Semaine 2 (évaluation qualité, force preuve et recommandations)

Question 1

Définition validité interne?

Answer 1

Degré de confiance que l’on peut avoir dans les conclusions d’une étude (valeur de la relation établie entre les variables indépendantes et dépendantes).

Question 2

Définition validité externe?

Answer 2

• réfère à la possibilité de généraliser les résultats d’une étude à d’autres personnes ou contextes que ceux qui sont considérés dans l’étude
• la validité externe ne peut être appréciée que si les conditions assurant la validité interne ont été jugées satisfaisantes.

Question 3

Quelles questions nous permettent de questionner la validité interne d’une étude?

Answer 3

• Force de la relation est-elle juste?
• Quelles données me montre que résultats sont probits?
• Peut-on s’y référer?

Question 4

À quoi doit-on s’intéresser si on veut évaluer la validité interne d’une étude?

Answer 4

• sujets
• instrumentation (info et outils de mesure)
• chercheurs (objectivité / aveugle)
• interventions (contagion / contamination)

Question 5

Au niveau des sujets, à quoi s’intéresse-t-on pour évaluer la validité interne?

Answer 5

• sélection / assignation des sujets
• histoire
• maturation
• prise de plus d’une mesure
• effet Hawthorne
• mortalité / attrition

Question 6

À quoi doit-on s’intéresser si on veut évaluer la validité externe d’une étude?

Answer 6

• sujets (représentativité de la population cible, autre population)
• chercheurs
• contexte (lieux, milieu clinique, temps, types de pratique)

Question 7

Distinction entre erreur systématique (biais) et erreur aléatoire (chance)?

Answer 7

Biais: affecte la validité des mesures d’association même si taille échantillon très nombreux.
Erreur aléatoire: augmenter la taille de l’échantillon diminue l’erreur aléatoire

Question 8

À quels stades d’une étude surviennent les biais?

Answer 8

TOUS
Surtout:
- sélection sujets
- prise de mesure
- intervention
- analyse
- interprétation
- rédaction

Question 9

Quels sont les principaux biais?

Answer 9

• sélection (qui, combien)
• pertes au suivi
• information
• confusion (confondance)
• taille échantillonnale et analyse

Question 10

Qu’est ce que le biais de sélection?

Answer 10

• L’échantillon n’est pas représentatif de la population cible.
• Les personnes sélectionnées diffèrent de celles non sélectionnées.
• Le nombre de sujets ne permet pas de conclure.

Question 11

Différents moments où le biais de sélection survient?

Answer 11

• éligibilité
• recrutement
• allocation
• suivi

Question 12

Sélection des sujets non-probabiliste?

Answer 12

Gens qu’on approche n’ont pas tous la même probabilité d’être sélectionné
- intentionnel (groupe)
- de convenance (tous les gens qui consultent)
- volontariat (ex: sait que à risque de maladie, participe à études traitements)

Question 13

Sélection des sujets probabiliste?

Answer 13

• simple
• systématique (tirer patients dans liste officielle ou dans banque de données)
• stratifié
• par grappes

Question 14

Assignation des sujets dans les groupes non-probabiliste?

Answer 14

• systématique
• consécutif
• appariement
  ex: ceux qui le désirent, ceux qui ont, etc. Pt pas randomisés

Question 15

Assignation des sujets dans les groupes randomisé?

Answer 15

• simple (tirage)
• par bloc

Question 16

Biais de sélection dans échantillonnage?

Answer 16

difficile d’accéder à un échantillon de convenance représentatif de la population de l’étude (lui-même doit représenter la population théorique)

Question 17

Biais de sélection dans pertes au suivi?

Answer 17

• présent si l’exposition des perdus de vue affecte la mesure d’association calculée
• Les caractéristiques des personnes perdues au suivi doivent être documentées, car il y a souvent des différences significatives entre les gens qui continues et celles qui abandonnent.

Question 18

Comment prévenir les biais de sélection?

Answer 18

• recension dans des registres exhaustifs
• assignation probabiliste
• contacts fréquents

Question 19

Doit-on faire une assignation probabiliste dans un groupe de comparaison?

Answer 19

Non, car les caractéristiques des sujets sont différents d’un groupe à l’autre (groupe de normaux)

Question 20

Questions à se poser pour diminuer biais de sélection dans étude?

Answer 20

• Les participants formant l’échantillon d’analyse sont-ils représentatifs de la population visée
  comparaison entre 2 groupes:
  
  • sont-ils réellement similaires au départ
  • sont-ils similaires en nombre et caractéristiques (sauf pour exposition et outcomes) en fin de suivi

Question 21

Biais d’information si instrument de mesure?

Answer 21

• mauvais choix d’instrument, mauvaises propriétés métrologiques ou utilisation inadéquate, variables importantes négligées (ex. effets secondaires)
• chaque choix d’outil doit être réfléchi ++, ex: valider questionnaire maison

Question 22

Biais d’information si évaluateur?

Answer 22

connait les objectifs du projet (non à l’aveugle), non formé, procédure non standardisée

Question 23

Biais d’information au niveau du sujet?

Answer 23

changement de comportement (effet Hawtorne), inexactitude des informations (biais de rappel) Aveugles?

Question 24

Prévention des biais d’information?

Answer 24

• Aveuglement
  ▪ desévaluateurs
  ▪ desinterviewers
  ▪ des participants eux-mêmes
• Réalisation des mesures par instruments de mesure validés
• Réalisation des mesures et traitement des données selon un protocole rigoureux
• Obtenir informations de différentes sources
• Stratégies pour éviter les données manquantes

Question 25

Facteurs confondants / biais de confusion ?

Answer 25

• lié au rappel, facteur de confusion
• Affecte la mesure d’association entre une exposition X et un événement Y
• Est un facteur de risque de la maladie Y
• Ne fait pas partie de la chaîne causale entre X et Y
• Est associé à X dans la population

Question 26

Prévention biais de confusion?

Answer 26

• randomisation
• appariement (1 pour 1)
• assortiment (n pour 1)

Question 27

Correction pour biais de confusion?

Answer 27

• standardisation
• analyses multivariées (ex: moyenne ajustée)
• analyses stratifiées (ex: analyse moyennes homme et femme séparées, puis les compare séparément)

Question 28

Considérations pratiques de la taille échantillonnale?

Answer 28

• accessibilité et disponibilité
  de la population
• capacité de réaliser l’étude en fonction des ressources humaines, matérielles, financières

Question 29

Considérations statistiques de la taille échantillonnale?

Answer 29

• niveaux d’erreur alpha et
  bêta jugé acceptable
• variabilité de la mesure principale
• grandeur de la différence que l’on veut détecter

Question 30

Prévention de la taille échantillonnale, comment avoir le bon n?

Answer 30

• calcul de la taille d’échantillon réalise
• anticiper les pertes
• sur-échantillonner et prévoir le pire

Question 31

Qu’est ce que le biais d’analyse?

Answer 31

• choix de méthode d’analyse statistique non-approprié peut mener à sur ou sous-estimation de l’effet
• ex: rapport de cote ne représente pas rapport de risque quand la fréquence de l’évèenement dépasse 10%

Question 32

Échelle PEDro est utilisé avec quel devis?

Answer 32

Essais cliniques randomisés

Question 33

Grille NIH est utilisée avec quel devis?

Answer 33

Études de cohortes

Question 34

Utilité d’une grille pour analyser un article?

Answer 34

Permet de systématiser une démarche d’analyse, mais aucune n’est parfaitement exhaustive

Question 35

Pyramide de la force des types d’études? du moins fort au plus fort

Answer 35

• études laboratoires
• études sur des animaux
• opinions d’experts
• histoire de cas
• série de cas
• étude cas-témoin
• étude cohorte
• essais cliniques randomisés
• revue systématique et méta-analyse

Question 36

Définition qualité d’un ensemble de preuves?

Answer 36

Somme de la qualité des études individuelles et
du niveau d’évidence qu’elles fournissent

Question 37

Quantité pour déterminer la force d’un ensemble de preuves?

Answer 37

• Taille de l’effet estimé (observé)
• Nombre d’études et leurs tailles échantillonnales

Question 38

Qu’est ce qui détermine force ensemble de preuves?

Answer 38

• qualité
• quantité
• consistance / hétérogénéité
  ** important d’identifier le système que nous utilisons pour déterminer cela **

Question 39

Niveaux de force de preuve d’Oxford?

Answer 39

1A: revue systématique homogène d’ECR
1b: ECR individuel avec résultats précis
1c: tout ou rien
2a: revue systématique homogène d’études de cohortes
2b: étude de cohorte individuelle, ECR de faible qualité (20% de perte au suivi)
2c: études écologiques
3a: cas témoin seul
4: série de cas
5: opinion d’expert

Question 40

Comment se juge le niveau d’évidence?

Answer 40

Par variable / outcome

Question 41

Définition qualité?

Answer 41

confiance que l’on a dans la justesse des estimés/ effets globaux de l’intervention

Question 42

Définition force?

Answer 42

confiance dans le fait que les estimés (effets globaux) de l’intervention peuvent soutenir la recommandation/ prise de décision.
- confiance dans la justesse des estimés

Question 43

De quoi tiennent compte les recommandations cliniques?

Answer 43

• tous les outcomes sont considérés
• effets secondaires sont considérés
• équilibre bénéfice / inconvénient
• préférences client
• coûts

Question 44

Gradations niveau A des recommandations cliniques?

Answer 44

• étude de niveau 1 constant
• certitude élevé que bénéfice net élevé

Question 45

Gradations niveau B des recommandations cliniques?

Answer 45

• étude niveau 2 ou 3 constant, étude 1 extrapolé
• certitude élevée que bénéfice net est modéré

Question 46

Gradations niveau C des recommandations cliniques?

Answer 46

• niveau 4 ou extrapolation niveau 2 et 3
• peut offrir ce service à certains patients sélectionnés, peu de bénéfice pour la plupart

Question 47

Gradations niveau D des recommandations cliniques?

Answer 47

• niveau 5 ou étude autre niveau inconsistant / non-concluant
• certitude modéré à élevé que intervention pas bénéfique

Question 48

Gradation niveau I des recommendations cliniques?

Answer 48

manque d’évidence ou évidence de pauvre qualité ou qui se contredisent

Question 49

Rang initial de ECR et études cohorte dans sytème GRADE?

Answer 49

ECR: élevé
Cohorte: bas

Question 50

Facteurs pouvant diminuer niveau de qualité de preuve dans sytème GRADE?

Answer 50

1. Limitations dans le devis et la réalisation des études disponibles suggérant une probabilité élevée de biais
2. Preuves indirectes (population, intervention, contrôles, mesures de résultats) – pas de comparaison directe entre les traitements OU écart par rapport à la question PICO
3. Hétérogénéité ou inconsistances des résultats inexpliquées (incluant des problèmes avec des analyses de sous- groupes).
4. Imprécision des résultats (grands intervalles de confiance).
5. Probabilité élevée de biais de publication.

Question 51

Facteurs pouvant rehausser niveau de qualité de la preuve dans sytème GRADE?

Answer 51

1. Grande taille d’effet.
2. Tous les facteurs confondants probables
   réduiraient l’effet démontré, ou entraînerait un “faux effet” quand les résultats ne montrent pas d’effet.
3. Gradient dose-réponse.

Question 52

Force des recommandations cliniques dépend de quoi dans système GRADE?

Answer 52

1: force de la preuve
2: équilibre bénéfice / effets secondaires
3: préférence des patients
4:coûts