erreur et biais

Question 1

def et cause erreur aléatoire

Answer 1

mesurer le même phénomène et obtenir différents résultats ; du à un manque de précision de l’appareil et une variation attribuable à l’échantillonnage

Question 2

que génère l’erreur aléatoire?

Answer 2

des intervalles de confiance très large

Question 3

comment diminuer l’incertitude?

Answer 3

augmenter taille échantillon

Question 4

def erreur systématique

Answer 4

=biais
est associée au devis, la conduite de l’étude ou l’analyse des données, et mène à un estimé erroné de l’effet de l’exposition sur le risque de la maladie (si on rajoute des individus ça change rien)

Question 5

biais de sélection associé

Answer 5

au recrutement, à la détection, aux non répondants, aux pertes au suivi

Question 6

type de biais

Answer 6

biais de sélection (S) , biais d’informations (mesure), biais de confusion (C)

Question 7

biais de sélection

Answer 7

la relation entre l’exposition et la maladie est différente chez les sujets sélectionnés et chez la population source
par conséquent notre mesure d’association est faussée par la manière dont les individus ont été sélectionnés pour faire partie de l’étude

Question 8

quand est ce qu’il y a risque de biais de sélection?

Answer 8

dès que la probabilité de participer à l’étude est influencée à la fois par l’exposition et par la maladie ; fréquent dans les études cas-témoin car la sélection est dépendante de la présence/absence de la maladie

Question 9

type e=de biais de sélection

Answer 9

biais de recrutement, biais de risque d’admission,biais de non réponse, biais de détection, pertes aux suivi

Question 10

biais de recrutement

Answer 10

la probabilité d’être recruté dans l’étude est influencé à la fois par le statut d’exposition et par la maladie

Question 11

biais de risque d’admission

Answer 11

lorsque l’on recrute à partir d’une base secondaire ou d’un registre de clinique ou d’hôpital, ce biais survient si l’exposition et la maladie influencent la probabilité de faire partie de cette base secondaire ou du registre

Question 12

biais de non réponse

Answer 12

l’intérêt des participants pour l’étude est associé à l’exposition et à la maladie

Question 13

biais de détection

Answer 13

la probabilité qu’on diagnostique la maladie est plus ou moins élevée chez les sujets exposés

Question 14

pertes au suivi

Answer 14

dans une étude cohorte, les censures sont influencées par l’exposition et par la maladie

Question 15

type de biais d’informations

Answer 15

si on s’intéresse à une donnée mesurable sur une échelle continue : biais de mesure
si on s’intéresse à une donnée catégorique : biais de mauvaise classification

Question 16

conséquences des biais de mauvaise classification

Answer 16

non différentiel : biais habituellement vers une minimisation de l’association entre l’exposition et la maladie
différentiels : biais possible dans les deux sens: exagération ou minimisation de l’association

Question 17

méthodes pour éviter les biais d’informations

Answer 17

non différentiel : améliorer la sensibilité et la spécificité des tests ou des définitions de cas/exposition
différentiel : évaluation faite à l’aveugle, cacher le but spécifique de l’étude aux personnes interrogées

Question 18

biais de confusion

Answer 18

survient lorsque l’effet qu’on attribue à une exposition est dû; en tout ou en partie, à un facteur externe non mesuré qui accompagne l’exposition d’intérêt

Question 19

critères pour être un facteur de confusion

Answer 19

être une cause de la maladie, être associé à l’exposition dans la population source ; ne pas être affecté par l’exposition ou la maladie (ne pas être un intermédiaire dans le processus causal)

Question 20

comment contrôler un biais de confusion?

Answer 20

faire une analyse stratifié, analyser selon des strates identique en E+ et E- pour que les variations soient uniquement causées par l’exposition

Question 21

interaction

Answer 21

biologiquement il y a interaction entre deux causes s’il y a synergie ou antagonisme entre ces causes cad que l’effet de la cause 1 est modifié en présence de la cause 2
signification médicale importante
peut être détecté par l’analyse stratifié

Question 22

interaction statistique

Answer 22

parfois lors d’analyse stratifié on constate la présence d’interaction alors qu’il n’y a pas d’interaction biologique réelle

Question 23

contrôle des facteurs de confusion

Answer 23

échantillonnage restreint et exclusion (au début de l’étude) , appariement ( lors de l’échantillonnage ) , ajustement à la phase d’analyse (analyses stratifiés)

Question 24

échantillonnage restreint

Answer 24

on identifie les variables qui pourraient confondre notre association ; on sélectionner nos sujets afin qu’ils soient semblables entre eux pour ces facteurs confondants. Défaut : mauvaise représentativité

Question 25

appariemment

Answer 25

cas avec un témoin semblables pour la valeur confondante

Question 26

ajustement à la phase d’analyse

Answer 26

analyses stratifiés, si plusieurs variables à tester, on introduit la variable potentiellement confondante dans le modèle statistique.

Question 27

stratégie pour améliorer l’exactitude des études

Answer 27

randomisation, appariement

Question 28

randomisation

Answer 28

répartition de l’exposition de façon aléatoire