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Conf Khalifa > LCA > Flashcards

LCA Flashcards

1
Q

Traduction de “Dummy”

A

Placebo

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2
Q

Définition du biais de sélection

A

L’existence d’une différence entre la population étudiée et la population générale

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3
Q

Définition du biais de confusion

A

Existence d’une différence dans la comparabilité des groupes

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4
Q

Définition du biais d’attrition

A

Survenue d’une perte de la comparabilité des groupes liée aux perdus de vue

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Q

V/F : La décentralisation de la randomisation est un critère en faveur d’une mauvaise étude

A

Vrai => Augmente le risque de triche

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6
Q

Définition du biais de classement

A

Existence d’une erreur sur le critère de jugement

=> Par exemple, l’examinateur estime qu’il existe la récidive d’un évènement alors que c’est faux : /!\ de l’aveugle

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7
Q

V/F : Au mieux, les EI doivent être analysés en per-protocole

A

Vrai => Permet de prendre en compte uniquement les patients traités. Dans le cas contraire, risque de sous-estimation du risque

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8
Q

Raisons pouvant pousser à arrêter une étude (3)

A

Efficacité => Prévu en avance
Futilité => Prévu en avance
Toxicité => Pas forcément prévu en avance

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9
Q

Correspondance du CPP (comité de protection) à l’international

A

Institutional review board

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10
Q

V/F : La survie globale est un critère composite

A

Vrai => Plusieurs causes possibles de décès

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11
Q

V/F : Une courbe ROC est intéressante si 0.5 ne fait pas partie de l’IC

A

Vrai => Car AUC = 0.5 correspond au hasard, comme pile/ face par exemple

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12
Q

V/F : Une AUC est intéressante lorsqu’elle est > 0.7-0.8

A

Vrai => Car AUC = 0.5 correspond au hasard, comme pile/ face par exemple

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13
Q

Définition d’un facteur indépendant

A

Facteur qui reste significatif en analyse multivarié

=> Souvent écrit dans le texte

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14
Q

Définition de la médiane de survie

A

Moment T où 50% des patients sont décédés

=> N’existe pas dans toutes les études

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15
Q

V/F : Pour mettre en évidence une relation de cause à effet, il faut une étude interventionnelle

A

Vrai

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16
Q

V/F : Le RR ne peut pas être calculé dans une étude cas-témoin

A

Vrai => Car la proportion malades/non-malades est fixée par l’investigateur => Ne correspond pas à la répartition que l’on peut trouver en population générale/ dans la cohorte dont sont issus les patients pour cette étude

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17
Q

V/F : Biais de classement, biais d’information et biais de mesure sont synonymes

A

Vrai => Existence d’une erreur sur le critère de jugement

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18
Q

Biais réduit par l’appariement

A

Biais de confusion
=> Le but de l’appariement est de rendre comparable deux groupes en termes de facteurs de confusion potentiels (correspond à la randomisation pour les études analytiques)

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19
Q

Biais réduit par la standardisation des diagnostics

A

Biais de classement/ information/ mesure

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20
Q

V/F : Le test du Chi-2 et le test de Student sont des tests paramétriques permettant des analyses univariées

A

Vrai

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21
Q

V/F : Une relation peut-être statistiquement différente sans que la différence soit significative

A

Vrai

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22
Q

V/F : Plus un effectif est important plus son intervalle de confiance est petit et proche de l’OR de la population source

A

Vrai

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23
Q

Définition du biais de Berkson

A

Biais des témoins hospitalisés

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24
Q

Différentes variables quantitatives + définition (2)

A
  • Variable continue : Peut prendre une infinité de valeurs : par exemple la taille ou la glycémie
  • Variable discrète : Possède une valeur finie : par exemple le nombre de cigarette fumées
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25
Q

Différentes variables qualitatives (= catégorielles) + définition (2)

A
  • Variable binaire : Soit “oui”, soit “non” : par exemple le décès
  • Variable ordinale : Variables qualitatives exprimées par un nombre : par exemple les stades d’un cancer, ou l’échelle de performance OMS
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26
Q

Test statistique des variables quantitatives

A

Test de Student

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27
Q

Test statistique des variables qualitatives

A

Test de Chi2

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28
Q

Définition du biais de suivi

A

Survient lorsque les deux groupes ne sont pas suivis de la même manière au cours de l’essai
=> Limité par la double aveugle

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29
Q

V/F : L’existence d’études in vitro montrant les bénéfices d’un critère de jugement augmente la validité externe d’une étude

A

Vrai => Idem pour études sur animaux, études cliniques préliminaires

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30
Q

V/F : Un taux de perdus de vue est acceptable jusqu’à 10%

A

Vrai

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31
Q

Définition de la clause d’ignorance

A
  • Pour le patient : Fait de ne pas révéler quel mdct il va recevoir dans un essai thérapeutique
  • Pour le médecin incluant le patient dans l’étude : Fait de ne pas savoir quel ttt le patient va recevoir
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32
Q

V/F : Un critère composite, bien qu’il soit composé de plusieurs variables différentes, est un critère unique

A

Vrai

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33
Q

V/F : Les diagrammes de flux obéissent au consortium CONSORT

A

Vrai

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34
Q

V/F : La courbe de Kaplan-Meier n’est ni une analyse univariée ni une analyse multivariée

A

Vrai => Analyse descriptive

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35
Q

Intérêt du score de propension

A

Permet detransformer une étude observationnelle (donc non randomisée)en une étude comparative

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36
Q

Définition du score de propension

A

Probabilité qu’un patient reçoive un traitement donné en fonction de ses caractéristiques initiales

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37
Q

V/F : On considère que les patients avec le même score de propension ont le même profil de facteurs de confusion et donc qu’ils peuvent être comparés comme s’ils avaient reçu le ttt par randomisation

A

Vrai => Permet de conclure que le ttt est la cause de la divergence d’évolution (comme pour les essais cliniques randomisés)

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38
Q

V/F : L’analyse par un score de propension est une méthode d’ajustement

A

Vrai => Appariement de chaque sujet traité à un sujet non traité ayant un score de propension identique/ proche : Constitution de deux groupes de sujets ayant des caractéristiques comparables et entre lesquels le critère de jugement peut être comparé

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39
Q

V/F : Le score de propension est calculé à partir d’une analyse multivariée

A

Vrai

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40
Q

Caractéristique du médicament étudié en phase I d’une étude

A

Pharmacocinétique

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41
Q

Caractéristique du médicament étudié en phase II d’une étude

A

Pharmacodynamique

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42
Q

Possibilités pour enclencher une phase II d’un médicament (2)

A

Nouveau médicament ayant passé la phase I

Ttt ayant déjà l’AMM dans une autre indication

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43
Q

Intérêt d’une étude factoriel

A

Recherche une action synergique entre 2 médicaments

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44
Q

Plan de développement d’une étude factoriel

A

Existence de 4 groupes :

  • Placebo A + Placebo B
  • Ttt A + Placebo B
  • Ttt A + Ttt B
  • Placebo A + Ttt B
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45
Q

Indication à réaliser une étude d’équivalence plutôt qu’une étude de non-infériorité

A

Etude d’un biosimilaire

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46
Q

Intérêt d’utiliser un placebo dans une étude comparative

A

En cas de différence significative à la fin de l’étude permet de conclure que celle-ci n’est pas dû uniquement à l’effet placebo

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47
Q

Définition du principe d’équipoise

A

= Clause d’ambivalence : Patient inclus dans une étude doit pouvoir recevoir l’ensemble des ttt prévus dans le protocole de l’étude

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48
Q

V/F : En cas d’appariement concernant un paramètre qui était dans un premier temps hétérogène, cela permet d’éviter un biais sur celui-ci

A

Vrai

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49
Q

Définition d’une étude à visée pronostique

A

Etude où l’objectif est d’évaluer l’impact d’une exposition à un facteur pour une maladie

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50
Q

V/F : Une étude cas-témoin est une étude observationnelle

A

Vrai

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51
Q

Intérêt d’un test de tendance = “p for trend” en anglais dans les articles

A

Indique s’il existe une augmentation (significative si p < 0.05) du risque de développer la maladie avec l’augmentation de l’exposition au facteur étudié

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52
Q

Elément à évoquer en cas de question sur la nature causale d’une association dans une étude analytique

A

Critères de Bradford Hill

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53
Q

Signification/ éléments à prendre en compte pour évaluer la force de l’association dans les critères de Bradford Hill (2)

A

OR et RR

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54
Q

Signification/ éléments à prendre en compte pour évaluer la cohérence dans les critères de Bradford Hill

A

Validité externe

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55
Q

Signification/ éléments à prendre en compte pour évaluer la spécificité dans les critères de Bradford Hill

A

1 cause = 1 effet

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56
Q

Signification/ éléments à prendre en compte pour évaluer la relation temporelle dans les critères de Bradford Hill

A

Causes précèdent les conséquences

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57
Q

Signification/ éléments à prendre en compte pour évaluer la relation dose-effet dans les critères de Bradford Hill

A

Test de tendance (p for trend) significatif

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58
Q

Signification/ éléments à prendre en compte pour évaluer la plausibilité biologique dans les critères de Bradford Hill

A

Physiopathologie compatible

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59
Q

Signification/ éléments à prendre en compte pour évaluer la preuve expérimentale dans les critères de Bradford Hill

A

Précédentes sur homme/ animal cohérente avec les résultats de l’étude étudiée

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60
Q

Signification/ éléments à prendre en compte pour évaluer l’analogie dans les critères de Bradford Hill

A

Possibilités d’explications alternatives

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61
Q

V/F : En cas d’étude de faible niveau de preuve, pas de possibilité de recommandation médicale au décours

A

Vrai => +++ pour les études cas-témoin

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62
Q

V/F : Une étude de cohorte est épidémiologique

A

Vrai

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63
Q

V/F : Une erreur sur un facteur d’exposition principal peut entraîner une mauvaise estimation du RR de la maladie étudiée

A

Vrai => Correspond à un biais de classement

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64
Q

Définition du biais différentiel

A

Lorsque la probabilité d’erreur (le biais) est différente entre les 2 groupes étudiés

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65
Q

Définition du biais non différentiel

A

Atteint les 2 groupes étudiés de manière identique

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66
Q

V/F : Le biais non différentiel diminue la différence entre les groupes

A

Vrai => Puisqu’il atteint les 2 groupes de façon identique

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67
Q

V/F : Un manque de puissance n’explique pas un résultat significatif

A

Vrai => Mais explique un résultat non significatif

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68
Q

Définition du taux d’attrition

A

Taux de patient avec informations manquantes ou perdus de vue

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69
Q

V/F : Si les 2 groupes au cours d’une étude sont initialement comparables, alors les analyses présentées au décours sont valides

A

Vrai

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70
Q

V/F : Si un même critère est exprimé de façon qualitative et quantitative, une question sur la moyenne concerne la variable quantitative

A

Vrai

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71
Q

V/F : Un test unilatéral a plus de puissance qu’un test bilatéral

A

Vrai => Donc le test unilatéral réduit le NSN

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72
Q

V/F : Une étude unilatéral significative ne l’ait pas forcément en cas d’étude bilatéral

A

Vrai => Car NSN moins important dans l’étude unilatéral (car plus de puissance) et donc probable manque de sujets/ puissance lors du passage en étude bilatérale

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73
Q

V/F : L’étude permettant la meilleure généralisation possible à une population cible est l’étude en population

A

Vrai

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74
Q

Définition de la population source

A

Population d’où est tirée l’échantillon

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75
Q

Définition de la randomisation en grappe/ cluster

A

Lorsque l’unité de randomisation comporte plusieurs patients (écoles, hôpitaux …)
/!\ L’unité de la randomisation classique est le patient

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76
Q

Intérêt de la stratification sur le centre

A

Permet un équilibre entre chaque groupe dans tous les centres car existence d’une liste de randomisation par centre => Limite effet-centre

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77
Q

V/F : Le fait d’avoir réalisé un protocole ne préjuge pas d’une bonne validité interne

A

Vrai => En effet, le protocole peut-être mauvais

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78
Q

V/F : Le double aveugle peut-être rompu par la survenue de certains EI

A

Vrai => En cas d’EI spécifique d’un ttt comparé à l’autre survenant au cours de son administration par exemple

79
Q

V/F : Existence de la clause d’ambivalence uniquement pour les études interventionnelles

A

Vrai => Existe uniquement en cas d’intervention qui pourrait être CI chez certains patients

80
Q

Moyen permettant de diminuer la fluctuation d’échantillonnage

A

Augmentation de la puissance

81
Q

Moyen permettant de diminuer le risque alpha

A

Augmentation de la puissance

82
Q

Intérêt de la randomisation

A

Constitution de 2 groupes comparables à l’inclusion pour des facteurs de confusion potentiels

83
Q

Définition d’un CJP final

A

CJP directement lié à l’objectif clinique

84
Q

V/F : Le taux de mortalité d’une pathologie ne conduit pas à préférer cas-témoin ou cohorte

A

Vrai

85
Q

Moyen pour augmenter la précision d’un OR par rapport à un facteur au cours d’une étude cas-témoin

A

Mise en place d’un appariement déséquilibré (1 cas pour 4 témoin) concernant le facteur étudié
=> Permet d’augmenter la puissance /!\

86
Q

V/F : Le schéma d’une étude n’influe pas sur la validité externe

A

Vrai

87
Q

V/F : Les critères nécessaire pour prescrire un ttt au cours d’une étude interventionnelle correspondent aux critères inclusion/ non-inclusion

A

Vrai

88
Q

Principal inconvénient d’avoir un critère multiple

A

Entraîne la réalisation de plusieurs analyses et donc une inflation du risque alpha

89
Q

Méthodes permettant de corriger l’inflation du risque alpha en cas de critère multiple (2)

A

Bonferroni

Benjamini-Hochberg

90
Q

V/F : En cas de réalisation de 10 tests correspondant à 10 analyses principales, cela entraîne un risque d’erreur global de 40%

A

Vrai => D’où l’importance de ne pas réaliser de nombreuses analyses principales

91
Q

V/F : En cas d’étude avec plusieurs CJP, il faut calculer un NSN par CJP

A

Vrai => Et ensuite il faut prendre le NSN le plus élevé

92
Q

V/F : Un nombre de perdu de vue plus important que prévu dans le protocole diminue la puissance mais n’influe pas sur le risque alpha

A

Vrai

93
Q

Inconvénients des analyses en sous-groupe (3)

A
  • Entraîne plus d’analyse : Augmentation du risque de 1ère espèce
  • Analyse faite sur échantillon plus petit : Augmentation du risque de 2ème espèce
  • Groupes ne sont plus choisis au hasard : Majoration du risque de déséquilibre entre les groupes
94
Q

V/F : Une étude étiologique = une étude analytique

A

Vrai => But est de mettre en relation une exposition et une maladie

95
Q

V/F : Au-delà de 3-4 témoins par cas, le gain de puissance est modeste

A

Vrai

96
Q

Définition du biais d’admission

A

Recrutement de cas hospitaliers => Potentiellement plus grave

97
Q

Définition du biais d’Hawthorne

A

Lorsque la conscience d’être observée modifie la pratique des soignants

98
Q

Définition du biais de survie sélective

A

Fait de recruter des cas prévalents dans des maladies à forte létalité => Recrutement de survivants puisque cas prévalents
/!\ Mieux de recruter des cas incidents

99
Q

V/F : Le modèle de régression logistique ne permet d’obtenir que des OR

A

Vrai

100
Q

V/F : Pour un OR > 2, on peut commencer à parler d’association forte

A

Vrai => Utile pour les critères de Bradford et Hill notamment

101
Q

V/F : En l’absence de ttt de référence, la réalisation d’un essai de non-infériorité n’est pas possible

A

Vrai

102
Q

V/F : Le concept de validité externe s’applique à l’intervention testée, quelle qu’elle soit

A

Vrai => Le choix de l’intervention n’est donc pas un critère de validité externe

103
Q

Intérêt d’avoir des sous-groupes

A

Savoir si l’effet du ttt est homogène dans les sous populations qui seront différentes de la population globale de l’étude

104
Q

Définition d’un critère clinique

A

Critère directement cliniquement pertinent pour le patient

=/= critère intermédiaire/ substitution : taux de LDL-c pour prévoir la mortalité CV

105
Q

V/F : Une analyse multivariée avec ajustement supprime les facteurs de confusion

A

Vrai

106
Q

V/F : Une différence significative peut toujours être liée au risque alpha

A

Vrai

107
Q

V/F : L’utilisation de données saisies en routine n’est pas la meilleure technique de recueil d’information

A

Vrai => Moins puissant que l’utilisation de données recueillies en prospectif dans le cadre d’une étude avec protocole standardisé

108
Q

Définition “withdrew”

A

Se retire

109
Q

Méthode permettant de maintenir la comparabilité de 2 groupes au cours d’une étude

A

Aveugle

110
Q

Critère le plus pertinent cliniquement

A

Mortalité

111
Q

Définition d’une population cible

A

Population à laquelle on souhaite appliquer les résultats

112
Q

V/F : Lors d’une étude en classe d’âge avec des classes d’âge disjointes, il s’agit de variables dépendantes les unes des autres

A

Vrai => Probabilité d’être dans une classe d’âge est dépendante de celle de ne pas être dans une autre classe d’âge

113
Q

Calcul FN

A

1 - Sensibilité

114
Q

Calcul FP

A

1 - Spécificité

115
Q

V/F : Avoir un test avec une spécificité et une sensibilité < 75% correspond à un test médiocre

A

Vrai

116
Q

V/F : Lors d’une randomisation stratifiée, on a une liste de randomisation par strate

A

Vrai

117
Q

Définition d’une étude “as-treated”

A

Etude en ttt reçu (+/- ITT/ per-protocole) => Analyse faite selon le ttt vraiment administré en faisant abstraction de la randomisation

118
Q

Paramètre à privilégier pour confirmer un diagnostic

A

Bonne spécificité

119
Q

Correspondance sensibilité

A

Taux de VP

/!\ 1 - sensibilité = Taux de FN

120
Q

Correspondance spécificité

A

Taux de VN

/!\ 1 - spécificité = Taux de FP

121
Q

Définition d’une bonne performance diagnostique discriminante via courbe ROC

A

AUC > 0.8

122
Q

V/F : En cas de coefficient de corrélation significativement > 0, il y a peu de chance que la corrélation soit liée au hasard

A

Vrai

123
Q

Définition coefficient de corrélation

A

Paramètre mesurant l’association linéaire entre deux variables
=> Peut varier de - 1 pour une corrélation négative parfaite, à + 1 pour une corrélation positive parfaite
/!\ Coefficient à 0 signifie qu’il n’y a pas de
relation linéaire entre les variables

124
Q

Définition d’une bonne corrélation entre 2 mesures

A

Lorsque l’association entre les 2 mesures peut être

représentée par une fonction linéaire de la forme Y = aX + b

125
Q

V/F : On peut calculer un % de variabilité expliquée via un coefficient de corrélation

A

Vrai => Avec % = R² si coefficient de corrélation = R

126
Q

Utilité du % de variabilité expliquée

A

Signifie que X% de la variabilité de notre mesure évaluée est expliquée par une variabilité de la mesure de référence

127
Q

Définition de l’indice de Youden

A

Y = Se + Sp - 1

=> Donc Y maximal correspond au meilleur compromis entre sensibilité et spécificité

128
Q

V/F : Randomisation uniquement dans les études interventionnelles

A

Vrai

129
Q

Intérêt de la randomisation par bloc

A

Elimine biais effet-temps

=> Randomisation égale dans chaque groupe sur des blocs de 4-6 patients généralement et donc fait en peu de temps

130
Q

Intérêt de la randomisation par stratification sur le centre

A

Elimine le biais effet-centre

=> Dans chaque centre, (environ) même nombre de patients avec ttt et de patients avec placebo

131
Q

V/F : Il existe 4 sortes de randomisation par contrainte

A

Vrai => Bloc, stratification, cluster, par minimisation

132
Q

Définition de l’assignation sécrète au cours de la randomisation

A

Non connaissance du groupe dans lequel le patient va être randomisé avant celle-ci
/!\ =/= Aveugle/ ouvert : caractéristique post-randomisation

133
Q

V/F : La randomisation doit toujours respecter l’assignation secrète

A

Vrai => Sinon biais de sélection énorme

134
Q

V/F : Le tableau 1 permet d’évaluer la cohérence externe de l’étude

A

Vrai => Car correspond à la population étudiée et donc à la population où l’étude va pouvoir être extrapolée

135
Q

V/F : La plupart du temps, on évite de réaliser des tests statistiques sur le tableau 1

A

Vrai => Pour éviter l’inflation du risque alpha

/!\ Evaluation à vue : on parle d’eye ball test

136
Q

Définition d’un critère de jugement de substitution

A

Utilisation examen paraclinique/ signe physique à la place d’un critère clinique

137
Q

V/F : Si l’analyse ajustée retrouve un HR identique (concordant) à celui de l’analyse univariée, alors le critère ajusté n’est pas un facteur de confusion

A

Vrai

138
Q

V/F : On a une inflation du risque alpha lors de l’analyse d’un critère de jugement secondaire

A

Vrai => Car critère non contrôlé lors des différentes analyses

139
Q

V/F : Un biais de classement n’entraîne pas une augmentation du risque alpha

A

Vrai

140
Q

V/F : Lors d’un test diagnostique, les 2 tests doivent être systématiquement réalisés à chaque patient

A

Vrai => Sinon risque de “work-up bias”

/!\ Pas toujours fait, notamment pour des raisons financières

141
Q

V/F : La Se et Spe évalue un test et non pas un patient (malade/ non malade)

A

Vrai => Paramètres intrinsèques du test donc indépendant de la prévalence

142
Q

Formule de la Se

A

VP/ (VP + FN)

143
Q

Formule de la Spe

A

VN/ (VN + FP)

144
Q

Critère de sélection d’un patient dans une étude cas-témoin

A

Patient sélectionné sur le fait qu’il soit malade

=> Donc prévalence choisie par l’investigateur et calcul RR impossible

145
Q

V/F : Une étude descriptive et analytique ne sont pas synonymes

A

Vrai => On a :

  • Descriptive = observationnelle
  • Analytique = étiologique
146
Q

V/F : Le CJP peut-être multiples dans les études observationnelles

A

Vrai => Car étude à visée exploratrice

/!\ Systématiquement unique dans les essais contrôlés randomisés

147
Q

Avantages du CJP composite (2)

A

Plus de puissance

Plus pertinent cliniquement

148
Q

Inconvénient principal du CJP composite

A

Conclusion uniquement sur l’ensemble du critère

=> Souvent indication à évaluer chaque paramètre du critère composite en critère jugement secondaire

149
Q

V/F : Randomisation par grappe et par cluster sont synonymes

A

Vrai

150
Q

V/F : Le HR est un rapport d’incidence reflétant un risque instantané

A

Vrai => Risque à chaque moment de l’étude

151
Q

V/F : Le RR n’est en lien avec aucune notion de temps

A

Vrai => Principale différence avec le HR

152
Q

Formule du RR

A

Proba(M) exposé/ Proba(M) non exposé

153
Q

Formule du OR dans un tableau de contingence

A

(a/c)/ (b/d)

154
Q

Situation où l’OR tend à être égal au RR

A

Dans le cadre d’une maladie rare

155
Q

Figure obtenue via l’analyse en sous-groupe

A

Forest plot

156
Q

V/F : L’intervalle de confiance n’est pas systématiquement centré sur son RR

A

Vrai

157
Q

Analyse à utiliser lors des tests de tolérance

A

Per-protocole

158
Q

Plus mauvaise gestion des perdus de vue

A

Méthode LOCF : last observation carried forward

=> Prendre le dernier renseignement connu sur le patient avant qu’il ne soit perdu de vue

159
Q

Méthodes de gestion des perdus de vue acceptables (2)

A

Imputation multiple

Pire scénario possible

160
Q

Définition de la méthode de l’imputation multiple pour la gestion des perdus de vue

A

Recherche dans l’étude d’un patient avec les mêmes caractéristiques (les + proches) que le patient perdu de vue pour extrapoler les résultats du patient de l’étude au patient perdu de vue
=> Si patient correspondant “mort” on considère le patient perdu de vue “mort”

161
Q

Biais spécifique au test diagnostique + définition

A

Biais de spectre : population évaluée ne ressemblant pas à la population dans laquelle le test sera réalisé

162
Q

V/F : Dans un test diagnostique, le test de référence dit toujours la vérité

A

Vrai => Même si test étudié semble meilleur que celui de référence

163
Q

Définition biais de mesure dans une étude cohorte/ cas-témoin

A

Assignation dans un mauvais groupe : non-exposé alors qu’exposé
=> Equivalent au biais de classement dans une étude interventionnelle

164
Q

V/F : Plus l’évènement étudié est rare, plus l’OR se rapproche du RR

A

Vrai

165
Q

Critères Bradford Hill (9)

A
  • Force de l’association
  • Stabilité de l’association
  • Cohérence
  • Spécificité
  • Relation temporelle
  • Relation dose-effet
  • Plausibilité : biologique/ physiopathologique
  • Preuve expérimentale
  • Analogie
166
Q

V/F : Il est recommandé d’utiliser un groupe placebo lors des études d’équivalence si cela est possible

A

Vrai => Permet de vérifier que le générique et la référence sont significativement efficaces sur CJP par rapport au placebo

167
Q

V/F : Le titre des figures est habituellement placé sous celles-ci

A

Vrai

168
Q

V/F : Le titre des tableaux est habituellement au-dessus de ceux-ci

A

Vrai

169
Q

Intérêt d’une étude de bioéquivalence

A

Compare comportement in vivo d’un mdct par rapport au mdct de référence

170
Q

V/F : Sur le plan réglementaire, un essai clinique correspond à une recherche biomédicale

A

Vrai

171
Q

Analyse principale indiquée en cas d’essai d’équivalence/ non-infériorité

A

Per-protocole

=> Objectif : être le plus proche réalité et que le mdct ne doit pas équivalent/ non-inférieur grâce aux perdus de vue

172
Q

Définition d’un critère intermédiaire

A

Modification du critère par le ttt doit aboutir in fine à la modification de l’état clinique du patient

173
Q

V/F : Pas de sens à réaliser des tests statistiques sur le tableau 1 issu de la randomisation

A

Vrai => Reviendrait à tester le hasard

174
Q

V/F : L’utilisation d’un critère paraclinique (vs clinique) est toujours une limite dans une étude

A

Vrai => Même si les auteurs expliquent leur choix

175
Q

Intervalle possible du rapport de vraisemblance positif

A

Entre 1 et l’infini

/!\ RVN entre 0 et 1

176
Q

Définition d’un RVP et RVN important/ pertinent

A

RVP > 10

RVN < 0,1

177
Q

V/F : Le RVP et RVN sont indépendant de la prévalence

A

Vrai => Comme la Se et Sp, paramètre intrinsèque du test donc bien indépendant de la prévalence

178
Q

Abcisse/ Ordonnée courbe ROC

A

Ordonnée : Se

Abcisse : 1 - Sp

179
Q

Intérêt du dépistage

A

Avoir meilleure sensibilité

180
Q

Intérêt diagnostic

A

Avoir meilleure spécificité

181
Q

Intérêt des tests de corrélation

A

Est ce que mes 2 tests évaluent la même chose

/!\ Utilité des tests de Spearman et Pearson

182
Q

V/F : Une corrélation entre 2 tests peut-être significative sans être importante

A

Vrai

183
Q

Intérêt de la concordance

A

Ne correspond pas à un test diagnostic : Cherche à évaluer reproductibilité/ fiabilité du test et ce qui l’entoure

184
Q

Score de concordance utilisé selon si une variable qualitative est binaire/ continue

A

Binaire : Test de concordance kappa

Continue : Diagramme Bland-Altman

185
Q

V/F : Une méta-analyse n’explique pas les discordances entre les différentes études

A

Vrai => Permet de synthétiser plusieurs résultats et de conclure sur la significativité ou non de la synthèse mais n’explique rien

186
Q

V/F : On doit conclure sur les critères de sécurité dans les études randomisées

A

Vrai => Seul critère de jugement secondaire sur lequel on doit/ peut conclure

187
Q

Définition du biais différentiel

A

Probabilité d’erreur différente entre les 2 groupes ou ne touchant qu’un groupe
=> Au final, favorise un des deux groupes : A EVITER ABSOLUMENT

188
Q

Définition du biais de prévarication

A

Mensonge/ omission sur une exposition : par exemple sur la consommation de drogues

189
Q

Définition du biais différentiel

A

Touche les 2 groupes de manière identique

190
Q

Inconvénient principal du biais différentiel

A

Risque de perte de puissance, qque soit le sens du biais

191
Q

V/F : Le biais d’attrition est un biais de sélection

A

Vrai

192
Q

V/F : Pas d’ITT lors d’une étude observationnelle

A

Vrai => Car ne correspond pas à l’étude d’un ttt

193
Q

V/F : Une étude observationnelle ne peut jamais aboutir à l’établissement d’une causalité

A

Vrai => On peut seulement la soupçonner via les critères de Bradford Hill

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