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MMD2241 - ÉPIDÉMIO > MODULE 7 > Flashcards

MODULE 7 Flashcards

1
Q

2 sources d’erreur peuvent engendrer des écarts entre notre estimation et le paramètre réel. Quelles sont-elles?

A

Erreur aléatoire (due au hasard)

  • Fluctuations “aléatoires” de la mesure liées à l’échantillonnage
  • La précision est l’absence d’erreur aléatoire
  • La précision ↑ au fur et à mesure que la taille de l’échantillon ↑

Erreur systématique (due au devis)

  • L’erreur systématique entraîne un biais
  • La validité est l’absence d’erreur systématique
  • La validité n’est pas modifiée par la taille de l’échantillon
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Q

Différentiez le concept de validité et de précision

A
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3
Q

Les femmes allaitant leur enfant vont moins chez le médecin. Le dossier de leur enfant est donc moins complet et les épisodes de gastros sous-estimés dans ce groupe.
Quel biais?

A

Observation
(erreur de classification différentielle)

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4
Q

Une proportion importante de gastro n’est pas colligée au dossier medical.
Quel biais?

A

Biais d’obervation
(erreur de classification non-différentielle)

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5
Q

Les mères non-allaitantes qui ont accepté de participer à l’étude sont celles dont l’enfant avait des problèmes GI
Quel biais?

A

Sélection

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6
Q

Les mères allaitant proviennent de niveaux socioéco supérieurs: meilleure hygiène et moins d’entassement qui sont les vrais facteurs de protection (dont l’effet est erronément attribué au lait maternel)
Quel biais?

A

Facteur de confusion

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7
Q

Quelles peuvent êtres les erreurs systématiques?

A

Erreurs entravant la validité, souvent dû à l’étude en soi (au chercheur)
1. Biais de sélection
2. Biais d’observation
3. Facteur de confusion

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8
Q

Donnez 2 exemples d’erreurs aléatoires

A

Erreurs dues au hasard

  • Erreur de type 1
  • Erreur de type 2
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9
Q

Qu’est-ce qu’un biais d’observation?

A

Erreur systématique dans la mesure de l’exposition et/ou de l’issue.
Mauvais processus d’observation = Erreurs de classification

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10
Q

Quelle est la différence entre une erreur de classification différentielle et non-différentielle?

A

Non-différentielle

Si la mesure de l’exposition (ou maladie) est imparfaite, mais que cette imperfection ne dépend pas de l’autre axe de classification:
Ex: Qualité de la classification de la maladie ne dépend pas de l’exposition (mesure “indépendante de l’exposition”)
Ex: Qualité de la classification de l’exposition ne dépend pas de l’état de santé (mesure “indépendante de l’état de santé”)

Différentielle

  • Si la « qualité » de la mesure de la maladie est différente entre exposés et non exposés, (mesure “dépendante de l’exposition”);
    OU
  • Si la « qualité » de la mesure de l’exposition est différente entre malades et non malades. (mesure “dépendante de l’état de santé”);
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11
Q

Quel type d’erreur est plus ou moins présente dans toute étude?

A

Erreur de classification non-différentielle

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12
Q

Quel est l’impact des erreurs de classification non-différentielle ?

A
  • ↑ la ressemblance entre les groupes quand la variable mesurée (exposition, maladie) est dichotomique
  • Contribuent à sous-estimer les associations mesurées en rapprochant la mesure d’association de la valeur nulle
  • Si aucune association n’existe, ce biais n’en créera pas (“biais conservateur”)
  • Ont différentes conséquences selon que les résultats de l’étude révèlent ou non la présence d’une association
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13
Q

Dans un ECR, peut-on avoir une erreur de classification non- différentielle de l’issue?

A

Oui, mais on essaie de contrôler avec l’aveugle

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14
Q

Dans un ECR, peut-on avoir une erreur de classification non- différentielle de l’exposition?

A

Pas vraiment, c’est randomisé, c’est le chercheur qui décide de l’exposition

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15
Q

Dans un ECR, peut-on avoir une erreur de classification différentielle sur l’issue?

A

Oui, si on est pas à l’aveugle

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16
Q

Dans l’étude de cohorte, quand se produit le biais d’observation?

A
  • L’interviewer (ou l’évaluateur) sait qui est exposé et qui ne l’est pas (l’observation n’est pas faite à l’aveugle)
  • L’exposition, par sa nature, affecte l’intensité du suivi (e.g. tabagisme ou exposition qui est une maladie)
  • Un problème de classification de l’exposition ou de la maladie survient pour quelqu’autre raison (instruments de mesure, etc.)
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17
Q

Dans l’étude cas-témoin, quand se produit un biais d’observation?

A
  • L’évaluation des expositions antérieures n’est pas faite à l’aveugle
  • On fait appel à la mémoire des individus pour mesurer l’exposition
  • L’étude s’intéresse à une exposition “délicate”
  • Quand un outil utilisé pour mesurer soit l’exposition, soit la maladie, est peu précis (non-différentiel)
18
Q

De manière générale, comment prévenir les biais d’observation?

A
  • Quand on sélectionne les groupes: Le choix de témoins hospitalisés (étude cas-témoins) ↓ le biais de mémoire
  • Quand on recueille les données:
    Choix des outils de mesure: Questionnaires objectifs et validés, entrevues structurées, examens médicaux standardisés ou Outils précis
    Utilisation des outils: À l’aveugle ou Entraînement des observateurs
  • Quand on choisit les sources d’information:
    Sources non-biaisées préférables (RAMQ vs témoignage sur la consommation de rx)
    Plusieurs sources et validation croisée (patient vs dossier)
19
Q

Quelles peuvent être les sources de biais de sélection dans les études de cohorte?

A

Quand la sélection (ou les pertes au suivi) des exposés et des non-exposés dépend de la susceptibilité à (ou la présence de) la maladie.
« Quand la sélection n’est pas indépendante de la susceptibilité à la maladie »

20
Q

Quelles peuvent être les sources de biais de sélection dans les études cas-témoin?

A

Quand la sélection des cas et des témoins dépend de facteurs liés à la présence (ou l’absence) de l’exposition.
« Quand la sélection n’est pas indépendante de l’exposition »

21
Q

Quel est l’impact des biais de sélection?

A
  • L’association observée chez les sujets étudiés est différente de celle des sujets éligibles mais non-étudiés
  • L’association mesurée dans l’échantillon diffère du paramètre qu’elle estime (l’association réelle dans la population).
22
Q

Peut-on avoir un biais de sélection dans le recrutement quand on choisit les participants dans un ECR?

A

Non, c’est randomisé, mais le problème est souvent a/n de la validité externe
Mais dans l’ECR, le biais de sélection peut arriver en raison des pertes au suivi (non aléatoires)

23
Q

Dans l’ECR, dans quelles circonstances le biais de sélection peut-il survenir?

A

Pertes au suivi (échantillon initial –> échantillon final)
Faisant que les groupes (exp/non-exp) restants n’ont plus la même susceptibilité à la maladie (guérison) que l’ensemble de leur groupe initial respectif
*Attention, il n’y a pas de biais de sélection automatiquement malgré des pertes au suivi importantes. Pour qu’un tel biais se produise, les pertes au suivi doivent être non aléatoires

24
Q

Vrai ou faux? Le refus de participer cause un biais de sélection dans l’ECR

A

Faux
(important de retenir)
Engendre un problème de validité externe mais pas un biais de sélection

25
Q

Dans quelles circonstances le biais de sélection peut survenir dans l’étude de cohorte?

A
  • Refus de participer ou volontariat (populo de base –> échantillon) : Si la participation est liée à l’exposition ET à la susceptibilité de développer la maladie alors biais (= problème de validité interne) ->peu probable dans cohorte prospective
  • Pertes au suivi (échantillon initial –> échantillon final)
  • Toute autre raison faisant que les groupes (exp/non-exp) ne sont pas choisis indépendamment de leur susceptibilité à la maladie ->peu probable dans cohorte prospective
26
Q

Dans quelles circonstances le biais de sélection peut survenir dans l’étude cas-témoin?

A
  • La surveillance (et donc la détection des cas asympto) ne se fait pas à la même intensité selon l’exposition
    ex. Oestrogènes et Ca endomètre (biais détection ou “de surveillance” )
  • Le dx de la maladie et l’hospitalisation des cas (symptômatiques) est lié à l’exposition
    ex. Contraceptifs et thrombophlébite (biais Berkson ou « d’admission »)
  • La participation des cas et/ou de témoins est liée à leur exposition
  • Toute autre raison faisant que les cas et/ou les témoins ne sont pas choisis indépendamment de l’exposition
27
Q

Qu’est-ce qu’un biais de survie sélective?

A

EX: Étude cas-témoins dont l’objectif est de mesurer l’association entre la consommation excessive d’alcool et le risque d’accident de la route avec blessures graves.

  • Exposition: consommation excessive d’alcool
  • Cas: individus ayant subi des blessures graves suite à un accident routier (blessures +)
  • Témoins: individus n’ayant pas subi de blessures suite à un accident routier (blessures -)
28
Q

Vrai ou faux? Un même mécanisme peut entraîner un biais d’observation dans l’étude de cohorte, mais un biais de sélection dans l’étude cas-témoins

A

Vrai
Ex: erreur de diagnostic

29
Q

Résumez les biais

A
30
Q

Qu’est-ce que la confusion par l’indication?

A
  • Une distortion dans l’effet observé d’une intervention (rx, vaccin, tx) causée par la distribution inégale, entre les groupes exp et non exp, de l’indication elle-même à recevoir l’intervention (FC).
  • Les “exposés” sont intrinsèquement plus malades, plus vulnérables, etc. C’est la raison pour laquelle on les “expose”.
  • Il est très difficile de contrôler entièrement pour la gravité (indication) de la maladie dans une étude observationnelle d’efficacité d’un médicament, vaccin, etc.
31
Q

Comment contrôler les facteurs de confusion au début de l’Étude?

A
  • Randomisation
  • Restriction
  • Appariement (attention !)
32
Q

Comment contrôler les facteurs de confusion au moment des analyses?

A
  • Standardisation
  • Stratification
  • Analyse multivariée
33
Q

Quelles sont les 3 méthodes pour savoir si une variable externe est un facteur de confusion?

A
  • Démonstration formelle des liens FC-M (exp), FC-M (nexp), FC-E (comme l’exemple stérilet-salpingite): Si tous les liens existent et que FC n’est pas une variable intermédiaire, alors FC exerce un effet de confusion
  • Comparer la mesure d’association brute (ex. RR) à la mesure d’association ajustée pour le FC (comme dans une analyse mutivariée): Si elles diffèrent, on conclut que FC exerce un effet de confusion
  • Comparer la mesure d’association brute et les mesures d’association pour chaque strate (méthode approximative): Si le RR brut n’est pas compris entre les RR stratifiés pour FC, on conclut que FC exerce un effet de confusion
34
Q

La modification d’effet est-elle un biais?

A

Non, l’interaction n’est pas un biais, c’est un effet réel!!!

35
Q

Qu’est-ce qu’une modification d’effet (interaction)?

A
  • Quand l’association entre une exposition (variable 1) et une maladie (variable 2) change selon la valeur d’une 3e variable (variable « externe »), on dit que cette 3e variable a un effet modifiant.: Il y a « modification de l’effet de l’exposition sur la maladie » par cette variable (Ex: consommation d’alcool ↓ efficacité de l’ATB)
  • On parle parfois d’interaction entre l’exposition et la variable externe.
    Ex 1: Le sexe et le tabagisme modifie l’effet de la consommation d’opium sur la mortalité en Turquie
    Ex 2: Le tabagisme pourrait modifier l’effet de l’amiante sur le risque de cancer du poumon
36
Q

Comment savoir si on a de l’interaction grâce à la stratification?

A

La confusion donne toujours une risque relatif identique dans les strates
Si on n’a pas les mêmes risques relatifs dans les strates, c’est qu’on a de l’interaction (étude 4)

37
Q

Quelles sont les 3 situations possibles lorsqu’on stratifie?

A
38
Q

Quelles variables ont de l’interaction?

A

Genre et fumée de cigarette, car les intervalles de confiance ne s’entrecoupent pas

39
Q

Qui suis-je? Variable qui distortionne l’association entre une exposition (E) et une maladie (M)

A

Facteur de confusion

40
Q

Qui suis-je? Variable qui, quand elle change de valeur, modifie la force de l’association entre une exposition (E) et une maladie (M)

A

Effet modifiant

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