MODULE 6 Flashcards
de quelle façon il est préférable de travailler avec les incidences? et pourquoi?
sous forme de rapport d’incidences, parce que le ln des incidences suit approximativement une loi normale, mais pas les différences d’incidences.
dans un intervalle de confiance de niveau 95%, à combien est fixé le alpha?
alpha = 5% (intervalle de confiance de niveau 1- alpha)
quelle valeur on cherche à inclure dans un intervalle de confiance précisément?
la valeur centrale (moyenne) de la distribution suivant une loi normale de la réponse à la question de recherche
selon une distribution suivant une loi normale, pour un niveau de confiance 95%, la borne supérieure est à combien d’écarts-types de l’estimé ponctuel (valeur au milieu)?
à 1,96 erreurs-types environ
quelle est la formule qualitative de l’intervalle de confiance?
estimé ponctuel +/- 1,96 x erreur-type
qu’est-ce qu’on fait si une des bornes est supérieure ou inférieure à 100%?
comme la différence entre 2 proportions est bornée entre -100% et 100%, on tronque la borne. ex: [80%, 110% devient [80%, 100%]
si en calculant une probabilité de différence entre 2 tx sous la condition que les 2 tx sont égaux exclut la valeur 0, que peut-on conclure?
on peut rejeter l’hypothèse que les 2 tx ne sont pas égaux!!
dans quels cas la loi normale ne fournira pas une très bonne approximation?
si la taille d’échantillon est très petite ou si les proportions sont très proches de 0 ou 100
que veut dire un intervalle de confiance de 95%?
que si l’étude est répétée un grand nombre de fois, 95% des intervalles de confiance contiendront la valeur réelle recherchée.
après avoir obtenu un intervalle de confiance de niveau 95%, peut-on dire qu’il y a 95% de chances que la vraie réponse se trouve dans l’intervalle?
non, on doit parler en termes de confiance. ex : nous sommes confiants à 95% que la vraie réponse se trouve dans l’IC
dans quel cas on utilise un IC unilatéral?
dans le cas d’ECRs de non infériorité
si la taille d’échantillon est <30, quelle loi utilise-t-on?
la Loi de Student: on remplace le centile Zalpha/2 par le centile de la loi de student
que doit-on présupposer pour pouvoir calculer un IC pour un rapport de 2 taux d’incidence?
que les incidences sont constantes durant la période de suivi d’un ECR
si les incidences sont constantes dans le temps, on peut démontrer que la médiane M de survie est égale à quoi?
ln(2/incidence)
le rapport des temps médians de survie est égal à quoi?
ln(2/incidence1)/ln(2/incidence2) = incidence2/incidence1
est-ce que l’IC du rapport des incidences est égal à l’IC pour le rapport des temps médians de survie?
oui!
Vrai ou faux: l’erreur-type d’un rapport d’incidences dépend du nombre de patients recrutés et randomisés
Faux, elle ne dépend que du nombre de cas incidents
qu’est-ce que représentent E1 et E2 dans le contexte d’un ECR?
le nombre de cas incidents dans les groupes 1 et 2, respectivement
quelle transformation doit-on faire pour trouver l’IC du rapport d’incidences à partir de l’IC du ln(RR) ?
e exposant la valeur de la borne. à faire pour chaque borne.
Pour un ECR qui mesure l’incidence du VIH avec un vaccin et un placebo, si on obtient une incidence de 3.3 personnes-années dans le groupe expérimental et 4,5 personnes années dans le groupe placebo, quelle est l’efficacité du vaccin?
E = 1-RR = 1- (3,3/4,5) = 27%
Dans un ECR, est-ce que le présupposé d’incidence constante est vérifié? pourquoi?
souvent oui, car le suivi est relativement court.
Pour un ECR qui mesure l’incidence du VIH avec un vaccin et un placebo, si on obtient une incidence de 3.3 personnes-années dans le groupe expérimental et 4,5 personnes années dans le groupe placebo, et qu’on obtient 71 infections dans le groupe expérimental et 97 dans le groupe placebo, combien a-t-on de personnes-année dans chaque groupe?
3.3 infections / 100 personnes années
71 infections
–> 71 inf / (0,033inf/p-a) = 71 inf x (p-a/0,033) = 71/0,033 = 2152 personnes-années groupe expérimental
2155 personnes-années groupe placebo
si on obtient une somme de 4307 personnes-année dans un ECR et que le nombre total de personnes recrutées est 2629, quelle était la durée du suivi?
4307/2969 = 1,64 années
qu’est-ce que l’efficacité?
1-RR
quelle est l’interprétation de l’efficacité si on dit qu’un vaccin contre le VIH est efficace à 58%?
le vaccin réduit de 58% l’acquisition du VIH
entre le rapport d’incidences, le ln(RR) et l’efficacité, laquelle donne l’interprétation la plus simple et naturelle?
l’Efficacité
pourquoi calculer un IC d’abord sur ln(RR) si la meilleure interprétation est l’efficacité?
parce que ln(RR) s’approxime par une loi normale. pas E ni RR
quelles transformations doit-on faire pour obtenir un IC pour un RR?
- on calcule l’IC pour le ln(RR)
2. on fait la transformation e exposant la borne pour chaque borne
quelles transformations doit-on faire pour obtenir un IC pour E?
- on calcule l’IC pour le ln(RR)
- on fait la transformation e exposant la borne pour chaque borne
- on fait 1- chaque borne
on réorganise au besoin pour que les bornes soient en ordre croissant (borne gauche plus petite que borne droite)
dans le contexte d’un ECR où la question de recherche est de démontrer la non-infériorité d’un tx p/r à un autre, qu’est-ce qui sera fait qui est différent d’un ECR de différence?
une des bornes sera comparée à la marge de non-infériorité définie à priori.
la marge de non-infériorité marque quoi?
la différence clinique acceptable entre les 2 traitements qui permet toujours de dire que l’un n’est pas inférieur à l’autre.
si on définit une marge de non-infériorité à 5% et qu’on établit l’IC de niveau 95% pour la différence entre le tx standard et l’expérimental à [-17, 7], peut-on conclure que le tx expérimental est non-inférieur au tx standard?
non, parce que la borne supérieure (7%) excède la marge de non-infériorité. le tx standard peut être jusqu’à 7% supérieur au tx expérimental, ce qui est trop pour pouvoir dire que le tx expérimental est non-inférieur.
si on définit une marge de non-infériorité à 5% et qu’on établit l’IC de niveau 95% pour la différence entre le tx standard et l’expérimental à [-17, 7], peut-on conclure à un bénéfice du traitement expérimental?
oui, l’estimation ponctuelle le montre, cependant on ne peut conclure avec confiance à la non-infériorité du tx expérimental p/r au tx standard.
qu’est-il nécessaire de connaître pour évaluer la non-infériorité d’un tx?
la direction du bénéfice!
plus la proportion est élevée, plus le tx est bénéfique. si on définit à priori une marge de non infériorité de 5% et qu’on obtient Pb = 80% , on peut déclarer la non infériorité du tx A pour quelles valeurs de Pa?
si Pa > ou égal à 75%
on calcule un IC de niveau 95% sur la différence Pa-Pb (A: exp, B: stand) avec une marge de non infériorité de 5%. plus la proportion est grande, plus le tx est bénéfique. on obtient l’intervalle [C1;C2]. quelle borne doit-on observer et quelle doit être la valeur de cette borne pour déclarer la non-infériorité?
C1> ou égal à -5%
quels sont les éléments dont on a besoin pour conclure avec un ECR de non-infériorité?
- la direction du bénéfice
- la marge de non infériorité définie à priori
- l’intervalle de confiance calculé pour quelle différence? Pa-Pb ou Pb-Pa?
quelle est la particularité des ECRs de design 2?
ils génèrent des comparaisons multiples
quel problème génèrent les comparaisons multiples?
problème de multiplicité
pourquoi les comparaisons multiples génèrent un problème de multiplicité?
parce qu’on a plusieurs fois l’opportunité de commettre l’erreur de type 1 de 5% par exemple.
comment peut-on s’assurer qu’il n’y aura pas de problème de multiplicité avec les comparaisons multiples?
avec la correction de Bonferroni
qu’est-ce que la correction de Bonferroni?
on divise le alpha par le nombre de comparaisons.
quel est l’inconvénient de la correction de Bonferroni?
elle peut être beaucoup trop sévère! si on divise par plus que 5 (+ de 5 comparaisons d’intérêt), devient bcp trop sévère
à quel type de réponse s’applique la correction de Bonferroni?
différences de proportions, de moyennes et rapports d’incidences
Voici l'ECR suivant: on cherche à évaluer l'efficacité d'une nouvelle diète pour améliorer la santé. on utilise 5 CRP - IMC - Consommation de sucre - poids - indice d'adiposité - VO2 max on observe que la diète est bénéfique pour 2 des 5 CRPs et on conclut donc que la diète est bénéfique! quel est le problème?
avec ces 5 CRPs, on a 5 fois la possibilité d’avoir un faux positif (5xalpha = 5x5%). il est donc dangereux de conclure que la diète est bénéfique!
si on corrige le alpha avec la méthode de Bonferroni, on doit utiliser cette valeur corrigée pour quoi?
le calcul de l’IC, de la taille d’échantillon et l’inférence (?)
peut-on calculer un IC pour un ECR de design 3 de la même façon que pour un design 1? pourquoi?
non parce que la comparaison entre les 2 tx n’est pas indépendante: les tx sont essayés sur les mêmes patients!! la condition d’indépendance du TCL n’est pas vérifiée et on ne peut pas utiliser les mêmes IC qu’au design 1
de quelle façon peut-on utiliser le TCL pour calculer l’IC pour les ECRs de design 3?
en faisant l’IC à partir des différences entre les 2 tx chez le même patient: la valeur obtenue (Di) sera alors indépendante des autres obtenues et on peut utiliser le TCL pour approximer l’IC
si la moyenne des Di est 0, qu’est-ce que ça veut dire? (ECR de design 3)
qu’il n’y a pas de différence entre les 2 tx
on teste 2 traitements. le traitement A est 100% efficace et le traitement B n’est pas efficace du tout. y aura-t-il un effet résiduel de B sur A?
non, car B n’a aucun effet. par contre, le tx A aura un effet résiduel sur le tx B
vrai ou faux: la présence d’effets résiduels dans un ECR est problématique
Faux, elle l’est seulement si les effets résiduels sont différentiels
V ou F: si on observe un effet résiduel différentiel, les différences de la période 1 sont contaminées
Faux: seulement celles de la période 2
V ou F: si on observe un effet résiduel, les différences de la période 2 sont contaminées
Faux: seulement si les effets résiduels sont différentiels
dans le cas d’un CRP dichotomique pour un ECR de design 3, qu’est-ce que Pa? et Pb? (imagine un tableau de contingence)
Pa = DC10 + CC1 Pb = DC01 + CC1
Dans le cas d’un ECR de design 3 avec un CRP dichotomique, dans quel cas peut-on affirmer qu’il n’y a pas de différence entre les 2 tx (Pa = Pb)?
si DC10 = DC01
vrai ou faux: les effets de période, de séquence et résiduels se visualisent à l’aide d’un histogramme ou d’un diagramme en boîte
Faux: ils ne permettent pas de voir ces effets. on utilise d’autres graphiques pour cela.
qu’arrive-t-il à l’intervalle de confiance si on compare 2 traitements (A et B) sur la période 1 seulement en raison d’effets résiduels différentiels?
il devient plus large
plus le X d’un graphique d’effet résiduel est asymétrique, plus il y a d’évidences de quoi?
de la présence d’effets résiduels différentiels
quelles sont les sources de variation pour un ECR croisé 2x2?
la séquence, la période et le traitement (+ potentiellement effets résiduels des tx si la période de sevrage est inefficace)
Dans un ECR croisé 2x2, la différence entre (a1 + b1)/2 et (a2 + b2)/2 permet de détecter la présence de quoi?
effet de période
Dans un ECR croisé 2x2, la différence entre (a1 + b2)/2 et (a2 + b1)/2 permet de détecter la présence de quoi?
effet de séquence
en absence d’effet résiduel dans un ECR croisé 2x2, nous sommes en mesure d’estimer quoi?
l’effet de période, de séquence et de traitement
en présence d’effet résiduel, d’effet de période, d’effet de séquence et d’effet de traitement dans un ECR croisé 2x2, nous sommes en mesure d’estimer quoi?
rien: il est impossible d’estimer les 4 effets
