MODULE 7 Flashcards
2 sources d’erreur peuvent engendrer des écarts entre notre estimation et le paramètre réel. Quelles sont-elles?
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
Différentiez le concept de validité et de précision
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?
Observation
(erreur de classification différentielle)
Une proportion importante de gastro n’est pas colligée au dossier medical.
Quel biais?
Biais d’obervation
(erreur de classification non-différentielle)
Les mères non-allaitantes qui ont accepté de participer à l’étude sont celles dont l’enfant avait des problèmes GI
Quel biais?
Sélection
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?
Facteur de confusion
Quelles peuvent êtres les erreurs systématiques?
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
Donnez 2 exemples d’erreurs aléatoires
Erreurs dues au hasard
- Erreur de type 1
- Erreur de type 2
Qu’est-ce qu’un biais d’observation?
Erreur systématique dans la mesure de l’exposition et/ou de l’issue.
Mauvais processus d’observation = Erreurs de classification
Quelle est la différence entre une erreur de classification différentielle et non-différentielle?
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”);
Quel type d’erreur est plus ou moins présente dans toute étude?
Erreur de classification non-différentielle
Quel est l’impact des erreurs de classification non-différentielle ?
- ↑ 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
Dans un ECR, peut-on avoir une erreur de classification non- différentielle de l’issue?
Oui, mais on essaie de contrôler avec l’aveugle
Dans un ECR, peut-on avoir une erreur de classification non- différentielle de l’exposition?
Pas vraiment, c’est randomisé, c’est le chercheur qui décide de l’exposition
Dans un ECR, peut-on avoir une erreur de classification différentielle sur l’issue?
Oui, si on est pas à l’aveugle
Dans l’étude de cohorte, quand se produit le biais d’observation?
- 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.)
Dans l’étude cas-témoin, quand se produit un biais d’observation?
- 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)
De manière générale, comment prévenir les biais d’observation?
- 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)
Quelles peuvent être les sources de biais de sélection dans les études de cohorte?
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 »
Quelles peuvent être les sources de biais de sélection dans les études cas-témoin?
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 »
Quel est l’impact des biais de sélection?
- 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).
Peut-on avoir un biais de sélection dans le recrutement quand on choisit les participants dans un ECR?
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)
Dans l’ECR, dans quelles circonstances le biais de sélection peut-il survenir?
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
Vrai ou faux? Le refus de participer cause un biais de sélection dans l’ECR
Faux
(important de retenir)
Engendre un problème de validité externe mais pas un biais de sélection
Dans quelles circonstances le biais de sélection peut survenir dans l’étude de cohorte?
- 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
Dans quelles circonstances le biais de sélection peut survenir dans l’étude cas-témoin?
- 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
Qu’est-ce qu’un biais de survie sélective?
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 -)
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
Vrai
Ex: erreur de diagnostic
Résumez les biais
Qu’est-ce que la confusion par l’indication?
- 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.
Comment contrôler les facteurs de confusion au début de l’Étude?
- Randomisation
- Restriction
- Appariement (attention !)
Comment contrôler les facteurs de confusion au moment des analyses?
- Standardisation
- Stratification
- Analyse multivariée
Quelles sont les 3 méthodes pour savoir si une variable externe est un facteur de confusion?
- 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
La modification d’effet est-elle un biais?
Non, l’interaction n’est pas un biais, c’est un effet réel!!!
Qu’est-ce qu’une modification d’effet (interaction)?
- 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
Comment savoir si on a de l’interaction grâce à la stratification?
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)
Quelles sont les 3 situations possibles lorsqu’on stratifie?
Quelles variables ont de l’interaction?
Genre et fumée de cigarette, car les intervalles de confiance ne s’entrecoupent pas
Qui suis-je? Variable qui distortionne l’association entre une exposition (E) et une maladie (M)
Facteur de confusion
Qui suis-je? Variable qui, quand elle change de valeur, modifie la force de l’association entre une exposition (E) et une maladie (M)
Effet modifiant
