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PHT-1007 mesure et éval > module 4 > Flashcards

module 4 Flashcards

1
Q

Qualités métrologiques des outils de mesure

A
  • Fidélité
  • Validité
  • Sensibilité aux changements
  • Faisabilité
  • Interprétabilité
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Q

la fidélité

A
  • À quel point la mesure est exempte d’erreur aléatoire de mesure, sa constance à donner des résultats identiques lorsqu’il est appliqué dans le même contexte à plusieurs occasions.
  • Bien que la fidélité soit un concept complexe ayant plusieurs dimensions, on fait habituellement état de deux dimensions, soit la cohérence interne et la stabilité de l’outil.
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Q

Fidélité : Stabilité de l’outil (fidélité relative vs absolue)

A

Fidélité relative :
- Si un outil est fidèle, les valeurs obtenues à l’intérieur d’un
groupe devraient conserver le même ordre lors de mesures répétées. Réfère à l’association entre deux séries de mesures répétées ou plus. Nous indique jusqu’à quel point les valeurs obtenues lors de mesures répétées chez un même groupe conservent leur ordre initial.
Fidélité absolue :
- Réfère à la variabilité de la mesure lors de plusieurs mesures
répétées prises chez un même participant. Réfère à la variabilité des pointages obtenus lors de plusieurs mesures répétées chez un même participant.

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4
Q

Étude méthodologique sur la fidélité (stabilité) d’un outil de mesure

A
  • Deux évaluations par 1 ou 2 évaluateurs
  • Délai court entre les deux passations pour éviter les changements dans la situation des participants
  • Recrutement de la clientèle-cible (30-50 participants)
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5
Q

Types de fidélité : Fidélité test-retest (ou stabilité dans le temps)

A
  • Jusqu’à quel point le résultat obtenu à l’aide d’un outil de mesure demeure stable dans le temps, c.-à-d. lors d’évaluations répétées, dans les mêmes conditions, à différents temps.
  • Pas d’influence externe d’un intervenant ou administrateur de l’outil de mesure
  • S’applique surtout pour les questionnaires standardisés ou lors de la calibration d’un instrument de mesure
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6
Q

Types de fidélité : Fidélité intra-évaluateur

A

Jusqu’à quel point le résultat obtenu à l’aide d’un outil de mesure demeure stable dans le temps, c.-à-d. lors d’évaluations répétées par le même évaluateur. Contrairement à l’évaluation test-retest, on reconnait l’impact que peut avoir l’évaluateur sur la stabilité des résultats lors de l’évaluation intra-évaluateur.

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7
Q

Types de fidélité : Fidélité inter-évaluateur

A

Jusqu’à quel point le résultat obtenu par un évaluateur est comparable à celui obtenu par un ou plusieurs autres évaluateurs chez les mêmes participants à l’étude

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8
Q

statistiques pour la fidélité relative

A

De façon générale, ce sont des coefficients de corrélation qui permettent l’interprétation des résultats de fidélité :
- Coefficients de corrélation intraclasse (Intraclass correlation coefficient ou ICC) pour les variables proportionnelles ou par intervalle
- Coefficients de Kappa pour des variables nominales ou ordinales
NB : Plus la valeur du coefficient s’approchera de 1, plus la fidélité de la mesure sera élevée et, inversement, plus elle tendra vers « zéro », plus il y aura de variabilité et, par conséquent, de sources potentielles d’erreurs dans la mesure.

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9
Q

Coefficient de corrélation intraclasse (ICC)

A
  • il mesure l’accord véritable entre deux résultats.
  • Préférable au coefficient de Pearson puisqu’il tient compte des différences entre les évaluateurs
  • Basé sur une analyse de la variance à mesures répétées
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10
Q

coefficient intraclasse au lieu de pearson

A

L’utilisation d’une mesure d’association telle que le coefficient de corrélation de Pearson (r = 0,97) montre que les deux séries de données sont fortement corrélées. Cependant, voulant plutôt évaluer le niveau d’accord et non pas le niveau d’association, le calcul d’un coefficient de corrélation intraclasse est plus approprié et donne une valeur de 0,85 qui tient compte de l’erreur systématique dans le niveau d’accord entre les deux thérapeutes. VOIR exemple page 12

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11
Q

Le coefficient Kappa de Cohen

A

utilisé dans le cas d’un test générant un résultat qualitatif dichotomique (ex: signe positif ou signe négatif) ou ordinal (ex: 1, 2, 3, 4). Essentiellement, le coefficient peut s’interpréter comme la proportion d’accord entre les deux évaluateurs soit, la proportion d’éléments classés de façon identique par ceux-ci, ajusté pour la proportion d’accord liée au hasard. La valeur statistique du coefficient varie entre 0 et 1.

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12
Q

Interprétation des coefficients

A

regarder tableau page 15
- Il est par contre important d’utiliser ce barème d’interprétation des coefficients de fidélité avec prudence puisque les valeurs ont été déterminées de façon arbitraire.

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13
Q

Statistiques pour la fidélité absolue

A
  • Différence minimale détectable (minimal detectable difference ou MDD)
    -> Représente un estimé du plus petit changement qui peut être détecté chez le patient. La MDD est basée sur la SEM
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14
Q

Sources de variabilité influençant la fidélité

A

La différence obtenue entre des mesures répétées d’une même caractéristique (source de variabilité) peut être attribuée à quatre composantes :
- L’outil de mesure
- L’évaluateur
- Des variations entre les évaluateurs
- Le participant à l’étude

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15
Q

Sources de variabilité : goniomètre

A

Outil de mesure :
- Axes trop ou pas assez mobiles, différences entre les
instruments
Évaluateurs :
- Variation dans la position du sujet, dans l’identification des points de référence, dans l’intensité de pression en fin de mouvement
- Mauvaise stabilisation
- Erreur de lecture
Différences entre évaluateurs :
- Variation dans la position du sujet, l’identification des points
de référence, l’intensité de pression en fin de mouvement
- Mauvaise stabilisation
- Habilité à obtenir la confiance du sujet
- Erreur de lecture et utilisation des décimales
Usager :
- Niveau de douleur variable
- Tolérance différente à la pression en fin de mouvement
- Changement d’humeur
- Activités effectuées avant la mesure
- Variations biologiques

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16
Q

Cohérence interne d’un outil

A
  • Le degré de relation entre les items d’un même outil de mesure
  • Homogénéité de l’outil de mesure
  • Synonyme : Consistance interne
  • Terme anglais : Internal Consistency
  • Statistiques utilisées : Alpha de Cronbach
17
Q

coefficient alpha de Cronbach

A

c’est la corrélation moyenne entre les items d’un même outil. L’homogénéité d’un outil de mesure est évaluée statistiquement à l’aide du coefficient alpha de Cronbach.
VOIR diagramme page 24

18
Q

Interprétation du Coefficient Alpha de Cronbach

A

Le coefficient Alpha de Cronbach s’interprète comme tout coefficient de corrélation dont la valeur est positive, c’est-à-dire que la valeur alpha varie de 0 à 1. La cohérence interne est d’autant plus forte que le coefficient alpha est près de 1. En pratique, la cohérence interne doit être assez grande, mais le coefficient ne doit pas est trop près de 1, puisque cela signifierait que plusieurs items sont redondants.

19
Q

La validité

A
  • La validité désigne la capacité d’un outil à mesurer ce qu’il prétend mesurer
  • Absence d’erreur systématique dans la mesure
  • Elle est relative à un contexte, une population
  • Trois types principaux :
    -> De contenu
    -> De critère (concomitante et prédictive)
    -> De construit
20
Q

validité du contenu

A
  • Degré avec lequel le contenu d’une mesure représente toutes les dimensions du concept d’intérêt
  • Surtout évaluée pour qualifier les propriétés d’un questionnaire auto-administré ou d’une grille d’observation
  • L’étude de validité de contenu se réalise souvent en soumettant l’outil à un groupe d’experts et en recueillant leurs impressions et commentaires
21
Q

validité de critère

A
  • Étendue avec laquelle une mesure est reliée à une autre mesure de référence ou étalon (gold standard)
  • Le critère est habituellement un outil déjà établi, standardisé, utilisé et parmi les meilleurs de son domaine.
  • Les nouveaux outils de mesure lui sont comparés pour déterminer la validité relative au critère
22
Q

Validité concomitante

A
  • Association entre les résultats mesurés à l’aide d’un nouvel outil et ceux obtenus avec une mesure étalon (gold standard)
  • Exemple : Mesure de force avec un dynamomètre manuel et un dynamomètre isocinétique
23
Q

Validité prédictive

A
  • Étendue avec laquelle un test effectué à un temps donné peut prédire les résultats futurs d’un autre test, permet de déterminer si un outil de mesure peut prédire des résultats obtenus par un outil qui mesure un autre concept, mais dont le construit est supposé être associé au concept initial.
  • Exemple : L’amplitude articulaire actuelle prédit la capacité locomotrice dans 6 mois (vitesse de marche)
    NB : particulièrement importante pour les outils de dépistage.
24
Q

Validité de construit

A
  • L’étendue avec laquelle une mesure est liée ou est représentative du construit à l’étude et jusqu’à quel point le construit à l’étude est bien défini
  • Exemple de construits : la force, la douleur, la fonction respiratoire, la capacité motrice, la capacité ambulatoire, l’autonomie fonctionnelle, la qualité de vie, etc.
25
Q

Validité de construit: test d’hypothèses

A
  • Validité convergente : capacité à obtenir des résultats qui corrèlent fortement avec ceux obtenus par un autre outil mesurant un concept apparenté
  • Validité divergente : capacité à obtenir des résultats qui corrèlent faiblement avec ceux obtenus par un autre outil mesurant un concept différent
  • Validité discriminante : capacité à distinguer les résultats obtenus par deux groupes ayant des caractéristiques différentes
26
Q

Validité de construit: Validité de structure

A
  • Étendue avec laquelle le pointage d’un outil de mesure constitue une représentation adéquate des dimensions du construit évalué
  • Souvent évaluée avec une analyse factorielle
    -> Si les résultats de plusieurs items d’un outil se comportent de
    façon similaire: ils sont associés à un même facteur.
27
Q

Validité vs fidélité

A

La fidélité et la validité d’un outil sont des qualités essentielles à son utilisation. Il est important de se rappeler qu’un outil de mesure doit obligatoirement être fidèle afin d’être valide. En effet, bien qu’une mesure puisse sembler représenter de façon adéquate le construit évalué, si elle n’est pas reproductible, elle ne nous aide pas à juger de l’état de notre client.

28
Q

la sensibilité aux changements

A
  • Capacité de l’outil de mesure à détecter des changements significatifs du construit évalué dans le temps
  • Liée à la fidélité et à la validité de l’outil de mesure
  • Pertinente dans les études longitudinales
  • Terme anglophone : responsiveness
  • ≠ sensibilité d’un outil diagnostique! (sensitivity)
29
Q

Analyses statistiques de la sensibilité aux changements

A
  • Corrélations avec des mesures de changements physiologiques ou des mesures subjectives de changement
  • Réponse moyenne standardisée-Standardized response mean (SRM)
  • Taille de l’effet-Effect-size
  • Changement minimal cliniquement important (minimally clinical important difference ) :
    Courbes ROC
30
Q

calcul de la taille de l’effet (Effect Size (ES))

A

consiste à soustraire au résultat post-intervention (T2) le résultat pré-intervention (T1) pour chaque participant lors d’une expérimentation. Par la suite, on doit diviser la moyenne de ces différences (T2 – T1) par l’écart-type des résultats obtenus lors de l’évaluation pré-intervention (T1). Des valeurs de 0,2 0,5 et 0,8 correspondent à des effets considérés comme petits, moyens et grands, respectivement.

31
Q

calcul de la réponse moyenne standardisée (Standardized Response Mean (SRM))

A

La réponse moyenne standardisée sera obtenue en divisant la moyenne des différences (T2 – T1) par l’écart-type de ces différences (T2 – T1). Vous noterez que ces deux méthodes diffèrent peu l’une de l’autre. La seule différence se trouve au niveau du dénominateur utilisé dans le calcul.

32
Q

Changement minimal cliniquement important (Minimal clinical important difference (MCID))

A
  • Changement minimal requis pour démontrer un changement significatif du point de vue de l’usager
  • Nécessite normalement un critère externe de changement important
33
Q

Exemple d’étude MCID

A
  • Usagers avec problématique musculosquelettique au membre supérieur (n=255)
  • Programme de physiothérapie :
    -> Fréquence 2-3 fois/semaine durant 2 à 5 semaines
    -> Mobilisation passive et active
    -> Étirement
    -> Entraînement en force
    -> Exercices fonctionnels
  • Évaluations
    -> Au début du programme : DASH, QuickDASH
    -> À la fin du programme: DASH, QuickDASH, Échelle de changement
    global
34
Q

Exemple d’étude MCID : Analyses

A

-Méthode 1 : MCID = changement moyen du score de ceux ayant un score de 1 à l’échelle globale de changement
-Méthode 2 : Critère externe de changement : échelle globale de changement ≥ 2 et valeur du MCID calculée à partir d’une courbe ROC

35
Q

Courbe ROC

A

La courbe ROC présente la capacité du DASH (ou du QuickDASH) à discriminer correctement ceux qui se sont modérément ou grandement améliorés de ceux qui n’ont pas atteint ce critère en fonction de la différence de score obtenu avec ce questionnaire entre l’évaluation initiale et l’évaluation finale. La différence de score obtenue entre ces deux évaluations ayant la meilleure capacité à discriminer entre ces groupes représente le changement minimal cliniquement important. Il s’agit habituellement du point sur la courbe le plus près possible du coin supérieur gauche représentant un test parfait.

36
Q

La faisabilité

A
  • Fardeau en termes de coût, temps, équipement, formation, difficulté
  • Acceptation et observance par les sujets
  • Utilisation pour :
    -> Mesure directe
    -> Entrevue
    -> Auto-administration
  • Compatible avec analyses projetées
37
Q

l’interprétabilité

A
  • La caractéristique d’un outil de mesure permettant d’attribuer une signification qualitative au résultat obtenu ou au changement de résultats
    -> p.ex. Très mauvais à très bon; légère amélioration; 25e percentile
    -> Peut être obtenue grâce à des valeurs normatives.
38
Q

Traduction et adaptation culturelle d’un outil de mesure

A
  • Important lors de la traduction d’un outil de mesure
  • Processus rigoureux afin de s’assurer de respecter les construits de l’outil original
  • Nécessite l’évaluation des qualités métrologiques de la nouvelle version de l’outil de mesure

PHT-1007 mesure et éval (6 decks)

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