MODULE 4 Flashcards
validité - définir (2)
- absence d’erreur systématique (de biais)
- capacité d’appréhender correctement un phénom;ne ou d’en mesurer la veleur réelle
validité - dérinir validité interne
capacité d’une étude d’estimer correctement les mesures ou le liens recherchés
validité - définir validité externe
capacité de généraliser un résultat a une pop cible
validité - quand ets-ce qu’un biais apparait
lorsqu,une mesure s’écarte ou dévie systématiquement de la valeur réelle
validité - effet du biais sur la validité
un biais nuit a la validité car la valeur mesurée n’est pas la valeur réelle
précision - définir
absence relative d’erreur aléatoire
précision - quand est-ce qu’une mesure est précise
lorsqu’elle fluctue peu
erreurs aléatoires - qu’affectent-elle
la précision
erreurs aléatoires - sont plus intense dans un échantillon ____
plus petit
erreurs aléatoires - peuvent mener à _____ (2)
- sur ou sous estimation de la vraie valeur
erreurs aléatoires - comment le prend t on en compte
en utilisant un intervalle de cofniance autour de la valeur mesurée
erreurs systématiques - que causent-elles (3)
introduisent des biais
affectent la validité de la mesure
affectenet la validité interne de l’étude
intervalle de confiance - dfinir (2)
- consiste à trouver un intervalle de valeurs qui a de bonnes probabilités de contenir la valeur du parametre de la pop cible
- calcul de la précision de notre mesure d’association pour vérifier si la masure est compatible avec l’hypothèse nuelle selon un intervalle de confiance
intervalle de confiance - comment le détermine-t-on
catractérisé par un % qui découle du seuil de tolérance d’erreur alpha, référant au risque de rejetr l’hypothèse nulle alors qu’elle est vraie
intervalle de confiance - quand peut on conclure que l’hypothèse nulle est rejetée
on vise a ce que la probabilité de compatibilité entre les observations et l ,hypothèse nulle soit < 5% pour conclure cela
intervalle de confiance - comment le calcule-t-on
100% - seuil d’erreur alpha
intervalle de confiance - effet de la grosseur de l’échantillon sur la précision et sur l’intervalle de confiance
- ↑ échantillon = ↑ précision mesure
- ↑ échantillon = - ↓ intervalle de confiance (+ étroit)
intervalle de confiance - utilité
prend en compte la précision de la mesure et module notre interprétation des résultats, à savoir si l’exposition étudiée est associée à l’issue d’intérêt ou si les différences observées sont plutôt dues au hasard
relation entre précision et validité - comment les augmenter les deux (2)
- instrument bien concus
- grand échantillon / pls mesures
relation entre précision et validité - définir justesse
mesure a la fois valide et précise
biais de sélection - décrire (3)
- distorsion dans l’estimation des mesures causée par un défaut de l’étude au niv de la sélction des sujets observés
- nest pas due au hasard mais a une erreur systématique
- entraine une sous ou sur estimaiton des mesures
biais de sélection - quand survient le biais d’échantillonnage/de survie sélective
- dans une siatuation ou des personnes sont moins susceptibles d’etre admises dans une étude a cause d’une caractéristique (ex : etre ASx ou etre atteint d’une maladie mortelle et de courte durée)
biais de sélection - est-ce que le biais d’échantillonnage cause une sur ou sous estimation des mesures
peut causer les 2, selon
biais de sélection - décrire le biais d’admission/de Berkson (2)
- lrosque les personnes sélectionnées dans la pop a l’étude sont différentes de la pop cible a cause de l’exposition étudiée
- peut causer une sur ou sous estimation des valeurs
biais de sélection - décrire le biais de migration/perdue de vue (2)
- erreur systématique induite dans une étude lorsque des participants à l’étude l’abandonnent avant son terme
- important de préciser dans un article la façon dont sont analusés les sujets perdus en cours de suivi
biais de sélection - décrire le biais de volontariat (2)
- découle de la stratégie de recrutement de l’échantillon des sujets à l’étude
- les caract des volotnaires ne sont pas tjrs représentaties des caract des individus qui composent la pop a l’étude
biais de sélection - décrire le biais de bonne santé des travailleurs (2)
- des groupes de travaillers sélectionnés dans une étude présentent un taux de morbidité/moratlié plus faible que celui de la pop générale, pcq les personnes en bonne santé gardent plus leur emploi
- une rechercher réalisé avec une pop de travailleur ne peut donc etre généralisée uniquement a une pop cible de travailleurs
biais de sélection - décrire le biais de publication (3)
- lié a la tendance qui consiste a publier surtout les articles qui appuient les hypothèses de recherche établies
- présent lorsque les auteurs ne réussissent pas a faire publier leurs résultats négatifs
- touche particulièrement les articles de synthèse (qualitative ou quantitative) lorsque ceux-ci ne portent que sur des études publiées; le chercheur doit donc tenter de trouver des études non publiées et de les inclure dans son article de synthèse
biais de sélection - quelle est la meilleure facon d’obtenir un échantillon représentatif de la pop a l’étude
sélection aléatoire
biais de sélection - comment avoir un échantillon représentatif de la pop a l’étude
préciser les critères d’inclusion et d’exclusion des sujets de recherche
biais d’information - définir (2)
- erreur systématique entraînée par la mesure ou l’observation incorrecte de l’exposition ou de la maladie.
- distorsion dans l’estimation des mesures qui résulte d’erreurs dans la classification des sujets selon l’exposition ou la maladie
biais d’information - synonyme
biais de classification
biais d’information - comment déterminer s’il y en a (2)
-
- porter attention a la qualité des instruments de mesure
- porter attention a la facon dont les chercheyrs ont procédé pour colliger l’info
biais d’information - nommer les 2 types d’erreurs associées
- erreur de classification non différentielle
- ’’ différentielle
biais d’information - erreur de classification non différentielle : décrire (2)
- erreur systématique induite lorsque les participants à une étude sont répartis en 2 groupes – exposés et non-exposés (ou malades et non-malades) – au moyen d’un même instrument de mesure imparfait ou défectueux.
- non différentielle, car elle affecte de la même façon les cas et les témoins
biais d’information - erreur de classification non différentielle : conséquence
- cause une sous-estimation de la vraie mesure d’association : rapproche toujours la mesure d’association vers la valeur nulle du risque relatif (la valeur 1 indiquant une absence d’association)
biais d’information - erreur de classification non différentielle : quand y en a t il une dans une étude cas témoin
si l’erreur ets la meme pour les cas et les témoins
biais d’information - erreur de classification non différentielle : quand y en a t il une dans une étude de cohorte
si l’erreur qui influe sur la mesure de la maladie est la meme pour les exposés vs non exposés
biais d’information - erreur de classification différentielle : décrire (2)
- erreur systématique induite lorsque les participants à une étude sont répartis en deux groupes – exposés et non-exposés (ou malades et non-malades) – au moyen d’instruments de mesure différents selon le groupe.
- différentielle, car elle affecte différemment la mesure de l’exposition selon les cas et les témoin
biais d’information - erreur de classification différentielle : conséquence
peut conduire à une surestimation ou à une sous-estimation de la mesure d’association réelle
biais d’information - erreur de classification différentielle : décrire chez les cas/témoins vs étude de cohorte
- étude cas-témoins : il y a erreur de classification différentielle si l’erreur qui influe sur la mesure de l’exposition n’est pas la même pour les cas et les témoins.
- étude de cohorte : il y a erreur de classification différentielle si l’erreur qui influe sur la mesure de la maladie n’est pas la même pour les groupes exposés et non exposés
biais d’information - sources (6)
- erreurs dans les Dx
- examens qui présententune faibles validité intrinsèque ou prédictive
- bcp de faux + et de faux -
- examen peu valide et peu précis
- erreurs dans les mesures d’exposition
- biais de rappel
biais d’information - décrire le biais de rappel
les personnes présentant un problème de santé peuvent avoir tendance à se rappeler et à déclarer les expositions antérieures à un facteur quelconque de façon différente que ne le feraient celles qui sont en bonne santé
biais de confusion - décrire (3)
- 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.
- distorsion dans l’estimation des mesures qui résulte d’erreurs systématiques induite par la présence d’un facteur associé
- ce facteur ne doit pas appartenir à la chaîne causale -> il est facteur de risque ou une cause de la maladie, mais n’est pas un facteur de risque ou une cause de l’exposition.
biais de confusion - conséquence
peut faire apparaître ou disparaître artificiellement une association entre un facteur d’exposition et une maladie
biais de confusion - causes (2)
peut résulter des caractéristiques de la population à l’étude, mais elle peut aussi être due à la procédure de sélection des sujets
biais de confusion - décrire le prob de non comparabilité des groupes
en dehors de l’exposition, les 2 groupes que l’on souhaite comparer (exposés et non-exposés) présentent des distributions différentes des facteurs potentiellement confondants
biais de confusion - quand peut on dire qu’il y en a un
en général, lorsque la mesure brute n’est pas comprise à l’intérieur de l’intervalle déterminé par la mesure spécifique la plus élevée et la mesure spécifique la moins élevées (les mesures spécifiques ne sont pas toujours égales), c’est qu’il y a présence d’un biais de confusion
biais de confusion - controle : comment peut on controler son effet
en étudiant des strates dans lesquelles se facteur est absent ou présent et en utilisant les mesures proproes a chacune de ces strates plutot que la mesure brute
biais de confusion - controle : comment peut on le réduire au cours de l’échantillonnage (2)
- par restriction : on exclut de l’étude les gens qui sont exposés au facteur de risque confondant
- par assortiment : rendre les groupes étudiés comparables au regard du facteur à contrôler (le calcul du RR brut donne maintenant la même valeur que celles observées sur les strates A et B, ce qui signifie qu’il y a absence de biais de confusion)
biais de confusion - controle : comment est-il controlé dans les essaies cliniques
répartir les sujets dans des groupes de comparaison par hasardisation
biais de confusion - controle : comment se controle-t-il lors de l’analyse
- controle par stratification : consiste à calculer des mesures
d’association spécifiques en fonction de la présence ou de l’absence du facteur de confusion - ajustement de la mesure brute via méthodes d’ajustement ou de régression
biais de confusion - controle : a quoi s’appliquent l’ajustement et la standardisation (2)
- aux mesures de fréquence de la maladie et des décès
- également à d’autres mesures comme les mesures d’association
