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Épidémiologie > Examen 2 > Flashcards

Examen 2 Flashcards

1
Q

Quel type d’échelle est utilisée pour exprimer si une radiographie pulmonaire est normale ou anormale?

A

Échelle nominale : il n’y a pas d’ordre, juste un nom

Autres exemples : positif/négatif, présence ou non d’une DRS, etc.

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2
Q

Quel type d’échelle est utilisée pour exprimer la protéinurie dans un SMU-DCA (ø, +, ++, +++)?

A

Échelle ordinale : il y a un certain ordre entre les valeurs.

Autres exemples : FR/FC (lent, normal, rapide), réflexes (absent, normal, vif), etc.

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3
Q

Quel type d’échelle est utilisée pour exprimer précisément la tension artérielle?

A

Échelle par intervalle : on peut grader la sévérité des valeurs dans un certain ordre.

Autres exemples : T°, Sat., Gly, etc.

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4
Q

Qu’est-ce qu’un examen de référence et quelle est la problématique majeure qui y est reliée?

A

Il s’agit d’un test qui permet de confirmer le diagnostic : par exemple, l’anatomopathologie de la vésicule biliaire lors d’une cholécystite.

Le problème : ce n’est pas toujours un examen envisageable compte tenu des conséquences (les dangers d’une chirurgie exploratrice…).

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5
Q

Qu’est-ce qu’un examen diagnostic alternatif?

A

Un test diagnostic qui n’entraine peu ou pas d’effets secondaires pour le patient et qui permet de préciser le diagnostic lorsque l’examen de référence est irréalisable. (Par exemple, l’ECG est un examen alternatif à la coronarographie qui est de référence)

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6
Q

Qu’est-ce que la validité interne? Qu’est-ce que la validité externe?

A

Int : La mesure exacte dans la population étudiée.

Ext : Capacité de généraliser les résultats à d’autres populations.

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7
Q

Quelles sont les deux paramètres de la validité intrinsèque (ou interne)?

A

La sensibilité et la spécificité.

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8
Q

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

A

C’est la probabilité que le test soit positif chez les patients malades : VP/M+

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9
Q

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

A

C’est la probabilité que le test soit négatif chez les patients non-malades : VN/M-

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10
Q

Qu’est-ce que le seuil de positivité?

A

Il s’agit du seuil à partir duquel une valeur obtenue suite à un test est jugée comme positive (le test devient positif).

Ce seuil est utile dans la mesure de la sensibilité et de la spécificité d’un test lorsque celui-ci donne des résultats sur une échelle ordinale ou par intervalle, le seuil de positivité permet de les convertir en échelle nominale.

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11
Q

Qu’est-ce que la valeur prédictive (positive) d’un test?

A

La probabilité qu’un patient ayant testé positif soit réellement malade : VP/(VP+FP)

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12
Q

Qu’est-ce que la valeur prédictive négative d’un test?

A

La probabilité qu’un patient ayant un résultat négatif soit réellement sain : VN/(VN+FN)

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13
Q

Quels sont les éléments qui peuvent faire varier la VPP et la VPN?

A

La sensibilité et la spécificité du test ainsi que la prévalence de la maladie.

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14
Q

Est-ce la spécificité ou la sensibilité qui influx le plus sur la VPP?

A

La spécificité

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15
Q

Quelles sont les 3 grandes catégories susceptible de faire varier les résultat d’un examen?

A

Attribuable à l’examinateur, au patient ou à l’examen lui-même.

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16
Q

Quelles sont les deux approches de probabilité objective?

A

Fréquentiste : trouvée après plusieurs expérimentations

A priori : pour les événements dont la probabilité de survenir est égale (ex. piger une bille dans un sac).

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17
Q

Qu’est-ce qu’une population en statistique?

A

Il s’agit d’un ensemble d’éléments portant des caractéristiques communes. Les éléments peuvent être des objets ou des êtres vivants.

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18
Q

Qu’est-ce que le paramètre dans une population?

A

Il s’agit d’une mesure de tendance centrale ou de dispersion dans une population.

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19
Q

Qu’est-ce que veux dire un échantillon électif?

A

Il s’agit d’un échantillon dont les éléments ont été choisis de façon non-aléatoire par le chercheur pour répondre à certain critères. C’est utile pour les études à visée étiologique.

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20
Q

Par rapport à l’échantillon, il existe deux type de population : lesquelles?

A

La population à l’étude : celle à partir de laquelle le chercheur sélectionne ses éléments.
La population cible : celle à laquelle veut généraliser les résultats de son étude.

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21
Q

Quelles sont les différences entre une statistique et un paramètre?

A

Le paramètre provient de la population, puis sa moyenne et son écart-type s’expriment respectivement par les lettres μ et σ.
La statistique provient de l’échantillon, puis sa moyenne et son écart-type s’expriment respectivement par \bar{x} et s.

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22
Q

Qu’est-ce que l’inférence statistique? Quelles sont les deux méthodes pour l’obtenir?

A

L’inférence est le processus par lequel on induit la valeur d’un paramètre (population) à partir de la statistique (échantillon) correspondante.

Test de l’hypothèse et estimation des paramètres.

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23
Q

Quelles sont les caractéristiques d’une distribution normale?

A

Elle doit être continue, en forme de cloche et symétrique par rapport à la moyenne.

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24
Q

Quels sont les deux paramètres de la distribution normale?

A

La moyenne et l’écart-type.

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25
Q

Comment sont la moyenne, la médiane et le mode dans une distribution normale?

A

De même valeur.

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26
Q

À combien est estimé l’aire sous la courbe (en pourcentage) de la moyenne +/- l’écart-type 1 fois, 2 fois et 3 fois?

A

μ + σ = 68,3%
μ + 2σ = 95,4%
μ + 3σ = 99,7%

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27
Q

Qu’est-ce que la distribution normale centrée et réduite, la distribution standard ou la distribution en Z (synonymes)?

A

Il s’agit d’une “normalisation de la courbe de distribution normale en fonction de l’écart-type.

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28
Q

Quelle est la formule du Z score?

A

(x-μ) / σ

29
Q

Qu’est-ce que le théorème de la limite centrale?

A

Il s’agit d’une façon statistique de convertir une distribution de valeur funcky en distribution normale. On fait la moyenne d’une série de sous-ensemble de valeur, et on trace la distribution de nos résultats : plus ont ajoute un grand nombre de valeur dans nos sous-ensemble, plus on s’approche de la distribution normale et plus le nombre de séries calculées est grand, plus la courbe est précise. On appel ces moyennes des moyennes échantillonnales.

30
Q

Qu’est-ce que l’erreur-type et comment la calcule-t-on?

A

L’erreur type est l’écart-type des moyennes échantillonalle, elle ne réfère pas à la distribution dans la population, mais bien le degré de certitude de la moyenne par rapport à la population cible. On la calcule avec l’écart-type de l’échantillon (s) et sa taille (n) selon la formule : s/√(n).

31
Q

Quelle est la formule du Z score lorsque la distribution n’est pas normale?

A

(x-μ) / (s/√n)

32
Q

Qu’est-ce que le test de l’hypothèse?

A

Il s’agit d’une façon de confirmer ou d’infirmer une hypothèse statistique en la confrontant avec son opposée. (Par exemple, changement ou non.) Si différence entre la distribution d’échantillonnage des valeurs des deux groupes gravite autour de zéro, on confirme alors que les changements sont plutôt dus aux fruits du hasard tandis que si une différence significative survient, on confirme l’hypothèse principale.

33
Q

Qu’est-ce que la valeur p?

A

La valeur p est la probabilité que la conclusion de l’étude soit basée sur du hasard et non sur l’effet réel de l’hypothèse testée.

34
Q

Qu’est-ce que l’erreur de type I?

A

L’erreur de type I survient lorsque le test d’hypothèse confirme la validité statistique de l’étude (valeur p sous le seuil de signification statistique), mais dans les faits, l’hypothèse est erronée.

35
Q

Qu’est-ce que l’erreur de type II?

A

Elle survient lorsque le test d’hypothèse infirme la validité statistique (valeur p au dessus du seuil de signification statistique), mais dans les faits, l’hypothèse est fondée.

36
Q

Quelle est la différence entre l’erreur alpha et beta?

A

L’erreur alpha => Probabilité consentie de faire un erreur de type I (seuil de signification statistique)
L’erreur beta => Probabilité consentie de faire une erreur de type II.

37
Q

Qu’est-ce que la puissance statistique?

A

Il s’agit de la probabilité de détecter une certaine différence lorsqu’elle existe vraiment dans la population.

38
Q

Comment calcule-t-on la puissance statistique?

A

1-beta

39
Q

Qu’est-ce que l’intervalle de confiance?

A

Il s’agit du pourcentage de gens se situant dans l’intervalle de valeur autour de la valeur centrale. Plus l’intervalle est grand, plus l’intervalle de confiance est élevé, mais moins la précision de l’étude est grande (donc moins grand seuil de signification statistique).

40
Q

Comment déterminer la signification statistique avec l’intervalle de confiance?

A

Lorsque l’on calcule l’intervalle de confiance pour deux groupes donnés à 95% (considérant que le seuil de signification est de 5%), si les intervalles se chevauchent, les chances sont grandes que l’on ne puisse conclure à une signification statistique. Par contre, si les intervalles sont distinct, ça indique une bonne signification statistique.

41
Q

Comment utilise-t-on l’intervalle de confiance comme test d’hypothèse pour les mesures d’association?

A

Puisque les mesures d’association (RR, RC) indique ou non une association, si l’intervalle de confiance ne contient pas la valeur 1 (association nulle), l’association est automatiquement significative.

42
Q

Qu’est-ce qu’un biais de confusion?

A

Il s’agit d’une erreur systématique induite par la présence d’un facteur qui influence autant la variable indépendante que la variable dépendante de l’étude.

Par exemple, le lien entre l’exposition au tabac et le risque de cancer du poumon peut être biaisé par l’âge : augmentation de l’exposition ET du risque de cancer avec l’âge!

43
Q

Quelles sont les deux possibilités qui s’offrent aux chercheurs ayant une étude avec des facteurs confondants?

A
  • Mesure d’association spécifique pour chaque strate de la variable confondante.
  • Mesure d’association ajustée.
44
Q

Quel est le désavantage de présenter une mesure d’association spécifique pour chaque strate de variable confondante lors d’une étude avec possible biais de confusion?

A

Cette méthode ne fonctionne que lorsqu’il n’y a qu’un facteur confondant : rare! C’est pourquoi on utilise plutôt l’analyse multivariée.

45
Q

Quel élément permet de prendre en considération la modification de la mesure d’association dans l’analyse multivarié d’une étude?

A

Le terme d’interaction.

46
Q

Quelle méthode simple est utilisée pour ajuster l’association entre deux variables lorsqu’il y a peu de variables confondantes et que l’étude est en analyse stratifiée?

A

La méthode d’ajustement de Mantel-Haenszel.

47
Q

Quel(s) type(s) de biais peut corriger une analyse multivariée?

A

Un biais de confusion seulement!

48
Q

Quels sont les trois principales méthodes d’analyse multivariées les plus utilisées en épidémiologie?

A

Régression linéaire multiple.
Régression logistique.
Régression à effet proportionnel (de Cox).

49
Q

Pour quel type de variable la méthode de régression linéaire multiple est-elle valide?

A

Pour les résultats quantitatif continu.

Donc seulement ce qui peut s’exprimer dans un graphique linéaire.

50
Q

Qu’est-ce que nous indique le coefficient de régression ß dans la méthode de régression linaire multiple?

A

Elle permet d’évaluer l’implication de chacune des variables observées dans l’étude ainsi que leur niveau d’importance.

51
Q

Qu’est-ce que le coefficient de détermination multiple (R^2)?

A

Il s’agit du carré du coefficient de corrélation. Il indique quelle proportion de la variation est attribuable à la variable observée.

52
Q

Avec quelle mesure d’association peut-on utiliser la méthode de régression logistique?

A

Rapport de cote.

53
Q

Quelle type de variable nécessite la méthode de régression logistique?

A

Catégorielle et dichotomique.

54
Q

Quel lien peut-on faire entre le modèle mathématique et l’association entre les variables?

A

Les coefficient de régression peuvent être transformé algébriquement en rapport de cote, ce qui permet de donner le rapport de cote ajusté en fonction des valeurs confondantes.

55
Q

Dans quelle situation utilise-t-on la régression à effet proportionnel?

A

Lorsque l’on cherche à estimer le risque que surviennent un évènement en tenant compte du temps écoulé avec l’exposition.

56
Q

Quel type de mesure d’association est utilisé dans la régression à effet proportionnel?

A

Les rapports d’incidence ou de mortalité.

57
Q

Nommer trois raisons qui expliquent que le bilan de santé annuel n’est plus indiqué.

A

1) Les examens ne tenaient pas compte du groupe d’âge.
2) Peu de preuves sur la validité et l’efficacité des activités de dépistages.
3) La fréquence annuelle est trop élevée pour certains examens.

58
Q

Quels sont les deux aspects de la maladie qui sont traités dans le USPSTF?

A

1) La souffrance

2) L’efficacité de l’intervention préventive.

59
Q

Quel(s) type(s) de prévention est touchée par les travaux du GECSSP et USPSTF?

A

La prévention primaire (facteurs de risques) et la prévention secondaire (dépistage).

60
Q

Quels sont les deux facteurs considérés lorsqu’il est question de la souffrance en l’égard d’une maladie selon le USPSTF?

A

1) L’impact sur l’individu.

2) L’impact sur la société.

61
Q

Quels sont les trois facteurs considérés dans l’évaluation de l’efficacité de l’intervention préventive?

A

1) Les risques et les avantages
2) La sensibilité, la spécificité et la valeur prédictive de l’intervention.
3) La sécurité, la simplicité, le coût de l’intervention et l’acceptabilité par le patient.

62
Q

Quels sont les niveaux de qualité des preuves d’efficacité d’une intervention proposé par le USPSTF?

A

I => Essaie clinique hasardisée

II-1 => Essaie clinique non-hasardisé
II-2 => Étude cohorte ou cas-témoin dans plus d’un milieu.
II-3 => Études comparant différents lieux et différentes périodes, ou bien résultats de première importance.

III => Recommandation d’autorité fondée sur l’expérience clinique, les études descriptives ou un rapport d’expert.

63
Q

Quelles sont les catégories de recommandations émises par le USPSTF?

A

A => Recommande fortement le service de routine.
B => Recommande d’offrir ce service au patient ciblé.
C => Aucune recommandation.
D => Recommande de ne PAS offrir le service.
I => Absence de preuves suffisantes.

64
Q

Quelles sont les 4 catégories d’intervention préventive selon le USPSTF?

A
  • Dépistage
  • Conseil
  • Vaccination
  • Chimioprophylaxie
65
Q

Dans quelle phase de la maladie doit-on procéder un examen de dépistage?

A

Dans la phase de latence où ont lieur les premières modifications biologiques en l’absence de symptômes.

66
Q

Quels sont les deux biais responsable d’une mauvaise évaluation de l’efficacité des activités de dépistage? Quels sont leur type (de biais)?

A

Biais de durée (sélection) et biais de dépassement (information).

67
Q

Qu’est-ce que le biais de durée dans l’évaluation des activités de dépistage?

A

Le dépistage favorise le diagnostic des maladies à évolution lente (phase latente plus longue) et souvent, à meilleur pronostic.

68
Q

Qu’est-ce que le biais de dépassement dans l’évaluation des activités de dépistage?

A

Le dépistage étant fait plus précocement, une augmentation de la durée de vie après le diagnostic ne signifie pas nécessairement que l’âge du décès est retardé.

Épidémiologie (2 decks)

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