Module 3 - Variable, Validité, Fidélité des mesures Flashcards
Déf + ex. : Variable
Terme ou caractéristique qui peut prendre plusieurs états (âge, sexe, niveau dlr)
Déf + ex. : Variable indépendante (pour exp/quasi-exp, non-exp)
Exp, Quasi-exp : Variable manipulée par le chercheur, souvent le tx (ex. : AINS + TMO vs TMO pour le tx d’une lombalgie)
Non-exp : facteur pronostique/de risque (p.ex. le tabagisme, pour le cancer du poumon)
V/F : Dans tous les types d’études, il n’y a qu’une seul variable indép
Faux, dans les non-exp il y a souvent d’autres variables indép (âge, sexe, niveau fctel pré-chx), si on veut voir si elles ont un impact sur la variable dépendante
Déf + ex. : Variable dépendante
- Variable-réponse, mesure de résultats ( mesures qu’on prend pour vérifier l’effet du tx : AA, dlr, qualité de vie)
- Les variations dépendent du tx reçu (généralement)
- il y en a souvent + d’une
- doivent couvrir tous les domaines importants liés à la problématique
Déf : Variable principale de résultats
Variable dépendante principale (“main outcome measure”), la + représentative de l’état du patient et de l’effet du tx. C’est sur elle que les conclusions sur l’efficacité sont basées
Déf : Variable de contrôle/confusion
- Variables qui pourraient influencer la relation entre les variables indép et dép
- Peuvent affecter les résultats de l’étude
- Elles doivent être contrôlées par le chercheur
Comment contrôle-t-on les variables de confusion?
S’assurer que les groupes sont comparables (balance l’effet). Identifier avant le début de la recherche et Mesurer ces variables pendant l’expérience, pour vérifier l’effet potentiel
Déf : Validité d’une mesure
Mesure ce qu’elle doit mesurer
Quel est l’autre critère (que validité) pour choisir la méthode de mesure qui sera utilisée? (c’est quand même obvious, mais je sais pas si elle est ailleurs dans les notes)
Précision
Déf + ex : Variable qualitative
Les valeurs correspondent à des caractéristiques (genre, couleur des cheveux)
Déf + ex : Variable quantitative
Les valeurs sont des nombres (donc, des quantités) : AA, dlr sur l’EVA, Force au BMM
Déf + ex : Variable discrète (2 types)
Prend des valeurs fixes. Dichotomique : 2 valeurs possibles, Polychotomique : Plusieurs variables possibles
Comment appelle-t-on une variable à une seule valeur possible?
Ce n’est pas une variable, donc N/A
Déf + ex : Variable continue
Peut prendre n’importe quelle qté, théoriquement mesurable avec une précision infinie (p.ex. la vitesse, la force en N*m)
V/F : Les variables qualitatives peuvent être discrètes
Vrai, elle ne peuvent cependant pas être continues
Déf : Échelle de mesure
Ensemble des classes, catégories ou valeurs possibles pour une variable donnée
Quelles sont les 3 caractéristiques des nombres réels sur lesquelles sont basées les échelles de mesure?
- Ordre : Valeur + élevée = qté + “grande” de la caractéristique
- Distance : l’intervalle entre 2 valeurs est identique
- Origine : La valeur 0 = absence de la caractéristique
Quels sont les types d’échelles de mesures (4)?
Nominale, Ordinale, Par intervalle, Proportionnelle (“ratio”)
Déf + ex : Échelle de mesure par intervalle (“est-ce que ce type d’échelle respecte les 3 critères?”)
- Ordre : Oui
- Distance : Oui
- Origine : Non
- ex. : Température en Celsius
Déf + ex : Échelle de mesure ordinale (“est-ce que ce type d’échelle respecte les 3 critères?”)
- Ordre : Oui
- Distance : Non
- Origine : Non
- ex. : BMM
Déf + ex : Échelle de mesure proportionnelle (“est-ce que ce type d’échelle respecte les 3 critères?”)
- Ordre : Oui
- Distance : Oui
- Origine : Oui
- ex. : Distance de marche (m) Température (K), Force (N*m)
Déf + ex : Échelle de mesure nominale (“est-ce que ce type d’échelle respecte les 3 critères?”)
- Nommées, sans être mises en ordre
- Ordre : Non
- Distance : Non
- Origine : Non
- ex. : Genre, Type de patho, Religion
Selon quoi (2) s’effectue le choix des tests statistiques?
Type de variable, Échelle de mesure
Quels types de tests statistiques utiliseront les chercheurs pour :
a) Échelles nominales et ordinales
b) “ Intervalles et Proportionnelles
a) Type non-paramétrique (qualit ou quantit)
b) Type paramétrique (quantit)
Pourquoi préfère-t-on généralement les tests param aux tests non-param?
+ Robustes (fiables) statistiquement
V/F : Il est obligatoire, pour une échelle nominale ou ordinale, d’utiliser les tests de type non-param
Faux, on peut les transformer en échelle par intervalle ou continue (proportionnelle?)
Comment sont mesurés/analysés :
a) les questionnaires
b) l’EVA
a) (chq Q = variable ordinale, mais) Score total = variable par intervalle, donc tests param
b) Traitée comme une variable proportionnelle
Quelles sont les 3 principales qualités métrologiques?
Validité, Fidélité, Sensibilité au changement
déf : validité
degré avec lequel l’outil mesure bien le paramètre étudié (p.ex. dynamométre et force)
V/F : Il est parfois difficile de déterminer la validité d’un instrument de mesure
Vrai, besoin d’un développement scientifique rigoureux et elle est souvent liée avec une population spécifique (p.ex. le WOMAC pour les gens ayant de l’Arthrose)
Quels sont les 5 types de validité + expliquer?
- Apparente : “est-ce que ça a l’air de mesurer la bonne chose?”
- De construit : “les éléments dans cet outils permettent-ils d’avoir une bonne idée de la situation?” (Qs pertinentes, pas redondantes, en lien avec la patho)
- De contenu : “Est-ce que la mesure représente complètement le concept clinique?” (logique derrière le test et aux interrelations entre les éléments)
- Critère-concomitante : “comment il se compare avec un autre test (souvent le gold standard ou un autre test considérée comme valide)”
- Prédictive : Capacité d’un outil à prédire un évènement futur (apparition patho, réponse tx, complications post-chx)
déf : Fidélité
À quel point la mesure est reproductible
Quels sont les types de fidélité (4)?
cohérence interne, fidélité test-retest (résultats sont-il reproductibles?), intra-évaluateur, inter-évaluateurs
Qu’est-ce que l’erreur-type de mesure?
Mesure de fidélité, degré de dispersion (écart-type théorique) des scores d’une personne qui passe le test plusieurs fois de suite. “Comment un score varie suite à des mesures répétées sur un sujet?”
déf : CMD, CMCI
- Qté minimale de changement nécessaire pour dire qu’il y en a vraiment un (changement > erreur-type de l’instrument)
- Qté minimale de changement nécessaire pour dire qu’il y a un changement cliniquement important dans l’état du pt
V/F : Pour un même outil, il est possible que le CMCI varie
Vrai, selon les populations étudiées
déf : Effet plancher + plafond
- Pas de changement de score pour un pt très atteint (score minimal) qui se détériore plus
- Pas de changement de score pour un pt “trop fort” pour le test, score maximal et on ne voit plus de changement (p.ex. joueur de hockey pour le hip Harris : a véritablement un problème, mais le test ne le voit pas, car les activités qui causent de la dlr sont + difficile que le test)
Pourquoi/Comment un chercheur doit-il standardiser l’intervention?
Conclusions pourraient être erronées si les pts n’ont pas (dans chq groupe) les mêmes interventions (durée, intensité, contenu)
déf : Observance aux traitements (+ une méthode pour la vérifier)
Respect du protocole exp (séances prévues, PED) : Si on ne la regarde pas, les résultats pourraient être affectés sans qu’on le sache. Journal de bord si choses à faire sans supervision.
déf : Contamination; Co-intervention
- Pt observe l’autre groupe et décide de les incorporer dans sa routine, donc pas de respect du protocole
- Des interventions (ou même médicaments) en parallèle, qui pourraient améliorer/nuire à l’état du pt
