généralités Flashcards
Structure d’un article scientifique
"IMRAD" Introduction Méthodes et Matériels Résultats And Discussion
Introduction
Justification de la réalisation de l’étude (explique la légitimité de faire l’étude)
Tous les éléments de l’intro sont déjà prouvés avant que l’étude ne commence
Ou trouver les infos quand on demande de justifier l’étude ?
DANS l’INTRO UNIQUEMENT
Tout ce qui découle de l’étude ne peut pas la justifier
Contenu de l’intro
"EDIE" Éléments de contexte Description de l'intervention Intérêt de l'étude Ethique
Que sont les éléments de contexte ?
fq et gravité du pb étudié
Que trouve-t-on dans la Description de l’intervention?
Si épidémio= physiopath, si thérapeutique= méca d’action
-> démontre un rationnel fondamental à la réalisation de l’étude
Quel peut être l’Intérêt de l’étude ?
+ efficacité
- coût
+ tolérance
Définir l’Ethique d’une étude
connaissance non disponible autrement avec nécessité d’un nouvel essai
- > pas éthique si la réponse existe déjà dans la littérature
- > sauf si niveau de preuve scientifique supplémentaire
Objet de l’étude
Grande catégorie thématique de l’étude
5 types d’objets de l’étude
- évaluation thérapeutique
- évaluation d’une procédure dgn/de dépistage
- évaluation d’un programme dgn/de dépistage
- évaluation pronostique
- enquête épidémiologique
Etude d’évaluation d’une procédure dgn
l’objectif est de montrer les performances diagnostiques d’un test dgn ou de dépistage (Se, Sp, VPP, VPN, courbe ROC)
= capacité du test à diagnostiquer
Critère de jugement principal
entité mesurable sur laquelle reposera le résultat principal de l’étude
Test de supériorité dans évaluation d’une procédure dgn
l’étude de supériorité n’existe PAS en diagnostic car le test de référence (GS) énonce qui est malade ou non
CJP d’un test d’évaluation d’une procédure dgn
Ensemble de ses performances diagnostiques
Se, Sp, VPP, VPN, courbe ROC
Etude d’évaluation d’un programme dgn
L’objectif est d’évualuer l’impact clinique de la mise en place du test (ex: le coût/année, la mortalité, la morbidité)
-> fait toujours suite à une étude de procédure dgn
Evaluation de procédure + et évaluation de programme - ?
Si aucun traitement pour la maladie
Etude de pronostic
identification des facteurs pronostiques de l’histoire naturelle d’une maladie
Epidémiologie def
L’épidémiologie est l’étude de la fréquence des maladies, de la dynamique des états de
santé et des déterminants de ces variations dans une population humaine.
Epidémiologie descriptive
description de l’état de santé d’une population (en terme d’incidence et de prévalence)
-> recensement de la maladie
Incidence
nombre de cas nouveaux d’une maladie apparus durant une période de temps donnée
Prévalence
nombre de personnes malades à un instant donné
Epidémiologie analytique
= épidémiologie étiologique ou causale
Recherche d’une association statistique entre un facteur d’exposition (FdR ou facteur protecteur) et la survenue d’une maladie
Sur quelle population effectuer une épidémiologie analytique
des NON MALADES (les sujets doivent être initialement sains puis exposés puis M ou non M)
FdR
Facteur d’exposition qui augmente la survenue de la maladie
Etude cas-témoin
Deux groupes de sujets vont être comparés :
● Des sujets malades : « les cas »
● Des sujets non malades : « les témoins »
Le recueil d’information est toujours rétrospectif dans ce cas: on quantifie l’exposition dans les 2 groupes.
Facteur protecteur
Facteur d’exposition qui diminue la survenue de la maladie
Facteur de mauvais pronostic
Facteur d’exposition qui aggrave l’histoire naturelle de la maladie (morbidité et mortalité)
-> ne s’applique que chez des malades
Objectif de l’étude
dernière phrase de l’intro comprenant “PICO”:
- Population
- Intervention testée ou FdR
- Contrôle (placebo ou ttt de ref)
- Outcome (critère de jugement principal)
Type de l’étude
Ensemble des techniques choisies par les auteurs dans l’étude
2 grands types d’études
- expérimentale
- observationnelle
Etude expérimentale
= interventionnelle
Etude où les auteurs décident de l’allocation de l’intervention au patient
(not l’essai thérapeutique)
Ce sont toutes des études comparatives
Toute étude RANDOMISEE est toujours expérimentale (car le patient ne choisit pas)
Etude observationnelle
Etude où les auteurs ne font qu’observer sans agir sur l’allocation du facteur d’exposition
(le patient choisit et la PeC est normale)
Méta-analyse
Démarche statistique combinant les résultats d’une série d’études indépendantes sur un problème donné.
Il s’agit d’une étude interventionnelle car elle regroupe des études interventionnelles.
2 types d’études interventionnelles
- de supériorité
- de non-infériorité ou d’équivalence
1er critère de jugement secondaire
augmentation de la tolérance
Seul critère de jugement secondaire sur lequel on peut conclure
Critères de jugement secondaires
Critères de jugement sur lesquels on ne peut pas conclure (sauf le premier) et qui ouvrent la voie à des études ultérieures
Sur quoi peut-on conclure ?
le critère de jugement principal et le 1er critère de jugement secondaire (tolérance)
Etude de non-infériorité/d’équivalence
étude dont l’objectif est de montrer qu’un nouveau traitement est au moins aussi bon qu’un ttt de référence -> l’efficacité est un pré-requis à la commercialisation (pas de commercialisation si efficacité < à la ref)
PAS DE PLACEBO dans les études de non-infériorité
Facteurs justifiant la réalisation d’une étude de non-infériorité/d’équivalence
- ce sont forcément des facteurs qui ont déjà été prouvés préalablement (sinon ne peuvent pas justifier l’étude)
- regroupent tout avantage qu’aurait le nouveau ttt par rapport au ttt de référence en dehors de l’efficacité (augmentation de la tolérance, diminution du coût, diminution du nb de prise, galénique, diminution de l’interaction médicamenteuse, des CI, existence d’un antidote, surveillance + simple)
- à chercher dans l’intro
3 sous-types d’étude (interventionnelle ou observationnelle)
- prospective
- rétrospective
- transversale
Etude prospective
Etude dans laquelle l’inclusion du patient intervient avant la survenue de l’évènement étudié
(étude de suivi: on suit le patient jusqu’à la servenue de l’évènement étudié)
Etude rétrospective
Etude dans laquelle l’inclusion intervient après la survenue de l’évènement étudié
(pas de perdus de vue)
Etude transversale
Etude dans laquelle l’inclusion du patient est concomittante avec le recueil de l’ensemble des données sur un même instant t, durant < 24h
(concerne des phénomènes aigus)
(pas de perdus de vue)
Perdu de vue
Patient pour lequel on a pas la mesure du critère de jugement principal
(création de biais)
-> uniquement dans les études prospectives
Biais
Erreur systématique
Tout biais diminue la validité interne de l’étude
Validité interne d’une étude
Fiabilité des résultats de l’étude
2 paramètres:
- biais
- caractère statistiquement significatif des résultats
Qu’est-ce qui définit le caractère statistiquement significatif d’une étude ?
Soit
- p: le degré de significativité (< alpha ou >=)
- l’intervalle de confiance
Le résultat d’une étude est ou n’est pas statistiquement significatif: c’est binaire
Intervalle de confiance selon que le résultat soit une différence ou un rapport
Si notre résultat est une différence, l’IC ne doit pas comprendre 0
Si notre résultat est un rapport (OR ou RR), l’IC ne doit pas comprendre 1
3 grands types de biais
de sélection
de classement
de confusion
Biais de sélection
Les biais de sélection affectent la constitution de l’échantillon d’enquête, c’est à dire le processus par lequel les sujets sont choisis au sein de la population.
principales sources de biais de sélection
- la constitution d’un échantillon par un autre moyen que le tirage au sort (sujets volontaires) ;
- les non-réponses à une enquête ;
- le recrutement de témoins en milieu hospitalier qui ne sont pas représentatifs de la population générale
- les sujets perdus de vue dans les enquêtes exposé / non-exposé.
biais de Berkson
Recrutement de témoins en milieu hospitalier qui ne sont pas représentatifs de la population générale
Biais de sélection
Biais de classement
Le biais de classement désigne une erreur systématique de mesure de l’exposition ou de la maladie. Ils conduisent à mal classer les sujets en « malades / non malades » ou en « exposés / non exposés ».
2 types de biais de classement différentiels
- biais d’enquêteur ou de subjectivité
- biais de mémorisation
biais d’enquêteur ou de subjectivité
un enquêteur cherchera avec plus d’acuité une exposition passée chez un cas, s’il a connaissance du statut malade du sujet
biais de mémorisation
un sujet atteint d’une pathologie (cas) se souvient davantage de ces expositions passées qu’un sujet indemne de la pathologie (« témoin »)
biais de classement non différentiel
lorsque les erreurs de classement ont la même probabilité selon les groupes (tensiomètre mal étalonné par exemple)
biais de confusion
erreur systématique dans l’estimation d’une mesure d’association (odds ratio ou risque relatif) entre le facteur étudié et la maladie, du fait d’un défaut de prise en compte d’un facteur de confusion
(variation dans la mesure du CJP)
facteur de confusion
- facteur lié à la fois à l’exposition et à la maladie étudiées
- facteur qui perturbe l’association entre l’exposition étudiée et la maladie
Différence entre étude prospective et transversale
- < 24h entre l’inclusion du patient et le recueil de l’ensemble de ses données pour une étude transversale
- > 24h pour une étude prospective
Niveau de preuve HAS 1
- essais comparatifs randomisés de forte puissance
- méta-analyses regroupant des essais comparatifs randomisés de forte puissance
Niveau de preuve HAS 2
faible puissance/ non randomisée
étude de cohorte prospective
Niveau de preuve HAS 3
Etude cas-témoin
Niveau de preuve HAS 4
toutes les études rétrospectives sauf les études cas-témoin
prévalence
recueil de l’ensemble des malades à un instant t
incidence
nb de nouveaux cas sur une période de temps donnée
Type de l’étude et niveau de preuve
- le type de l’étude permet de définir le niveau de preuve
- le niveau de preuve est la synthèse en un chiffre du type de l’étude (de 1 à 4)
Type d’étude adapté pour une étude thérapeutique
Nivaeau 1: essai comparatif randomisé de forte puissance
Randomisations impossibles
Il est interdit de randomiser sur un facteur de risque ou un facteur protecteur (pas éthique)
3 grands types de populations
- source
- étudiée
- cible
population source
Population purement théorique définie par les auteurs avant que l’étude ne commence “à priori” par 3 paramètres
3 paramètres de la population source
- critères d’inclusion (tous)
- critères d’exclusion (aucun)
- critères de non inclusion (aucun)
Différence entre critère de non inclusion et d’exclusion
un individu possédant un critère de non inclusion ne pourra jamais entrer dans l’étude
un individu possédant un critère d’exclusion et étant dans l’étude s’en fera exclure
Tout critère d’exclusion est forcément un critère de non inclusion
Passage de la population source à la population étudiée ?
via le RECRUTEMENT
Population étudiée
- Population bien réelle, sur laquelle on mesure le critère de jugement principal
- C’est un échantillon tiré de la population source
- Le résultat de notre étude est obtenu sur cette population
4 paramètres de la population étudiée
- critères d’inclusion
- critères d’exclusion
- critères de non inclusion
- recrutement
Population cible
population que l’on cherche à toucher en pratique clinique quotidienne par notre étude
déjà déterminée avant de commencer l’étude “à priori” (c’est le P de PICO)
validité externe
applicabilité des résultats obtenus sur la population étudiée sur la population cible
Variation des validités externes et internes selon le nb de critères d’exclusion
Quand les critères d’exclusion augmentent, la validité interne augmente mais la validité externe diminue
pertinence clinique
ce que l’étude change concrètement dans la vie du malade
Influence de la validité interne sur la validité externe et la pertinence clinique
La validité interne est un pré-requis indispensable à la validité externe et à la pertinence clinique.
-> ne pas évaluer la validité externe (applicabilité) ou la pertinence d’une étude en l’absence de validité interne (si elle a trop de biais ou qu’elle n’est pas statistiquement significative)
randomisation
s’applique sur la population étudiée et la répartie en 2 groupes
Différents types de randomisation
- par stratification
- par bloc
- par cluster
Randomisation stratifiée
- force la répartition de certains critères entre les 2 groupes
- 5 stratifications max
- diminue le hasard
- limite un biais de confusion potentiel
Randomisation par bloc
Bloc de taille n avec n toujours pair
Tous les n patients, succession de petites randomisations
Les 2 groupes sont à l’équilibre tous les n patients
avec n/2 dans un groupe et n/2 dans l’autre
Randomisation par cluster
- randomisation de groupes de patients (par ex tous ceux du même)
- limite le risque de contamination entre les bras
