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Examen 1 - Épidémio plusieurs decks > Module 3 > Flashcards

Module 3 Flashcards

1
Q

Mesures d’association

  • But
  • Les nommer
A

But = vérifier s’il existe une relation entre un facteur et une maladie; permet aussi de mesurer la force de l’association

  1. Risque attribuable
  2. Risque relatif
  3. Rapport de cote
  4. Risque relatif à la population
  5. Coefficient de corrélation linéaire
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Q

Mesures association: Risque attribuable

  • C’est quoi?
  • Utilisé dans quels types d’étude?
  • Interprétation
A

= Différence entre risque (taux incidence ou incidence cumulée) de développer la maladie chez les exposés vs non-exposés

  • Pour étude de cohorte seulement

Interprétation

  • Si positif = association positive (aka causal)
  • Si négatif = association négative (aka protecteur)
  • Si 0 = abscence d’association

Ex : « 8,1 nouveaux cas pour 1000 P-A seraient attribuables au facteur d’exposition »

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3
Q

Mesures d’association: Risque relatif

  • C’est quoi?
  • Utilisé dans quels types d’étude?
  • Interprétation
A

= Rapport entre le risque (taux incidence ou incidence cumulée) de développer la maladie chez les exposés vs non-exposés

  • Étude de cohorte seulement

Interprétation

  • Si supérieur à 1 = association positive (aka causal)
  • Si inférieur à 1 = association négative (aka protecteur)
  • Si 1 = abscence d’association

Ex : «Le risque de développer la maladie chez les individus exposées est 2,3 (RR) + élevée que chez les personnes non exposées. »

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4
Q

Mesures d’association: Risque relatif

Nommer les 2 façons de calculer un risque relatif

A
  • avec un rapport de proportions (incidence cumulée)
  • avec un rapport de taux d’indence
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Q

Mesures d’association: Comment calculer un RA et un RR en taux?

A
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6
Q

Mesures d’association: Comment calculer un RA et un RR en proportion?

A
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7
Q

Mesures d’association: comment évaluer la force de l’association?

A

Plus la valeur du RR est éloignée de 1, plus forte est l’abservation observée.

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8
Q

Mesures d’association: Rapport de cote

  • c’est quoi?
  • utilisé dans quel type d’étude?
  • interprétation
A

= Rapport entre la cote d’exposition chez les cas et celle des témoins

  • Utilisé uniquement dans les études cas-témoins

Interprétation: comme le risque relatif

Ex : « Le risque de développer la maladie chez les exposés est 5,4x plus élevé que chez les personnes non exposées »

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9
Q

Mesures d’association: Rapport de cote

Comment le calculer?

A

Il y a 2 façons (voir photo)

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10
Q

Mesures d’association: Pourquoi les études cas-témoins ne peuvent pas avoir de RR ni de RA?

A

car le fait de choisir un nombre particulier de cas et de témoins a une influence directe sur le calcul du risque. Par contre, les statisticiens ont établi que le rapport de cote estimait assez bien le risque relatif

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11
Q

Mesures d’association: Résumé

A
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12
Q

Mesures d’association: Risque relatif à la population

Utilité

A
  • est utile chaque fois que l’on connait un risque d’évenement dans un groupe exposé à un facteur, mais que l’on n’a pas de groupe de comparaison (donc non-exposé au facteur)

⇒ comme on a pas de groupe de comparaison, on ne peut pas calculer le risque relatif simple

⇒ Par contre, si l’on connait le risque de l’évenement dans la population générale: on peut arriver à cerner le RR

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13
Q

Mesures d’association: Risque relatif à la population

Comment le calculer?

A

1) Calculer le nombre d’évenements attendus dans la population ciblée:
* Nb évenements attendus*
* = Nb population ciblée x IC population générale*
2) Calculer le RRP
* RRP = évènements observés / évenments attendus*

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14
Q

Mesures d’association: Risque relatif à la population

Comment est-il d’avoir un IC de la population alors que c’est un population dynamique ouverte?

A
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15
Q

Mesures d’association: Coefficient de corrélation linéaire

À quoi sert-il? Qu’est-ce qui le diffère des autres?

A

= sert à mesurer l’association entre des variables quantitatives continues

(alors que les autres mesures vues avant mesurent l’association entre des variables catégorielles)

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16
Q

Mesures d’association: Coefficient de corrélation linéaire

Comment l’interpréter?

A
17
Q

Mesures d’association: Coefficient de corrélation linéaire

Comment interpréter un coefficient de 0?

A

1) Il n’y a tout simlpement pas de corrélation
2) Il y a une corrélation, mais non linéaire

18
Q

Mesures d’impact d’un facteur

  • But
  • Les nommer
A

= Complémentaire aux mesures d’association; mesure l’effet/sa contribution du facteur d’exposition sur la fréquence de la maladie chez les exposés ou population totale

  • Fraction étiologique chez les exposés
  • Fraction étiologique totale
  • Fraction prévenue chez les exposés
  • Fraction prévenue totale
  • Nombre de personnes à traiter (NPT)
19
Q

Mesures d’impact: Fraction étiologique chez les exposés

  • c’est quoi?
  • Type d’étude
  • Interprétation
A

= Rapport entre le RA et le risque chez les exposés

  • pour étude de cohorte

Interprétation: « Chez les individus exposées, 65% des nouveaux cas sont attribuables au facteur d’exposition »

20
Q

Mesures d’impact: Fraction étiologique chez les exposés

Comment le calculer?

A

2 façons:

  1. FE = (RR - 1) / RR
  2. FE1 = (R1 - R0) / R1
21
Q

Mesures d’impact: Fraction étiologique totale

  • c’est quoi?
  • Types d’étude
  • interprétation
A

= comme la fraction étiologique chez les exposés, mais comme la population comprend les exposés et les non-exposés, il faut pondérer le calcul en tenant compte du poids relatif de chacun

  • Étude de cohorte et cas-témoins: mais se calculent de deux façons différentes
  • Interprétation: « Dans la population totale (exposé et non-exposé), 42% des nouveaux cas sont attribuables au facteur d’exposition »
22
Q

Mesures d’impact: Fraction étiologique totale

Comment la calculer pour une étude de cohorte?

A
23
Q

Mesures d’impact: Fraction étiologique totale

Comment la calculer pour une étude de cas-témoins?

A
24
Q

Mesures d’impact: Fractions prévenues dans la population et chez les exposés

C’est quoi? Comment les calculer? Différence avec les fractions étiologiques?

A

La seule différence entre les fractions étiologiques et prévenus est le type d’association qui a été établi avec les mesures d’association

étiologique = causal

prévenue = protecteur

Interprétation pour prévenue: « Chez les exposés (ou dans la population totale), 15% des nouveaux cas ont été prévenus par le facteur »

25
Q

Mesures d’impact: Nombre de personnes à traiter (NPT)

A

= nombre de patients à traiter pour prévenir un cas

  • Svt utile dans les études expérimentales où l’effet d’un placebo est comparé

Calcul: NPT = -1 / RA (aka l’inverse du RA)

Attention: Ce nb varie selon la durée du traitement il fau donc toujours indiquer/connaitre cette durée sinon ce n’est pas interprétable

26
Q

Autre que la découverte d’une association à l’aide d’une observation quantitative, qu’est-il nécessaire de vérifier pour établir un lien cause-effet entre 2 phénomènes?

A

il faut analyser les critères de causalité

27
Q

Nommer et expliquer les critères de causalité

A

voir p.100-101 du manuel

Examen 1 - Épidémio plusieurs decks (9 decks)

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