Évaluation et mesure de l'état de santé à l'échelle de la population Flashcards
vrai ou faux?
Aucune étude n’est parfaite, mais l’idéal de la pratique
de la médecine fondée sur des données probantes exige que les cliniciens fondent leurs
décisions sur les meilleures preuves scientifiques
vrai
Quelles sont les normes HILoRRS?
honnêteté intégralité logique réfutabilité reproductibilité suffisance
définition médecine factuelle?
« l’usage systématique dans le traitement des
patients des meilleures preuves tirées de recherches cliniques et épidémiologiques publiées,
en mettant en balance les risques et les avantages des épreuves diagnostiques et des options
thérapeutiques, et en tenant compte des circonstances particulières de chaque patient, y
compris le risque de base, les comorbidités et les préférences personnelles. »
processus de la médecine factuelle?
trouver l’information pertinente
application des règles simples de la sicence et du bon sens
application de cette information à une question clinique
modèle en 5 étapes de la médecine factuelle?
évaluer s'interroger acquérir évaluer appliquer
p.5 chapitre 5
comparaison recherches qualitatives vs quantitatives?
- hypothèse
- inductive vs déductive
- renseignements vs estimations
- ensemble d’idées vs de personnes
- quoi vs pourquoi
p.6 chapitre 5
quali ; quanti
Génère des hypothèses ;Vérifie des hypothèses
Est généralement inductive (part d’un cas précis pour arriver à une conclusion générale); Est généralement déductive (part d’une théorie générale pour arriver à une explication précise)
Capte des renseignements étoffés,
contextuels et détaillés auprès d’un petit
nombre de participants;
Obtient des estimations numériques de la
fréquence, de la gravité et des associations
à partir d’un grand nombre de participants
Examine un ensemble d’idées; l’approche d’échantillonnage vise à fournir une couverture représentative des idées ou des concepts; Examine un ensemble de personnes; l’échantillonnage permet une couverture représentative des personnes dans la population
Explique « pourquoi » et « qu’est-ce que
cela veut dire »;
Explique « quoi », « combien » et « dans
quelle mesure »
Exemple de question d’étude : Quelle est
l’expérience des personnes traitées pour un
cancer du sein?;
Exemple de question d’étude : Ce
traitement du cancer du sein réduit-il la
mortalité et améliore-t-il la qualité de vie?
3 questions pour juger de la qualité de la recherche qualitative?
- le projet était-il sous-tendu d’un plan d’étude rigoureux?
- L’exécution de l’étude était-elle rigoureuse
- Puis-je transférer les résultats de cette étude à mon propre milieu? Dans quelle mesure cette étude en corrobore-t-elle d’autres
biais possible à la recherche qualitative?
La collecte de données observationnelles,
que l’observateur soit ou non à la vue des personnes observées, peut influencer leurs
comportements…
recherche quanti vs quali?
la
recherche qualitative décrit des cas précis de ces phénomènes. La recherche quantitative,
quant à elle, se fonde comme son nom l’indique sur la comptabilisation et l’analyse
mathématique
postulats de Koch pour les liens de cause à effet?
Ses critères (ou postulats) pour déterminer qu’une maladie est causée par un
microbe sont que le microbe doit être :
présent dans tous les cas examinés de la maladie;
susceptible d’être préparé et maintenu en culture pure;
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11/56
capable de produire l’infection originale, même après plusieurs générations en culture;
récupérable d’un animal vacciné et cultivable de nouveau.
critères d’inférence d’une relation causale?
chapitre 5, p.11
relation chronologique force de l'association intensité ou durée de l'exposition spécificité de l'association constance des résultats cohérence ou plausibilité des résultats cessation de l'exposition
Chaque étude doit réduire au minimum deux types d’erreur dans sa collecte et interprétation
de données : lesquels?
biais (ou déformations systématiques)
et les erreurs aléatoires
définition erreur?
résultat faux ou erroné obtenu dans une étude ou une expérience. On peut
distinguer les erreurs aléatoires et systématiques dans les études
définition erreur aléatoire?
écart par rapport à la réalité qui peut gonfler ou minimiser les
estimations découlant d’une mesure ou d’une étude. On suppose généralement que de telles
erreurs sont dues au hasard et, s’il s’agit d’un gros échantillon, qu’elles ne déforment pas les
résultats globaux de manière considérable. Des statistiques comme l’intervalle de confiance
servent à estimer l’ampleur d’erreurs aléatoires
définition erreur systématique ou biais?
écart systématique de résultats d’étude ou d’inférences
par rapport à la réalité; sous-estimation ou surestimation systématique. Ces erreurs peuvent
découler de failles dans le plan d’étude, y compris l’échantillonnage (« biais de sélection »),
ou dans les méthodes de mesure (« biais d’information »).
définition confusion?
difficulté, dans l’interprétation des résultats d’une étude, à distinguer lequel de
deux processus est à l’origine des effets.
figure 5.1, types d’études
p.14 chapitre 5
expérimentale vs observation
réapartition aléatoire des groupes?
vérifier une hypothèse?
échantillonnage selon exposition? résultat? ni l’un ni l’autre?
essai comparatif hasardisé
plan expérimental non hasardisé
étude analytique: de cohorte, cas-témoi, transversale
étude descriptive
Sous sa forme la plus simple, une étude expérimentale évalue l’effet d’un
traitement en suivant ces étapes : lesquelles?
- Le chercheur énonce officiellement l’hypothèse à tester.
- Le chercheur choisit des personnes admissibles au traitement.
- L’échantillon est divisé en deux groupes.
- Un groupe (le groupe expérimental ou d’intervention) reçoit l’intervention, alors que
l’autre (le groupe témoin) ne la reçoit pas. - Les résultats pertinents sont consignés sur une certaine période, puis on compare les
résultats des deux groupes.
définition les plans quasi expérimentaux?
Il existe de nombreux types d’études non aléatoires; comme le chercheur n’a pas
nécessairement le plein contrôle sur la répartition entre le groupe expérimental et le groupe
témoin, ces études sont perçues comme étant inférieures aux plans véritablement aléatoires
définition série chronologique?
type d’étude quasi expérimentale
Elle désigne un plan de
recherche à groupe unique où l’on compare une série de mesures réalisées avant et après une
intervention, ce qui permet de comparer des tendances pour déterminer l’impact de
l’intervention.
biais d’une étude quasi expérimentale?
Les possibilités de biais sont si importantes dans les études quasi expérimentales qu’on juge
que ces études sont considérablement inférieures aux expériences véritablement aléatoires.
Ainsi, leurs résultats sont rarement considérés comme définitifs.
Que permet la répartition aléatoire?
La répartition aléatoire exclut la possibilité d’un biais de répartition, augmente les chances
que les facteurs confusionnels soient répartis également entre les deux groupes et justifie
l’utilisation de tests statistiques. L’avantage principal de la répartition aléatoire des sujets est
que les autres facteurs qui pourraient influencer le résultat (p. ex. les facteurs confusionnels)
seront probablement également présents dans chaque groupe, y compris les facteurs
inconnus, comme les caractéristiques génétiques qui influent sur le pronostic.
que permet la sélection aléatoire?
La sélection
aléatoire des sujets est principalement pertinente dans la recherche descriptive et permet de
s’assurer que les résultats peuvent être généralisés à l’ensemble de la population, ce qui
renforce la validité externe de l’étude
Qu’est-ce que l’attribution aléatoire?
L’attribution aléatoire aux groupes expérimentaux et témoins permet de s’assurer qu’ils sont
équivalents dans tous les domaines, à l’exception de l’intervention expérimentale, de sorte
que la comparaison n’est pas confondue par des différences inhérentes entre les groupes, ce
qui améliore la validité interne de l’étude.
étapes d’un essai clinique aléatoire (randomisé)?
fig 5.2 p.18 chapitre 5
- Énoncer l’hypothèse de manière quantitative et opérationnelle. Par exemple, en
utilisant le format baptisé PICO par nos collègues anglophones : « Il y aura une
réduction de 10 % des sueurs nocturnes auto-enregistrées chez les femmes
périménopausées qui portent un bracelet de poignet magnétique, comparativement aux
femmes du même âge qui ne portent pas d’aimant au poignet. » - Sélectionner les participants. Cette étape comprend le calcul de la taille de l’échantillon
requis, l’établissement de critères d’inclusion et d’exclusion, et l’obtention d’un
consentement libre et éclairé. - Répartir les participants au hasard dans le groupe expérimental ou le groupe témoin ;
cela se fait normalement à l’aide d’une répartition aléatoire générée par ordinateur.
Notons qu’il peut y avoir plus d’un groupe d’intervention, par exemple si l’on veut tester
différents types d’aimants. Il convient également de noter que le groupe témoin reçoit
souvent le traitement standard auquel le nouveau groupe est comparé.
19/56 - Administrer l’intervention. Il vaut mieux que cela soit effectué à l’insu afin que le
patient ne sache pas à quel groupe il a été affecté. Idéalement, le chercheur (et
certainement l’intervenant qui surveille la réaction du patient) ne doit pas non plus
savoir à quel groupe le patient est affecté (il s’agit alors d’une expérience à double insu).
Cela aide à éliminer l’influence des attentes possibles du patient et du clinicien à l’égard
du traitement, attentes qui pourraient biaiser l’évaluation des résultats. Parfois, on
utilise une approche à triple insu dans laquelle ni le patient, ni le clinicien, ni ceux qui
analysent et interprètent les données ne savent quel groupe a reçu le traitement (les
groupes sont simplement étiquetés A ou B). Cela réduit encore plus les biais possibles. - Examiner les résultats (p. ex. les paramètres physiologiques ou biochimiques, la
morbidité, la mortalité, les événements indésirables, l’état de santé fonctionnelle ou la
qualité de vie) à un moment déterminé d’avance et comparer ceux du groupe
d’intervention et du groupe témoin à l’aide d’analyses statistiques. Cela permet de
déterminer si une différence dans les taux observés dans les deux groupes survient plus
souvent que si seul le hasard était en cause.
définition efficacité potentielle?
l’impact potentiel d’un traitement dans les conditions
optimales typiques d’un milieu de recherche contrôlé
définition efficacité réelle?
son impact dans les conditions normales de pratique.
essai à effectif unique?
L’essai à effectif unique est une adaptation de l’ECA qui peut s’avérer particulièrement utile
pour tester l’application d’un traitement chez un patient unique de manière à exclure la
plupart des sources de biais.
porte sur un seul patient
Le patient reçoit soit
le traitement actif, soit un agent témoin (un placébo), attribué aléatoirement et administré à
l’insu. Les résultats sont consignés après un délai approprié, puis on entame une période
d’élimination pendant laquelle le patient ne reçoit pas le médicament afin d’en éliminer toute
trace. Le patient reçoit ensuite l’autre traitement (placébo ou actif), et les résultats sont
évalués. On peut répéter le cycle afin d’établir des estimations stables des résultats.
L’avantage principal est que le résultat de l’étude s’applique spécifiquement à ce patient et
permet une calibration précise pour optimiser la dose thérapeutique. Les résultats ne
peuvent être généralisés;
éthique et ECA?
Une tension peut surgir entre deux principes
de base : les patients ont le droit de recevoir un traitement efficace (principe de
bienfaisance), mais il est contraire à l’éthique d’adopter un nouveau traitement sans procéder
à des tests rigoureux pour prouver l’efficacité (pour garantir la non-malfaisance).
qu’implique le principe éthique de bienfaisance?
Le principe éthique de la bienfaisance exige que les patients bénéficient d’un nouveau
traitement dès qu’il s’avère efficace, mais le principe de non-malfaisance implique que cette
preuve doit être définitive.
les phases des études d’intervention?
Phase I : Le nouveau médicament ou traitement est mis à l’essai pour la première fois dans
un petit groupe de personnes afin d’en déterminer la posologie sécuritaire et les effets
secondaires possibles.
Phase II : Le médicament ou traitement est administré à un groupe plus nombreux, à la dose
recommandée, pour déterminer son efficacité dans des conditions contrôlées et pour évaluer
son innocuité. Il ne s’agit généralement pas d’une étude aléatoire.
Phase III : Le médicament ou traitement est mis à l’essai dans des groupes de grande taille
afin d’en confirmer l’efficacité, d’en surveiller les effets secondaires, de le comparer aux
traitements couramment utilisés et de recueillir des renseignements en vue de son utilisation
sécuritaire. Les études de phase III comprennent normalement une série d’essais
randomisés. À la fin de cette phase, il est possible que l’utilisation publique du médicament
soit approuvée. L’approbation peut limiter l’utilisation du médicament, par exemple à des
maladies spécifiques ou à certains groupes d’âge.
Phase IV : Après la mise sur le marché du traitement, on continue de recueillir de
l’information pour décrire son efficacité sur différentes populations, mais surtout pour
déceler les effets secondaires ou les effets indésirables possibles. Il ne s’agit pas d’un ECA,
mais d’une surveillance post-commercialisation. L’information provient de plusieurs sources,
comme les rapports des médecins (et des patients) sur les effets secondaires ou les données
sur les résultats, comme les réadmissions à l’hôpital obtenues à partir de systèmes
d’information informatisés. Un grand nombre peut être nécessaire pour détecter des effets
secondaires rares ou à évolution lente.
définition étude par observation?
le chercheur observe ce qui arrive aux personnes
dans des conditions d’exposition choisies par la personne (comme l’exercice ou
l’alimentation) ou qui échappent à leur contrôle (comme la plupart des déterminants sociaux
de la santé). Il y a souvent un groupe témoin de personnes qui n’ont pas été exposées. La clé
est que le chercheur peut choisir les populations et les expositions à étudier, mais ne les
influence pas.
possible biais dans étude par observation?
facteurs de confusion
forme la plus simple d’une étude observationnelle?
plan descriptif
définition étude descriptive?
décrivent la situation : elles comptent le nombre de personnes
atteintes de diabète, ou qui fument, ou qui sont satisfaites de leurs soins hospitaliers. Une
telle étude utilise des statistiques descriptives pour résumer les résultats – pourcentages, une
valeur moyenne ou médiane, et peut-être la fourchette des valeurs ou l’écart-type.
*questionnaire, DMÉ
Lorsqu’une étude recueille de l’information sur plusieurs variables, elle
peut décrire les associations entre les variables
*utile pour générer des hypothèses
définition étude analytique?
La distinction critique entre une étude descriptive et une étude analytique est que cette
dernière est conçue pour tester une hypothèse, généralement dans le but d’identifier une
relation de cause à effet.
elles varient en termes de séquence temporelle et de
procédures d’échantillonnage utilisées pour recueillir des données, et peuvent être de trois
types : études transversales, études de cohortes ou études cas-témoins
définition étude transversale?
utilisent une seule référence temporelle pour les données recueillies
L’une des études transversales les plus courantes est l’enquête analytique, une extension de la
conception de l’enquête descriptive. La différence est que l’analyse enregistre les associations
entre les variables afin de tester formellement une hypothèse, plutôt que de simplement
rapporter la fréquence de leur occurrence.
Le chercheur est libre de décider comment les résultats
seront présentés; le plan d’étude permet les deux types d’analyse.
La seule chose que l’on
peut conclure est qu’il existe une association entre les deux variables.
principale faiblesse des études transversales?
est qu’elles ne peuvent pas montrer la séquence temporelle
: le facteur (stress) est-il antérieur au résultat (visite chez le médecin)?
définition étude écologique
mesurent les variables au niveau de populations entières (pays,
provinces) plutôt qu’au niveau individuel. Il s’agit du plan approprié pour étudier l’effet
d’une variable qui agit sur l’ensemble de la population, comme le climat, un ralentissement
économique ou une pénurie de médecins.
données: stats du gouv.
sophisme écologique?
difficulté de tirer des conclusions au sujet de personnes à partir de données
écologiques
définition étude de cohorte?
p.26 chapitre 5
fig 5.3
Une cohorte est un groupe de personnes faisant partie d’un échantillon quantifiable qui
partagent une certaine caractéristique et auprès desquelles on peut effectuer un suivi sur une
période déterminée.
Dans le domaine de la santé, les
études de cohortes portent souvent sur des facteurs causaux; la caractéristique d’intérêt est
habituellement un type d’exposition qui, selon l’hypothèse à tester, semble augmenter la
probabilité d’un résultat clinique. Typiquement, une étude de cohorte porte d’abord sur un
échantillon de personnes n’ayant pas la maladie d’intérêt; elle recueille des renseignements
sur l’exposition au facteur à l’étude, et effectue un suivi auprès de personnes exposées et non
exposées sur une certaine période (= étude longitudinale ou de suivi)
formule du calcul du RR (incidence)?
force association
risque exposé: a/(a+b)
risque non exposé: c/(c+d)
rapport de risque: :
risque exposé / risque non exposé
Un risque relatif de 1,0 indique que la probabilité de contracter la
maladie est la même chez les personnes exposées et non exposées : il n’existe aucune
association entre l’exposition et la maladie. Un risque relatif supérieur à 1,0 implique qu’il est
plus probable qu’une personne ayant été exposée au facteur devienne malade,
comparativement à une personne non exposée. Un risque relatif inférieur à 1,0 implique un
effet protecteur : il est moins probable que les personnes exposées tombent malades,
comparativement aux personnes non exposées.
avantage des études de cohortes?
l’exposition est consignée avant les
résultats; le critère causal d’une séquence temporelle entre l’exposition et le résultat peut être
clairement établi si les participants n’étaient pas atteints de la maladie au début de l’étude.
*les essais randomisés sont une version expérimentale d’une étude de cohorte
but d’une étude de cohorte?
démontrer un gradient dose-réponse
mais ne prouve pas de relation causale à 100%, car confusion pose problème
définition étude cas-témoins?
figure 5.4
p.29, chapitre5
comparent un groupe de patients présentant un résultat particulier
(p. ex. des cas de cancer pancréatique confirmés par un pathologiste) à un groupe semblable
par ailleurs, mais n’ayant pas la maladie (les témoins).
calcul possible avec étude cas-témoins?
tableau p.30 chapitre 5
ne permet pas de calculer l’incidence ou le risque d’une
maladie, étant donné qu’elle commence avec un nombre prédéterminé de personnes atteintes
de la maladie et un nombre prédéterminé de personnes qui n’en sont pas atteintes. Il n’est
donc pas possible de calculer un rapport de risque. L’étude détermine plutôt l’exposition d’un
échantillon de cas et d’un autre de témoins. Ces renseignements permettent de calculer la
probabilité qu’une personne ait été exposée à la maladie — le rapport a:c
On peut la comparer à la probabilité qu’un témoin ait été exposé — le rapport
b:d. Le résultat de l’étude cas-témoin est ensuite exprimé comme étant le rapport de ces deux
probabilités, ou RAPPORT DE COTES (RC) : a/c divisé par b/d. Afin de simplifier le calcul,
on a habituellement recours à la formule algébrique ad/bc.
principale différence entre une étude de cohorte et une étude cas-témoin?
Dans une étude de cohorte, les groupes de participants sont classés en fonction de leur état
d’exposition (selon qu’ils présentent ou non le facteur de risque).
Dans une étude cas-témoins, les différents groupes sont sélectionnés en fonction de leurs
résultats cliniques (selon qu’ils ont ou non la maladie).
étude de cohorte prospective vs rétrospective?
effectuer un suivi
auprès de ces personnes sur une certaine période pour vérifier leur état de santé dans
plusieurs années. Il s’agirait d’une étude de cohorte prospective.
rétrospective = historique
consulter des relevés d’emploi pour choisir des personnes qui ont travaillé comme
soudeurs il y a 30 ans, et de comparer leur état de santé actuel en fonction de leur niveau
antérieur d’exposition.
probabilité?
(telles qu’elles sont utilisées dans les chiffres de prévalence et d’incidence)
expriment la proportion de personnes qui ont une certaine caractéristique (par exemple, être
exposé à un facteur causal).
cote?
Les cotes vont plus loin et expriment le rapport de deux
probabilités : la probabilité qu’un cas ait été exposé, divisée par la probabilité de ne pas être
exposé.
rapport de cote (formule)?
a/c et b/d
rapport de cote et fréquence de la maladie?
rapport de cotes ne se rapproche du risque relatif que lorsque la maladie
est rare.