Études de cas ou de séries de cas et etudes écologiques Flashcards
Études d’un cas ou d’une série de cas
- Une série de cas (case series) est une description des caractéristiques d’une maladie / condition de santé et de son évolution dans le temps. Elle est réalisée auprès d’un petit nombre de patients (p.ex.: 10-12 patients, parfois moins);
- Souvent utilisée pour décrire des phénomènes nouveaux, inédits, inconnus (p.ex.: premiers cas de VIH, de COVID-19, etc.) ou encore à des fins d’enseignement;
- Peut avoir une composante:
- Prospective: décrire l’évolution naturelle, la réponse aux traitements et
- Rétrospective: rechercher des hypothèses étiologiques qui devront toutefois être vérifiées au moyen d’autres devis
- Les patients faisant partie d’une série de cas sont généralement ceux qui se présentent par eux-mêmes à l’urgence, dans un GMF, une clinique médicale ou encore qui sont suivis dans un centre spécialisé;
- Il s’agit donc d’un échantillon de convenance qui n’est pas forcément représentatif de l’ensemble des cas de la maladie ou de la condition d’intérêt (biais de sélection);
- Par conséquent, il faut interpréter les observations issues de ces études avec nuance et prudence;
- Les données de ces études peuvent tout de même aider la prise en charge clinique des patients au quotidien en l’absence de données scientifiques plus robustes;
Forces communes aux études de cas/ série de cas
1) Permettent la détection rapide de:
- Maladies et syndromes nouveaux jusqu’alors méconnus
- Présentations cliniques inattendues ou inhabituelles d’une maladie
- Réactions indésirables ou bénéfiques importantes aux médicaments, ou
interactions médicamenteuses jusqu’alors inconnues
- Nouvelles relation ou variations dans le développement des maladies
- Nouvelles approches diagnostiques ou thérapeutiques
- La manifestation d’une maladie connue dans une population jusqu’alors non-
touchée
- Nouveaux traitements pour les maladies jusque-là fatales
- Relations possibles et jusqu’alors insoupçonnée entre deux maladies
- L’évolution de la maladie au fil du temps, de manière plus détaillée ou inattendue
2) Peuvent mener à des hypothèses causales entre une exposition et une maladie (mais pas de les vérifier)
3) Complètent ou remettent en question des connaissances existantes sur les maladies, leurs causes et leur traitement
4) Stimulent la recherche
5) Servent pour l’enseignement
Faiblesses communes aux études/série de cas
1) Ne permettent pas de
- Généraliser les résultats de l’observation à
toute la population
- Confirmer une hypothèse en démontrant des
associations entre une exposition et une maladie
2) Ne peuvent pas
- Servir de preuve de l’efficacité d’un traitement
- Modifier les critères de la prise de décision
clinique jusqu’alors acceptés, sauf très exceptionnellement dans le cas de l’étude d’une série de cas
Forces exclusives aux études d’une série de cas
1) Peuvent permettre la détection rapide et la
description des:
- Mécanismes de transmission des maladies
- Répercussions de la maladie sur la famille
- Répercussions de la maladie sur l’utilisation des
ressources communautaires
Surveillance des maladies infectieuses
2) Donnent des indications sur la fréquence des facteurs associés à la maladie, sur le pronostique, le traitement et la prévention
3) Peuvent être utilisées pour l’évaluation de la qualité de l’acte (assurance qualité)
Faiblesses exclusives aux études d’une série de cas
1) Se fondent généralement sur un petit nombre de cas sélectionnés en fonction de la disponibilité des données
2) Ne comparent pas les cas choisis à des participants témoins
Études écologiques
- Étude dans laquelle l’unité d’observation est une population ou un groupe de personnes plutôt que des individus (visée descriptive ou étiologique);
- P.ex.: étude du lien entre le revenu moyen des villes du Québec et la mortalité par cancer (le « patient », c’est la ville);
- Permet d’examiner l’association entre une exposition de groupe et la prévalence / incidence d’une maladie dans ce groupe:
- P.ex.:concentrationd’arsenicdansl’eaudel’aqueduc(expositiondegroupe)etla fréquence d’une maladie X dans ce groupe;
- NiveaudeconsommationdevinenFrance,auCanadaetauJaponettauxdemaladies cardio-vasculaires dans ces pays;
- Devis vulnérable au biais écologique (type de biais de confusion):
- L’associationobservéeauniveaudugroupe≠forcémentuneassociationquiserait observée au niveau individuel (l’exposition de groupe ≠ forcément exposition individuelle);
Validité - Définition
- Définition: Capacité d’une mesure ou d’une étude à appréhender correctement un phénomène ou d’en mesurer la valeur réelle;
- P.ex.:Unemesuredelatensionartérielleestvalidesiellecorrespondàlavaleurréelledela tension artérielle d’une personne au moment où elle est mesurée;
- Fait référence à l’absence d’erreurs systématiques ou de biais. C’est donc en réduisant les biais qu’on augmente la validité d’une mesure ou d’une étude;
- Nous avons parlé de deux types de validité:
- Validitéinterne:capacitéd’uneétudeàestimercorrectementlesmesures,lesdifférences
ou les associations recherchées à l’intérieur de l’échantillon d’une étude; - Validitéexterne:capacitédegénéraliserlesrésultatsd’uneétudeàunepopulationcible;
Précision - Définition
*
PRÉCISION
Précision: Justesse de la mesure (petit écart) ou faible fluctuation d’une mesure autour de la moyenne;
Deux aspects reliés:
▪ Fiabilité (fidélité, reproductibilité): degré de stabilité, de constance, observé lorsqu’une mesure est répétée dans des conditions identiques;
▪ Validité: l’exactitude et la pertinence des mesures par rapport à ce que l’étude cherche réellement à évaluer
Fait référence à l’absence d’erreur aléatoire provenant de:
▪ Variations individuelles dues à l’instabilité de l’attribut mesuré (p.ex.: moment de la journée,
humeur, état d’éveil, etc.);
▪ Variations dues aux instruments de mesure (p.ex.: mauvaise calibration), des observateurs (p.ex.: manque de standardisation) ou des participants à l’étude (p.ex.: manque de coopération, d’observance);
C’est en utilisant des bons instruments de mesure, une approche standardisée et de grands échantillons qu’on augmente la précision d’une étude;
Biais de sélection
- Biais de sélection: erreur due à la présence de différences systématiques dans les caractéristiques des participants et des non-participants à une étude;
▪ Biais d’échantillonnage: Les sujets sélectionnés pour prendre part à une étude ne sont pas représentatifs de la population cible;
▪ Biais de migration: Les sujets qui terminent une étude ne sont plus représentatifs de ceux qui l’ont débuté et, donc, de la population cible (en raison d’abandons, de retraits);
▪ Ce biais survient aussi lorsque la répartition (non aléatoire) des sujets entre les groupes rend ces derniers non comparables;
❖ Exemple chirurgie par laparoscopie versus chirurgie par abdomen ouvert
Biais de mesure
- Biais de mesure: Erreur systématique entraînée par la mesure ou l’observation incorrecte de l’exposition ou de la maladie;
- Relié à la qualité des instruments de mesure utilisés et à la façon dont les données sont collectées ( de standardisation, non-observance);
▪ Biais de rappel;
▪ Biais de désirabilité sociale;
▪ Biais lié à la piètre qualité des instruments de mesure; - Dans une étude étiologique, ce biais peut être:
▪ Non-différentiel: Il affecte les deux groupes de la même manière;
▪ Différentiel: Il affecte un groupe plus que l’autre;
Biais de confusion
- Définition: Distorsion (c.-à-d. ↑ ou ↓) de l’effet d’une exposition / traitement (VI) sur un résultat (VD) causée par un autre facteur associé à la fois à la l’exposition et au résultat;
- En conséquence, impossible de savoir si c’est la VI d’intérêt qui produit les résultats observés sur la VD ou bien cet autre facteur;
- Cette autre facteur porte le nom de variable confondante ou variable étrangère. Pour être qualifiée comme telle, cette variable doit remplir 3 conditions:
- Être associée à l’exposition (la VI);
- Être associée avec la variable dépendante (VD)
- Ne pas faire partie de la chaine causale reliant la VI à la VD
Ex: Est-ce vraiment les antioxydants qui préviennent les maladies cardiovasculaires ou n’est- ce pas plutôt les caractéristiques des gens qui en consomment?
Biais - Rappel
- Un biais, c’est une erreur, pouvant survenir durant n’importe quelle phase d’une étude, qui produit des résultats qui sont systématiquement différents de la réalité;
- Il existe trois grands types de biais pouvant toucher tous les types d’études:
- Biais de sélection (Erreur due à la présence de différences systématiques dans les caractéristiques des
participants et des non-participants à une étude)
▪ Biais d’échantillonnage
▪ Biais de migration - Biais de mesure (Erreur systématique entraînée par la mesure ou l’observation incorrecte de l’exposition ou de la maladie)
▪ Instrument de mesure
▪ Standardisation des procédures
▪ Biais de rappel
▪ Biais de désirabilité sociale - Biais de confusion/écologique (Distorsion (c.-à-d. ↑ ou ↓) de l’effet d’une exposition / traitement (VI) sur un résultat (VD) causée par un autre facteur associé à la fois à la l’exposition et au résultat)
