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Maitrise Ipssm > Recherche suite > Flashcards

Recherche suite Flashcards

1
Q

Vrai ou faux
Risque de développer une dermatite atopique est une variable dépendante, soit “l’événement”?

A

non…. cest “dermatite atopique “ seulement, pas de risque de….

et oui ça serait dépendant / événement

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2
Q

Si c’est une étude analytique on compare des groupes, exposés non exposés et on cherche à identifier des facteurs de risque…. si les non exposés ne sont pas écrit dans le descriptif… doit-on penser que c’est analytique quand même?

A

oui évidemment … il faut lire ;)

si cest facteur de risque….

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3
Q

nommez une hypothèse 0
chat et allergie

A

il n’ a pas d’association
il n’y a pas de différence
il n’y a pas de lien.. entre le fait d’avoir un chat et le fait de développer des allergies

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4
Q

Vrai ou faux

A

une étude cas témoin est aussi une étude observationnelle longitudinale analytique rétrospective

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5
Q

POur un cas-témoin, quelle est la forme d’association appropriée?

A

Rapport de cote !!
RC 5 (IC95% 1,2 à 6) par exemple

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6
Q

Dire les RR, RI, RP, RC sont associés à quelle étude?

1) regarder le type d’étude… que va-t-on mesurer? prévalence? incidence?

A

RR= rapport de risque
RA

RI= rapport de taux d’incidence (dans les cohortes car idée de temps)

RP= rapport de prévalence (transversale utilise seulement lui)

RC= rapport de cote (cas témoin utilise seulement lui)

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7
Q

Refléter un risque significativement accru avec les mesures d’association appropriée
pour un cas témoin

fumée= asthme

A

RC (fumée secondaire)= 2,2 et p inf à 0,05

OU

RC (fumée )= 2,2 (IC95% 1,5 - 3,4)

appropriée = RC

donc significatif : valeur P ou intervalle de confiance.

accru : supérieur à 1
diminué : inf. à 1

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8
Q

Calcul du RA

A

R1-R0
si on a qqch de - = diminution (ex: protection si vaccin
si + = augmentation

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9
Q

V ou F : l’étendue des valeurs prise par une variable est toujours un bon indice de la dispersion des valeurs ?

A

F… s’il y a des extrêmes cela ne sera pas représenté

si extrêeme on utilise écart inter quartile

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10
Q

V ou F : La validité des résultats dÉpend du mode d’échantillonnage

A

vrai, ex : aléatoire = diminution des biais de sélection

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11
Q

risque 89% plus élevé
63% plus élevé

transposer en rr

A

RR= 1,89
RR= 1,63

on dirait: le risque de tuer un piéton est 1,89 fois plus élevé lorsque c’est un camion qui tourne à droit que si c’était une auto

nommer le groupe d’exposition et de comparaison

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12
Q

Variable indépendante ou explicative (Xi)
a)exposition
b) covariable

réponses à associer… : âge, fréquentation piscine,

A

a) fréquentation piscine
b) âge, données sociodémo…

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13
Q

À quoi sert l’analyse
- univariée
- multivariée?

A
  • uni : estime la nature et la force de l’association entre les variables X et Y
  • multi: tient compte de l’effet simultané des autres covariables
    (on tient compte de l’effet de chacune)… d’où l’importance de collecter les données sur les autres covariables.
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14
Q

biais de confusion fausse quoi?

VS

facteur modifiant

A

confusion: le résultat… ( la mesure d”association entre l’exposition et la maladie, invalide la mesure d’association), on veut le RÉDUIRE à NÉANT

Modifiant: tiers facteurs qui n’entraîne pas un biais, maiss qui modifie la mesure d’association..
SIL existe on veut le mettre en valeur

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15
Q

complétez
si les résultats sont valide, alors il y a absence d’erreur _____________ et donc pas de ______________

A

1) systématiques
2) biais

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16
Q

un facteur de confusion est lié à :
______________ et __________

A

exposition et maladie

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17
Q

s’agit-il d’un facteur de confusion???
- tabagisme = exposition
- emphysème= maladie
- travail dans une usine d’amiante = facteur de confusion ??????

A

oui, si les travailleurs fument….

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18
Q

l’âge c’est quel type de variable

A

quantitative continue
on peut la transformer en variable catégorielle et la stratifier
0-10
20-30…

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19
Q

c’est quoi la mesure ajustée ( ex: pour l’âge)??

A

on a stratifié les résultats par groupe d’âge, afin de relever l’Eeffet d’une variable confondante ex: l’âge…
on s’intéresse à voir une différence entre la mesure ajustée (sans l’effet du facteur de confusion) avec le résultat brut.

si cest vraiment différent entre strates et le brut = il y a un facteur de confusion

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20
Q

si on a pas pris en considération les biais de confusion au début de l’étude, qu’est-ce qu’on peut faire?

A

RR par strates différent du RR brut

+ résultat des strates similaires entre elles

=
confusion

on ajuste et corrige

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21
Q

s’il y a une différence entre les strates, est-ce un facteur de confusion ou modifiant?

A

modifiant

ex: on met en évidence que les personnes âgées ont plus de risque de faire avc ….

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22
Q
A
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22
Q

Est-ce un facteur modifiant ou de confusion?

ex : on veut comparer les effets indésirables de 2 ains
rr brut 2,2 (1,4-3,0)

question: la prise simultanée de café joue-t-elle un rôle sur l’apparition d’effets secondaires?

A

brut = ne prend pas en compte les covariables

on calcule les mesures d’association à l’int. des strates:

strates :
- prise de café
- pas de prise de café
RRc = (3,5) pas égal à RRNC (1,1)

il y a donc différences entre les résultats des strates.

donc oui le café a modifié
donc on va présenter les résultats par strates

il s’agit d’un facteur modifiant.

notons aussi que le café n’a pas de lien avec la variable d’exposition… si ça avait été de confusion, il aurait eu un lien.

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23
Q

quelle variable doit être stratifiée?

A

la variable potentiellement modifiante

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24
Q

que signifie R1 n’égale pas R2

A

ce sont des rr calculés dans différentes strates, si ne sont pas pareils cela peut signifier qu’il y a un facteur modifiant……

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25
Q

si on nous demande est-ce que cette étude semble valide ou non ou pourquoi?

A

biais de confusion
conclusion contre intuitive

le manque de contrôle quant à la variable confondante que constituait le tabagisme a introduit de la confusion dans l’étude et. biaisé le RR.

on aurait dû en tenir compte dès le début de l’étude par restriction dans l’échantillon OU à la fin par correction

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26
Q

V ou F
L’analyse multivariée (avec RR ajusté) corrige tous les biais et améliore la puissance

A

FAUX

corrige juste le biais de confusion
n’influence pas la puissance (ça prend un grand nombre de sujets dans l’étude)

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27
Q

comment choisir un type d’analyse statistique?

A
  • niveau de recherche
  • objectif de l’étude
  • finalité ? (mesure l’association comme ds explicatif et prédictif
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28
Q

Rendue dispo 38 COURS 9

A
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29
Q

Notion de statistique :
But ?
est-ce que c’est un outil d’aide à la décision ?

A

But : ensemble de méthode qui ont pour but de recueillir + analyser des données relatives à des groupes ou des objets

Oui.

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30
Q

Qu’est-ce qu’une probabilité fréquentiste ?

A

Fréquence relative RÉELLE de l’événement.
(nbre de fois qu’il s’est produit / nbre total d’essais)

31
Q

Qu’est-ce qu’une probabilité a priori ?

A

Fréquence relative POTENTIELLE (attendue) de l’événement.
(Nbre de fois que l’événement peut se produire / nbre total d’événements possibles)

32
Q

Quelle est l’étendue des valeurs possibles des probabilités ?

A

Valeur possible = entre 0 et 1 (0-100%)

Sommes des probabilités de tous les événement possible = 1 ou 100%

33
Q

Quel est le but/finalité d’une étude ?

A

Déterminer s’il existe un lien réel / association entre les variables
OU au contraire vérifier si c’est que l’effet du hasard

34
Q

Comment faire pour vérifier l’existence d’un lien entre des variables ?

A

on réalise des tests statistiques qui utilisent des lois de probabilités.

35
Q

Qu’est-ce qu’une erreur de mesure ?

A

Écart entre la valeur mesurée et la valeur RÉELLE/EXACTE.
“est-elle aléatoire (due au hasard) ou systématique (biais) ?

36
Q

Vrai ou faux : on doit privilégier la précision plus que la validité.

A

FAUX. on privilégie la validité.

Même si les résultats sont super précis, mais qu’ils sont hors cible, ça ne voudra rien dire …

37
Q

Question d’association :
1) la validité réfère à ______
2) la précision réfère à _____

a) absence d’erreur systématique / absence de biais
b) absence d’erreur aléatoire (due au hasard)

A

1-a
2-b

38
Q

Que devons-nous nous demander lorsqu’il y a un écart entre la valeur mesurée et la valeur réelle ?

A

1- la présence de biais
si oui = erreur systématique
si non = erreur uniquement due au hasard.

Si l’erreur est due au hasard = IMPRÉCISION
2- s’intéresser à voir si la mesure est statistiquement significative.
3- comment le hasard peut expliquer l’association mise de l’avant ?

39
Q

À quoi peut ressembler une courbe de distribution normale ? (courbe de Gauss)

A
  • symétrique autour de sa moyenne
  • Aire sous la courbe = 1 (ou 100%) … on ne peut pas aller au-delà … et incompressible.
40
Q

Comment interpréter un résultat de variance faible et comment sera la courbe de Gauss ?

A

Cela veut dire que les résultats sont très serrés autour de la moyenne.

le sommet de la courbe tend à s’élever, deviendra plus étroite autour de la moyenne.

41
Q

Comment interpréter un résultat de variance élevé et qu’arrivera-t-il à la courbe de Gauss ?

A

Cela veut dire que les résultats sont dispersés loin de la moyenne / dispersion moins importante autour de la moyenne. Peut être le reflet de valeurs extrêmes.

La courbe aura tendance à s’aplatir et s’étendre …

42
Q

Démarche d’analyse statistique
1) niveau ________
- on explore les données et permet de formuler des hypothèses sur le lien entre variables
2) niveau ________
à partir d’hypothèses = on vérifie et on explique les liens entre variables

A

1) descriptif
2) explicatif

43
Q

Qu’est-ce que les statistiques inférentielles (ou inférence statistique) ?

A

inférer les caractéristiques de la population à partir des données obtenues de l’échantillon.

44
Q

Qu’est-ce que :
1) population cible : _____
2) population à l’étude : _____
3) échantillon : _____

A

1) population à laquelle on veut généraliser les résultats
2) population d’où est tiré l’échantillon
3) sélection (aléatoire ou non) de personnes tirées de la pop. à l’étude

45
Q

population vs échantillon
1) Paramètre : _____
2) Statistique : _____

A

1) mesure de la population à l’étude
2) mesure de l’échantillon

46
Q

Quel est le but de l’échantillonnage ?
Avantage ?
Inconvénient ?

A

But : extrapoler des données observées à la population.
+ : économie $$
- : imprécision et risque d’erreur

47
Q

Qu’est-ce que ça peut occasionner si on n’utilise pas de bons critères pour choisir notre population ?

A

Non représentatif de la population = biais de sélection.
L’échantillon DOIT être REPRÉSENTATIF de la population.

48
Q

qu’est-ce qu’on pourrait faire pour s’assurer de bien choisir notre échantillon ?

A
  • Instaurer des critères d’inclusion (sélection selon des caractéristiques communes)
  • Instaurer des critères d’exclusion (exclure tous les sujets d’une population particulières qui pourrait FAUSSER résultats)
49
Q

quel type d’échantillonnage est à privilégier ?

A

aléatoire

50
Q

quels sont les principales méthodes d’échantillonnage ?

A

Non aléatoire :
- de convenance
- à participation volontaire

ALÉATOIRE :
- aléatoire simple : avec ou sans remise (on tire au sort)
- aléatoire stratifié (ex : on va reprendre les classes d’âges déjà en place dans la population pour avoir même représentation
- systématique
- par grappe

51
Q

Un échantillon +_______ permet de détecter une information + _______ qu’un _____ échantillon

a) grand
b) petit
c) précise
d) imprécise

A

a)
c)
b)

52
Q

que pourrions-nous faire pour augmenter la précision ?

A

augmenter la taille de l’échantillon

53
Q

Plus il y a de variabilité dans l’information recherchée, + la taille de l’échantillon doit être _____.
a) petite
b) grande

A

b)

54
Q

Si nous voulons que l’étude soit puissante, très précise et si nous voulons mesurer une grande variabilité de données, la taille de l’échantillon doit être _____.
a) diminuée
b) augmentée

A

b)

55
Q

vrai ou faux :
si la taille de l’échantillon est petite, il sera difficile de mettre en évidence une relation statistique entre des variables.

A

Vrai.
La taille de l’échantillon détermine la puissance de l’étude …
si elle n’est pas assez puissante = difficile de déterminer avec certitude un impact non nul.

s’il y a conclusion qu’il n’y a pas de relation entre les variables = pouvons nous questionner si la taille de l’échantillon était assez grande.

56
Q

Qu’est-ce que ça veut dire signification clinique (ou importance clinique ?)

A

taille importante de l’effet considéré par les experts INDÉPENDAMMENT de la signification statistique

57
Q

vrai ou faux :
dans un essai, les résultats peuvent être statistiquement significatifs, mais sans portée clinique

A

vrai.
parfois il n’y a aucun intérêt à appliquer un certain traitement.

58
Q

Vrai ou faux : S’il n’y a pas de signification clinique (s’il n’y a pas de bénéfice potentiel pour le patient), il y a tout de même un intérêt à y prêter attention.

A

Faux, s’il n’y a pas de signification clinique, nous n’avons aucun intérêt pour la signification statistique puisqu’au départ, il n’y a pas raison de modifier sa pratique.

59
Q

Objectif de l’analyse statistique descriptive

A
  • traduire information utile à partir de données brutes
  • résumer en quelques nombres (avec statistiques) les données disponibles afin de les exprimer, comparer et les représenter
  • s’applique autant à un échantillon qu’une population
60
Q

quelles sont les mesures de tendance centrale et nous informe de quoi ?

A

nous informe sur les valeurs numériques qui se situent au centre d’un ensemble.
- moyenne
- médiane
- mode

61
Q

quelles sont les mesures de dispersion et nous informe de quoi ?

A

nous informe sur la distribution / répartition des autres valeurs de l’ensemble de données p/r aux valeurs numériques centrale.
- étendue
- intervalle interquartile
- variance
- écart-type
- coefficient de variation

62
Q

vrai ou faux : la moyenne est toujours un bon indice de tendance centrale.

A

faux.
Elle est sensible aux valeurs extrêmes … la moyenne sera tirée vers le haut ou le bas s’il y a des valeurs extrêmes.

63
Q

s’il y a des valeurs extrêmes, quelle mesure pourrait être bien pour voir où se situe le centre des valeurs ?

A

la médiane

64
Q

qu’est-ce que la médiane ?

A

valeur du centre ; partage en 2 groupe d’effectifs égaux lorsque les valeurs sont en ordre croissant

65
Q

Comment pouvons-nous estimer la médiane ?

A

1- prendre toutes les mesures
2 - les mettre dans l’ordre
3 - diviser en 2 groupes égaux
(si nombre impair = prendre la valeur du milieu)
(si pair = prendre les 2 valeurs du milieu, les additionner et diviser en 2)

66
Q

quand on doit conclure sur l’exposition (délétère ou pas…) de quoi doit-on nommer comme élément de réponse

A

c’est quoi l’exposition ? ex : masque de protection

c’est quoi la maladie? ex: masque professionnel

sens de la relation? protège ou nuit…

est-ce statistiquemet significatif

67
Q

Si RR brut diffère de RR ajusté il y a des _________________

et on doit présenter quelle mesure?

A

facteurs confondants (biais de confusion)

on doit présenter la valeur ajustée, l’autre est pleine de biais

68
Q

a) dans quelle étude on ne peut pas calculer de prévalence?

b) Vrai ou faux: le rapport de cote est seulement pour le cas témoin?

A

a) cas-témoin
on connait déjà les gens qui sont malades

b) FAux. oui le cas témoin utiliser juste ça, mais d’autres études peuvent l,Utiliser aussi

69
Q

que veut dire à visée étiologique

A

analytique… donc peut être expérimental aussi vu que compare 2 groupes

70
Q

a) combien de personnes ça prend pour faire une synthèse (revue de littérature)

b) combien de temps ça peut prendre?

c) comment s’appelle la synthèse de synthèse?

d) comment s’appelle quand on utilise des calculs des résultats des études à l’intérieur de la synthèse?

A

a) 3 min, car évite les problèmes au niveau de la sélection

b) 12-18 mois min , sinon revue rapide,

c) umbrella review

d) métaanalyse

71
Q

qu’est-ce qu’une scoping review?

A

pas aussi systématique, évalue pas nécessairement la qualité des études

72
Q

qu’est-ce qu’une revue intégrative?

A

intègre aussi des résultats qualitatifs dans la revue, permet une compréhension approfondie

73
Q

revue systématique sert à quoi?

A

se base sur des études primaires valides et permet de conclure à l’importance de la conclusion. permet une recherche approfondie dans un domaine. évalue la qualité méthodologique des publications incluses dans la revue… donc influence réduite des publications de qualité inférieure.

74
Q
A

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