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É > Module 3 > Flashcards

Module 3 Flashcards

1
Q

De quoi dépend le choix du type de mesure d’association?

A

Dépend du devis d’étude

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Q

Qu’est-ce que les mesures absolues?

A

Différences entre les mesures d’incidence (ou de prévalence)

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Q

Qu’est-ce que les mesures relatives?

A

Rapports entre les mesures d’incidence (ou de prévalence)

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4
Q

Quelles sont les 3 types d’étude?

A

1.Étude transversale
2.Étude de cohorte
3.Étude cas-témoin

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Q

Quelle est la description de l’étude transversale?

A

Étude “instantanée” (photographique) de l’ensemble des données d’une enquête, c’est-à-dire à la fois les observations sur les cas de maladie et sur les facteurs de risque.

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6
Q

Quelle est la mesure de fréquence de l’étude transversale?

A

Prévalence

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7
Q

Quelle est la mesure d’association de l’étude transversale?

A

Rapport de prévalence

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8
Q

Quelles sont les 2 sous-catégories de l’étude de cohorte?

A

1.Étude de cohorte
2.Étude expérimentale

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9
Q

Quelle est la description de l’étude de cohorte?

A

Étude observationnelle comparant la survenue d’une maladie entre les groupes exposés et non exposés à un FDR.

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10
Q

Quelle est la description de l’étude expérimentale (sous-catégorie de l’étude de cohorte)?

A

Étude de cohorte expérimentale dans laquelle l’investigateur contrôle l’attribution de l’exposition.

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11
Q

Quelle est la mesure de fréquence de l’étude de cohorte?

A

Proportion d’incidence

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12
Q

Quelle est la mesure de fréquence de l’étude de cohorte (expérimentale)?

A

Taux d’incidence

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13
Q

Quelles sont les mesures d’association de l’étude de cohorte?

A

1.Différence de proportion d’incidence
2.Rapport de proportion d’incidence

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14
Q

Quelles sont les mesures d’association de l’étude de cohorte (expérimentale)?

A

1.Différence de taux d’incidence
2.Rapport de taux d’incidence

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15
Q

Quelle est la description de l’étude cas-témoin?

A

Étude auprès d’un groupe de malades (cas) et un groupe de non-malades (témoins) chez qui on compare la fréquence d’exposition à un ou plusieurs FDR.

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16
Q

Quelle est la mesure de fréquence de l’étude cas-témoin?

A

Cote

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17
Q

Quelle est la mesure d’association de l’étude cas-témoin?

A

Rapport de cotes

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18
Q

Quelle est la formule du rapport de prévalence? (Note : Retourner voir la formule plus complète dans les notes de cours)

A

Rapport de prévalence = prévalence chez les exposés/prévalence chez les non exposés

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19
Q

Vrai ou faux?
Dans une enquête transversale, on collecte simultanément les statuts vis-à-vis de l’exposition et de la maladie. On ne peut donc pas savoir si la maladie est apparue avant ou après l’exposition.

A

Vrai

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20
Q

Vrai ou faux?
Le rapport de prévalence permet de mesurer la liaison entre l’exposition et la présence de la maladie, et non entre l’exposition et la survenue de la maladie.

A

Vrai

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21
Q

Quel est le synonyme de différence de risque?

A

Risque attribuable

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22
Q

Vrai ou faux?
Selon la mesure de fréquence mesurée dans l’étude, la différence de risque peut désigner une différence de proportion d’incidence (ou différence d’incidence cumulée) ou une différence de taux d’incidence.

A

Vrai

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23
Q

Quelle est la formule de la différence de proportion d’incidence? (Note : Retourner voir la formule plus complète dans les notes de cours)

A

Différence de proportion d’incidence = proportion chez les exposés - proportion chez les non exposés

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24
Q

Quelle est la formule de la différence de taux d’incidence? (Note : Retourner voir la formule plus complète dans les notes de cours)

A

Différence de taux d’incidence = taux chez les exposés - taux chez les non exposés

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25
Q

Quel est le synonyme de rapport de risque?

A

Risque relatif

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26
Q

Vrai ou faux?
Selon la mesure de fréquence de l’étude, le rapport de risque peut aussi bien désigner un rapport de proportion d’incidence (ou rapport d’incidence cumulée - RIC) qu’un rapport de taux d’incidence.

A

Vrai

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27
Q

Quelle est la formule du rapport de proportion d’incidence? (Note : Retourner voir la formule plus complète dans les notes de cours)

A

Rapport de proportion d’incidence = proportion chez les exposés/proportion chez les non exposés

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28
Q

Quelle est la formule du rapport de taux d’incidence? (Note : Retourner voir la formule plus complète dans les notes de cours)

A

Rapport de taux d’incidence = taux chez les exposés/taux chez les non exposés

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29
Q

Vrai ou faux?
Dans une étude cas-témoins, comme on sélectionne les cas et les témoins sur la base de la maladie (donc on en contrôle le nombre), il y a un intérêt à calculer la fréquence de la maladie.

A

FAUX!
Il n’y a aucun intérêt à calculer la fréquence de la maladie.

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30
Q

À quoi s’intéresse t-on dans une étude cas-témoins?

A

À la fréquence de l’exposition selon le statut malade ou non malade.

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31
Q

Que calcule-t-on dans une étude cas-témoins?

A

On calcule la cote d’exposition chez les malades et la cote d’exposition chez les non-malades. On compare ensuite ces 2 mesures dans un rapport.

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32
Q

Quelle est la formule du rapport de cotes? (Note : Retourner voir la formule plus complète dans les notes de cours)

A

Rapport de cotes = cote d’exposition chez les cas/cote d’exposition chez les témoins = cote de la maladie chez les exposés/cote de la maladie chez les non exposés

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33
Q

Quels sont les 3 résultats des mesures d’association qui sont possibles?

A

1.Absence d’association (valeur nulle)
2.Association positive (délétère)
3.Association négative (protectrice)

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34
Q

Quelle est la valeur de la mesure d’association absolue (différence) lorsqu’il y a absence d’association?

A

0

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35
Q

Quelle est la valeur de la mesure d’association relative (rapport) lorsqu’il y a absence d’association?

A

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36
Q

Quelle est la mesure d’association absolue (différence) lorsqu’il y a une association positive?

A

supérieur à 0

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37
Q

Quelle est la mesure d’association relative (rapport) lorsqu’il y a une association positive?

A

supérieur à 1

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38
Q

Quelle est la mesure d’association absolue (différence) lorsqu’il y a une association négative?

A

inférieur à 0

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39
Q

Quelle est la mesure d’association relative (rapport) lorsqu’il y a une association négative?

A

inférieur à 1

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40
Q

La valeur de la mesure d’association indique quoi?

A

Indique la force de l’association : plus la mesure d’association s’éloigne de la valeur nulle, plus forte est l’association.

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41
Q

Vrai ou faux?
Il n’existe pas de règle précise sur les valeurs seuils pour considérer qu’une association est forte, moyenne ou faible. Cela dépendra du jugement exercé par le chercheur ou l’utilisateur du résultat de la recherche, de la nature du problème de recherche et des conséquences de la relation observée sur la santé de la population.

A

Vrai

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42
Q

De manière générale, un rapport inférieur à 2 indique quoi?
(Dans les mesures d’association)

A

Association faible

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43
Q

De manière générale, un rapport entre 2 et 5 indique quoi?
(Dans les mesures d’association)

A

Association moyenne

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44
Q

De manière générale, un rapport supérieur à 5 indique quoi?
(Dans les mesures d’association)

A

Association forte

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45
Q

Qu’est-il aussi important de tenir en compte en ce qui concerne les mesures d’association?

A

Fréquence d’exposition au facteur dans un population

46
Q

Vrai ou faux?
Un facteur peut être associé à une augmentation du risque relatif de maladie, mais si cette augmentation est faible et que l’exposition au facteur est très répandue, ce dernier pourrait tout de même être responsable d’une proportion élevée de cas de la maladie. À l’inverse, un facteur associé à une augmentation importante du risque relatif (par exemple, RR supérieur à 5) ne contribuera qu’à une faible proportion de cas si l’exposition à ce facteur est rare dans la population.

A

Vrai

47
Q

Dans la réalité, on recueille généralement des données sur un groupe limité d’individus sélectionné au sein de la population, appelé X.

A

Échantillon

48
Q

Vrai ou faux?
À partir des résultats d’un échantillon, des inférences sont faites à l’ensemble de la population.

A

Vrai

48
Q

En quoi consiste l’échantillonnage?

A

Identifier un sous-groupe d’individus dans une population afin d’y collecter des données.

48
Q

Quel est l’objectif des statistiques inférentielles?

A

Faire le lien entre les observations limitées réalisées sur un échantillon et les conclusions que nous souhaitons tirer pour l’ensemble de la population, tout en tenant compte de l’incertitude liée à cette démarche.

48
Q

Comment est définie la population cible?

A

À l’aide des critères d’inclusion et d’exclusion

49
Q

Quelle est la réelle utilité des paramètres mesurés sur un échantillon?

A

Estimer les vrais paramètres inconnus de la population.

49
Q

Que suppose-t-on lorsqu’on mesure un paramètre à partir d’un échantillon (3)?

A

1.Que le paramètre observé a très peu de chance d’avoir exactement la même valeur que le paramètre inconnu de la population.
2.Que le paramètre observé dans l’échantillon est toutefois assez proche du paramètre inconnu de la population (si l’échantillon est représentatif).
3.Qu’en répétant l’échantillonnage, on trouverait d’autres valeurs, toutes assez proches les unes des autres.

50
Q

Utilise-t-on des lettres latines ou des lettres grecques pour désigner le paramètre inconnu?

A

Lettre grecques

51
Q

Vrai ou faux?
En statistique, on utilise généralement des lettres latines, comme m pour la moyenne observée dans un échantillon, ou p pour la probabilité.

A

Vrai

52
Q

Quel est le but de l’estimation?

A

Calculer des bornes qui permettent de situer, avec une certaine confiance, où se trouve la valeur inconnue du paramètre dans la population.

53
Q

L’estimation s’effectue avec quoi?

A

Intervalle de confiance, qui reflète l’incertitude autour du paramètre estimé.

54
Q

Un projet de recherche débute avec quoi?

A

Question de recherche et ensuite, une hypothèse de recherche

55
Q

Qu’est-ce qu’une hypothèse de recherche?

A

Affirmation que l’on peut vérifier expérimentalement et qui prédit une relation ou un effet entre des variables.

56
Q

Qu’est-ce que la variable indépendante?

A

Variable que le chercheur manipule ou observe, pour voir son effet sur une autre variable.

57
Q

Qu’est-ce que la variable dépendante?

A

Variable mesurée pour évaluer un effet.

58
Q

La variable dépendante se présente sous 2 formes distinctes. Quelles sont-elles?

A

1.Hypothèse nulle
2.Hypothèse alternative

59
Q

L’hypothèse nulle postule quoi?

A

Postule généralement l’absence d’effet ou la non-existence d’une relation, d’une association ou d’une différence. C’est une présomption d’absence d’effet.

60
Q

L’hypothèse alternative affirme quoi?

A

Affirme généralement que les résultats observés au cours d’une expérience, d’un Tx ou d’une étude ne sont pas différents de ce que l’on aurait pu observer par l’effet du seul hasard.

61
Q

Le test d’hypothèse vise à déterminer quoi?

A

Déterminer si les données recueillies permettent de rejeter ou pas l’hypothèse nulle. Si elle est rejetée, elle le sera en faveur de l’hypothèse alternative.

62
Q

Pour aider à juger de la nature causale de l’association, on peut faire référence à certains critères, appelés X.

A

Critères de Hill

63
Q

Quel sont les critères de Hill?

A

1.Antériorité
2.Force de l’association
3.Constance
4.Spécificité
5.Proportionnalité
6.Plausibilité
7.Analogie
8.Expérimentation

64
Q

Quelle est la description du critère d’antériorité? (Critères de Hill)

A

L’exposition doit précéder la survenue de l’événement (et sa période de latence).

65
Q

Le critère d’antériorité est-il un critère absolu? (Critères de Hill)

A

Oui! Il doit impérativement être respecté pour pouvoir conclure à une relation causale.

66
Q

Quelle est la description du critère de la force d’association? (Critères de Hill)

A

Plus l’association est forte, plus les explications autres que la causalité sont difficiles à défendre.

67
Q

Le critère de la force d’association est-il un critère absolu? (Critères de Hill)

A

Non! Il s’agit d’un critère relatif : une forte association n’est ni nécessaire ni suffisante pour la causalité et la faiblesse d’une association n’est ni nécessaire ni suffisante pour l’absence de causalité.

68
Q

Quelle est la description du critère de constance? (Critères de Hill)

A

L’association est observée de façon répétée dans diverses circonstances.

69
Q

Le critère de constance est-il un critère absolu? (Critères de Hill)

A

Non! Il s’agit d’un critère relatif : l’absence d’association peut résulter de la non complétion de la cause suffisante, des différences de méthodologies et des erreurs aléatoires peuvent aussi affecter la constante de l’association.

70
Q

Quelle est la description du critère de spécificité? (Critères de Hill)

A

Si l’exposition n’est associée qu’avec certains problèmes de santé, on lui accorde plus d’attention.

71
Q

Quelle est la description du critère de proportionnalité? (Critères de Hill)

A

1.Plus l’exposition est importante (durée, intensité), plus l’incidence de l’événement est élevée.
2.Le modèle de relation dose-réponse est souvent supposé, mais d’autres relations existent : seuil, U

72
Q

Quelle est la description du critère de plausibilité? (Critères de Hill)

A

Les connaissances scientifiques actuelles permettent de l’expliquer par de possibles mécanismes physiopathologiques.

73
Q

Le critère de plausibilité est-il un critère absolu? (Critères de Hill)

A

Non! Il s’agit d’un critère subjectif.

74
Q

Le critère de l’analogie est-il un critère absolu? (Critères de Hill)

A

Non! Il s’agit d’un critère très subjectif, qui dépend de l’imagination

74
Q

Quelle est la description du critère de l’analogie? (Critères de Hill)

A

Analogies entre l’association observée et des relations causales reconnues.

74
Q

Quelle est la description du critère de l’expérimentation?

A

1.Le retrait de l’exposition entraîne la diminution de l’incidence (souvent utilisée en pharmacovigilance).
2.L’expérimentation n’est pas un critère de jugement d’une association, mais plutôt un test de l’hypothèse.

74
Q

Les mesures d’impact* permettent de mettre quoi en évidence?

A

Le rôle d’un FDR dans la survenue d’une maladie.

75
Q

Vrai ou faux?
Les mesures d’association n’indiquent PAS l’importance relative de ce facteur sur la fréquence de la maladie dans la population.

A

Vrai

76
Q

Vrai ou faux?
Un FDR peut être fortement lié à une maladie, mais être si rare qu’il ne sera en cause que d’un faible nombre de cas.

A

Vrai

77
Q

Une fois la causalité entre le facteur étudié et la maladie démontrée, les mesures d’impact pourront être utiles pour quoi?

A

Évaluer à quel point ce facteur influence la santé des populations et l’efficacité des interventions de prévention. Ces indicateurs jouent un rôle essentiel dans l’orientation des décisions de santé publique, permettant de concentrer les efforts de prévention sur les facteurs les plus significatifs.

78
Q

Que mesure la fraction étiologique (ou fraction attribuable)?

A

Mesure la part des cas d’une maladie pouvant être attribuée à un FDR donné, et donc potentiellement évitée si ce facteur était éliminé.

78
Q

Quel type de fraction pourra-t-on estimer si l’association entre le facteur étudié et la maladie est positive (l’exposition est délétère)?

A

Fraction étiologique (aussi appelée fraction attribuable)

79
Q

La fraction étiologique (ou fraction attribuable) indique quoi?

A

Indique à quel point un facteur contribue à l’apparition de la maladie.

80
Q

La fraction étiologique (ou attribuable) se base sur quels principes?

A

1.Les personnes non exposées peuvent aussi être malades, il peut donc y avoir autre chose que le FDR qui mène à la maladie.
2.La proportion des personnes malades pour d’autres raisons que le FDR est comparable parmi les exposés et les non exposés.
3.La fraction étiologique correspond à la proportion de personnes qui n’auraient pas développé la maladie en l’absence du FDR.

81
Q

Quel type de fraction pourra-t-on estimer si l’association entre le facteur étudié et la maladie est négative (l’exposition est protectrice)?

A

Fraction prévenue

82
Q

Que mesure la fraction prévenue?

A

Mesure la proportion de cas qui ont été ou pourraient être évités grâce à un facteur de prévention ou une intervention préventive, illustrant ainsi l’efficacité de ce facteur ou de cette intervention pour réduire l’incidence de la maladie.

83
Q

Vrai ou faux?
On peut s’intéresser aux fractions étiologiques et prévenues chez les exposés seulement, ou pour l’ensemble de la population.

A

Vrai

84
Q

La fraction prévenue se base sur quels principes?

A

1.Les personnes non exposées ne sont pas tous malades, il peut donc y avoir autre chose que le facteur protecteur qui protège de la maladie.
2.La proportion de personnes qui ne sont pas malades grâce à autre chose que le facteur protecteur est comparable parmi les exposés et les non exposés.
3.La fraction prévenue correspond à la proportion de personnes qui auraient développé la maladie en l’absence du facteur protecteur.

85
Q

Lorsqu’on se basera sur des résultats observés (après la mise en place de mesures de prévention par exemple) pour parler des cas qui ont effectivement été évités, on préférera parler de fraction prévenue ou de fraction évitable?

A

Fraction prévenue

86
Q

On parlera de fraction prévenue ou de fraction évitable dans un cadre plus prédictif (pour estimer les cas qui pourraient être évités par la mise en place de nouvelles mesures de prévention par exemple)?

A

Fraction évitable

87
Q

Qu’est-ce que la fraction étiologique chez les exposés (FE1)?
IMPORTANT : Retourner voir la formule dans les notes de cours.

A

Proportion des cas de la maladie qui, chez les sujets exposés, sont spécifiquement attribuables au facteur d’exposition.

88
Q

Vrai ou faux?
Dans une population, le risque de maladie varie en fonction de la proportion d’individus exposés au FDR susceptible de provoquer la maladie.

A

Vrai

88
Q

Qu’est-ce que la fraction étiologique totale (FET)?
IMPORTANT : Retourner voir la formule dans les notes de cours.

A

Proportion des cas de la maladie qui, dans la population totale, sont spécifiquement attribuables au facteur d’exposition.

89
Q

Qu’est-ce que la fraction prévenue chez les exposés (FP1)?
IMPORTANT : Retourner voir la formule dans les notes de cours.

A

Proportion des cas de la maladie qui, chez les sujets exposés, sont évités par le facteur d’exposition.

89
Q

Qu’est-ce que la fraction prévenue totale (FET)?
IMPORTANT : Retourner voir la formule dans les notes de cours.

A

Proportion des cas de la maladie qui, dans une population totale, sont spécifiquement attribuables au facteur d’exposition.

90
Q

À quoi correspond le nombre de personnes à traiter?

A

Correspond au nombre de personnes qui doivent être traitées pendant la durée spécifiée pour éviter un événement chez une personne.

91
Q

Vrai ou faux?
Le nombre de personnes à traiter correspond à l’inverse du risque attribuable.
IMPORTANT : Retourner voir la formule dans les notes de cours.

A

Vrai

91
Q

Vrai ou faux?
Les mesures d’association absolues et relatives seront utilisées dans des contextes différents, selon le message qu’on souhaite transmettre.

A

Vrai

92
Q

Si l’intervention est néfaste pour le patient, que calculera-t-on?
IMPORTANT : Retourner voir la formule dans les notes de cours.

A

Nombre nécessaire pour nuire ou nombre de sujets à traiter pour observer un effet indésirable. C’est le nombre de personnes qui doivent être exposées à un FDR ou à un traitement avant qu’un cas supplémentaire d’effet indésirable ne survienne.

93
Q

Les mesures absolues permettent de mesurer quoi?

A

Mesurer l’effet d’une exposition sur la santé d’une population.

93
Q

Les mesures absolues permettent d’évaluer quoi?

A

Évaluer l’augmentation ou la diminution du fardeau de la maladie au sein de la population en termes de risque ou d’incidence accrus. Dans le cas d’un facteur protecteur, elles expriment la diminution du risque ou de l’incidence.

93
Q

Vrai ou faux?
En santé publique, les implications d’une exposition doivent être quantifiées à l’aide de mesures absolues, car elles révèlent l’impact réel de l’exposition sur le nombre de cas supplémentaires ou évités dans une population donnée.

A

Vrai

94
Q

Les mesures relatives permettent d’évaluer quoi?

A

Évaluer la part de la maladie attribuable à l’exposition parmi les individus exposés.

95
Q

Vrai ou faux?
La fraction attribuable parmi les exposés est directement fonction de la mesure relative, ce qui en fait un indicateur utile pour comprendre l’impact de l’exposition sur les individus concernés.

A

Vrai

96
Q

Vrai ou faux?
La mesure relative exprime cette relation (impact de l’exposition sur les individus concernés) sur une échelle allant de 0 à l’infini et indique la force de l’association entre une exposition et une maladie.

A

Vrai

97
Q

La mesure relative est particulièrement utile pour comparer quoi?

A

Comparer le risque entre différents groupes et est souvent utilisée dans les études étiologiques pour évaluer l’importance proportionnelle de l’effet d’une exposition.

98
Q

Vrai ou faux?
Comme les mesures relatives dépendent du risque de base, contrairement aux mesures absolues, elles sont moins stables que ces dernières et sont plus susceptibles de varier en fonction des fluctuations du risque de base.

A

Vrai

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