Glossaire de LCA Flashcards
Caractéristiques de l’ajustement = adjustement :
- type d’étude concernée
- interet (3)
- principe de réalisation
- 2 types
- Type d’étude concernée = étude épidémiologique
- Interet :
- Support d’une analyse multivariée
- moyen pour prendre en compte un biais de confusion au moment de l’analyse
- Afin de controler a posteriori l’effet d’un facteur de confusion potentiel dans la relation entre FDR et maladie (age-sexe-travail)
- Principe :
- consister à estimer les relations brutes entre l’exposition et la maladie
- étudiées pour chaque niveau du facteur de confusion
- puis à les analuser conjointemennt pour neutraliser l’effet du facteur de confusion
- Permet d’estimer unn OR ajusté ou un RR ajusté sur le facteur de confusion
- 2 types :
- analyse bivariée = l’ajustement porte sur un seul facteur de confusion
- Analyse multivariée = l’ajustement porte sur plusieurs facteurs de confusion simultanément
Aléatoire = random:
- Définition
- dans une étude descriptive
- dans une étude expérimentale (essai clinique)
= dont la survenue dépend du hasard.
- Dans une étude descriptive :
- Echantillon aléatoire : constiitué par tirage au sort d’individus, à partir de la population source
=> Permet à l’échantillon d’être représentatif de la population source
- Dans une étude expérimentale (essai clinique) :
- Allocation aléatoire d’un traitement ou d’unn action : tirage au sort perméttant de constituer des groupes de caractéristiques similaires en moyene, sauf pour l’intervention recue
=> Les groupes de sujets tirés au sort sont comparables pour tous les facteurs connus ou inconnus qui pourrait innfluencer le critère de jugement que l’on mesure
NB ; cette similitude des groupes est souvent vérifiée numériquement lors de l’analyse de résultats (hypothèse de comparabilité des groupes) mais ne doiot pas faire l’objet de test statistique.
Appariement/apparier = matching/to match :
- Définition
- Principe
- Conséquences
- possibilité pour accroitrez la puissance
= technique permettant de rendre comparable deux groupes
- Principe : Consiste à controler a priori des facteurs de confusion déjà connus dont on veut neutraliser l’effet, en formant des paires (ou triplets ou plus) homogènes, quant à ce facteur de confusion dans une étude épidémiologique. Avec pour chaque cas, l’association à unn ou plusieurs témoins qui lui sont similaires pour un ou plusieurs facteurs de confusion.
- Conséquences :
- Les deux groupes appariés sont identiques pour les facteurs d’appariement => l’effet du facteur d’appariement ne peut plus etre analysé
- mais l’utilisation de cette technique nécessite l’utilisation de tests statistiques particuliers pour séries appariées
- Une possibilité pour accroitre a puiisance : apparier chaque cas à plusieurs témoins
Analyse = analysis :
- Définition
- Principe
= extraction et exploitation de résultats pertinents à partir d’une série de données
=> production de résultats pertinnents permettant de répondre à l’objectif pooursuivi.
- Principe :
- Le type d’analyse doit etre prévu a priori dans le prootocole de l’étude trois éléments pris en compte dans le choix du type d’analyse
- question posée (objectif poursuivi)
- critères de jugement utilisé
- covariables (autres variables, en particulier facteurs de confusion, qui peuvennt interférer avec ces critères de jugement)
- elements pris en compte dans le choix du test statistique
- type de varibales étudiés (qualitatices, nominales, ordinales, quantitatiivesà
- plan expérimental
Analyse intermédiaire = interim analyse :
- Définition
- Principe
= analyse effectuée en cours d’essai avant que tous les sujets prévus aient été recruté (initialement prévus dans le protocole) et/ou avant la fin de la période de suivi initialement prévue.
- Principe :
- Réaliser le plus souvent lorquue l’étude est longue
- Trois préalable :
- doit etre prévu dans le protocole initial
- NSN préend en coupte le nomrbe d’analyse intermédiaires qui sont prévues (NSN plus grand a priori)
- Seuil de signification alpha choici pour chaque analyse intermédiaire
Analyse par sous groupe = subgroup analysis
- Défiition
- peut etre erronée dans 2 sitations
- risque
= lettre en vant la différence de traitemetn entre divers sous-groupe au cours d’un essai thérapeutique à partir des données initiales globales ++
- Peut etre souvent érronée :
- Deux critères prédictifs d’analyse éronée :
- Si n’a pas été précu explicitement intialement dans le protocole
- Si l’étude ne conclut pas positivement sur le critère de jugement principale
- Un risque : on pourra toujours trouber un sous-groupe particulier ou une différence est significative mpeme si elle n’existe pas.
Aveugle ou insu = blind :
- Définition
- conditions préalables
= procédure visant à éviter les biais de mesure en cachant volontairement nue information à l’enqueteur ou à la personne enquêtée.
Afin de maintenir la comparabilité des groupes tout au long de l’étude expérimentale. Car dans uun essai controlé randomisé, il est sentiel que l’administration des traitemetns, le suivi des malades et l’évalusation duu critère de jugement soient faits de facon identique dans les deux groupes.
- Conditions :
- l’aveugle nécessite des stratégies ou traitements indiscernables
- Si l’administration des traitements en aveugle est impossible
- évalaluateur du critère de jugement en aveugle
- avec évaluation du critère de jugement réalisée par une tierce personne qui ignore le traitement admministré à chaque patient
Procédure du Bonferroni = Bonferroni procedure
- définition
- rationnel
= correction de Bonferroni est une méthode de calcul quiu permet de concluure avec un risque alpha maitrisé
- Rationnnel : quand, dans une étude, on mmultiplie les tests statistiques, on augmente le risque d’abserver par hasard une différence significative au seuil de signification choisi, alors que la différence n’existe pas c’est le hasard
Lien de causalité = causality/cause effect relationship :
- Définition
- 2 sitations possibles
= rapport établi entre une cause et un effet, un FDR et une maladie
Le facteur étudié est responsable de la maladie étudiée (au moins en partie)
Consiste à conclure ou non que l’association mise en évidence entre FDR et une pathologie correspond à une relation de cause à effet (ne se pose que si on a objectivé ne association statistiquement significative)
- Dans les études expérimentales bien conduites, on admet la causalité des lésions observées au risque alpha étuudié
- Dans les études non expérimentales :
- pour qu’un facteur soit considéré commme causal, il doit etre significativement lié au phénomene de santé étudié
- cinq argument interne à l’étude :
- sequelle temporelle
- force de l’association
- maitrise des biais de mesure
- relation dose-effet
- maitrise des biais et facteurs de confusion
- 3 arguments externes à l’étude :
- cohérence avec la littérateur
- plausibilité biologique ou physiologique
- existence d’un preuve expérimemntale
Censure = censor :
- Définiton
- 2 sitatuon concernées
= Biais de mesure lié à l’absence d’information sur l’événement étuudié chez des sujets dans nue étude longitudinale
Sujets censurés lorsque l’événement n’est pas encore observé à la date de point (= date de fin d’étude)
- Deux situations concernées :
- Perdus de vue dont on connait l’état à nue certaine date, antérieure à la date de point
- Sujets toujours suivis mais n’ayant pas présenté l’évement considéré = exclus-vivants
CCPPRB et CPP :
- Définition
- principe
- CCPPRB = comité connsultatiif de protextion des personnes se prétant à la recherche biomédicale
- CPP = comité de protection des personnes
- Principe :
- Tout protocole de recherche clinique doivent etre souis au CPP pour avis
- Le CPP informe de son avis l’inverstigateur qui lui a présenté la demande
Clause d’ambivalence = principle of equipoise :
- Définnition
- Interets
= tout patient inclus dans un essai thérapeutique doit pouvoir recevoir indifféremment n’importe lequel des traitements étudiées et donc n’avoir aucune contre indication à aucun des traitemetns.
- Interet : le respect de cette clause évite d’exclure secondairement après randomisation des sujets ont on sait qu’ils ne pourront pas recevoir l’un des deux traitements, ce qui pourrait nuire à la comparabilité des groupes et introduuiure unu biais dans la comparaison
Clause d’ignorance = ignorance of the treatment assignement :
- Définition
- risque
= fait de ne pas évéler à unu patient le médicament qu’il va recevoir dans uun essai thérapeutique et pour nu médecin qui inclut un patient dans l’essai, ne pas savoir quel traitement ce patient va recevoir
=> le tirage au sort respecte la clause d’ignorance :
- Risque ; l’inclusion des patients dans l’essai risque d’être influencée par la conviction intime du médecin de l’efficacité de l’un ou l’autre traitement réellement efficace => biais de non-inclusion (biais de sélection)
Coeficient de corrélation = correlation coefficient :
- Définition
= mesure de l’importance (la forceà d’une association linéaire entre 2 variables quantitatives différentes
=> il varie enntre -1 et 1
=> si il est égale à 0, il y a une absence de lien
Coefficient kappa = kappa coefficient :
- Définitioin
- interprétation
= mesure de l’agrément (ou la concordance) entre 2 observateurs pour uun critère qualitatifs en prenant compte la concordance qui aurait été observée par le simple fait du hasard.
- interprétation : la concordance est d’autant plus élevée que la valeur du coefficient k se rapproche de 1
Ex : mesure la concordance entre deux observateurs différents interprétant les memes radiographies
Cohorte de sujets = cohort :
- Défintiion
= groupe de personne suivies dans le temps de mmanière prospective ayant en commyn d’avoir subit un événement semblable.
Peuvent servir de support à différents types d’études épidémiologiques
cohorte de nouveaux cas = inception cohort :
- Définition :
= inclut les patients à un moment à la fois uniforme et précoce au cours de l’évolution du problème de santé
=> au mieux lorsque celui-ci se manifeste cliniquement.
Comité d’éthique = ethics committee :
- Définiton
= groupe national d’expert composéd e médecins, juristes, philosophes, etc, en France, qui donne son avis sur des questions d’éthique d’ordre général.
Consentement éclairé = informed consent :
- Définition
- modalité
= document écriit spécifiant les risques encourus p ar un patient, signé par lui, dans le lequel il es timpérativement spécifié que le malade à la droit d’arreter à tout moment de praticiper à l’étude, sans conséquence pour la poursiuute des soins
=> Dans le cadre d’une étude de recherche clinique soumise à la loi Huriet-Serusclat
- modalité :
- Le médecin investigateur doit expliquer à chaque suet éligible, clairement et simplement, les avantages et inconvénients de la participation à l’essai
- Il garde le consentement signé dans le dossiier du patient
- les autres étant conservé dans le dossier de l’étude + un remis au patient.
Cote = odds :
- Définition
- 2 types de cotes
= rapport entre le nombre de sujets chez quui survient un événement et le nombre de sujet chez qui ne survient pas cet événement :
- Cote pré test = pre-test odds = la cote qu’un patient ait la maladie d’interet avant que le test ait réalisé (= probabilité pré test / 1-probabilité pré-test)
- Cote post test = post-test odds = la cote qu’un patient aiit la maladie d’interet après quue le test ait été réalisé (= cote pré test x RV)
Critère de jugement = outcome :
- Définition
- Idéal
= critère qui permet de mesurer l’effet du traitement dans un essai thérapeutique
ou survenuue d’un évememnt dans uun étude épidémiologique+++
- Idéal :
- 1 seul critère de jugement principal
- Car la comparaison de 2 groupes dans un essai clinique, passe par le choix des critères toujours discutables, mesurant l’efficacité et la tolérance
modéle de cox = cox regressiionn or proportional hasard regression :
- Définition
- intret
= modèle d’analyse multivariiée employé pour l’étuude de données de survie
- Interet : permet pour chacunu des facteurs étudiés, d’estimer le RR de survenue de l’événement.
=> Surtout utilisé en cancérologie
Critère de substitution = surrogate endpoint :
- Définnition
- Deuux préalable nécessaire pour pouvroir l’utilisé :
= critère de jugement, davantage compatible avec les délais et les effectifs habituellement requis, que ne le serait le critère d’interet principal (mortalité par exemple)
- Deux préalables nécessaires pour pouvoir l’utiliser :
- critère fortement corrélé au critère d’interet principale (critère intermédiaire)
- Repose sur un rationnel physiopathologique
Ex : essais cliniques en cancérologique, les promoteurs sont parfois tentés de substiituer à la durée de survie, un critère de régression tumorale sous l’hypothèse que les sujets répondant bien au traitement auront des délais de survie en moyenne plus longue.
Densité d’incidence = incidence density :
= nombre de nouveaux cas d’une maladie, survenue au cours d’une période donnée, rapporté au nombre d’unité personne-temps exposées au risque dans la population
Ex : Si 3 patients ont été porteurs d’un cathéter pendant respectivement 12-14 et 10 jours et seulemnt l’un d’entre eux à développé une infection sur cathéter au 9eme jour (celui qui l’a gardé 10 jours) la densité d’incidence est de 1 sur 36 personne jour.
Deggréd e signification :
- Définition
- Interprétation :
= risque (sens de pari) de se tromper lorsqu’on conclut à une différence dans un test statistique.
=> consiste à conclure, sur la base d’un test statistique, si l’on rejette ou non l’hypothèse nulle H0 en l’absence d’association.
- INterprétation :
- lorsqu’on fait un test statistique, le logiciel donne le résultat du test mais surtout le p ou degré de signification
- Le risque d’erreur considéré comme acceptable est le seuil de signification, classiquement <5%
- si p <0,05 : on a moins de 5% de chances de se tromper en concluant à une différence, on dit que la différence est significative
- si p = 0,05 : si on répétaiit 100 fois l’expérience, on pourrait trouver une différence significative 5 fois par hasard
Dépistage = screening :
- Défniition
= identification présomptive de sujets malades au stade asymptomatique ou peu évolué facilement curable ou de sujet chez qui on suspecte fortement la maladie et chez qui il est licite de procéder à des explorations +/- invasives et couteuses qui confirmeront ou infirmmeront le diagnostic.
Relation dose effet = dose-response relationship :
- Définition en épidémiologie
- Définition pour les médicaments :
- En épidémiologie = lorsque le risque lié à un facteur varie en fonction de l’intennsité de l’exposition : plus l’exposition est grande, plus l’incidence du ohénome de santé étudiée est élevée
- Pour les médicaments :
- Lorsque l’effet du médicament varie en fonction de la dose recue
- Cette variation a, en général, une certaine forme, linéaire ou exponentielle
Ecart au protocole = protocol deviation :
- Définitioin
- 3 choses à faire en pratique
= ensemble des situtations où le protocole n’a pas été suivi scrupuleusement
- 3 choses à faire en partique :
- Il faut le mentionner lors de la restitutionn des résultats
- Dire comment cela à été pris en compte dans l’analyse
- En expliquant quelle influence peuvent avoir eu ces écarts sur les résultats observés
Echantillon = sample :
- Définition
- définition échanntillon représentatif pour un caractére
- situation ou on peut supposer un échantillon représentatif :
= sous ensemble d’une population source, partie de la population totale sur laquelle on va travaillet
- echantillon représentatif pour un caractère = le caractère se distribue identiquement dans l’échantillon et dans la population globale
- Situation où on peut supposer un échanntillon représentatifs
- Echantillon aléatoire de taille conséquente tiré au sort (on fait confiance au hasard : tous ont la meme probabilité d’être tiré
=> la difficulté d’identification de la population sourve rend difficile le tirage au sort d’unn échantillon
Ecart- type = standard deviation :
- Définition
= racine carrée de la variance
ecart-type de la moyenne = standard error of mean :
- Définition
= écart type d’une distribution divisée par la racine carré du nombre d’observations
Effet carry-over = carry-over effect :
- Définition
= poursuite de l’effet d’un médicament (ou d’une intervention) après son arrêt et dépendant de la demi-vie du médicament.
Ex : lorsqu’un patient prend un mémdicament, et qu’il n’interrompt pas assez tot la prise du médicament, l’effet de celui-ci peut se poursuivre et interférer avec le médicament testé.
Effet nocébo = nocebo effect :
= effet négatif de la prose d’un médicament qui n’est pas lié aux propriétés physico-chimiques de la molécule, mais au fait meme que l’on prend un traitement (effet psychologique)
Effet placebo = placebo :
= effet positifde la prose d’un médicament qui n’est pas lié aux propriétés physico-chimiques de la molécule, mais au fait meme que l’on prend un traitement (effet psychologique)
effet travailleur sain = healthy worker effect :
- Définition
- Conséquence
= les personnes qui travaillent doivent avoir un relatif bon état de santé pour continuer à etre capable de travailler, ils ont donc un risque de survenue d’une maladie ou décès plus faible que la population générale
- Conséquence :
- peut masquer les résultats d’unn ennquête portant sur l’exposition à des resique professionnels
- Car si l’expoistion provoque unne maladie aboutissant à l’arret du travail, ces personnes peuvente tre exclues de la population de travailleurs étudiés
Epidémioe = epidemy
= augmentation de la fréquuence d’une maladie dans un population donnée à un moment donnée par rapport à ce qui serait attendu en situation normale
Epidémiologie = epidemiology
- Définition
- 3 grands types
= étude de la distribution des problèmes de santé et des facteurs qui les influences ++
Cette discipline étudie la distribution dans le temps et dans l’espace, de problème de santé ou de leurs détermminants au sein des populations
Et étudie les associations entet ces problèmes de santé et leurs déterminant spotentiels
- 3 grands types :
- Epidémmiologie descriptive
- Epidémiologie analytique
- Epidémiologie évaluative
Equilibre = tirage au sort = randomisation = allocaltion aléatoire = balanced :
- Définition
- 2 principales méthode
= modalité de randomisation définir dans le protocole d’un essai clinique, dont l’objectif est d’obternur un équilibre entre groupe de sujets innclus en terme d’effectifs et caractéristiques.
- 2 principales méthodes :
- Randomisation par bloc : tirage au sort par le fait pour tous les n patients, le nombre de patients recevant le médicament A et le médicament B est le meme, permet d’équilibrer le nombre de sujet dans les différents groupes pour obtenir la puissance statistiques maximale pour un effectif donné
- La stratification ; permet d’éqiulibrer les groupes comparés au usein de strates
Enquete longitudinale
- Définition
- interet
= enquete prospective ou rétrospective ou des informations sont receuillies de facon longgitudianle sur une période donnée = c’est à dire tout au long de l’étude (plusieurs année si nécessaire)
- Interet ; étude d’incidence
Essai ouvert = open label trial :
- Définition
- Deux situations
= essai thérapeutique dans lequel les patients inclus et les investigateurs ont connaissance du traitmenet prescrit
- Deux situations :
- Parfois le seul réalisable : technique invasive
=> Necessite d’etre complété par unne adjudication en aveuble des événements.
- Etude pilote : essai thérapeutique sur un petit groupe de sujet +/- compartif pour évaluer la faisabilité d’un essai comparatif ultérieur à plus grand échelle
Essai séquentiel = sequential trial :
- Définition
- 2 interets
= essai thérapeutique dont l’analyse est effectuée régulierement et préiodiquement qu fur et à mesure del ‘inclusion et de l’évaluation du crière de jugement chez les sujets inclus (ous les n sujets)
=> Necessite d’etre prévu dans le protocole et méthodologie particuliere
- 2 interets :
- maitriser les risque d’erreurs statistiques de 1er (liée aux comparaisons répétéesà et 2 eme espèces (liés au nombre plus faible de patients sur lequel portent les comparaisons)
- Tout en démontrant l’efficaité d’un traitement avant d’avoir incluus et suiuvi tous les patients dont le nombre est nécessaire dans un essai clinique
estimation = estimate :
- Définition
- 2 conditions pour une bonne estimation
- En pratique
= méthode qui vise à obtenir unen valeur approcher (estimée) pour un paramètre quand la craie valeur est inaccessible.
- Deux conditions pour une bonne estimation :
- exacte (non biaisée)
- Précise (variance faible : intervalle de confiance peu étendu)
- En pratique :
- Lorsqu’on ignnore la vraie valeur d’un paramètre dans la population, on cherche à l’approcher ( a l’estimer) à partir de valeur observées dans un échantillon (estimation ponctuelle)à
- En raison des fluctuations d’échantiillonnage, l’estimation peut différer selon les échantillons memes s’ils proviennent bien de la même population
- pour connaitre le degré de précision de l’estiamtion on calcule sa variance, ou plus souvennt sonn intervalle de confiance
Événement = even/outcome
= situation qui survient au cours de l’étude (guérison - aggravation de la maladie - rechute - décès )
Exactitude = accuracy
= qualité d’une mesure sans erreur systématique ou sans biaiis, soit la capacité d’un test à donner une valeur mesurée, en moyenne proche de la vrai valeur qu’elle est censée mesurer.
critère d’exclusion : exclusion criteria :
= ensemble d’élément définis dans un protocole d’exclusion faisant que les patients en peuvent pas participer à l’étude s’ils présentent tel ou tel critère soit les patients qui seront exclus de l’étude, après y avoir été inclus (car certains partients seront exclus de fait de la sruvenur d’un événement i ndésirable grave…)
Espérance de ciie à la naissance = life expectancy at birth
- Définition
- en pratique
- deux interets
= durée mmoyenne de vie qu’on observerait au sein d’une ggénération fictive, à laquelle on applique les taux de mortalité spécifique par tranche d’âge, observés une année donné.
- En pratique :
- Sur cette génération fictive on calcule le nombre de personne décédès avant 1 ans puis les survivants avant 2 ans….
- On obtientn ainsi la durée thérorique qu’aurainent eue les membres de cette génération fictive
- 2 interets :
- Comparer des populations différentes
- suivre l’évolution de la mortalité dans le temps au sein d’une population
Espérance de viie à un age donné = life expectancy at a given age :
- Définition
- Calcule en pratique
= age moyen au décès qu’aurait une générative fictive de personnes ayant atteint ou dépassé un âge donné, auxquelles on auraiit appliqué les taux de mortalité spécifiques, par tranches d’âge des personnes qui sont décédées une année donnée
- En pratique :
- se calcule par la méthode des quotients de mmortalité (indicateur de mortalité du moment)
- fréquemment et abusivement présentée comme le nombre d’année qui reste à vivre aux personnesd ‘unn âge doné
Etude cout-bénéfice = cost-beneft analysis :
- Défintion
- en pratique
= étude médico-économique dont l’objectif est de déterminer si une nouvelle stratédie de santé dégage un bénéfice net pour la société (exprimé en termes monétaires) ; se distingue de l’analys cout-efficacité en ce quu’elle implique que tous les couuts et toutes les conséquences de la stratégie évaluée soient exprimés en termes monétaires
- En pratique : la valorisation monétaire des résustats de santé pose de nombreux problèmes, surtoutu s’agissant des effets non marchands
Etude cout-efficacité = cost-effictiveness analysis :
- Définition
- trois interets
- deux critères de mesure de l’efficaciité
= étude médico-économiques dont l’objectif est de comparer le cout monétaire de différentes actions de santé à leuur efficacités respective, en terme de santé (en unité physiques comme “année de vie gagnées” , “maladie évitée”
- 3 interets :
- déterminer la stratégie qui dégagera une efficacité maximale pour un cout donné
- Atteindre un objectif médical donnée, au moindre cout
- apporter une infromation au décideur sur le supplément de l’efficacité obtenu au travers d’un suppélment de cout
- 2 critères de mesure de l’efficacité :
- indicateur de résusltat clinnique
- indicateur d’objectiif d’état de santé
Etude cout-utilité = cost-utility analysis :
- Définition
- interet théorique
- en pratique
= études médico-économiques dont l’objectif est de comparer le cout monétaire d’une action et ses conséquences (exprimées en termes de santé sous forme qualitative = utilité)
- Interet théorique = indicateur synthétique de résultat surtout utilisé lorsque les impacts sur la survie et/ou la qualité de vie sont des critères importants pour juger des résultats des stratégies de santé.
- En pratiques :
- Nécessite de connaitre les préférences des patients
- la notion de qualité de vie ou de survie ajustée sur la qualité de vie trouve sa place dans ce type d’étude
- enquéte difficile car elle agregge un critère d’efficacité et uen mesuure de qualité de cette efficacité
- costitue une généralisation des études cout-efficacité concernant le résultat obtenu
etude de minnimisation de cout = étude cout)cout
- Définition
- interet théorique
- en pratique
= étude médico-éconnomiques dont l’objectif est de comparer les couts de plusieurs actions médicales qui ne différent que par les couts qu’elles mettent en oeuvre (cas particulier des études “couts-efficacité”
- Interet théorique : rechercher la stratégie la moins chère lorsque les deux stratégies ont la meme efficacité thérapeutique, les mêmes conséquences (médicales et sociale) mais des couts différents surtout utilisée lorsque les impacts sur la survie et/ou la qualité de vie sont des critères importants pou juger des résultats des stratégiies de santé
- En pratique : parfois existence des études de minimisation de cout niée car les hypothèses qu’elles iimpliquent (même efficacité et même utilité) ne sont jamais réunies dans la réalité.
Facteur d’exposition = exposition factor :
= facteur auquel certains sujets sont exposés et qu’on étudie généralement pour déterminer s’il est facteur de risque de maladie
Facteur de risque = risk factor :
- Définnition
- terminologie : protecteurn de risque, causal
= facteur augmentant ou diminuant le risque de maladie = déifnition statistique sans causalité
- Facteur protecteur : si le risque diminue
- Facteur de risque = défini par une relation statistiquement significative entre ce facteur et la maladie
- facteur causal = qui correspond aux criitères de causalitié en plus d’être un facteur de risque
facteur pronostique = prognostic factor :
- Définition
- CAT dans l’analyse d’un essai thérapeutique
= facteur qui influence l’évolution d’ue maladie et qui entraine plus rapidement unne complication ou un décès
- Dans l’analyse d’un essai thérapeutique : ajuster sur les facteur psronostiiques connus si le critère de jugement est l’évolution de la maladie (ex:décès)
facteur de confusion :
- Définition
- conséquence
- 2 types :
= facteur lié à la fois à la survenue d’ue maladie étudiée et à l’exposistion étudiée
- Conséquence = biais de confusion dans l’interprétation de la relation entre l’exposition et la maladie
- 2 types :
- total : ex: tabax est facteur de confusion entre sexe et cancer bronchique
- partiel ex: épaisseur tumorale = facteur de confusion potentiel de la relation entre attinte ganglionnaire et risque de décès.
Fréquence = fréquency :
- Définition
- deux indicateurs utiilisés en épidémiologie descriptive :
= effectif de sujets présentant une caractéristiquue rapportée à l’effectif de la population dont ces sujets sont issus
- Deuxu indicateurs utlisés en épidémiologie descriptive :
- Incidence
- prévalence
Fraction étiologique du risque chez les exposés = attribuable risk fraction
- Définiton
- formule
- interprétation
= différence relative entre exposés et non exposés
- FE = ( I exposé - I non exposé ) / I exposé x100
- = (RR-1)/(RR)
- INtreprétation : FE% de la maladie liiée à l’exposiition chez les exposés
fraction étiologique du risque dans la population générale = population attribuable risk percentage :
- Défintion
- formule
- interprétation
= mesure de l’impact d’un FDR sur une maladiie donnée dans la population (ne doit être estimé que si la relation est supposée causale)
- RA = f(RR-1) /(f(RR-1)=1)
- Interprétation : 20% des cas de malades sont attribuables à l’exposition et seraient évités si l’exposition était arrétée si RA = 0,20
gold standard = reference for :
- Définition
- 2 interets
= méthode de mesure ou test diagnostique qu’onn utilise comme référence (meme si aucun test parfait)
- Interet :
- Dans une démarche de mesure d’état de santé : permet d’affirmer le niveau d’état de santé
- dans une démarche diagnostique : exmaen considéré comme référence pour classer la population étudiée en malades et en non malades
hypothèse = hypothesis :
= concept qui n’est pas encore démontré,
proposition ou supposition faisant l’objet d’une étude ou d’un test statistique en vue de confiirmer ou de l’infirmer
hypothèse de biais maximum = maximum bias hypothesis :
- Définiton
- Deuc conclusions
= hypothèse dans laquelle on choisit de se situer, au moment de l’analyse, dans la situation la plus défavorable au facteur étudiié pour arriver à conclure à une différence
- Deux conclusions dont on peut être sur, si on met en évidence une différence : la différence existe et elle est plus importante que celle observée
Hypothèse d’un test statistique = test hypothesis :
- 2 hypothèses
- principe
=> _2 hypothèse_s :
- Hypothèse nouvelle (H0) = absence de différence
- Hypothèse alternative (H1) = présence d’unne différence => celle qu’on cherche à démontrer
=> principe : les tests statistiques cherchent à démontrer le choix entre les deux hypothèse H0 et H1 et sont construits dans le but de rejeter l’hypothèse nulle avec une certaines probabilité d’erreur.
hazard ratio =
= rapport des risques instantanés = indice résultat de la comparaison des fonction de risquue cumulés, obtenues grace au modèle de cox
taux d’incidence = incidence rate
- Définniton
- interet
= fréquence des cas nouveaux sur une période de temps donnée
soit le nombre de nouveaux cas survenus dans une population durant une période déterminée, rapporté à la population moyenne à risque d’étre malade durant cette même période (proportiion de novueaux cas de l’événement d’interet survenant dans la population à risque pendant un intervalle de t donné.
- interet : indicateur de morbiidité qui mmesure la production de malades
ndépendance = independance :
= neutralité d’unn événement A sur un événement B => deux événements sont indépendants si l’issue de l’un influe pas sur l’issue de l’autre
inférence = inference
= conclusions concernant la population étudiée obtenues à partiir de donénes issues d’un échnatillon aléatoire
déuuire une vérité générale sur un population cible à partir de données observées sur un échantillon de cette population (mode de rausonnement conduisant à déduiure un faiti comme la présence d’une maladiie à partir d’autres faits comme la présence de symtomes)
indicateur de santé = health indicator
- Définition
- quatre principauux interets
- trois types d’indicateurs
= variable qui décrit l’état de santé d’une population ou d’un individu
- 4 principaux interet :
- décrire l’état de santé d’une population
- surveiller l’état de santé
- effectuer des comparaisons temporelles et spaciales
- évaluer des actions de santé publique
- 3 types d’indicateurs :
- indicateurs démographiques : espérance de vie, taux de fécondité
- indicateurs de mortalité = taux brut de mortalité, taux spécifique, taux standardisé
- indicateurs de mobidiité = taux d’incidence, taux de prévalence
intéraction = interaction
= mesure dans laquelle l’effet d’un facteur est modifié en fonction de l’action conjointe d’un ou plusieurs autres facteurs
modifité en intensité (quantitative) ou inversé (qualitative)
loi de recherhce biomédicale = loi huriet-seruusclat
- Défitnion
- principales conditions
= loi relative à la protection des personnes qui se prêtent à des recherches biomédicales
- Principales conditions qui permettent d’effectuer des recherches biomédicales :
- nécessité que la recherche soit menée par un médecin ayant suffisamment d’expérience
- connsentement éclairé du patient
- réalisiation das un lieu autorisé
- désignation d’un promoteur, d’un innvestigateur coordonnateuur = investigateur principal
- autorisations du CPP et de l’autoriité compétente obtenues par le promoteuur (ANSM pour un essai thérapeutique)
médiane = median
- Défintion
- en pratique
= valeur considérée comme le mileu de observations quand les donéne sont été ordonnées de la plus faible valeur observée à la plus élevée
Valeut de la variable telle que 50% des observations lui soient inférieures et 50% suupérieures
- En pratique :
- la médiane est plus robuste aux valeurs extremes que la moyenne artiihémétique
- si variable à distribution normale => la moyene est égale à la médiane
modèle = model :
= représentation simplifiée d’un phénomène ou d’un processus dans un but explicatif ou prédictif
modèle prédictif = prediction model
- définition
- interet
= modèle mathématique complet avec ses coefficients
- interet : utilisé en statistique pour prédire la survenue d’un événement d’interet en fonction de la présence ou non d’une variété de facteurs explicatifs.
mode :
= valeur la plus fréquemment observée dans la distribution d’une variable qualitative ou quantitative regrouppées en classes en sachant qu’une distribution peut avoir plusieurs modes (ex : la valeur avec le plus grand nombre d’observation)
masquage de l’allocation des traitements = allocation concealment
= persone qui recrute un participant dans un essai controlé randomisé
ignore si le prochain participant doit etre inclus dans le groupe intervention ou comparaison.
modificateur d”effet :
= variable qui modifie l’association entre deux autres variables et induit unne interaction
Ex : l’amiante augmente plus le risque de cancer du poumon chez l es fumeurs que chez les non fumeurs
=> le faiit de fumer modifie donc les effet de l ‘expoistion à l’amiante.
moyenne arithmétique = mean :
indice de position pour variable quantitative très fréquemment utilisé souvent sans préciser ariithmétique
somme de toutes les valeurs observées divisée par le bombre total d’observation.
nombre de sujets à traiter = number needed to treat :
= nombre moyen de sujet qu’il est nécessaire de traiter pour éviter un é vénement grave ou une complication
=> inverse du RAR = 1/DR= 1/RAR accompagné d’un IC à 95% pouru obtenir un événement bénéfique supplémentaire
nombre de sujet nécessaires pour observerunn effet délétère = nomber needed to harm :
= extension du NNT aux effets délétéres (et se calcule pareil)
= nombre moyen de sujets traités pour observer un effet indésirable (nombre de patients qui, s’ils recoivent unn traitement expérimental, conduirait à un événement indésiirable supplémentarie comparé au traitement de comparaison.
obsevance
- définition
- deux moyens de s’en assurer
= capacité des patients à prendre leur traitement conformément à ce qui est décrit dans le protocole
- 2 moyens de s’en a ssuurer :
- demander au patient de ramner les boites vides
- mesure des marqueurs biologiques dans l e sang ou les urines
ratio :
= rapport entre 2 effectifs diisjoints, le numératuer n’étantp as inclus dans le dénominateur
- le numérateur = nombre de fois où un événement survient
- le dénominateur = nombre de fois où l’événement ne surivent pas
odds ratio = rapport de cote :
+ formule + tableau
= repport de 2 odds (celui estimé chez les exposés sur celui estimé chez les non exposés)
= (a x d) / ( b x c)
=> qui quntifie l’assocaition entre l’exposition à un FDR et la maldie étudiée
- En pratique : la valeur de l’OR doit s’interpréter avec son IC ou valeur du test du chi-2 calcultée sur le tableau
=> si prévalence de l’effection faible dans l’échantillon (p<10%) : OR est un bon estimateur du RR
=> tableau page 254
population
= ensembl d’unités (le plus souvent des personnes) défines sur des critères d’appartenance précis pouvant constituer le groupe d’interet quaquel on veut généraliser les conclusions de l’étude épidémiologique
prévalence =
= nombre de personnes égal à la proportion de malades M à un instant T (P = M/N)
=> il existe un lien entre prévalence et incidence et durée moyenne de la maladie
Sous certaines conditions stable (incdence et durée de la maladie constante) on peut faire l’approximation suivante :
- prévalence = incdence x durée moyenne de la maladie
prévention :
- définntion
- 3 types :
= ensemble des mesures visant à réduire ou éviter le nombre ou la gravité des maladies ou accidents
- Prévention primaire = ensemble des mesures ayant pour but del utter contre l’apparition des novueaux cas => diminnuer l’iinciidence
- Prévention secondaire = ensemble des mesures ayantp our but de diminuer le nombre de malades et donc de diminuer la duurée de l’état morbiite => réduire la prévalence
- prévention tertiaire = ensemble des mesures ayant pour but de diminuer nombre d’incacpacités et leurs conséquences sociales suite à une maladie dans une population
probabilité pré test = probabilité primaire :
= probabilité d’une maladie particuliere soit présente chez un individu donné compte tenu d e ses caractéristiques et de son environnement (proportion de sujet qui présentent la maladie d’interet parmi la population à risque à un temps donné = prévalence ponctielle ou pendant l’intervalle de temps donné = prévlaence de période)
=> basée sur la prévalence estimée de cette maladie avant qu’un test diagnostique ne soit réalisé en présence des memes signes/meme environnement
probabilité post test = probabilité secondaire :
= estimation révisée de la porbabilité d’une maladie particuliere chez un individu donné par la connaissance du résultat d’un test diagnostique (proportion de patients qui ont la maladie d’interet parmi ceux ayant un résultat particulier au test, et peut s’exprimer en fonction de la cote post-test)
=> PTT = (cote post test)/(1-cote prost test)
protocole
= document très détaillé qui planidie précisément chaque étape de l’étude pour répondre à la question posée
- justification de la réalisation de l’étude
- objectif de l’étude
- moyen et méthodes mis en oeuvre : spécificité techniques du type de l’étude
- définnition du criètre de jugement principal avec description précise des modalités de mesure
- choix des tests statistiques sui seront utilisés dan sl’tude
=> r_édigé par les investigateurs de l ‘étude a priori_ avant que létude ne commence,
puissance
= probabilité de conclure à l’existance d’une différence qui existe dans la réalité
= 1- b
=> Elle augmente avec le nombre de sujet inclus dans l’étude, elle est fixée à priori
=> peut etre recalculée à la fin de l’étude en fonction du nombre de patients qui ont effectivement participé à l’étude (puissance à posteriori)
personne temps :
- Définition
- interet
- en pratique
= unité de temps pendant laquelle une personne est observée sur cet intervalle particulier ou 2 personnes sur la moitié de cet intervalle ou 4 personnes spour le quart de cet intervalle
- interet : estimer les densités d’incidence dans les études épidémiologiques
=> en pratique, le nombre de peronnes années correspond au cumul des durées de participation de chaque personne
plan factoriel 2x2 :
- définition
- en pratique
= plan d’étude qui permet d’analyser l’efficaité de 2 médicaments en meme temps (2 essais thérapeutiques en 1 seul)
=> randimisation des sujets en 4 groupes :
- traitement A + placebo B
- traitement B + placebo A
- placebo A + placebo B
- traitement A + traitement B
=> puis chaque traitmenet est comparé à l’ensmeble des sujets en prenant pas ce traitment
=> on analuse l’effet de la p rise de médicament en meme temps par rapport auux effets des médicaments isoléement
précision :
= capacité pour un instrument ou un test à fournir la même valeur ou des valeurs très proches lorsquue les caleurs sont répétées
=> lors d e l’estimationd el a valeur d’un paramètre dans un popualtion = précision de l ‘esitmatino donnée par l’IC
La précisionn est d’autant plus faible que l’IC est grand;
ratiod ‘incidence standardisé = SIR = standard incidence ratio
= rapport entre le nombre d e nouveaux cas de maladie observés dans une population et le nombre de cas attendus (en se basant sur le tauuux de la popualtion ou popilation de référence)
ratio de mortalité standardisé = SMR = standard mortality ratio
= rapport entre un nombre de décès obervés dans une population et le bomre de décès attenndus
(en ce basant sur le taux de mortalité de la population génrale ou d’une population de référence)
Réfression linéaire :
- Définition
- 2 types de variables
- 2 types de régression linaires
= modèle statistique établit une ralation lianaire dans laquelle une variable de la forme Y = aX + bZ + …. + constante
=> dépend liénairement d’une (X) ou plusieurs autres variables (X et Zà dites explicatives +++ (ensemble des méthodes statistiques visant à prédire ou estimer la présence ou valeur d’une variable étudiée à partir de la présence ou de la valeur d’une ou plusieurs vairbales epxlicatives continues ou catégorielles
- 2 types de variables :
- dépendante = Y = variable quantitative à expliquer
- explicatives = Xi = varible quantitative mais peut etre qualitative
- 2 types de regression linnaire :
- regression linaire simple : ne s’interresse qu’a 1 seul variable explicative
- regression linaire multiple : plusieurs variables explicatives sont analysées
regression vers la moyenne =
- Définiton
- risque
= phénomène statistique qui survient lorsque l’on s’interresse à des sujets sélectionnées parce qu’ils présentent des valeurs extrêmes du parametre di’nteret
=> lors d’une 2eme mesure, les valeurs risquent d’être plus proches de la moyenne simplement du ufait de la variabilité individuelle
- Risque : conclure à l’efficaité du traitemnt alors qu’il ne sagit que d’un phénome statistique
regression logistic =
- Définnition
- 2 interets :
= modèle staitsitque utilisé quand la varible explique (Y) est qualitative dichotomique, les variables explicatives X pouvant etre qualitatives ou quantitatives
=> permet l’estimation du risque sous la forme d’OR ajustés por chacune des variables explicatives du modèle.
- 2 interets :
- estimer le role d’un fecteur en prenant en compte d’autres FDR
- Prédire la probabilité de suruvenue d’un événément en fonction de différents paramètres.
représentatif
= loi des grands nombres ; un échantillon tiré au usort est représentatif, pouruvu que son effectif soit sffisnat
=> sera représentatif l’ensemble des caractères de la popualtion souruve a priori
risque = risk
= probabilité de suurvenue d’n événement pendant une préiode déterminée
- ne différence pbservée entre les deux groupes d’n essai clinique ou d’une enquete épidémiologgique
- peut soit refleter unne différence réelle existant entre les deux populations ont sont issus les deux échantillons
- soit etre due au hasard => le test statistique permet d’évaluer la réalité staitstique de la différence observée
risque abdolu = absolute risk
= risque abdolu de survenu d’un événement facheux chez une personne donnée, pendant un intervalle de temps déterminé, en fonction de la connaissance des faceurs de risque auxquels elle est exposé
=> dans un essai thérapeutique, quand on considère le risque de survenue du critère de jugement dans le groupe traité et dans le groupe placebo
=> ouu dans une étude épidémiologique, l’incidence chez les exposés et chez les non exposés => il s’agit de risques absolus
risque relatif = relative risk
= indicateur qui mesure l’assocaition entre facteur d’exposition et un événement
ce qui permet d’estimer l’ampleur de l’assocation en faisant le rapport entre l’incidence chez les exposés et l’incidence chez les non exposés.
=> tableau + explications page 257
- un RR doit toujours etre interprété avec son intervalle de confiance
- dans un enquete cas témoin, on ne connait pas le risque de survenue de la maladie chez les exposé ni chez les non exposés => on ne peut pas calculer le RR
- l’OR est une estimation indirecte du RR dans les enquetes cas-témoin si maladie rare (sinon OR surestimation RR simaladie fréquente dans la population)
risque alpha ou risque de 1ere espece :
= probabilité de conclure à tort à une différence alors qu’elle n’existe pas dans la réalité
- lorsqu’on fait un test statistique, le logiciel donne le résultat du test mais surtout le p = degré de signidicativité
- le risque maximal d’erreur considéré comme acceptable est p < alpha = 0,05
- dons si p <0,05 on a moins de 5% de chance de se tromper en concluant à une différence.
risque beta ou risque de 2eme espece :
= probabilité de ne pas conlcure à une différence alors q ue cette différence existe
- Ce risque n’a de signification qu’en fonction de la différence que l’on souhaite mettre en évidence
- dans une étude, on fixe la puissance que l’on veut obtenir
- pour calculer le bombre de sujet nécessaire pour mettre en évidennce la différence mminimale clinique intéressante
- On choisit souvent une puissance = 85 - 90% donc un risque beta = 10 - 15%
reproductibilité ou fidélité ou fiabilité = reliability =
= propritété à abouttir à un même résulat lorsqu’il est appliqué chez un meme sujet par deux observateurs indépendants au meme moment (concordance inter-observateurs)
ou à deux moment différents par un meme observateur (=reproductibilité intra-observateur) sans se préocuper de la validité du résultat duu test
=> dans les études publiées, la mesure de la reproductibilité est indispensable lorsque le critère de jugement estde type subjectif
=> et s’effectuue en ggénéral par le coefficient kappa pour un jugemetn qualitatif
rapport de vaisemblance = likelihood ratio :
- Définition
- 2 types
= indices qui facilitent le calcul de la probabilité a posteriori de maladie connaissant les résultats d’un test diagnostic (vraisemblance d’observer un résulat donné au test chez un patient présentant la maladie d’interet comapré à la vraisemblance d’observer le meme résulat chez un patient ne présentant pas la maladie.
- il correpsond pour un résultat d’examenn donné au rapport de la probabilité d’etre malade sur la probabilité de ne pas l’etre
- il variie en fonction du fait que l’examen ndaignostique est positif ou négatif :
=> RVP : Se / (1-Sp), plus le RVP est élevé et plus le test permet de confirmer la maladie
=> RVN : (1-Se) / Sp, plus le RVN est petit plus ce test permet d’exclure la maladie
réduction abdolue du risque ou différence de risque ou bénéfice absolu = absolute reductioin risk
- Définition
- interprétation
= différence entre le ridque de survenue d’unu événement facheur en l’absence de traitement (r0) et sous traitment (r1) avec RAR = DR = r1 - r0
- interprétation :
- si RAR = 0 = traitment sans effet
- si RAR > 1 = effet bénéfique
- Si RAR < 1 = effet délétère.
AAB = augmentation absolue du bénéfice
= différence arithmétique absolue du taux d’événement bénéfiice entre les patients des groupes expérimental et de comapraison, IC 95%.
reduction relative du risque = relative risk reduction
- définition
- 2 types
= différnece entre le taux d’incidence chez les exposés et les non exposés (ou risque sans et sous traitement) rapportée au risque de base (incidence chez les non exposés ou risque du ugroupe sous traitement)
=> réduction proportionnelle du utaux d’événement délétère entre les paticipants des groupes expérimental et de comparaison
- Augmentation relative du nénéfice = ARB = augmentation proportionnelle du utaux d’événement expérimental et de comparaison dans un essai IC = 95%
- Augmentation relative du risque = ARR : augmentatino proportionnelle du taux d’événement délétère entre les patiens des groupes expérimental et de comparison dans un essai IC à 95%
=> apporte la meme informtion que le RR puisqu’elle est égale à RR-1
revue systématique = systematic review
= synthèse de la littérature médicale sur un sujet en utilisant des méthodes explicites de recherche des données et d’évaluation cirtiques des études individuelles et combianant les études identifiées comme va;ides par des méthodes statistiques appropriées
signification statistique = significance level :
= convistion selon laquelle le résultat observé n’est pas lié au seuil hasard (basée sur p <0,05)
ce qui corrrespond à la probabilité a posteriori d’observer des résultats aussi éloignés de l’hypothèse H0 que ceux que l’on observe
=> interet : indique la confiance que l’on a dans la relation mais en aucun cas la force de l’association
sensibilité =
= probabilité que le test soit positif (T=) si on est malade avec Se = VP/(VP+FN) = proportioin des sujets qui ont un résultat positif au test parmi ceux uqi présentent la maladie d’interet
=> tableau page 258
spécificité =
= probabilité que le test soit négatif (T-) si on n’est pas malade avec Sp = (VN/(VN+FP)) = proportion des sujets qui ont un résultat négatif auu test parmi ceux quiu e présentent pas la maladie d’interet
=> tableau page 259
suujet éligibles = eligible patients
= uun sujet est dit éligible dans le cardre d’une étude de recherche clinique, à partir du moment où l’ensemble de ses caractéristqiues répond à l’ensemble des critères d’inclusions d’une part et d’autre part à l’ensemble des critères de non inclusion définis dans le protocole de l’étude.
synergie = synergy
= uun effet synerfique, de 2 facteurs ou plus, sur un individu ou sur une population, est une interaction caractérisée par un effet qui est plus grand que la somme des 2 effets séparés de chacun des facteurs pris isolément.
standardisation =
= méthode d’analuuse pernant en compte un facteur de confusion lors de la comparaison d’un indicateur de santé entre deux populatio ndifférentes
standardisation directe =
= méthode de la population type :
= pondération des taux d’incidence (ou mortalité) par la répatition duuu caractère pour lequel on standardise (ex:age) dans un population référence
- on applique le taux d’incidence spécifique par age des populations étudiées à la population de référence
- et on répond à la question “quelle serait la mortalité des populations érudiées si leur structure d’âge était celle de la population de référence ? “
- ces taux standardisés peuvent etre comparés par l’incidence de mortalité comparatif (CMF)
standardisation indirecte :
= méthode de la mortalité type :
= population témoin qui va fournir des mesures pour chaque niveau du facteur pour lequel on standardise (mortalité/age) ce qui servira d’effectif pour la population étudée
- cette méthode ne permet pas d’estimer une incidence ou mortalité
- mais permet de teste s’il existe une sur ou sous-mortalité par le SMR (ration de motalité santardisé) ou le SIR (radio d’incidence standardisé)
taux = rate
= entité statistique constituée d’un :
- numérateur : nomnre d’inndividus porteurs d’unn attribut ou vivant un évenmen t
- dénominateur = population susceptible de présenter l’attribut ou de vivre l’événement en question
=> proportion dans laquelle le numérateur est une partie du dénominnateur observée au ucours d’une meme période du temps => un taux est un nombre sans unité
taux brute = crude rate :
= taux dont le numérateur et le dénominateur sont le résultat brut du dénombrement des attributs ou événements pour le numérateur et de la population concernée pour le dénominateur dans la période temps
ex : taux de patient répondeurs à une chimiothérpaie
taux standardisé = standardized rate :
= taux recalcuulé (ex:pour l’age) par rapport à une population de référence dans la compoition est constante
- on autorise les comparaisons, l’effet de l’age ayant ainsi été controlé
- car la comparison des taux bruts n’est valablement possible que lorsquue les populations ou ils ont été calculés sont comparaibles en particulier pour le sexe et l’age
taux spécifique = specific rate :
= taux réalisés dans une population spécifique
ex : taux de mortalité par age = nombre de décès sur une période donnée dans une tranche d’age rapporté à l’effectif moyend e la tranche d’age
technique d’échantillonage = sampling technique :
=mode d’obtention de l’échantillon
- moyen le plus simple pour obtenir un échantillon représentatif = tirage au sort
- un élément qui conditionne la précision des estimations sur l’échantillon = taille de l’échantillon
unité statistique = unit of observation
= unité de recuueil des données suru laquelle seront constitués le fichier et l’analyse effectuée en règle générale, un enregistrment par unité.
=> l’unité statistique est le lus souvent le sujet, mais c’est parfois une paire de sujet (si appariés) voire une grappe de sujet (si cluster)
validité =
= capacité d’un test à donnée une réponse appropriée à la quuestioin posée (suppose d’etre précise et exacte) = capacité d’un test à mmesurer ce qu’il est censé mesurer et à donner la vraie valeur
validité externe =
= ensemble des caractéristiques d’une recherche portant suur un échantillon quiu permettent de généraliser ses conclusions à l’endenmble de la popualtion cible (extrapolation), compte tenu des donnnées scientifiques actuelles (cohérance externe)
=> APPLICABILITE des résultats obtenus sur la population étudiée à la population cible
validité interne = internal validity :
= chercher à repérer les limites méthodologiques de l’étuude
=> analyse les biais potentiels
= FIABILITÉ des résulats
variables :
- Défintiion
- 2 types
= attribut qui préente différentes valeuurs (mesurées au cours de l’étude)
- 2 types :
- quantitatives = age, nombre de cigarettes, glycémie
- Qualitative : sexe, origine ethnique…
valeur aberrante = outlier :
= valeur extreme d’une variable quantitative très écartée du reste de la distribuuution (en queue de distribution)
=> généralement considérée comme inhabituelle ouo largement déviante
=> si valeur aberrante présente :
- peut sensiblement affecter le calcul de la moyenne d’un échantillon
- on préférera utilser des mesures ne dépendant pas des valeurs extremes, médianes ou de tests non paramètriques.
variabilité = variability :
- 2 types :
- inter-observateur = variabilité observée entre différents observateurs réalisant les memes mesures
ex : interprétation des memes radiographies par plusieurs radiologues.
- intra-observateurs : variabilité observée entre plusieurus mesures faires par le meme observateuur, a différents moments = mesures répétées
