Module 3- lien de causalité avec un ECR Flashcards
Quels sont les 3 effets à la base des différences (efficacité/innocuité) entre les 2 groupes des ECR, qui influence la réponse à ECR?
Dire si chaque effet est quatifiable ou non. (Q ou N-Q)
1- Erreur aléatoire (Q)
2- Bais de confusion (N-Q)
3- l’intervention expérimentale (ex : vaccin)
*Un et/ou l’autre
*ne vont pas tous même sens : erreur pourrait aug efficacité et biais le diminuer
Pour avoir seul effet sur rép = intervention, alors;
1- erreur aléatoire contrôlée par taille d’échantillon
2-biais contrôlé par qualité ECR
1- Qu’est-ce qu’un faux positif (Erreur de type I) vs faux négatif (Erreur e type II)?
2- À quoi ça sert de savoir types d’erreurs?
(I) Conclure à tort que l’intervention a eu un effet ou (II) pas d’effet de l’intervention
-Posons: Probabilité de produire type I (a: alpha) et probabilité de produire type II (b: bêta) avec a et b
But: a et b permettent de contrôler amplitude de l’erreur aléatoire
Parle-moi de la comparabilité des groupes
-La randomisation assure comparabilité = <balancé>
-Randomisation balance variables mesurées dans l'étude ET les variables non mesurées (facteurs connus et inconnus) ----> même si facteur découvert plus tard, ECR touj valide</balancé>
!! Les groupes sont comparables au début , mais pas nécessairement à la fin; il faut vérifier.
-pertes au suivi (ex: décès) causent une attrition (diminution qt de personnes) et peuvent mener à biais
ex: le clinicien décide que les personnes éliminées du suivi seront celles n’ayant pas répondu au traitement
Vrai ou Faux : Ce qui est important, c’est la comparabilité lors du recrutement en début d’étude.
Faux.
Important: Comparabilité des groupes comparés dans les analyses sur le CRP
La randomisation ne balance pas toujours bien les groupes MAIS ;
Plus on randomise de patients/participants, plus les chances d’un débalancement entre les groupes deviennent faibles.
La réponse à la qst ECR sera:
-Une moyenne
OR, pas de patient ‘moyen’. On ne sait pas si le tx sera bien effectif sur lui à 100%. C’est pour ça qu’il y a la médecine personnalisée.
Vrai ou faux; les designs traditionnels des ECRs permettent de répondre aux questions de la médecine personnalisée.
Faux.
La réponse est une moyenne.
ECR faux positif et faux négatif, différence?
-termes à éviter
ECR faux négatif: Pas de biais/erreur de type II, mais évidences statisquement non-significatives.
ECR faux positif: évidences statistiquement significatives MAIS où on suspecte la présence de biais et/ou on commet l’erreur de type I.
__A__ l’erreur aléatoire est grande, ___B___ il y a de potentiel d’avoir un résultat faux négatif.
A. Plus
B. Plus
À quoi servent les critères de Bradford-Hill?
À quels types d’étude s’appliquent-ils?
Quels sont les 8 critères de B-H? Décris-les moi.
Les critères servent à déterminer si une association (exposition-maladie) est un lien de causalité ou non. Ch critère doit être rempli.
-s’appliquent design non expérimental ET exp
- Relation temporelle
-signifie que l’exposition précède la maladie. - Amplitude de la réponse/Force de l’association
-Si l’amplitude de l’association est suffisamment importante, les biais et la précision ont ««d’impact. ex: tabac et cancer poumons - Spécificité de l’association (critère non-unanime)
-si on démontre que la maladie est prédit par un facteur primaire, ajoute crédibilité lien de causalité. - Effet dose-réponse
Si l’intervention/tx est efficace,
plus la dose/l’exposition est élevée,
plus le risque de la maladie diminue - Stabilité de l’association (valide avec autres ECR)
- Plausibilité biologique (mécanisme bio connu qui explique lien causalité!)
- Cohérence (avec résultats antérieures)
- Preuve expérimentale (obtenue grâce à étude de design exp, pas observationnelles)
Aujourd’hui, on utilise 3 critères basés sur B-H, lequels? Décris-les moi.
- Évidence directe : évidence provenant d’études avec bonne précision/biais contrôlés (ECR ou études observationnelles)
- Évidence mécanistique : évidence sur le processus qui lie l’intervention/l’exposition à la maladie
- Évidence concomitante : évidence sur la reproductibilité et la similarité des résultats avec d’autres études dans d’autres populations
Qu’est-ce qui détermine la mesure de l’association entre l’exposition (gr exp et gr placebo) et CRP?
C’est la nature du CRP (dichotomique, ordinale,…).
Que représente une différence de proportions ou de moyennes des CRP:
-non-nulle:
- négative ou positive:
-non-nulle: associations qui varient selon l’amplitude de la différence
-+ ou - : direction de l’association (favorise l’intervention expérimentale ou le placebo)
P/r aux rapport des taux d’incidence,
-que signifie un rapport = 1?
-que signifie un rapport ≠ 1?
——>que signifie un rapport =2 ?
rapport= 1 pas d’association CRP-exposition (car même incidence dans gr placebo que gr expérimental)
rapport ≠ 1 : association qui, en amplitude, varie selon la valeur du rapport.
——>un rapport de 2 : l’incidence est 2 fois plus grande dans un groupe que dans l’autre (placebo / experimental)
Au sujet de l’association (4):
1- Si on ne peut pas faire d’association, alors le traitement n’est pas efficace.
2-l’association peut être de différente ampleur (degré)
3- Force de l’association= force de l’efficacité du tx (ex: Covid 10 cas avec vaccin exp et 90 avec vaccins placebo)*biais n’ont plus de grands impacts
4- Association provenant d’un seul ECR de phase III ne satisfait pas automatiquement le critère 8. Il faut confirmer le résultat avec une étude confirmatoire.
Ce qui rend difficile le lien de causalité:
1- Critère 8 : Pas touj possible de faire design exp ET pas suffisant, car pourrait y avoir biais/erreur aléatoire ——————>c correct si 7 out of 8
2- majorité des maladies causées par plus d’un facteur/exposition
Une association est un lien de causalité.
FAUX!
-corrélation n’est pas causalité.
ECR nécessaire pour éliminer biais et erreur aléatoire
-des fois difficile de voir vrai du faux: biais dans la littérature et publication
La précision ___A_____ avec la taille d’échantillon.
Le biais ___B____ avec la taille de l’échantillon.
A. augmente
B. reste inchangé
