Piège LCA Flashcards
Comment contrôler les risque d’inflation du risque alpha ?
1- Se ramener à un seul CJP qui sera suivi dans le temps par une analyse de survie de type Kaplan Meier
2- Réaliser un ajustement du risque alpha par une technique de type Bonferroni
Pourquoi préférer un critère du type “décès toute cause” à décès spécifique ?
- evite le biai de classement (lié à définir la cause spécifique du décès)
- prend en compte les décès non spécifiques MAIS liés à l’intervention (aux EI notamment)
- ne diminue pas la probabilité de montrer une différence (car les 2 groupes ont initialement la même probabilité de décès avant intervention du fait de la randomisation)-
Quand y a t’il un risque d’inflation de risque alpha avec
- le CJP
- CJS
- Si mesures multiples du CJP (idéalement il ne faut qu’un seul temps d’intérêt principal)
- CJS en cas de multiplication des CJS
Quel biai est associé à l’inflation du risque alpha ?
Biai de comparaison multiple
Pourquoi ne peut on pas conclure sur un CJS?
. Car le NSN est calculé pour le CJP pas les CJS
= donc puissance à priori pas suffisante pour conclure sur le CJS
A quoi correspondent les patients inclus mais non analysés en cas de biai d’attrition ?
Les patients inclus mais non analysés
correspondent
- soit à des perdus de vue
- soit à des données manquantes
Différence entre validité externe et cohérence extenre ?
- Cohérence externe dépend de
= revue de la litérature
= physiopathologie - Validité externe = cohérénce exter ET
= comparabilité entre la population étudiée et la population cible
Que veut dire
- PRO
- PGIC
- PRO (patient reported outcome)
= degré d’amélioration rapporté par le patient - PGIC (patient global impression of change)
= ressenti global par le patient de l’amélioration clinique
Jouent aussi sur la pertinence clinique d’un résultat
De quoi dépend la pertinence clinique ?
- Taille de l’effet
- CJP directement lié à l’objectif
- NST (1 sur RAR)
- Rapport bénéfice risque
- PRO sur PGIC
Quand est ce qu’on dit qu’un test est statistiquement significatif ?
- p strictement inférieur à alpha
- un ratio (RR, OR) avec un IC 95% ne comprenant pas 1
- une différence avec un IC 95% ne comprenand pas 0
Quelles sont les 3 possibilités devant un test non significatif ?
- Défaut de puissance
- Présence de biai (défaut de validité interne)
- Absence de différence réelle entre les groupe
NB : donc devant un test non significatif on ne peut pas conclure à une absence de différence (ce n’est qu’une des 3 options)
Hiérarchie des 3 NSN pour les 3 types d’étude thérapeutiques (supériorité …-
Décroissant :
- Non infériorité
- Supériorité
- Equivalence
Définition du simple aveugle ?
Seul le sujet ne connait pas la nature du médicament
Quand parle t’on d’essais “contrôlé”
Quand il y a un groupe “témoin” (ou “controle”)
A paritr de quel prévalence de la maladie peut on à peu près estimer le RR par l’OR
- 5 à 10% (jusuq’à 15% pour certains auteurs confère conf LCA PD1)
Dans le collège p 22 : seuil inférieur à 5% ++ !
ATTENTION : on prend la prévalence de la maladie dans la population cible ++++ ! (et pas dans l’échantillon de l’étude)
p 114 Pezel + dit en conf à PD + collège p22
Que faut il faire dans une cohorte si le nombre de perdu de vue est à plus de 5-10% ?
Il faut nécessairement comparer les caractéristiques initiales des sujets perdus de vue et non perdu de vu ++
Comment interpréter l’OR dans une analyse de survie ?
Dans une analyse de survie un OR inférieur à 1 signifie que le facteur étudiée est un facteur de mortalité !
NB : attention on interprêtera plutôt des HR que des OR !
Comment se mesure la fluctuation d’échantillonage ?
Variance ou Ecart type
p166 Pezel
Comment se traduit une forte fluctuation d’échantillonage sur les IC
IC larges ++
p116 pezel
Donner 4 modèles statistiques d’analyse multivariée ?
- Régression linéaire
- Analyse de variance (ANOVA ou ANCOVA)
- Régression logistique
- Modèle de Cox (en conf PD on nous a parlé d’un modèle de Cox univarié pour quantifier le HR brut sur des courbes de survie car le Log Rank ne donne que le petit p donc ne quantifie pas ce HR !)
Quelles sont les 4 méthodes de gestions des données manquantes ?
A- SI ON FAIT UNE ITT
1- L’hypothèse de biais maximum
= allouer le pire résultat possible pour l’étude aux pdv du groupe ttt
= considérer les pdv du groupe témoins comme répondeur
2- LOCF = last observation carried forward
= prendre le dernier résultat connu du CJP pour le patient
3- Méthode d’imputation multiple (SP)
= les données manquantes sont remplacées par des données obtenues à partir de simulation observées dans l’essai
4- Méthode du maximum de vraissemblance
= «methods of maximum of likelihood»
Ex : si il nous manque des données sur la hauteur des manchots
= En supposant que les hauteurs sont normalement distribuées avec une moyenne et une variance inconnues, la moyenne et la variance peuvent être estimées avec MLE tout en ne connaissant que les hauteurs d’un échantillon de la population globale. MLE accomplira cela en prenant la moyenne et la variance comme paramètres et en trouvant des valeurs paramétriques particulières qui rendent les résultats observés les plus probables étant donné le modèle.
B- SI ON FAIT PAS D’ITT
= on traite les données manquantes par mépris et on ne les inclus pas dans l’analyse
A paritr de quand peut on avoir un biai de sélection des perdus de vue ?
Si plus de 10-15% de perdu de vue
NB : les les Pdv sont répartis inéquitablement entre les 2 groupes on parlera alors en plus de biai de classement différentiel
NB2 : si en plus l’analyse n’est pas faite en ITT (avec idéalement l’hypothèse de biais maximum) on parlera de biai d’atrition
Quelles osnt les différentes possibilités pour les sujets dit “censurés”
Plusieurs possibilité de censure
1= Censuré vivant si censuré à la date de point et encore vivant (ou va jusqu’au bout de l’étude sans présenter l’événement attendu = “exclus-vivants”
2= Décès
- soit un critère de jugement (dans ce cas pas une donnée censurée)
- soit une censure car décès pour une cause en dehors du CJP!
3= Perdues de vue (même s’il sort de l’étude à J1 de l’intervention!): censuré vivant à la date des denrières nouvelles
NB: la «censure» considère l’évènement! (pas vraiment l’exposition normalement)
NB2: en cas de critère composite on prend la date du première évênement et on le censure (on ne regardera pas par la suite s’il y a un autre évênement qui arrive)
A quoi est égale la variance ?
La variance est égale au carré de l’eccart type
C’est un indicateur de la dispersion d’une variable.
FORMULE
- Numérateur : somme des carrés des eccarts à la moyenne
sur
- Dénominateur : nombre d’observation moins 1
Autre formule intuituve
= La variance est la moyenne[des eccarts à la moyenne] (au carré).
Conditions pour utiliser un test de
. Chi2
. T de Studentt ou ANOVA ?
. Chi 2 = effectifs théoriques à plus de 5
. Student ou ANOVA = effectifs théorique à plus de 30 ou distribusion normale
Comment interpréter le coefficient kappa ?
- La concordance (entre 2 observateurs pour évaluer un critère qualitatif) est d’autant plus élevée que la valeur du coefficient Kappa est proche de 1
Comment interpréter un coefficient de corrélation ?
Mesure de la force d’une association linéaire entre 2 variables quantitatives différentes
= vaire entre -1 et +1
= une valeur nulle signifie l’absence de lien
Interpréteer une farction étiologique du risque dans la population générale ?
Et chez les exposés ?
1- Dans la population générale RA = 20% signifie que 20% des cas de la maladies sint attribuables à l’exposition et seraient évités si l’exposition était arrêtée
2- Chez les exposé (FE)% de la maladie est liée à l’exposition
Que signifie que la médiane = la moyenne ?
Distribution normale
En fait si la distribution est normale médiane = moyenne mais l’inverse est pas toujours vrai
Interpréter RVP et RVN ?
RVP = (Se) sur (1-Sp)
- plus RVP est élevé plus ce test permet de confirmer la maladie
RVN = (1-Se) sur Sp
- plus RVN est faible plus un test négatif permet d’exclure la maladie
Calcul du RAR ?
Calcul du NST ?
RAR = p(M+ chez E+) - p(M+ chez E-)
Le E pouvant être un traitement
Si RAR = 4% signifie que 4 hommes sur 100 bénéficieront du nouveau médicament.
NB : RRA = taux d’événements dans le groupe témoin – taux d’événements dans le groupe expérimental (mais en fait on considère sa valeur absolue et on voit dans quel sens on l’interprête ensuite)
NST = 1 sur RAR
On peut aussi calculer le “number needed to harm” si ça augmente le risque !
Quel est la différence entre le risque alpha et petit p ?
Attention le petit p et alpha ne sont pas strictement identifques
- Alpha = définit à priori mais le «risque de rejeter Ho alors que H0 est vrai» est en fait inhérant à tout les tests qu’on va utiliser donc toujours égal à 5%
Le petit p correspond à la «probabilité que la différence soit du au hasard», c’est à dire le risque que les fluctuations d’échantillonage expliquent à elles seule le résultat.
= degré de confiance qu’on peut avoir dans le résultat
p à moins de 0,01 signifie qu’il y a moins d’une chance sur 100 que le hasard explique à lui seul une différence “aussi grande” que celle observée
Interpréter VPP et VPN ?
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test
= VPP (Risque de se tromper 1-VPP)
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test
= VPN (Risque de se tromper 1-VPN)
Calcul de l’indice de Youden ?
Y = (Se+Sp) - 1
. Varie de 0 à 1 (au pire Se+Sp = 1)
. Donne un apperçu global des qualités informationnels d’un test
Donner les valeurs de RVP et RVN pour lesquelles le test n’a aucune valeur ?
Donner des valeurs de RVP et RVN important ?
RVP = 1 (varie entre 1 et l'infinie) RVN = 1 (varie entre 0 et 1 : d'autant meilleurs que RVN proche de 0)
Signifie que Se+Sp =1 (indice de Youden à 0)
Valeurs importantes
. RVP à plus de 10 (d’autant meilleurs que tend vers infini)
. RVN à moins de 0,1 (d’autant meilleurs que tend vers 0
Quel étude doit être réaliser pour la mise sur le marché d’un générique ?
. Etude de bioéquivalence
. Correspond à un essais de phase II où il faudra montrer l’équivalence pharmacocinétique.
Attention
. normalement un essais de phase II s’intéresse surtout à la PD
= mais phase II nécessaire car on doit montrer la PK chez des malades (en effet la phase I se fait chez des volontaires sains)
p 42 collège LCA
Définir la notion de personne temps ?
La notion de personne-temps désigne la durée totale de suivi des individus à risque dans la population à l’étude :
. Par exemple, si 100 personnes à risque ont été étudiées pendant 2 ans
= la durée totale de suivi est de 200 personnes-années.
Dans ce même exemple, s’il y a eu 5 nouveaux cas de la maladie à l’étude, le taux d’incidence sera de 5 cas par 200 personnes-années, ou plus simplement de 2,5 cas par 100 personnes-années (ou encore 0,025 cas par personne-année).
Comment choisir entre test de DEPISTAGE et test DIAGNOSTIC ?
. DEPISTAGE
= maladie GRAVE et ttt ANODIN
= diminuer les FN (privilégier Sen + VPN)
= il faut mieux faire des exament-ttt inutile que de laisser mourir des malades
. DIAGNOSTIC
= maladie bénigne-ttt SERIEUX
= diminuer au max les FP (Sp et VPP +++)
= il vaut mieux avoir une certitude diagnostic pour éviter la iatrogénie
Différence entre kappa et Pearson ?
. Kappa
- reproductibilité inter-observateur et intra observateur
- dans les test diagnostic QUALITATIF
- d’autant meilleurs que proche de 1
. Pearson
- évalue la corrélation entre deux test (quantitatifs ++)
- ex : entre le test à l’étude et le test de référence
NB : on ne pourra jamais conclure que le test étudié est meilleurs que le test de référence +++
Comment réfléchir face à un test d’hétérogénéité (ou homogénéité) significatif ?
1- Ca peut être une nuisance
= par exemple dans une méta-analyse car signifie qu’un essais au moins ne peut pas être considéré comme identique aux autres
= dans ce cas prise en compte de l’hétérogénéïté par un test aléatoire
2- Ca peut être une information
= explication de l’hétérogénéité par rapport à une co variable
= par exemple met en évidence une interraction dans le cadre d’une analyse en sous groupe
cf p 85 pezel
Comment mettre en évidence une interraction dans une analyse en sous groupe ?
Seul un test d’interaction significatif permet de conclure que l’effet du traitement est différent entre des sous-groupes !
NB : test d’interraction est synonyme de
= test d’homogénéité
= test d’hétérogénéité
= test de tendance
NB2 : Le test de tendance est un test d’hétérogénéité qui recherche, non seulement s’il y a une différence d’effet traitement entre les modalités, mais aussi si cette variabilité suit une tendance linéaire en fonction de la valeur de la modalité.
D’où le fait qu’un test de tendance permet de mettre en évidence une relation dose effet !
Quels sont les 2 types d’interraction possibles ?
- Quantitatif : dans le même sens
= efficacité dans les 2 cas mais pas de même intensité dans les 2 groupes - Qualitatif :
= efficacité dans un cas, inefficacité dans l’autre cas
De façon générale = Il y a interaction quant l’effet d’un traitement varie entre les sous groupe
Donner les causes d’inflation du risque alpha ?
1- Analyse intermédiaire
2- Analyse en sous groupe
3- Utilisation répétée des tests statistiques (par exemple dans le tableau 1)
4- Absence de CJP fixé avant les résultats
5- Ajustement sur des variables non prévues
SITE STATISTIQUE
· la multiplicité des critères de jugement
· les analyses en sous-groupes
· les analyses intermédiaires
· les doses multiples (ou d’une manière générale les essais avec plus de 2 bras)
· et dans une certaine mesure au niveau de la comparaison des caractéristiques de base
Qu’est ce que la marge conservatrice de non infériorité ?
Seuil de non infériorité
= plus grande perte d’efficacité consentie
= cette différence doit donc être considérée comme non significative
Qu’est ce qu’une analyse de sensibilité ?
sensitivity analysis
1- Dans le cadre d’une méta analyse
Les analyses de sensibilité consistent à comparer les résultats obtenus en incluant ou en incluant pas des essais pour lesquels il est difficile de trancher définitivement sur leur éligibilité (par exemple des essais pour lesquels il existe un doute de leur niveau de qualité méthodologique)
= Dans ce cas, l’analyse de sensibilité a pour but d’évaluer la stabilité des résultats et donc le cas échéant de justifier le fait que des essais quelque peu douteux aient été quand même inclus dans la méta-analyse (ils ne modifient pas le résultat et permettent d’augmenter la puissance).
= Ces analyses de sensibilités sont réalisées pour chaque point où il est difficile de trancher sans hésitation entre les essais qui doivent être inclus et ceux qui ne le doivent pas : modalité de traitement, type de patients ..
Dans une étude épidémio peut consister à faire une focus de l’analyse en excluant une partie de la population.
Ex :
- analyse de la Dermatite atopique et allaitement
= analyse de sensibilité en faisant un focus sur les enfants sans symptômes allergiques dans les 6 premiers mois
NB : en fait c’est une sorte d’analyse en sous groupe à postériori ?
Autre exemple d’un autre article : analyse de sensibilité qui consistait à utiliser une autre analyse statistique pour montrer que les résultats ne bougeaient pas avec une autre approche.
Qu’est ce qu’un score de propention ? (Propensity score) ?
- Remplacement de toutes les covariables par une variable unique qui est une fonction de ces covariables (condensation de l’information)
= elle sera utilisée comme une covariable de confusion unique
= sorte d’ajustement à priori .. (mal dit mais bon)
Qu’est ce qu’une model de régression non conditionnel ?
- Modèle de régression «non conditionnelle»
Dans une étude cas-témoin on utilisé un modèle de régression logistique
= On est obligé de prendre en compte l’appariement et donc de faire une modèle conditionnel!
MAIS si dans une étude il n’y avait pas d’appariement on serait obligé d’utiliser un model non conditionnel!
Qu’est ce qui ne doit pas apparaitre dans le titre d’un article ?
Le résultat de l’étude !
Quel est le CJP d’une étude de cohorte ?
La maladie
Que signifie “raisonnement d’inférence” ?
Extrapolation
Qu’est ce que le biais de prévarication ?
Omission volontaire voir mensonge
= c’est un biai d’information-classement
= lié à des question sur la vie intime du patient par exemple
Exemple :
= questionnement sur la consomation de drogue
= possible mensonge de crainte de se dévoiller (vu que c’est illégale)
= attention ce biai n’est pas forcément différentiel ! en effet les 2 groupes ont autant de chance d’avoir peur de se révéler !
Analyse post hoc ?
”
. Les résultats des analyses post hoc devraient être explicitement étiquetés comme tels dans les rapports et les publications afin d’éviter les lecteurs trompeurs.
L’analyse post-hoc est une procédure importante sans laquelle les tests d’hypothèses multivariées souffriront grandement, rendant les chances de découvrir des faux positifs de façon inacceptable.
= En fin de compte, les tests post hoc créent des scientifiques mieux informés qui peuvent donc formuler des hypothèses a priori meilleures et plus efficaces et des conceptions de recherche.
DONC on ne conclu pas sur une analyse post-hoc mais bonnes pistes pour les études à venir
Différence entre facteur de confusion et facteur d’interraction ?
1- Il y a interraction
= lorsque l’association entre E et M varie en fonction du niveau de F
= pour prendre en compte un facteur d’interraction on STRATIFIE
2- Il y a confusion
= lorsque la liaison de F avec E et M biaise l’interprétation entre E et M
= pour prendre en compte un facteur de confusion on fait une analyse multivaiée
Qu’est ce que les soins courants ?
- Soins courants
= recherches visant à évaluer les soins courants, autres que celles portant sur les médicaments
= lorsque tous les actes sont pratiqués et les produits utilisés de MANIERE HABITUELLE mais que
des
modalités
particulières
de
surveillance sont prévues par un
protocole
Ex : étude où on fait un TDM à toute suspiçion d’EP pour avoir un gold standard ?
Quels sont les 2 versants du biai effet centre ?
- 1 Non représentativité
= défaut de validité externe
= majeure si un seul centre (“effet centre présent dans toute etude monocentrique)
= nécessite de faire une étude multi-centrique pour s’en affranchir
= en pratique c’est surtout celui là qu’on doit prendre en compte quand on nous parle de “effet centre” dans un QCM : cité dans livre Pezel
- 2 Non comparabilité des groupes entre les centres
= défaut de validité interne
= à risque dès qu’il y a plusieurs centres
= nécessite une stratification ou un ajustement
= attention c’est celui qui est cité dans le CNCI !
= et QCM Pezel : “la stratification Elimine l’« effet-centre » si essai multicentrique” donc lui même parle aussi de cet aspect de pb de protocol entre les centres ..
MULTICENTRIQUE
Qualifie un essai ou une étude se déroulant dans plusieurs centres à la fois, pour, le plus souvent, augmenter le nombre de patients à inclure dans l’essai.
Les essais multicentriques sont intéressants à réaliser lorsque la fréquence de la maladie est faible.
= Lors de l’analyse des résultats, il faut tenir compte de l’effet-centre (malgré un protocole commun, il est possible que les patients pris en charge diffèrent légèrement d’un centre à l’autre).
Que dire de la médiane et de la moyenne quand la distribution est normale ?
. Quand la distribution est normale médiane = moyenne
Mais attention l’inverse n’est pas nécessairement vrai !
Expliquer par une phrase ce que représente le ROC
- Représentation de la (Se) en fonction de (1-Sp)
. Oronné = Se
. Abcisse = 1 - Sp
Sert à évaluer la performance diagnostique d’un test avec une variable QUANTITATIVE
(alors que dans un test “binaire” on ne peut utiliser que les classique Se, Sp, VPP, VPN, RVP, RVN)
Permettra de déterminer un seuil
= soit le meilleurs possible
= soit afin de faire ressortir une bonne Se ou une bonne Sp en fonction de l’objectif du test.
- AFFIRMER la maladie
= on veut le minimum de FP
= SpIN = forte Spécificité demandée (VN sur VN+FP) - EXCLURE la maladie
= on veut le minimum de FN
= SnOUT = forte sensibilité demandée (VP sur VP+FN)
Expliquer par une phrase ce que représente le diagramme de Blaud et Altman
2 tests différents pour une variable quantitative
Représente (X-Y) en fonction de (X+Y) sur 2
. ordonné = (X-Y)
. abcisse = (X+Y) sur 2
On ne considère pas qu’un test est meilleurs que l’autre
= mais on considère que (X+Y) sur 2 se rapproche de la vrai valeure.
Quand est ce qu’une étude diagnostique est prospective ?
Lorsqu’il s’agit de suivre les patients pour compléter le Gold Standard
. Par exemple
= si on rappel les patient à 3 mois pour vérifier qu’ils on eu ou pas une EP
Les 3 éléments qui augmentent la validité interne d’une étude diagnostique ?
- Recherche centraliésée
- Simple aveugle
- Bon accord inter-observateur
Pour une étude de test diagnostique citer les 2 point important à vérifier si étude diagnostique pûr (c’est à dire pas une étude de l’impacte d’un test)
C’est à dire si le CJP est un paramètre de performance du test !
1- PERFORMANCE DU TEST ?
= indicateur de “validité”
= “acuracy”
. Paramètre opérationnels
= INTRINSEQUES : Se, Sp, RVP, RVN
= EXTRINSEQUES : VPP, VPN
. ROC (seulement faisable si test quantitatif)
2- FIABILITE DU TEST ? (=reproductibilité) A- Test binaires . Coefficient kappa B- Test quantitatifs . Coefficient de corrélation de Pearson . Bland et Altman = différence moyenne ? = Spearman (aussi un test de corrélation)
Pour la reproductibilité d’un test :
- si on compare le même test avec 2 examinateur on évalue en effet sa FIABILITE = REPRODUCTIBILITE
- si on compare le test à l’étude avec le Gold standard en faisant un kappa, Pearson ou Bland et Altman on évalue là encore une PERFORMANCE du test
3 hypothèses pour le NSN dans une étude diagnostique ?
- Prévalence de la maladie
= car correspond à la probabilité pré-test ? - Se ou Sp du test
- hypothèse sur la ,Largeur de l’IC
Quelles sont les 4 phases des essais diagnostics ?
- Phase I
= étude cas-témoins
(attention au biai de spectre ++)
= CJP : paramètres du test - Phase II
= étude rétrospective dans une population indifférentiée de malade non malade
= CJP : paramètres du test - Phase III
= étude prospective dans une population indifférentier
= CJP : paramètres du test - Phase IV
= CJP : impact du test (ex mortalité)
= étude randomisée interventionnelle prospective ou épidémiologique analytique
Ex : un étude de dépistage est une étude diagnostique de phase IV !
Qu’est ce qu’on étudie dans
- exposé/non exposé
- cas/témoins
- cohorte
1- Exposé/Non Exposé
= 1 FDR (recrutement sur ce FDR! sauf si FDR composite?)
= survenue de une ou plusieures maladies
2- Cas/Témoins
= études de plusieurs FDR
= étude de 1 seule maladie (sauf si maladie composite)
3- Cohorte
= étude de une ou plusieures expositions
= étude de une ou plusieurs maladies
Que signifie le fait d’avoir un RR à 2
On est 2 fois plus malade quand on est exposé que quand on l’est pas
Tableau de contingence
= on a 37 cas et 1083 témoins
= a priori on est plutôt devant cas-témoins ou cohorte ?
Plutôt devant cohorte
Car si c’était cas-témoins on aurait un ratio d’appaariement et 150 témoins aurait suffis à avoir une puissance suffisante !
IC de type [0,6 - 1,2] traduit que p > 0,05 ?
Vrai ! Car petit p et IC sont concordants !
Quand est ce qu’un IC est centré sur la valeur qu’il entour ?
Vrai pour les % mais pas pour les OR ou RR
Vérification des calculs dans une étude ?
De plus en plus fait
= demande d’avoir accès à la base de donnée pour refaire les calculs
Quelles peuvent être les conséquence d’un ajustement sur un facteur d’exposition vrai ?
1- Les résultats ne sont plus du tout significatifs
2- Les résultats restent significatif mais plus petite taille d’effet
= probabliement car une partie de l’association était expliqué par le facteur de confusion.
Sondage en grappe ?
Le sondage en grappe consiste à tirer au sort non pas directement un individu, mais des unités collectives (par exemple : services hospitaliers, établissements scolaires…).
= L’ensemble des individus de l’unité collective sont inclus dans l’enquête. Ce type de sondage est utilisé lorsqu’on n’a pas de liste des individus, mais qu’on dispose d’une liste de grappes réunissant plusieurs individus
Exemple : on ne dispose généralement pas facilement de la liste de tous les élèves de Bourgogne on se procurera la liste de tous les établissements scolaires de la région. Les établissements scolaires sont les grappes, et constituent les unités de sondage. Ce sont eux qu’on va tirer au sort. Et on étudie ensuite tous les élèves des établissements tirés au sort.
Même idée que la randomisation en “cluster” où on alloue le traitement à tout un groupe plutôt qu’à des individus.
Quels sont les intérêts d’une période de run in ?
- Définition: période d’introduction située avant la randomisation pouvant durer quelques semaines. Les sujets peuvent recevoir ou pas un traitement ou un placebo.
1- Avantages:
- Période de “wash-out” durant laquelle on veut obtenir des valeurs de références, non influencées par un traitement antérieur.
- Augmentation de la puissance en
= sélectionnant certains sujets (sujets observants)
= et excluant d’autres sujets ( répondant au placebo…)
- Inconvénients:
= Surestimation de l’efficacité et de la tolérance de l’intervention (car on s’éloigne de la vraie vie).
Qu’est ce que la randomisation alternée ?
A - B - A - B …
= très mauvais car très prédictible
