Module 5

Question 1

L’étude de cohorte est-il un devis observationnel ou expérimental?

Answer 1

Observationnel

Question 2

Quel est le devis le plus similaire à l’ECR?

Answer 2

L’étude de cohorte car il y a aussi des exposés et non exposés, juste pas de randomisation

Après l’ECR, c’est l’étude qui a le plus de validité

Question 3

Donner un exemple d’étude de cohorte très connue

Answer 3

Framingham Heart Study (avec disons la sous étude sur le tabagisme parental et la fibrillation auriculaire de l’enfant)

Question 4

V ou F: L’étude du tabagisme parental et FA à été réalisée sur des enfants en prospectif

Answer 4

F; une fois que les enfants sont devenus adulte on est retourné voir dans leurs dossiers –> ils ont été suivis en médian 40,5 ans

Question 5

V ou F: N’importe qui provenant de la population de référence peut faire partie d’une étude de cohorte

Answer 5

F: la personne doit
-Être à risque de développer l’issue d’intérêt (ex: cancer de l’utérus, on ne prendra pas d’homme)
-Ne pas encore avoir l’issue d’intérêt

Ces deux critères s’appliquent aussi aux gens d’un ECR mais en plus ils doivent ne pas encore être exposé à l’intervention car ils y seront randomisés

Question 6

Quelles sont les deux type de classement qu’on peut faire dans une étude de cohorte. Pk on choisirait un plus que l’autre?

Answer 6

A) Groupe entier soumis à une exposition particulière
-Pour les expositions rares (ex: mineurs et amiante)
-Pour les effets rares

B)Groupe sélectionné à même un segment de la population générale, sans considération initiale de l’exposition/ Étude populationnelle
-Pour les expositions plus fréquentes
-Possibilité d’étudier plusieurs expositions

Question 7

Dans une étude de cohorte populationnelle, le
groupe non exposé provient de ____________ que les exposés

Answer 7

la même population

–>On échantillonne une seule « cohorte » qui sera ensuite séparée entre exposés et non exposés
–> Améliore la comparabilité des groupes car ont veut qu’ils soient semblables +++ sauf pour l’exposition

Question 8

Dans une étude de cohorte faisant appel à un groupe soumis à une exposition particulière, le
groupe non exposé provient de ____________ que les exposés

Answer 8

population différente (externe)

on peut la tirer de:
a) La population générale là où résident les membres
du groupe exposé (ex: mm ville)
b)Une autre cohorte identique sauf pour l’exposition (ex: mineurs mais d’aluminium)

le choix b) est privilégié car meilleure comparabilité et plus d’info souvent

Question 9

V ou F: On peut avoir plusieurs groupes de contrôle dans une étude de cohorte faisant appel à un
groupe soumis à une exposition particulière

Answer 9

V

Question 10

Par rapport à l’exposition dans une étude de cohorte

a) Quels types d’exposition peuvent être étudiés?
b) Peut-on avoir différents degrés d’exposition?
c) Est-ce possible que l’exposition se modifie au cours
de l’étude?
d) Toute personne mise en contact avec l’exposition
doit-elle être considérée comme “exposée”?

Answer 10

a) N’importe quelle exposition
b)Oui on le fait souvent (ex: je grade mon exposition entre les fumeurs régulier, partiels, non fumeur etc.)
c)On peut le faire, mais complexifie l’analyse
d)Non il faut considérer dose minimale requise et la période d’induction/incubation (ex: quelqu’un qui fume 2 mois vs 20 ans)

Question 11

Comment on cherche l’exposition dans une étude de cohorte?

Answer 11

• Données administratives (ex. RAMQ), dossiers
  médicaux, archives de compagnies et autres
  archives préexistantes
  (+)= pas cher, couvre bcp de monde, classification objective
  (-)=peu détaillé et pas d’info sur facteurs de confusion

-Entrevues et questionnaires
(+)= plus d’info
(-)= subjective, recall bias

-Examens médicaux et tests de lab
(+)= objectif
(-)=$$$

Question 12

V ou F: La documentation de l’exposition est habituellement l’étape la plus couteuse de l’étude de cohorte

Answer 12

F; C’est le suivi

-Sa durée dépendra du lien biologique entre l’expo et la maladie (ex: cigarette et cancer= plus long suivi)
-On doit avoir le mm dans les deux groupes
-On veut le moins de perte ay suivi possible pour garder la puissance et ne pas avoir de biais de sélection

Question 13

Dans l’étude de cohorte on peut mesurer l’impact de plusieurs expositions sur une maladie, mais aussi de ________________

Answer 13

une exposition sur plusieurs maladies! (ex:Effet du tabagisme parental sur risque de:
1) FA; 2) Athérosclérose; 3) Tabagisme)

Question 14

Quelle est la meilleure façon de faire en sorte quel l’’information sur la maladie soit complète et
comparable entre les deux groupes (recueillie de la
même façon) ? Pk est-ce souhaitable?

Answer 14

Étude à l’aveugle!

Évite le biais d’observation

Question 15

Quelle est la différence entre l’étude prospective/concurrente et historique/rétrospective? Une étude de cohorte peut-elle être prospective? Rétrospective?

Answer 15

Étude historique (« rétrospective »): Quand l’exposition et la maladie ont déjà eu lieu au moment où
l’étude est planifiée. Les données utilisées pour faire l’étude sont historiques et n’ont pas été
recueillies à cette fin.

attention: Dans une vraie « étude de cohorte rétrospective », on collecte les données du passé. Exemple : on demande à des gens de participer à une étude sur une exposition environnementale passée (il y a 10 ans) et on reconstruit
l’historique de leucémie chez ces gens (qui rapportent une information passée avec biais de mémoire et connaissent leur état de santé (cancer) au moment où ils acceptent de participer…

Étude concurrente (« prospective »): Quand des événements (exposition, maladie) peuvent encore se
produire chez les sujets à l’étude une fois celle-ci planifiée et/ou commencée. Les données requises pour
faire les analyses n’existent pas toutes au moment d’entreprendre l’étude.

Une étude de cohorte peut être l’un ou l’autre!

Question 16

Quelles sont les désavantages de l’étude historique vs prospective?

Answer 16

Comporte des flous par rapport à:
-Exhaustivité des données recueillies dans
le passé?
-Facteurs de confusion documentés?
-Précision des données?
-L’exposition a t-elle vraiment précédée la maladie?
-Le suivi est-il identique chez tout le monde?

Question 17

Quels sont les mesures d’effet (ratio) qu’on utilisera

a)Dans une ECR
b)Dans une cohorte
c)Dans un cas témoin
d)Dans une étude transversale analytique (photo)

Answer 17

a) RR, Rate ratio/hazard ratio (meilleur choix) et Odd ratio de cohorte
b)^
c)Odds ratio (rapport de cotes)
d)Prévalence de odds ratio

Question 18

revoir slide 23

Question 19

Quels sont les trois type de biais possible dans une étude de cohorte (pssst: ce sont les mm que pour ECR)

Answer 19

Facteur de confusion(variable externe inégalement distribuée entre les deux groupes)

Biais de sélection (les exposés et non-exposés ne sont pas choisis (ou perdus de vue) indépendamment de leur susceptibilité à la maladie)

Biais d’information (les groupes ne sont pas observés aussi
intensément, de la même façon)

Question 20

V ou F: Les facteurs de confusion seront toujours présent dans une étude de cohorte

Answer 20

V!! Comme il n’y a pas de randomisation c sur qu’il y aura facteur de confusion (souvent=age)

Question 21

Quels sont les trois critères pour qu’une variable externe soit un facteur de confusion/une variable confondante

Answer 21

a) Relié au développement de l’issue (associé maladie)
b)Inégalement distribuée entre les deux groupes (être associée à l’exposition)
c)Pas un lien de causalité entre l’exposition et l’issue

Question 22

V ou F: Lorsqu’on compare les caractéristiques de base
des exposés et non exposés à la recherche d’un débalancement entre exposés et non exposés on devrait se fier à la p-value

Answer 22

F: Il ne faut pas se fier au p-value parce qu’il est trop influencé par la taille de l’échantillon

grosse étude: la moindre différence sera jugée comme stat signifivative vs une petite étude rien ne sera stat significatif

Question 23

Quels sont les trois manières que je peux utiliser pour prévenir les facteurs de confusion dans l’étude de cohorte?

Answer 23

1: Restriction de l’étude à une seule catégorie
de la variable confondante
-Ex: Étude pourrait être faite en excluant les sujets
hypertendus

2: Appariement (jumelage) des exp et non exp
-Ex: 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 (peu utilisé dans la cohorte cependant…)

3: Analyse statistique tenant compte de la
variable confondante
-Ex: standardisation,
analyse stratifiée, analyse multivariée

Question 24

Qui suis-je: 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.

Answer 24

Biais d’observation

Question 25

Quels sont les 3 façons d’avoir un biais d’observation dans l’étude de cohorte

Answer 25

Connaissance de l’exposition (par l’auteur ou les participants)

Biais de détection (lorsque l’exposition elle mm détermine l’intensité du suivi ex: les fumeurs vont plus chez le médecin que les non fumeurs)

Utilisation d’outils de mesure différents pour exp et nexp

Question 26

Comment peut-on prévenir les biais d’observation dans l’étude de cohorte

Answer 26

Aveugle

Critères objectifs et explicites pour diagnostiquer la maladie

Suivi et mesure de l’issue strictement identiques dans les deux groupes

Question 27

Que se passe t-il si on a un outil de mesure de la maldie qui est le mm pour exp et non expo mais est imparfait

Answer 27

Diminue la force de l’association –> les erreurs de classification non différentielles sous estime toujours l’association

Question 28

Qui suis-je: Distortion dans la comparaison des groupes
pouvant résulter de la façon dont les sujets sont choisis pour l’étude ou (biais d’échantillonnage) des pertes au suivi durant l’étude

Answer 28

Biais de sélection

Question 29

Donner les principaux types de biais de sélection qui peuvent survenir dans une étude de cohorte

Answer 29

Participation volontaire (chez les exposé et/ou on exp) car pas le mm risque que les non volontaires

Perdus de vue différentiel (#1 dans les études cohorte)

Question 30

V ou F: Les pertes au suivi
« non différentielles » ou aléatoires ne représentent pas un biais de sélection

Answer 30

V (ne devrait pas impacter les résultats!)

Le biais survient si et seulement si la perte au suivi est associée à la fois à l’exposition et à l’issue (donc est différentielle)

Question 31

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

Answer 31

Sujets volontaire: Choisir des sujets représentatifs plutôt que
volontaires et maximiser la participation

Pertes: les minimer en informant les sujets, suivi régulier, etc.

Si impossible à prévenir faire une estimation de l’étendue du biais des perdus de vue (analyse de sensibilité)

Question 32

V ou F: La confusion a l’avantage de se contrôler avec différentes
méthodes au contraire des biais de sélection et d’information
qui eux, une fois présents, sont difficiles à contrôler

Answer 32

V

Question 33

Quels sont les principaux avantages et désavantages de l’étude de cohorte

Answer 33

AVANTAGES
-Est efficiente avec exposition 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

DÉSAVANTAGES
-Inefficiente quand la maladie est rare;
- Nécessite souvent de grandes tailles d’échantillons
-Peut être très longue (quand prospective) et donc + susceptible au biais des perdus de vue;
-Coûteuse.
-Nécessite un contrôle du biais de confusion (omniprésent dans étude de cohorte)

Question 34

voir slide 51 à 55

Question 35

Que nous permet de faire le test d’hypothèse lors de l’analyse d’une étude?

Answer 35

Évaluer le rôle du hasard et de faire de l’inférence
sans intervalles de confiance

–> sert à évaluer l’hypothèse nulle aka l’absence d’effet ou l’absence d’associaiton

Question 36

Qu’est-ce que mon H0 et mon H1

Answer 36

Question 37

Que donne le résultat d’un test test d’hypothèse

Answer 37

C’est le p-value, qui donne la probabilité qu’on obtienne ce résultat (ou un résultat encore plus
extrême) si H0 est vrai/le seul effet possible est celui du hasard d’échantillonnage (pas d’effet ou pas d’association)

Question 38

V ou F: L’hypothèse nulle concerne une ou des populations et sera donc vérifiée dans une ou des échantillons

Answer 38

V

Question 39

Quand est-ce qu’on peut rejeter l’hypothèse nulle

Answer 39

Quand p-value est assez faible soit avec un niveau alpha/seuil alpha de 0,05

Question 40

Disons que après correction pour l’âge, le sexe, l’IMC, la maladie coronarienne je trouve dans mon étude sur la FA des enfants que
HR (rate ratio) = 1,24

Le test d’hypothèse est alors utilisé pour évaluer le rôle du hasard dans l’obtention de ce HR: P-value = 0,04.

Quelle interprétation de cette valeur p je peux faire?

Answer 40

La probabilité d’obtenir un HR de 1,24 ou plus extrême (2,3, etc.) est de 4% si on suppose que mon hypothèse nulle est vraie c’est à dire qu’il n’y a pas de différence entre les risque de développer FA chez enfant de parent fumeur vs non fumeur.

Nous concluons que le résultat obtenu (HR=1,24) est peu plausible (4%)
“sous H0” (= par le simple effet du hasard).

Nous rejetons alors l’hypothèse nulle et concluons que le résultat est
“statistiquement significatif”

Question 41

V ou F: Tout comme les intervalles de confiance, les TH évaluent le rôle du hasard d’échantillonnage et donnent un indice sur les autres raisons pouvant
expliquer nos résultats: biais, facteurs de confusion, etc.

Answer 41

F: JUSTE LE RÔLE DU HASARD

Question 42

Quelle est la différence entre un TH et un IC? Pourquoi on se fierait plus à l’un qu’à l’autre?

Answer 42

les deux donne une information sur la valeur réelle en tenant compte du rôle du hasard d’échantillonnage et donc normalement le TH et l’IC doivent toujours avoir la mm conclusion sur la signification statistique

Par contre, le TH ne fournit pas l’information la plus
importante pour le médecin et son patient, i.e. un intervalle de valeurs plausibles pour l’effet réel du traitement ou de
l’exposition –> l’IC EST PLUS SIGNIFICATIF EN CLINIQUE

Question 43

À quoi servent les courbes de survie/ courbe de kaplan-meier

Answer 43

Lorsqu’on s’intéresse au temps nécessaire à l’apparition d’un événement (T*) et non seulement à l’apparition (oui/non) de cet événement (É)

Ces courbes sont très utilisées en clinique pour donner le pronostic

Question 44

Qu’est-ce qu’un patient “censuré” dans une courbe kaplan-meier

Answer 44

Patients qui ne développeront jamais l’évènement pour lequel on essaye d’évaluer le temps de développement (décédé, perdu de vue, fin de l’étude)

Question 45

V ou F: La mesure d’issue dans une courbe de survie est toujours dichotomique: le particpant a soit eu l’évènement ou est censuré

Answer 45

V!

Question 46

Qu’est-ce que le log-rank p-value?

Answer 46

C’est le p-value calculé pour les courbes de survie, à partir du calcul “log rank test”

Question 47

Comment s’interprète le log-rank p value (ex: log rank p-value= o,05)

Answer 47

La probabilité que la différence entre les courbe soit celle obtenue ou encore plus extrême si on suppose qu’il n’y a pas de différence entre les deux courbe/différence due au hasard (H0 vraie)

Question 48

Qui suis-je: 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) aka 2 et + variables

Answer 48

Analyse multivariée

Question 49

Quels sont les 3 modèles d’analyse multivariée qui existent?

Answer 49

1)Régression linéaire (peut etre simple ou multivarié)
-Lorsque j’ai une variable quantitative qui est continue (ex: nombre de cigarrette par jour parent)

2)Régression logistique
-Lorsque j’ai une variable dichotomique (ex: tabagisme parental)

3)Régression de cox
-Lorsque j,ai une variable de survie/durée à deux dimension (ex: kaplan meier)

Question 50

Quelle est la différence entre un modèle de régression linéaire simple et multivarié

Answer 50

Simple
-Considère l’effet d’un seul facteur sur une issue continue
-Formule: Y = Bêta0 + Bêta1X1 (où y est la variable dépendante et x indépendante)

multivariée
-Permet la prise en compte simultanée de plusieurs facteurs pour
expliquer une issue continue
-Y = Bêta0 + Bêta1X1 + Bêta2X2 + Bêta3X3…. où tous les x sont différentes variables qu’on veut controler

Question 51

Dans la régression logistique, la variable _______ (dépendante ou indéoendante) sera la varibale dichotomique

Answer 51

Dépendante (X)

ln(q/1-q) = B0 + B1X1 + B2X2 + ..+ BpXp

Question 52

Qu’est-ce qui est plus fiable lors de l’analyse des résultats (où je devrais regarder pour voir mes réponses): les modèles non ajusté ou les modèles multivariées ajustés

Answer 52

Multivariés ajustés car elle enlève l’effet des facteurs de confusion

Ici on voit que HR avant=1.35 vs HR après = 1,18. Comme la différence est >10% alors il y avait un facteur de confusion considérable!

Question 53

Si, après analyse multivariée j’obtiens [voir photo] comment je peux l’interpréter l’interpréter?

Answer 53

Lorsque l’exposition paternelle au tabagisme augmente d’un paquet par jour,
l’incidence de FA est multipliée par 1,24 et ce, en contrôlant pour l’âge, le sexe, l’IMC, la
presence de maladie coronarienne, de diabète, etc.”
ou
“ À âge, sexe, IMC, maladie coronarienne, diabète, etc. constants, l’incidence de
fibrillation auriculaire augmente de 24% pour chaque paquet/jr additionnel fumé par le
père ”
L’intervalle de confiance ne contient pas la valeur nulle 1,0. Le tabagisme paternel a
donc un effet statistiquement significatif sur le risque de développer une FA