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Épidémiologie > Module 1 à 4 > Flashcards

Module 1 à 4 Flashcards

1
Q

Qu’est-ce que l’épidémiologie?

A

C’est l’étude de l’occurence de maladie et de ses relations avec les caractéristiques de l’individu et de son environnement

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Q

Quelles sont les 3 perspectives de l’épidémiologie?

A
  • Populationnelle
  • Clinique
  • Interdisciplinaire
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Q

Quelle est la structure générale d’une publication scientifique?

A
  • Résumé
  • Introduction
  • Méthode : décrit clairement la population, la façon dont les sujets ont été sélectionnés et un plan d’analyse des données
  • Résultats
  • Discussion : interprétation des résultats de l’étude
  • Conclusion : reprend l’essentiel
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4
Q

Quels sont les éléments importants d’une question de recherche?

A

P - population: quel est le groupe concerné?
I - intervention ou exposition: quel est le traitement ou le facteur de risque étudié?
C - comparateur: à quoi sera comparée l’intervention ou l’exposition?
O - Outcome: quelle issue de santé sera évaluée? Quelle conséquence potentiel de l’intervention ou exposition sera évaluée?
T - temps: quelle période de temps sera évaluée?
S - secteur

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5
Q

Quelle est une étude à visée étiologique?

A

Une étude qui tente de comprendre les liens cause-à-effet entre des facteurs de risque et des maladies

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6
Q

Quelle est une étude à visée prédictive?

A

Une étude qui tente de prédire le développement d’une maladie ou de ses complications

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7
Q

Qu’est-ce qu’une hypothèse nulle?

A

Une hypothèse qui postule l’absence d’effet ou la non-existence d’une relation, d’une association ou différence
-> confrontée à une hypothèse alternative

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8
Q

Qu’est-ce que la valeur-p?

A

C’est une valeur qui est calculée dans un test statistique. Elle indique la probabilité que nos observations soient compatible avec l’hypothèse nulle.

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9
Q

Que signifie une valeur-p élevée?

A

Donnée compatible avec l’hypothèse nulle -> acceptée

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10
Q

Que signifie une valeur-p très faible?

A

Données peu compatibles avec l’hypothèse nulle -> rejetée

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11
Q

En quoi consiste l’erreur alpha?

A

C’est la probabilité de rejeter l’hypothèse nulle alors qu’elle est vraie

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12
Q

En quoi consiste l’erreur bêta?

A

C’est la probabilité de ne pas rejeter l’hypothèse nulle alors qu’elle est fausse

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13
Q

Quelle serait la signification du 1-bêta?

A

C’est la probabilité de rejeter l’hypothèse nulle alors qu’elle est fausse

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14
Q

Quels sont les deux types d’échelles de classification quantitatives?

A
  • Continue: peuvent s’exprimer en fraction

- Discrète: valeurs sont des quantités isolées (pas de fraction)

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15
Q

Quels sont les trois types d’échelle de classification qualitative?

A
  • Intervalle: nommées et ordonnées, avec une relation de distance
  • Ordinale: nommées et ordonnées
  • Nominale: nommées
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16
Q

Quels sont deux critères à respecter pour les échelles de classification qualitatives?

A

Elles doivent être collectivement exhaustives et mutuellement exclusives

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17
Q

Pour quel type de variable les mesures de tendance centrale et de dispersion sont-elles possible?

A

Les variables quantitatives

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18
Q

Quelles sont les 4 sections à inclure dans un tableau de distribution des fréquences?

A
  • Classes
  • Effectif
  • Fréquence relative
  • Fréquence relative cumulée
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19
Q

Comment calcule-t-on la variance des résultats quantitatifs d’une étude?

A 
(Σ(x-u)^2)/N
N: nombre de données
x: donnée
u: moyenne
Si c'est un échantillon, le dénominateur est N-1
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20
Q

Comment calcule-t-on l’écart-type?

A

C’est la racine carrée de la variance

* Si c’est un échantillon, le dénominateur est N-1

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21
Q

Comment calcule-t-on le coefficient de variation?

A

C’est un facteur combinant la moyenne et l’écart-type
*S’exprime en pourcentage
CV= σ / u X 100

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22
Q

Quelles sont les méthodes d’échantillonnage?

A
  • Échantillonnage aléatoire simple (hasard)
  • Échantillonnage aléatoire stratifié (hasard parmi caractéristiques)
  • Échantillonnage systématique (suite logique)
  • Échantillonnage en grappes (hasard parmi groupes)
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23
Q

Quelles sont les méthodes d’échantillonnage?

A
  • Échantillonnage aléatoire simple (hasard)
  • Échantillonnage aléatoire stratifié (hasard parmi caractéristiques)
  • Échantillonnage systématique (suite logique)
  • Échantillonnage en grappes (population divisée en groupes, et une certaines quantités de groupes sont choisis au hasard avec toutes les unités incluses)
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24
Q

Qu’est-ce qu’une proportion?

A

C’est un rapport dans lequel les deux entités proviennent du même ensemble et où le numérateur est compris dans le dénominateur
* Pas d’unité de mesure

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25
Q

Qu’est-ce qu’un indice?

A

C’est un rapport entre deux entités provenant de deux événements distincts et dont le numérateur n’est pas inclus dans le dénominateur
Ex: nb de personnes/médecin
Décès maternel par cause puerpérale/ nb de naissances vivantes

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26
Q

Qu’est-ce qu’une cote?

A

C’est un rapport entre les effectifs de deux catégories d’une même variable. Le numérateur et le dénominateur sont de même nature mais exclusifs l’un à l’autre
* pas d’unité de mesure
Ex: Hommes/femmes, Malades/non-malades, exposés/non-exposés

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27
Q

Qu’est-ce qu’un taux?

A

Mesure la vitesse ou la force de survenue d’un événement dans le temps
Numérateur: nombre d’événements survenues
Dénominateur: cumul du temps d’observation de chaque personne à risque de présenter le phénomène
* Exprimé en unités de personnes-temps

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28
Q

Qu’est-ce que la prévalence et comment peut-on la calculer?

A

C’est la proportion de personnes atteintes de la maladie à un moment donné dans une population
P = m/N
m: nombre de cas prévalents (tous les cas de la maladie, peu importe le moment du début de la maladie) à un moment donné
N: taille de l’échantillon

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29
Q

Quelle est la relation entre la prévalence et l’incidence?

A

Les deux sont liés par la durée (létalité) de la maladie. Dans une population dynamique ouverte:
P= I x d (1-P)
si P faible (<10%), alors 1-P = 1, d’où P= I x D

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30
Q

Qu’est-ce que l’incidence cumulée et comment peut-on la calculer?

A

Proportion de personnes qui développent la maladie (cas incidents) au cours d’une période donnée dans une population
Ic = m (nombre de nouveaux cas incidents au cours de la période de temps donnée)/N (taille d’échantillon (pers. à risque au début de la période d’observation))

31
Q

Qu’est-ce qu’un taux d’incidence et comment peut-on le calculer?

A

C’est une mesure de la vitesse de propagation d’une maladie dans une population
I = m/T
m: nb de cas incidents pendant la période de l’étude
T: cumul du temps d’observation de chaque personne à risque de contracter la maladie (somme des personnes-temps à risque)
Unité de mesure: presonne-temps^-1

32
Q

Qu’est-ce que la probabilité de décès?

A

C’est une incidence cumulée dans une population dynamique fermée
# de décès survenus pendant la période de l’étude/# de personnes à risque en début de suivi
-> Sert au calcul de l’espérance de vie

33
Q

Comment se calcule le taux de mortalité dans une population dynamique fermée vs une population dynamique ouverte?

A

Dans une population dynamique fermée: on le calcule comme un taux d’incidence
Dans une population dynamique ouverte: estimer que toutes les personnes décédées pendant l’étude on vécu la moitié de l’année (multiplier par 0.5)

34
Q

Quelle représentation graphique est adaptée à une échelle par intervalle?

A

Étant donné qu’il y a une relation de distance entre les variables:

  • Histogramme (chaque aire mesure la fréquence de la classe)
  • Polygone de fréquence (*surtout pour les variables continues)
35
Q

Comment calcule-t-on une moyenne pondérée?

A

La moyenne pondérée permet de calculer des moyennes quand les données sont regroupées en classes.
- On multiplie la moyenne de chaque classe par le nombre de valeurs dans la classe puis on les additionne et on les divise par le nombre total de valeurs

36
Q

Comment calcule-t-on la moyenne géométrique et quelle est son utilité?

A

Elle permet de réduire l’influence des valeurs extrêmes, surtout basses
Multiplier toutes les valeurs, puis le résultat aura l’exposant (1/n), n étant le nombre total de valeurs

37
Q

Quels sont les 4 facteurs qui influencent la taille d’un échantillon?

A
  • La plus petite différence que l’on veut détecter
  • La précision souhaitée (grand échantillon = grande précision)
  • La puissance souhaitée (grand échantillon = grande puissance)
  • La variabilité des données (grande variabilité nécessite grand échantillon)
38
Q

Quelle est l’utilité du taux d’incidence?

A

Vitesse de propagation de la maladie

39
Q

Quelle est l’utilité de l’incidence cumulée?

A

Elle évalue le risque

40
Q

Quelle est l’utilité de la cote?

A

Estimation du risque

41
Q

Le taux d’attaque est-il réellement un taux?

A

Le taux d’attaque représente la proportion de personnes malade par rapport aux personnes exposées à un risque reconnu. Donc ce n’est pas un taux, mais une incidence cumulée

42
Q

Comment fait-on l’ajustement direct des mesures d’une population?

A

Souvent utilisé pour l’espérance de vie, l’ajustement direct se fait en convertissant la population à une population fictive avec le même nombre d’habitants répartis de façon égale dans chaque groupe d’âge pour les deux villes. Ensuite, il faut appliquer les taux de décès spécifiques de chaque ville à la population effective pour trouve le nombre de décès attendus.

43
Q

Comment fait-on l’ajustement indirect des mesures d’une population?

A

C’est le même principe que l’ajustement direct, mais à l’inverse, on applique des taux identiques fictifs aux distributions de populations réelles

44
Q

Quelle est l’utilité d’une mesure d’association?

A

Elle permet de vérifier si une relation entre un ou plusieurs facteurs et la présence ou l’absence de la maladie ET de mesurer la force de cette association

45
Q

Comment peut-on mesurer le risque attribuable (ou différence de risque)?

A

La fréquence de la maladie ou des décès observés chez personnes exposées - fréquence de la maladie ou des décès observés chez les personnes non-exposées

46
Q

Que signifie un risque attribuable avec une valeur négative?

A

L’exposition concernée a un facteur protecteur

47
Q

Que signifie un risque attribuable avec une valeur positive?

A

Il y a une association causale entre l’exposition et la maladie. Permet d’estimer le nb de cas attribuables au facteur ou le nb de cas qui auraient pu être évités si l’exposition à ce facteur n’avait pas eu lieu

48
Q

Qu’est-ce qu’un risque relatif? Dans quelles circonstances peut-on le calculer?

A

Un risque relatif est le rapport entre le risque d’être atteint de la maladie ou de décéder chez les personnes exposées et le risque d’être atteint de la maladie ou de décéder chez les personnes non-exposées
Calculé avec des rapports tels proportion, taux d’incidence, incidence cumulée ou taux de mortalité

49
Q

Que signifie un risque relatif d’un rapport de proportion ou un rapport de taux qui est inférieur à 1? (risque relatif calculé avec un rapport de proportion a la même valeur qu’un risque relatif calculé avec un rapport de taux)

A

Un risque relatif inférieur à 1 signifie que le risque pour les personnes exposées au facteur a été moins grand que le risque pour les personnes non-exposées
*Plus valeur s’éloigne de 1, plus association (+ ou -) est forte

50
Q

Dans quel type d’étude utilise-t-on le rapport de cote?

A

Une étude cas-témoin

51
Q

Comment peut-on calculer l’incidence cumulée dans une population dynamique ouverte, supposant que le taux d’incidence a été constant durant la période d’observation?

A 
IC = Δt x I
I = taux d'incidence
52
Q

À quoi sert un coefficient de corrélation linéaire et que signifie un coefficient près de 1, -1 ou 0?

A

Le coefficient de corrélation linéaire nous renseigne sur l’intensité de la relation linéaire entre deux variables quantitatives et sur le sens de cette relation
Relation directement proportionnelle forte: Coefficient r près de 1
Relation directement proportionnelle faible: Coefficient r près de 0
Relation inversement proportionnelle forte: Coefficient r près de -1
Relation inversement proportionnelle faible: Coefficient r près de 0

53
Q

Est-ce le DR ou le RR qui est influencé par le risque de base (risque chez les non-exposés)?

A

Le risque relatif (RR)

54
Q

Comment peut-on calculer le NPT (nombre de patients à traiter) et que signifie-t-il?

A

NPT = -1/RA = -1/DR = -1/-0.1 = 10

Pour chaque 10 patients qu’on traite, on espère évite UN problème

55
Q

Pourquoi ne peut-on pas faire un rapport de risque pour une étude cas-témoin?

A

On ne peut pas estimer le risque de la maladie lorsque c’est l’investigateur qui a choisit un nombre spécifique de cas
* Étude de cas-témoins souvent utilisée pour des maladies rares

56
Q

Comment peut-on définir la fraction étiologique?

A

C’est la proportion de cas attribuables au facteur d’exposition parmi les sujets exposés malades

57
Q

Comment peut-on calculer le facteur étiologique?

A

(RR-1)/RR
RA/R1
R1-R0/R1
R1 étant la proportion de malades chez les exposés

58
Q

Quelles sont des critères de causalité?

A
  • Temporalité: Facteur de risque précède la maladie
  • Force de l’association
  • Constance et validité des résultats
  • Spécificité: facteur de risque fréquemment et uniquement observé en présence de la maladie
  • Relation dose/réponse: importance de la maladie augmente avec l’intensité de la fréquence et l’intensité du facteur de risque
  • Vraisemblance: Bonne concordance avec les connaissances générales du phénomène en cause.
  • Cohérence avec les connaissances antérieures
  • Plausibilité biologique: explication associé aux connaissances de la biologie humaine
  • Analogie: d’autres similitudes établies
59
Q

Comment se fait le calcul du risque total?

A

Rt= (proportion d’individus exposés x risque chez les exposés) / (proportion d’individus non-exposés x risque chez les non-exposés)

60
Q

Qu’est-ce qui différencie la validité de la précision?

A
  • La validité est l’absence d’erreurs systématiques

- La précision est l’absence d’erreurs aléatoires

61
Q

Qu’est-ce que la validité interne?

A

C’est la capacité d’une étude à estimer correctement les mesures ou les liens recherchés

62
Q

Qu’est-ce que la validité externe?

A

C’est la capacité de généraliser les résultats à une population cible

63
Q

Quels sont les biais de sélection possible?

A
  • Biais d’échantillonnage/Biais de survie élective
  • Biais d’admission/Biais de Berkson : personnes sélectionnées pour l’étude sont différentes de la population cible à cause de l’exposition étudiée
  • Biais de migration ou des perdus de vue
  • Biais de volontariat: les caractéristiques des sujets volontaires participants ne sont pas représentatives de l’ensemble des caractéristiques qui composent la population à l’étude
  • Biais de bonne santé des travailleurs: groupes de travailleurs sélectionnés dans une étude présentent un taux de morbidité ou de mortalité plus faible que celui de la population en général.
  • Biais de publication: résultats allant dans le sens contraire de l’hypothèse sont rarement publiés
64
Q

Comment peut-on éliminer les biais de volontariat?

A

En faisant usage d’une sélection aléatoire

65
Q

Quelles sont deux façons de réduire le biais d’échantillonnage ou biais de survie sélective?

A
  • S’assurer que toutes les personnes de la population à l’étude ont une chance égale d’y participer
  • Utiliser un échantillonnage
66
Q

Quels sont les 3 types de biais?

A
  • Biais de sélection
  • Biais d’information
  • Biais de confusion
67
Q

Quelles sont trois variations possible quant aux erreurs aléatoires?

A
  • Intra-sujets
  • Intra-observateurs
  • Inter-observateurs
68
Q

Quels sont les deux types d’erreur de classification associés au biais d’information?

A
  • Erreur non-différentielle: classifier des individus d’une étude dans les catégories “exposés” et “non-exposés” en utilisant le même instrument imparfait
  • Affecte de la même façon les cas et les témoins et entraine souvent une sous-estimation de la vraie mesure d’association
  • Erreur différentielle: 2 instruments de mesure différents ou observateurs ne procèdent pas de la même façon
    sur-estimation ou sous-estimation de la mesure d’association réelle
69
Q

Qu’est-ce qu’un biais de rappel?

A

C’est un type de biais d’information où les personnes ayant un problème de santé peuvent avoir tendance à se rappeler et à déclarer leur expositions antérieures d’une façon différente des personnes sans problème de santé

70
Q

Qu’est-ce qu’un biais de confusion?

A

Erreur systématique induite par la présence d’un facteur associé de façon indépendante tant à la maladie qu’au facteur d’exposition à l’étude

71
Q

Comment peut-on éviter les biais d’information?

A
  • Simple ou double insu (sujets et chercheurs évaluant les résultats ignorent le tx administré)
  • Calibration des outils de mesure
  • Usage de critères clair + même chez exposés et non-exposés
72
Q

Comment peut-on éviter les biais de confusion?

A

Analyse:
- Ajustement
- Stratification: calculer des mesures d’association spécifiques en fonction de la présence ou absence du facteur de confusion dans la strate
Échantillonnage (aléatoire):
-Appariement (on rendra les groupes étudiés comparables au regard du facteur à contrôler) - Restriction
* Une grande population permet de contrôler les biais de confusion connus et non connus

73
Q

À quels moments de la démarche diagnostique peut-on introduire un biais d’information?

A

À tous les moments:

  • Anamnèse : manque de pertinence ou de qualité des questions posées
  • Examen clinique : lacunes de l’examen clinique
  • Examens diagnostiques: limites des instruments de mesures ou examens diagnostiques utilisés
74
Q

Comment mesurer la tension artérielle d’un patient avec justesse?

A
  • Appareil précis

- Éviter les situations qui favorisent les erreurs d’observation: protocole de mesure normalisé

Épidémiologie (2 decks)

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