FORMULES PAR ♥️ Flashcards
IC 95% sur une moyenne
IC 95% sur une proportion
Variance
Écart type (S)
Erreur type
Sp et Sn
VPP et VPN
RV
RV interprétation
Odds maladie post-test
(Théorème de Bayes)
Odds maladie pré-test x RV
Proba post-test
AUC interprétation
AUC = 1: Test parfait
AUC = 0,5: test Non-informatif
Ex : AUC = 0.9, 90% de chance que le malade ait une mesure plus élevée que le sain
Def spécificité
Probabilité qu’un sujet sain ait un résultat ou test négatif
→ capacité du test à être négatif chez un sujet sain (Spin)
Def sensibilité
Probabilité qu’un sujet malade ait un résultat de test positif
→ capacité d’un test à être positif des les malades (Snout)
Def VPP
Probabilité qu’un test positif, soit vrai
→ prévalence haute = VPP haute (et VPN bas)
Def VPN
Probabilité qu’un test négatif soit vrai
→ prévalence basse = VPN haute (et VPP basse)
OR
Incidence
Prévalence
Nb de cas/population
= proportion à un moment donné
Survie
= 1 - risque
Risque def
Proportion d’individus sein ayant contracté une maladie sur une période donnée
Risque formule
RR
DR
RRR
NNT
RRR interprétation
Moyens de neutraliser l’hétérogénéité (4)
- Randomnisation
- Appariement
- Stratification
- Ajustement statistique
Def valeur p
Probabilité d’observer le résultat (ou un résultat plus extrême) si H0 est vrai
Def IC95%
Ensemble des valeurs d’un paramètre compatibles avec les données de l’échantillon
Def puissance statistique
Probabilité d’accepter Ha si Ha est vraie
Valeur de p pour rejeter H0
p<0,05
H0 pour test du log rank
Égalité des 2 courbes de survie (pas de croisement)
Alternative au test du Logrank si censure?
Kaplan Mayer: suppose que censure et risque sont indépendants
Alternative test Chi2
Fisher
Si un des effectifs théorique est < à 5
Alternative test de Student
Mann Whitney
Utilise les rangs (supposition gaussienne)
Inconvénients des études de cas témoin (4)
- Pas de calcul de risque ni de taux d’incidence
- Risque de biais dans la mesure des facteurs de risque (mémoire…)
- Difficulté à recruter les témoins appropriés
- 1 seul prob de santé à la fois
Avantages des études de cas témoin (3)
- Maladies rares (prévalene très faible)
- Fait rapidement et coute moins cher
- Permet de tester plusieurs facteurs de risque
Dans une étude cas-témoin quand est-ce que OR ≈ RR
Quand il est question d’une maladie très rare (prévalence faible)
Que mesure l’OR?
L’OR mesure l’effet d’un facteur de risque sur une pathologie
Que capte le RV
Le RV capte l’apport du résultat du test à la probabilité de la maladie
Qu’est-ce que la courbe ROC?
Courbe donnant la qualité d’un test d’une variable continue
X : 1 – spécificité
Y : Sensibilité
==> Représente toutes les valeurs possibles de Sn et Sp
Valeurs coeff de corrélation r (Pearson)
Entre 1 et -1 sans unité
==> Permet de dire si les variables influent sur l’autre ou non
Attention, pour variables linéaires !
🔺 Le coefficient de corrélation capte la « qualité » de l’association entre 2 variables. Il n’a pas de rapport avec l’association entre les variables !
Que représente le coeff de détermination r2?
Représente la proportion de variance commune aux 2 variables
Valable dans les 2 sens (formulation):
r2 = 0.56
Le poids explique 56% de la variance de la taille
La taille explique 56% de la variance du poids
V/F: Le coefficient de corrélation ne dépend pas des unités de mesure contrairement au cofficient de régression
Vrai
Et coeff de régression n’est PAS valable dans les 2 sens ≠ coeff de corrélation
Odds pré-test
Proba pré-test/(1-proba pré-test)
Def effet commun
Moyenne pondérée des effets estimés dans les études d’une meta analyse
(Poids différents ==> Forest plot ≠ funnel plot)
