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FORMULES PAR ♥️ Flashcards

1
Q

IC 95% sur une moyenne

A
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Q

IC 95% sur une proportion

A
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3
Q

Variance

Écart type (S)

A
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4
Q

Erreur type

A
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5
Q

Sp et Sn

A
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6
Q

VPP et VPN

A
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7
Q

RV

A
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8
Q

RV interprétation

A
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9
Q

Odds maladie post-test
(Théorème de Bayes)

A

Odds maladie pré-test x RV

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10
Q

Proba post-test

A
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11
Q

AUC interprétation

A

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

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12
Q

Def spécificité

A

Probabilité qu’un sujet sain ait un résultat ou test négatif

→ capacité du test à être négatif chez un sujet sain (Spin)

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13
Q

Def sensibilité

A

Probabilité qu’un sujet malade ait un résultat de test positif

→ capacité d’un test à être positif des les malades (Snout)

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14
Q

Def VPP

A

Probabilité qu’un test positif, soit vrai

→ prévalence haute = VPP haute (et VPN bas)

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15
Q

Def VPN

A

Probabilité qu’un test négatif soit vrai

→ prévalence basse = VPN haute (et VPP basse)

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16
Q

OR

A
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17
Q

Incidence

A
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18
Q

Prévalence

A

Nb de cas/population

= proportion à un moment donné

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19
Q

Survie

A

= 1 - risque

20
Q

Risque def

A

Proportion d’individus sein ayant contracté une maladie sur une période donnée

21
Q

Risque formule

A
22
Q

RR

A
23
Q

DR

A
24
Q

RRR

A
25
Q

NNT

A
26
Q

RRR interprétation

A
27
Q

Moyens de neutraliser l’hétérogénéité (4)

A
  • Randomnisation
  • Appariement
  • Stratification
  • Ajustement statistique
28
Q

Def valeur p

A

Probabilité d’observer le résultat (ou un résultat plus extrême) si H0 est vrai

29
Q

Def IC95%

A

Ensemble des valeurs d’un paramètre compatibles avec les données de l’échantillon

30
Q

Def puissance statistique

A

Probabilité d’accepter Ha si Ha est vraie

31
Q

Valeur de p pour rejeter H0

A

p<0,05

32
Q

H0 pour test du log rank

A

Égalité des 2 courbes de survie (pas de croisement)

33
Q

Alternative au test du Logrank si censure?

A

Kaplan Mayer: suppose que censure et risque sont indépendants

34
Q

Alternative test Chi2

A

Fisher

Si un des effectifs théorique est < à 5

35
Q

Alternative test de Student

A

Mann Whitney

Utilise les rangs (supposition gaussienne)

36
Q

Inconvénients des études de cas témoin (4)

A
  • 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
37
Q

Avantages des études de cas témoin (3)

A
  • Maladies rares (prévalene très faible)
  • Fait rapidement et coute moins cher
  • Permet de tester plusieurs facteurs de risque
38
Q

Dans une étude cas-témoin quand est-ce que OR ≈ RR

A

Quand il est question d’une maladie très rare (prévalence faible)

39
Q

Que mesure l’OR?

A

L’OR mesure l’effet d’un facteur de risque sur une pathologie

40
Q

Que capte le RV

A

Le RV capte l’apport du résultat du test à la probabilité de la maladie

41
Q

Qu’est-ce que la courbe ROC?

A

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

42
Q

Valeurs coeff de corrélation r (Pearson)

A

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 !

43
Q

Que représente le coeff de détermination r2?

A

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

44
Q

V/F: Le coefficient de corrélation ne dépend pas des unités de mesure contrairement au cofficient de régression

A

Vrai

Et coeff de régression n’est PAS valable dans les 2 sens ≠ coeff de corrélation

45
Q

Odds pré-test

A

Proba pré-test/(1-proba pré-test)

46
Q

Def effet commun

A

Moyenne pondérée des effets estimés dans les études d’une meta analyse

(Poids différents ==> Forest plot ≠ funnel plot)

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