Module 7 Flashcards
Pourquoi le odds ratio n’est-il pas un risque
Car le risque est une mesure de fréquence alors que le odds ratio est une mesure d’association
Mesure de fréquence: Risque, prévalence, etc.
Mesure d’association: Odds ratio, RR, taux d’incidence, ratio d’incidence cumulée, etc.
Quelles sont les deux sources d’erreur pouvant engendrer des écarts entre l’estimation d’une étude épidémiologique et le paramètre (VRAIE valeur dans une population)
1)Erreur aléatoire (due au hasard)
-Fluctuation aléatoire de la mesure liée à l’échantillonage
-Lorsqu’il y en a pas l’étude est précise
-L’erreur aléatoire diminue plus la taille de l’échantillon augmente
2)Erreur systématique
-Entraine un biais
-Lorsqu’il y en a pas l’étude est valide
-La validité n’est pas influencée par la taille de l’échantillon
Rappel: Qu’est que ça veut dire si j’ai un RR=0,54 dans une étude qui calcule l’incidence de gastro chez les nouveaux-nés allaités vs non allaités
Réduction de 46% de la gastro chez les BB allaités en comparaison aux BB non allaités
Comment peut-on affirmer que l’OR/le RR ou tout autre mesure d’association démontré par les résultats d’une étude est exacte?
Seulement si l’étude est valide et précise
–>Révèle de la validité EXTERNE
Dites les différentes erreur suivantes sont des biais de quel type pour l’étude sur la gastro chez les BB allaités:
a)Les mères non allaitantes qui ont accepté de participer à l’étude sont celles dont l’enfant avait des problèmes gastro-intestinaux
b)Les mères allaitant proviennent de niveaux socio économiques plus favorables (facteur de protection contre gastro)
c)Une proportion importante des gastro n’ont jamais été inscrite aux dossiers médicaux
d)Les femmes qui allaient leur enfant vont moins chez le médecin et le dossier médical est donc moins complet
a)Biais de sélection (problème a/n de l’échantillonnage)
b)Facteur de confusion
c)Biais d’information/observation de type erreur de classification non-différentielle (sous-estimera l’effet!)
d)Biais d’information/observation de type erreur de classification différentielle (pourrait sous estimer ou sur estimer, mais ici va sous estimer le nombre de gastro dans ce groupe)
Qu’est-ce que l’erreur de type I
L’erreur de type I (truc: faux positif) consiste en le fait de rejetter l’hypothèse nulle alors que celle-ci était vraie.
Ex: Dans mon étude, par hasard d’échantillonnage, j’obtient RR=0,54 et IC95%(0,46;0,92) donc je pense que le lait maternel a un effet protecteur sur la gastro et je rejette l’hypothèse nulle. Par contre j,ai fait une erreur aléatoire et en réalité le lait maternel ne protège pas.
Prévention: Prendre un plus gros échantillon de population!
Qu’est-ce que l’erreur de type II
L’erreur de type II (truc: faux négatif) consiste en le fait d’accepter l’hypothèse nulle alors que celle-ci est FAUSSE
Ex: Dans mon étude, j’ai une très grande imprécision et j”obtient RR=0,54 avec IC95% (0,43;5,24). Je ne peux donc pas dire qu’il y a un effet car l’étude n’était pas assez puissante.
Prévention: Prendre un plus gros échantillon
Donner un synonyme de biais d’observation
Biais d’information, Erreur de classification
Les biais (confusion, observation, sélection etc) sont des erreurs de type
systématique
Qui suis-je: Erreur de mesure dans l’étude
Biais d’observation
Quels sont les deux types de biais d’observation
Erreur de classification non-différentielle/aléatoire
-Lorsque la mesure ou la maladie est imparfaite, mais autant chez les 2 groupes de l’étude
-Il faut que la qualité de la classification de la maladie ne dépende pas de l’exposition (ex; cas-témoins) ou que la classification de l’exposition ne dépend pas de la maladie (ex;ECR/cohorte)
-Va toujours sous-estimer (faire tendre vers l’hypothèse nulle=”biais conservateur”) le résultat, autrement dit réduit la force de la relation
Erreur de classification différentielle/non-aléatoire
-La qualité de la mesure de la maladie va dépendre de l’exposition OU la qualité de la mesure de l’exposition va dépendre de la maladie
Dans une cohorte, le sous-diagnostic aléatoire (non-différentiel) de la maladie
a)Affecte-il le RR? Si oui comment?
b)Affecte-il la puissance? Si oui comment?
a)Peut l’affecter, mais ça ne le biaise pas. Par contre le sur-diagnostic fera tendre le RR vers la nulle.
b)Réduit la puissance
Rappel: À quoi se réfèrent la sensibilité et la spécificité d’une étude?
Sensibilité :
La sensibilité d’un test mesure sa capacité à détecter correctement les individus qui sont réellement atteints de la maladie.
Elle est calculée en divisant le nombre de vrais positifs (personnes malades correctement identifiées par le test) par la somme des vrais positifs et des faux négatifs (personnes malades non détectées par le test).
Une sensibilité élevée indique que le test est capable de détecter la plupart des cas de la maladie, minimisant ainsi les faux négatifs.
Spécificité :
La spécificité d’un test mesure sa capacité à exclure correctement les individus qui ne sont pas atteints de la maladie.
Elle est calculée en divisant le nombre de vrais négatifs (personnes saines correctement identifiées par le test) par la somme des vrais négatifs et des faux positifs (personnes saines incorrectement identifiées comme malades par le test).
Une spécificité élevée indique que le test est capable de minimiser les faux positifs, c’est-à-dire qu’il ne diagnostique pas incorrectement des personnes saines comme étant malades.
Pourquoi l’erreur de classification non-différentielle fera une sous-estimation du résultat?
Car elle augmente la ressemblance entre les groupes quand la variable (exposition ou maladie) est dichotomique
ATTENTION: Si sous-diagnostic de maladie dans une cohorte (erreur non différentielle de la maladie) pas de sous-estimation!!
ATTENTION: Si aucune association, ce biais n’en créera pas–> les conséquences du biais dépendent donc aussi de la présence ou non d’une association au sein de l’étude
Dans un ECR
a)Est ce que je peux avoir une erreur de classification non-dif de l’issue?
b)Est ce que je peux avoir une erreur de classification non-dif de l’exposition?
a)Oui si la mesure de la maladie est imparfaite autant chez les exposés que chez les contrôles
b)Pas vrm car seulement les exposés devrait avoir exposition (juste si on parle des compliances…)
Quel type d’erreur est la plus grave normalement; différentielle ou non différentielle
Erreur de classification différentielle
Le fait que les cas avec maladie sévère/grave ont plus tendance à bien rapporter leur exposition que les cas non sévère à rpport avec quel biais?
Biais d’observation; erreur de classification de l’exposition différentielle
Peut-on avoir une erreur de classification différentielle de l’issue (maladie) dans un ECR?
Oui, si l’étude n’est pas à l’aveugle (on aura alors tendance à rechercher plus la maladie chez l’un des deux groupes)
L’erreur de classification différentielle se produit typiquement
a)dans une étude de cohorte/un ecr quand…
b)dans une étude cas-témoin quand…
a)l’observation n’est pas faite à l’aveugle ou que l’exposition affecte l’intensité du suivi (ex: parents qui fument vont plus chez le médecin)
b)l’évaluation des expositions antérieure n’est pas faite à l’aveugle ou on fait appel à la mémoire des individus pour mesurer l’exposition chez des sujets qui connaissent le statut de leur maladie
Comment peut-on prévenir les biais d’observation?
Réduction de l’erreur de classification non-différentielle
-Recueil de données impeccable: outils précis, questionnaires validés, entrevues structurées, examens standardisés, sources non biaisées etc.
Réduction de l’erreur de classification différentielle
-Procéder à l’aveugle
-Obtenir une qualité d’info similaire entre les deux groupes
Quelle est la différence entre le biais de sélection dans l’étude de cohorte/ECR et l’étude de cas témoin
Cohorte/ECR: Quand la sélection de l’échantillon ou les pertes au suivi ne sont pas indépendantes de la susceptibilité à la maladie
Cas-témoin: Il n’y aura pas de pertes au suivi donc arrive quand la sélection n’est pas indépendante de l’exposition
Quel est le problème majeur avec les cohortes rétrospectives (plus que les prospectives)
BIAIS DE SÉLECTION PAR RECRUTEMENT
Risque que les fréquences des deux populations (exposés et non exposées) choisies ne soient pas représentatives de la réalité–>l’incidence de la maladie ne donnera alors pas l’heure juste réelle de l’échantillonage
Le problème découle que les sujets seront plus enclins à participer s’ils sont à la fois exposés et malades
Quel sera l’effet de
a)Pertes au suivi aléatoire/non différentielle
b)Pertes au suivi différentielle
a)On perd de la puissance seulement
b)Perte de puissance et BIAIS DE SÉLECTION (Le biais survient si et seulement si la perte au suivi est associée à la fois à l’exposition et à
l’issue)
**Attention: pour être aléatoire une perte ne doit pas nécessairement être du mm ordre de grandeur chez les deux groupes voir photo
3 critères qu’un facteur de confusion doit respecter
L’indication est elle un facteur de risque?
oui
Quelle est la meilleure façon de distinguer facteur de confusion vs effet modificateur (intéraction)
Strates!
En regardant les résultats présentés ici, quelle variable à un effet confondant?
Genre car les 2 strates (male et female) on pas des intervalles qui se chevauchent
