MODULE 5

Question 1

Qu’est-ce qu’une étude de cohorte?

Answer 1

Une étude d’observation de l’association entre une exposition et une maladie, dans laquelle la fréquence de maladie est déterminée dans des groupes définis par l’exposition des sujets

Question 2

Vrai ou faux? L’étude de cohorte peut être comparée à un essai clinique sans randomisation.

Answer 2

Vrai

Question 3

Comment recrute-t-on les patients dans une étude de cohorte?

Answer 3

Sur la base de l’exposition
On mesure la fréquence (incidence) de la maladie chez ceux qui sont exposés vs ceux qui ne le sont pas

Question 4

Quel est le désavantage de l’étude de cohorte?

Answer 4

Ça crée de la confusion, car on a des débalancements, car pas de randomisation

Question 5

Qui peut faire partie d’une étude de cohorte?

Answer 5

Individus à risque de développer la maladie

• Exempts de la maladie (issue) d’intérêt
• Susceptibles de la développer à tout moment du suivi (Et excluant sujets répondant aux critères d’exclusion pratiques, éthiques, etc.)

Question 6

Qui peut faire partie d’un ECR?

Answer 6

• Exempts de l’issue d’intérêt (maladie, rémission, guérison, etc.)
• Susceptibles de la développer à tout moment du suivi
• N’ayant pas encore été exposés (car ils devront être randomisés)

Question 7

Comment choisir le groupe exposé dans les études de cohorte lorsque l’exposition est rare?

Answer 7

Groupe entier soumis à une exposition particulière

• eg. Travailleurs de l’amiante
• eg. Première Nation Aamjiwnaang (Ontario) (+++ expositions chimiques)

Cette manière est efficace pour étudier expositions rares et permet aussi d’évaluer des effets un peu plus rares

Question 8

Comment sélectionner le groupe d’exposés pour une étude de cohorte populationnelle?

Answer 8

Groupe sélectionné à même un segment de la population générale, sans considération initiale de l’exposition (Ex: Nurse’s Health Study, Adultes Framingham)

• Possible seulement quand l’exposition est commune, sinon inefficace
• Possibilité d’étudier plusieurs expositions

Question 9

Comment choisir le groupe non-exposé dans une étude de cohorte?

Answer 9

Les groupes qui seront comparés doivent être aussi semblables que possible, sauf en ce qui concerne l’exposition

• Dans une étude de cohorte populationnelle, le groupe non exposé provient donc de la même population que les exposés : On échantillonne une seule « cohorte » qui sera ensuite séparée entre exposés et non exposés (Améliore la comparabilité des groupes)
• Dans une étude de cohorte faisant appel à un groupe soumis à une exposition particulière, le groupe non-exposé est souvent externe (La population générale là où résident les membres du groupe exposé ou une autre cohorte identique sauf pour l’exposition)

Question 10

Vrai ou faux? Dans une étude de cohorte, on peut avoir plusieurs groupes de contrôle

Answer 10

Vrai

Question 11

Que veut-on dire par: Ne pas tenir compte de la dose minimale et de la période d’induction pour déclarer quelqu’un « exposé » peut masquer une association.

Answer 11

Si on observe les effets de l’amiante durant juste 6 mois, ça se peut qu’on manque l’effet de l’exposition.
Il faut bien établir la dose minimale d’exposition requise et période d’induction afin de considérer une personne comme “exposée”

Question 12

Comment peut-on documenter l’exposition? Quels sont les avantages et désavantages de chacun?

Answer 12

Données administratives (ex. RAMQ), dossiers médicaux, archives de compagnies et autres archives préexistantes

• Peu coûteux, couvrent une grande partie de la population, classification objective de l’exposition
• Peu détaillés, pas d’info sur facteurs de confusion

Entrevues et questionnaires

• Information plus détaillée et exhaustive
• Subjective (en particulier pour expositions délicates)?
• Mémoire?

Examens médicaux et tests de laboratoire

• Objectifs
• Plus coûteux, erreurs de mesure

Question 13

Quel est l’aspect le plus coûteux de l’étude de cohorte?

Answer 13

Le suivi

Question 14

Pourquoi les pertes au suivi doivent être minimisées dans les études de cohorte?

Answer 14

• Pour maintenir la puissance de l’étude
• Afin d’éviter d’introduire un biais de sélection

Question 15

Vrai ou faux? Dans l’étude de cohorte, on peut mesurer l’impact d’une exposition sur plusieurs maladies/issues simultanément

Answer 15

Vrai
Ex: Effet du tabac parental sur risque de: 1) FA; 2) Athérosclérose; 3) Tabagisme

Question 16

Comment faire en sorte que l’information sur la maladie soit complète et comparable entre les 2 groupes (recueillie de la même façon) ?

Answer 16

Il y a toujours des biais, on ne peut jamais mesurer parfaitement l’exposition. L’important c’est que le biais soit le même sur les exposés et les non-exposés

Question 17

Quelle est la différence entre une étude de cohorte prospective (concurrente) vs historique?

Answer 17

Prospectif: Le chercheur est présent et collecte les données (incidence de maladie) en temps réel, mais l’exposition a déjà eu lieu.
Meilleur design, meilleure validité
.
Historique (rétrospectif) : la stratégie de recrutement demeure sur la base de l’exposition, mais la maladie a déjà eu lieu.
Le risque de biais est bcp + important, car les patients recrutés doivent être volontaires, risque de biais de mémoire

Question 18

Qui suis-je? Erreur systématique qui invalide la comparaison des groupes et les résultats de l’étude.

Answer 18

Biais

Question 19

Qu’est-ce qu’un biais de confusion ?

Answer 19

Distortion dans la comparaison due à l’effet d’une variable externe inégalement distribuée entre les groupes.

• Le but premier de la randomisation est d’éviter la confusion
• On contrôle ce biais avec des techniques de régression multivariées

Question 20

Qu’est-ce qu’un biais d’observation?

Answer 20

Distortion dans la comparaison due au fait que les groupes ne sont pas observés aussi intensément, de la même façon. La « qualité » de la mesure n’est pas la même.

*Si on documente (diagnostique) mieux chez les exposés, on peut surestimer un RR, d’où la pertinence d’être à l’aveugle

Question 21

Qu’est-ce qu’un biais de sélection?

Answer 21

Distortiondanslacomparaisondueau fait que les exposés et non-exposés ne sont pas choisis (ou perdus de vue) indépendamment de leur susceptibilité à la maladie.
DONC: Ne pas avoir pris les bonnes personnes dans l’étude

Question 22

Quel est l’impact des pertes au suivi sur le risque relatif et la puissance?

Answer 22

Ça crée un biais de sélection. Si on perd des gens qui développent la maladie, on sous-estime la mesure du RR
Si les pertes au suivi sont aléatoires, on perd de la puissance, mais on ne distortionne pas la mesure du RR

Question 23

Le biais de sélection affecte +++ la validité ____

Answer 23

Externe

Question 24

Qu’est-ce qu’un facteur de confusion?

Answer 24

Effet d’une variable externe qui (si non contrôlée) vient biaiser la mesure d’association en raison de sa distribution inégale entre les groupes d’exposition.
Omniprésente dans les études d’observation!

Question 25

Pour être un facteur de confusion, une variable doit avoir quelles caractéristiques?

Answer 25

1. Doit affecter le risque de maladie (être “associée à la maladie”)
2. Doit être inégalement distribuée entre les groupes d’exposition (« être associée à l’exposition »)
3. Ne doit pas être un intermédiaire dans le lien de causalité entre l’exposition et l’issue
   Ex: Tabagisme et cancer du larynx
   Alcool?
   Présence de cellules squameuses modifiées ?

Question 26

Qu’est-ce qu’une variable intermédiaire?

Answer 26

L’exposition explique à 100% la variable intermédiaire et la variable intermédiaire cause à 100% l’outcome.
C’est le chemin causal
Ex: Altération auriculaire dans la FA
Infection cause inflammation cause accouchement préterme = on contrôle pas l’inflammation

Question 27

À quoi sert la p value dans le tableau 1 ?

Answer 27

Rien
La décision d’ajuster pour un facteur de confusion ne se fait pas selon la valeur p, car le p dépend trop de la taille de l’échantillon, c’est pas fiable, c’est le chercheur qui décide s’il contrôle ou pas (subjectif)

Question 28

Comment prévenir les facteurs de confusion dans l’étude de cohorte?

Answer 28

1. Restriction de l’étude à une seule catégorie de la variable confondante (pas vrm utilisé car affecte la validité externe) Ex: Étude pourrait être faite en excluant les HTA; Chez les hommes seulement; etc.
2. Appariement (jumelage) des exp et non exp. Ex: E.g. Pour chaque exposé de 38 ans buveur d’alcool au moment du recrutement, on pourrait recruter un non exposé de 38 ans buveur d’alcool
3. Analyse statistique tenant compte de la variable confondante (e.g. standardisation, analyse stratifiée, analyse multivariée)

Question 29

Quels sont les avantages et désavantages de faire un appariement pour prévenir les facteurs de confusion?

Answer 29

• Permet de balancer artificellement les groupes (contrôle la confusion)
• Quand on a des pertes au suivi, on défait l’appariement = confusion quand même
• Cette technique amène un biais de sélection dans l’étude cas-témoin, mais pas dans l’étude de cohorte

Question 30

Nommez 3 exemples de biais d’observation dans l’étude de cohorte

Answer 30

• Connaissance de l’exposition: Si les chercheurs savent qui sont les participants dont les parents fument, ça peut influencer l’intensité de leurs recherches de la FA s’ils soupçonnent une association, surtout si pas de protocole systématique d’évaluation des dossiers médicaux.
• Biais de détection: L’exposition elle-même détermine l’intensité du suivi (ex: Les patients dont les parents fumaient ont peut-être + de problèmes respi en général et consultent peut-être + svnt leur MD, ce qui multiplie le nombre d’occasions de détecter la FA.
• Utilisation d’outils de mesure différents pour exp et nexp: ex: Mineurs: examens médicaux / Population de contrôle: entrevues téléphoniques

Question 31

Que se passerait-il si l’outil de mesure de la maladie était le même pour exposés et non exposés, mais était imparfait, par ex:
Ne trouvait pas tous les malades (sensibilité ↓)
Trouvait la maladie là où il n’y en a pas (spécificité ↓)

Answer 31

Diminuerait la force de l’association

Question 32

Quel est le biais le plus important dans les études de cohorte?

Answer 32

Biais des perdus de vue

Les individus abandonnent l’étude de façon différentielle selon qu’ils sont exp-mal, exp-nmal, nexp-mal, nexp-nmal.

• Ex : Les fumeurs abandonnant au moment de l’apparition d’un cancer
• Ex: Groh: Les enfants de fumeurs interrompant leur participation parce que, culturellement, ils prennent moins soin de leur santé (surtout s’ils ont FA)

Question 33

Qu’est-ce qu’un biais de sélection par participation volontaire?

Answer 33

Chez les exposés (et/ou les non exp), ceux qui se portent volontaires ne sont pas au même risque que les autres (étude historique)
Ex: Uranium appauvri et cancer des os chez les vétérans

Question 34

Quelle est la différence d’une perte au suivi différentielle et non-différentielle ?

Answer 34

Non-différentielle (aléatoire) : Affecte autant le groupe d’exposé que le groupe non-exposé = PAS DE BIAIS, mais on perd de la puissance

Différentielle: Affecte plus un groupe que l’autre

Question 35

Si on a 50% de perte au suivi chez les exposés et 20% chez les non-exposés, A-t-on nécessairement un biais de sélection?

Answer 35

Non, dans l’exemple le Ratio est le même, on peut avoir des pertes au suivi ‘‘non-différentielles’’ = affecte avec les mêmes proportions les exposés et non-exposés

Question 36

Le biais causés par les pertes au suivi survient si et seulement si ____

Answer 36

La perte au suivi est associée à la fois à l’exposition et à l’issue (donc est différentielle)

Question 37

Comment prévenir le biais de sélection dans l’étude de cohorte?

Answer 37

• Choisir des sujets représentatifs plutôt que volontaires et maximiser la participation (pour étude historique principalement)
• Surtout en minimisant les pertes au suivi
• Si impossible à prévenir : Tenter d’estimer l’étendue du biais des perdus de vue (analyse de sensibilité)

Question 38

Quels sont les avantages de l’étude de cohorte?

Answer 38

• Efficiente, comparativement à d’autres devis, quand l’exposition est rare;
• Permet d’obtenir une mesure directe de l’incidence de maladie dans des groupes exposé et non-exposé;
• Permet d’étudier l’association entre une exposition et l’ensemble de ses conséquences (i.e. plusieurs maladies à la fois);
• Permet d’identifier plus facilement la relation chronologique exposition-maladie;

Question 39

Quels sont les désavantages de l’étude de cohorte ?

Answer 39

• Inefficiente quand la maladie est rare;
• Nécessite souvent de grandes tailles d’échantillons;
• Peut être très longue (quand prospective);
• Parce qu’elle implique de longs suivis (prospective), particulièrement susceptible au biais des perdus de vue;
• Coûteuse.
• Nécessite un contrôle du biais de confusion

Question 40

Comment calculer le risque relatif?

Answer 40

1. Ratio d’incidence cumulée (risk ratio)
2. Ratio des taux d’incidence (rate ratio)

Question 41

Comment calculer un ratio d’incidence cumulée (risk ratio)?

Answer 41

= Incidence cumulée chez les exposés / incidence cumulée chez les non exposés

Question 42

Comment calculer le ratio des taux d’incidence (rate ratio ou hazard ratio) ?

Answer 42

= Taux d’incidence (TI) chez les exposés / taux d’incidence (TI) chez les non exposés

Question 43

À quoi sert le test d’hypothèse?

Answer 43

Question 44

Qu’est-ce que la p-value?

Answer 44

• Une fois l’hypothèse énoncée, on consulte le résultat de notre étude (p.ex. RR ou DR estimé).
• Le TH implique le calcul, à partir d’une formule mathématique, de la** probabilité de notre résultat (ou d’un résultat encore plus extrême) si le seul effet possible est celui du hasard d’échantillonnage** (= si H0 est bonne = « sous H0 »).
• La formule mathématique du TH est basée sur le résultat de l’étude et la variabilité des échantillons.
• La probabilité que fournit le TH se nomme “p-value”.

Question 45

Que peut-on conclure si la P-Value est faible?

Answer 45

Le résultat obtenu dans l’étude est peu probable par hasard (« sous H0 », « si l’hypothèse nulle est bonne »). On rejettera donc H0.

Question 46

Que peut-on conclure si la P-value est élevée?

Answer 46

On ne rejettera pas H0.

Question 47

Qu’est-ce que la p-value?

Answer 47

« La probabilité d’obtenir un résultat comme celui observé, ou un résultat encore plus extrême, si on suppose que l’hypothèse nulle est vraie »
i.e.
« La probabilité d’observer une différence aussi grande ou encore plus grande que celle observée entre les échantillons de l’étude si, en fait, il n’y a pas de différence entre les populations sous-jacentes »

Question 48

Quel est le désavantage des tests d’hypothèses?

Answer 48

Tout comme les intervalles de confiance, les TH n’évaluent que le rôle du hasard d’échantillonnage. Ils ne nous renseignent pas sur les autres raisons pouvant expliquer nos résultats: biais, facteurs de confusion, etc.

Question 49

Lequel est le plus informatif? L’IC ou le p-value?

Answer 49

IC, car le TH ne fournit pas l’info la + importante pour le médecin et son patient, i.e. un intervalle de valeurs plausibles pour l’effet réel du tx ou de l’exposition (c.-à-d. pour le “paramètre”).

Question 50

Qu’est-ce qu’une analyse multivariée? À quoi sert-elle?

Answer 50

Le terme “analyse multivariée” fait référence à toute forme d’analyse qui implique la construction d’un modèle statistique liant plus de deux variables à la fois.
Permet d’estimer efficacement l’association entre deux variables (e.g. exposition et issue), en contrôlant simultanément pour plusieurs autres variables (p.ex. facteurs de confusion).

Question 51

À quoi sert la régression logistique?

Answer 51

Question 52

Qu’est-ce qu’un modèle de régression linéaire?

Answer 52

Question 53

Qu’est-ce qu’une régression de COX?

Answer 53