Rôle de la chance (statistique)
30
Qu'est-ce qu'un biais de sélection ?
Erreur dans l'estimation d'un effet (lien entre l'exposition et l'issue) résultant de la façon par laquelle les sujets ont été sélectionnés pour l'étude.
31
Nomme différents sous-types de biais de sélection :
Biais d'échantillonnage Biais d'hospitalisation Biais de diagnostic, surveillance, détection Biais protopathique Biais des perdus de vue (cohorte ou essai clinique) Biais par recrutement de volontaires
32
Quand survient un biais d'échantillonnage?
Survient lorsque les sujets avec maladies ou décours particuliers (fatales ou autres) ont moins de chance d'être inclus dans l'étude. *on peut le prévenir en identifiant aléatoirement les cas parmi l'ensemble des cas incidents.
33
Quand survient un biais d'hospitalisation?
Les cas hospitalisés sont souvent différents des cas populationnels (ils sont venus à l'attention du chercheur par un processus complexe qui ne s'apparente nullement au hasard) ex : cas d'influenza hospitalisés (ne sont pas représentatifs de l'ensemble des cas). *on peut prévenir un tel biais en identifiant aléatoirement les cas parmi l'ensemble des cas.
34
Comment survient un biais de surveillance?
le biais de surveillance origine d'une surveillance (ou suivi) plus grande d'un des deux groupes de comparaison (éventuellement des cas). *on peut l'éviter en s'assurant que le groupe témoin a bénéficié des mêmes attentions que le groupe des cas.
35
Comment survient le biais protopathique?
Quand c'est la maladie qui conduit à l'exposition plutôt que l'inverse.
36
Comment survient le biais des perdus de vue?
Dans une étude de cohorte ou ECR, l'issue n'est pas déterminée pour une proportion de sujets (données manquantes). Si la probabilité d'avoir l'issue est différente entre les 2 groupes comparés, il peut y avoir un biais. *le biais survient si et uniquement si la perte au suivi est associée à la fois à l'exposition et à l'issue.
37
Comment survient le biais par recrutement de volontaires?
Un biais de sélection peut s'introduire dans une étude d'observation en raison de recrutement de volontaires. Relire p. 49
38
ECR et biais de sélection...
ECR moins enclins à biais de sélection (à l'exception du biais des perdus de vue qui n'est pas contrôlé par la randomisation).
39
Décris les biais d'information.
Erreur dans estimation d'un effet résultant de la façon dont l'issue et ou l'exposition sont mesurées. ex : les cas se rappellent mieux de l'exposition que les témoins (recall bias)
40
Comment prévenir un biais d'information? * dans une étude cas-témoins
Aider témoins à se souvenir (ex : associer avec événements marquants).
41
Erreur de classification de l'exposition non-différentielle (ou aléatoire).
Fait une réduction de la force de la relation. Situation la plus coruante. Le OR tend vers la nullité.
42
Erreur de classification de l'exposition différentielle.
Effet : augmentation de la force de la relation. C'est la situation classique, where les cas se rappellent mieux avoir été exposés et les témoins, ne pas avoir été exposés. Si les témoins se souvenaient mieux... le OR serait alors sous-estimé.
43
Qu'est-ce qu'un facteur de confusion?
Brouille l'association entre l'exposition t l'issue. N'est pas une variable d'intérêt dans l'étude. Doit être associé à l'exposition ET à l'issue, mais ne pas être situé entre les deux (sur le chemin causal).
44
Comment éliminer l'effet d'une variable de confusion?
Design - Restriction - Appariement (individuel, fréquentiel) - Randomisation Analyse - Stratification - Analyse multivariée (régression) (+ fréquent) - Standardisation
45
Qu'est-ce qu'une variable modératrice?
(certaines variables influencent ou modifient l'effet d'une exposition sur une issue)
46
Que se passe-t-il avec les RR lorsqu'il y a une variable modératrice?
RR différent selon les sous-types et le RR global est entre les deux.
47
Est-ce qu'on doit éliminer une variable modératrice?
Non (mais variable de confusion oui). Si important, on doit rapporter l'issue séparément pour les deux groupes.
48
Comment explorer l'effet d'une variable modératrice?
Analyse - Stratification - Analyse multivariée (régression)
49
Dans quelle situation je suis : OR strates semblable au OR brut
Pas de confusion, pas de variable modératrice (ou interaction ou modification d'effet - synonymes je crois)
50
Dans quelle situation je suis : OR strates semblables mais différents du OR brut
Confusion
51
Dans quelle situation je suis : OR strates différentes et différents du OR brut (qui se trouve entre les deux)
Variable modératrice
52
Rappel sur le biais de sélection :
Manque de représentativité des personnes dans le tableau 2*2.
53
Rappel sur le biais d'information :
Mauvaise classification des personnes dans le tableau 2*2.
54
Quel est l'avantage de la confusion par rapport aux biais de sélection et d'information?
Se contrôle avec différentes méthodes.
55
Rappel sur la modification d'effet :
ce n'est pas un biais. C'est que 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 se faire.
56
Qu'est-ce que l'erreur de type 1?
Détecter une association, alors qu'elle n'existe pas. Rejeter l'hypothèse nulle alors que l'hypothèse nulle est vraie.
57
Qu'est-ce que l'erreur de type 2?
Ne pas détecter une association alors qu'elle existe. Ne pas rejeter l'hypothèse nulle alors qu'il y a une association.
58
Qu'est-ce que la puissance statistique?
Probabilité de détecter une association, si elle existe vraiment (donc de rejeter l'hypothèse nulle quand association existe). 1- β
59
Comment peut-on répondre à la question suivante : ecq les différences que j'ai trouvées sont dues au hasard?
Intervalle de confiance (IC) Test d'hypothèse (p-value)
60
Qu'est-ce que le p-value?
P-value = seuil de signification (qui correspond à 1-seuil de confiance) Pourcentage inférieur à 5%
61
Qu'est-ce que l'intervalle de confiance?
Donner les bornes à l'intérieur desquelles se situe probablement notre estimé. Si mesure d'association exclut le 1 = statistiquement significatif. Exemple d'interprétation : si nous répétions l'expérience un grand nombre de fois, il y aurait 95% des IC calculés qui contiendraient le vrai paramètre.
62
Validité interne :
Est-ce que je crois aux résultats de mon étude? - je ne pense pas que des biais ou de la confusion non contrôlée ou de la modification d'effet puissant puissent expliquer les résultats - le rôle du hasard a été contrôlé avec des tests statistiques
63
Quel est le but des méta-analyses ?
Regrouper les études passées sur un même thème pour ainsi augmenter la taille de l'échantillon. Presque uniquement pour les ECR...
64
Qu'est-ce qu'un Forest plot?
Représentation graphique des résultats d'une méta-analyse.
65
Que sont les biais de publication ou d'accessibilité?
Typiques aux méta-analyses. Ce qui est publié et accessible : grandes études, résultats positifs, anglais. Ce qui n'est pas publié ou inaccessible : petites études avec résultats négatifs et langues différentes.
66
À quoi faut-il faire attention dans les méta-analyses?
Rejet des études. Utilisation des estimés bruts. Biais.
67
Que sont les indicateurs de santé selon l'OMS?
Résument les données qui ont été recueillies en réponse à des questions intéressant la planification et la gestion des programmes de santé. Ils peuvent constituer des instruments utiles pour évaluer les besoins, surveiller et évaluer la mise en oeuvre et l'impact des programmes. Servent à faire de la surveillance et sont dérivés des mesures d'incidence et de prévalence.
68
Définis la mortalité infantile.
Nombre annuel de décès chez enfants de moins d'un an sur nombre annuel de naissances vivantes. Mortalité dans la première année de vie. Indicateur de choix (++) du niveau de santé d'un pays.
69
Qu'est-ce que la mortalité infantile reflète?
Conditions économiques. Malnutrition. Éducation. Hygiène. Soins médicaux.
70
Qu'est-ce que la létalité?
Proportion de décès parmi les malades.
71
Qu'est-ce que l'espérance de vie?
Nombre moyen d'années de vie restantes à un individu d'un certain âge, si on suppose que les taux actuels de mortalité (spécifiques aux groupes d'âge) se maintiennent. Indicateur de choix de la santé d'une population.
72
Définis la validité des tests de dépistage :
Validité intrinsèque - Sensibilité - Spécificité Validité prédictive - Positive - Négative
73
Qu'est ce que la sensibilité d'un test?
Capacité du test à identifier les sujets MALADES. Proportion de tous les malades ayant un test positif.
74
Comment se calcule la sensibilité d'un test?
Vrais positifs ---------------------------------------- Vrais positifs + faux négatifs Malades (test +) sur tous les malades.
75
Qu'est-ce que la spécificité d'un test?
Capacité du test à identifier correctement les sujets QUI NE SONT PAS MALADES. Proportion de tous les individus sains ayant un test négatif.
76
Comment se calcule la spécificité d'un test?
Vrais négatifs --------------------------------------- Vrais négatifs + faux positifs Non malades (test nég) sur tous les non malades.
77
Quelle est la VPP d'un test?
Probabilité d'être malade lorsque le test est +. Proportion de personnes réellement malades parmi celles qui ont un résultat positif. Proportion de tous les tests positifs qui représente des individus vraiment malades.
78
Comment calculer la VPP?
VP ------------ VP + FP
79
Qu'est-ce que la valeur prédictive négative d'un test?
Probabilité de ne pas être malade lorsque le test est négatif Proportion de personnes réellement non malades parmi celles qui ont un test négatif.
80
Comment calculer la VPN?
VN ------------- VN + FN
81
Quelle que soit la sensibilité et la spécificité du test, on retrouve ce type de courbe...
VPP augmente avec la prévalence alors que VPP diminue.
82
Nomme d'autres indices prédictifs d'un test :
Rapport de vraisemblance positif. Rapport de vraisemblance négatif. Rapport de cotes diagnostique. Valeur globale. Surface sous la courbe ROC.

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