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BCOP-CHUM > Stats > Flashcards

Stats Flashcards

1
Q

Quel type de test statistique doit-on faire lorsqu’on a :
- 2 groups, same sample
- Nominal data

A

Mc Nemar

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Q

Quel type de test statistique doit-on faire lorsqu’on a :
- 2 groups, same sample
- Ordinal data or continous NOT normally distributed

A

Wilcoxon SIGNED rank

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Q

Quel type de test statistique doit-on faire lorsqu’on a :
- 2 groups, same sample
- Continuous Data normally distributed

A

Paired t-test

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4
Q

Quel type de test statistique doit-on faire lorsqu’on a :
- 2 groups, different samples
- Continuous Data normally distributed

A

Student T-test

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5
Q

Quel type de test statistique doit-on faire lorsqu’on a :
- 2 groups, different samples
- Ordinal data or Continuous Data NOT normally distributed

A
  • Wilcoxon rank SUM
  • Mann-Whitney U
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6
Q

Quel type de test statistique doit-on faire lorsqu’on a :
- 2 groups, different samples
- Nominal data

A
  • Fischer’s exact
  • Chi-square

Fisher ok si n < 20 ou n 20-40 et expected frequency < 5
Sinon, Chi-square

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7
Q

Quel type de test statistique doit-on faire lorsqu’on a :
- ≥ 3 groups, different samples
- Ordinal data or Continuous Data NOT normally distributed

A

Kruskal-Wallis

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8
Q

Quel type de test statistique doit-on faire lorsqu’on a :
- ≥ 3 groups, different samples
- Nominal Data

A

Chi-square

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9
Q

Quel type de test statistique doit-on faire lorsqu’on a :
- ≥ 3 groups, different samples
- Continuous Data normally distributed

A

One-Way ANOVA

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10
Q

Quel type de test statistique doit-on faire lorsqu’on a :
- ≥ 3 groups, same sample
- Continuous Data normally distributed

A

Two-Way repeated ANOVA

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11
Q

Quel type de test statistique doit-on faire lorsqu’on a :
- ≥ 3 groups, same sample
- Nominal data

A

Cochrane Q

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12
Q

Quel type de test statistique doit-on faire lorsqu’on a :
- ≥ 3 groups, same sample
- Ordinal data or Continuous Data NOT normally distributed

A

Friedman two-way ANOVA

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13
Q

Comment calcule-t-on une spécificité?

A

Numérateur: Vrais Negatifs du Test (D)
Dénominateur: Réels Negatifs (B+D)

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14
Q

Comment calcule-t-on une sensibilité?

A

Numérateur: Vrais Positifs du Test (A)
Dénominateur: Réels Positifs (A+C)

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15
Q

Comment calcule-t-on une valeur prédictive positive (PPV)?

A

Numérateur: Vrais Positifs du Test (A)
Dénominateur: Tous les Positifs du Test (A+B)

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16
Q

Comment calcule-t-on une valeur prédictive négative (NPV)?

A

Numérateur: Vrais Négatifs du Test (D)
Dénominateur: Tous les négatifs du Test (C+D)

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17
Q

Quelle valeur de I² représente une grande hétérogénéité entre les études d’une méta-analyse?

A

> 50%

0-25% :Low
25-50% moderate

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18
Q

Lors de l’analyse d’une méta-analyse, devrait-on utiliser un fixed-effect ou un random-effect lorsque l’hétérogénéité est grande entre les études?

A

Random effect

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19
Q

Quelle est la différence entre le poids des études et la puissance lorsqu’on utilise un fixed-effect vs un random-effect lors de l’analyse d’une méta-analyse?

A
  • Fixed-effect = More powerful
  • Fixed-effect = all studies weighted the same
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20
Q

Quel type de biais peut être évalué avec un Funnel Plot?

A

Biais de publication (si asymmetry)

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21
Q

Lors de l’évaluation de l’hétérogénéité d’une méta-analyse, vous obtenez un p < 0,05 au test Cochrane Q. Qu’est ce que cela signifie?

A

High hétérogénéité

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22
Q

Qui suis-je? Study Design de type Observational permettant d’évaluer la prévalence d’une maladie.

A

Cross-sectional

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23
Q

Qui suis-je? Study Design de type Observational permettant d’évaluer l’incidence d’une maladie.

A

Cohort

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24
Q

Qui suis-je? Study Design de type Observational permettant d’évaluer les facteurs de risque d’une maladie rare.

A

Case-control

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25
Q

Qui suis-je?
Type de biais lorsque la population à l’étude n’est pas représentatitive de la population (mauvais critères d’éligibilité)

(a/n Table 1)

A

Selection Biais

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26
Q

Qui suis-je?
Type de biais lorsqu’un individu est initialement classé dans un mauvais groupe selon une caractéristique.

A

Misclassification Biais

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27
Q

Qui suis-je?
Type de biais qui peut survenir lorsque les investigateurs peuvent prédire ou savent dans quel groupe sera randomisé leurs patients.

A

Allocation Biais

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28
Q

Qui suis-je?
Type de biais qui peut survenir lorsque les patients ne sont pas observant au traitement.

A

Compliance Biais

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29
Q

Qui suis-je?
Type de biais qui peut survenir lorsque les pertes au suivi dans les groupes ne sont pas équivalentes.

A

Attrition Biais

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30
Q

Qui suis-je?
Type de biais qui peut survenir lorsque les réponses du patient sont influencées selon la personne qui lui demande ou la façon qu’elles sont demandées.

A

Investigator/Interviewer Biais

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31
Q

Qui suis-je?
Type de biais qui peut survenir lorsqu’il y a une variabilité entre les façons de mesurer l’outcome entre les centres.

A

Measurement Biais

32
Q

Qui suis-je?
Type de biais qui peut survenir lorsque les deux groupes ne sont pas équivalents. (ex: groupe plus malade que l’autre)

A

Confounding Biais

33
Q

Qu’est-ce qu’une analyse en ITT?

A

ITT = tous les pt randomisés

34
Q

Qu’est-ce qu’une analyse en Modified ITT?

A

mITT = tous les pt randomisés qui ont reçu au moins 1 dose

35
Q

Qu’est-ce qu’une analyse en As Treated?

A

AT = tous les pt randomisés, mais selon le traitement qu’ils ont réellement reçu

36
Q

Qu’est-ce qu’une analyse en Per Protocol?

A

PP = tous les pt qui ont suivi le protocole à la lettre

37
Q

Dans quelle situation est-il approprié de faire une analyse en Per Protocol?

A

Étude de non-infériorité (APRÈS l’analyse en ITT)

38
Q

Qu’est ce qu’une erreur de type I?

A

Dire qu’il y a une différence alors qu’il y en a pas en réalité.

39
Q

Que représente le p-value?

A

Probabilité que le résultat soit dû à la chance/une erreur

40
Q

Qu’est-ce qu’une erreur de type II?

A

Dire qu’il n’y a pas de différence alors qu’il y en a une en réalité

41
Q

Qu’est ce que le Power d’une étude?

A

C’est la probabilité de ne PAS faire d’erreur de type II
(1 - Beta)

42
Q

Pour quel type d’étude utilise-t-on un Odd Ratio? Une Cohort ou un Case-control?

A

Case-Control

43
Q

Pour quel type d’étude utilise-t-on un Relative Risk? Une Cohort ou un Case-control?

44
Q

Comment est calculé un RR?

A

Numérateur: EXPERIMENTAL event rate (EEM)
Dénominateur: CONTROL event rate (CER)

45
Q

Comment calcule-t-on le RRR (Relative Risk Reduction) ?

Peut également être un Relative Benefit Increase

A

RRR = 1 - RR

46
Q

Comment calcule-t-on un ARR?

Absolute Risk Reduction
Aussi appelé un Risk Difference ou un Attributable Risk

A

ARR = CONTROL event rate (CER) - EXPERIMENTAL event rate (EER)

47
Q

Comment calcule-t-on un NNT ?

A

NNT = 1/ARR (arrondir vers le haut)

48
Q

Comment calcule-t-on un NNH ?

A

NNH = 1/ARR (arrondir vers le bas)

49
Q

Qui suis-je?
Test statistique permettant de mesurer l’association entre 2 variables continues paramétriques.

A

Pearson’s Correlation Coefficient

Résultat est entre -1 et 1

Exemple:

Do test scores and hours spent studying have a statistically significant relationship?

50
Q

Qui suis-je?
Test statistique permettant de mesurer l’association entre 2 variables continues non-paramétriques.

A

Spearman Correlation

51
Q

Qui suis-je?
Test statistique permettant de mesurer l’association entre 2 variables Ordinal.

A

Spearman Correlation

52
Q

Qui suis-je?
Test statistique permettant de mesurer l’association entre 2 variables Nominal.

A

Contingency Correlation

53
Q

Vrai ou Faux. Un coefficient de corrélation nous permet d’évaluer la causalité entre deux variables.

A

Faux

Permet seulement d’évaluer la force et la direction de l’association.

1) Ne permet pas de savoir lequel est la cause et l’autre la conséquence
2) D’autres variables peuvent influencer

54
Q

Qui suis-je? Je permets d’évaluer:
The probability that a person with a positive test truly has the condition.

A

Positive Predictive Value (PPV)

55
Q

Qui suis-je? Je permets d’évaluer:
The probability that a person with a positive test truly does not have a condition (false positive)

A

Positive Predictive Value (PPV)

56
Q

Qui suis-je? Je permets d’évaluer:
The probability that a person with a negative test truly does not have the condition

A

Negative Predictive Value (NPV)

57
Q

Qui suis-je? Je permets d’évaluer:
The probability that a person with a negative test truly does have a condition (false negative)

A

Negative Predictive Value (NPV)

58
Q

Qui suis-je? Je permets d’évaluer:
The probability a patient with the condition will have a positive test.

A

Sensitivity

59
Q

Qui suis-je? Je permets d’évaluer:
The probability a patient without the condition will have a negative test.

A

Specificity

60
Q

Completer la phrase. Plus la PPV est élevée, moins il y a de FAUX _ _ _ _ _ .

61
Q

Completer la phrase. Plus la NPV est élevée, moins il y a de FAUX _ _ _ _ _ .

62
Q

Qui suis-je? Endpoint ayant comme inconvénient d’être influencé par les thérapies subséquentes / crossover.

A

Overall Survival (OS)

63
Q

Quelle est la grande différence entre les endpoints suivants: PFS vs time-to-progression?

A

PFS inclus les décès. (donc on préfère PFS)

64
Q

Vrai ou Faux. La PFS n’est pas influencée par le crossover.

65
Q

Quelle est la définition de la PFS?

A

Time from randomization until objective tumor progression, death (from any cause) or lost to follow up

66
Q

Quelle est la définition de la OS?

A

time from randomization until death (from any cause) or lost to follow up

67
Q

Quelle est la définition de la DFS?

A

Disease-free survival (DFS): time from randomization until recurrence of tumor or death (from any cause)

68
Q

Qu’est-ce que le RECIST et le iRECIST?

A

RECIST and iRECIST are standards for measuring response and progression to standard chemotherapy and immunotherapy, respectively

69
Q

Pour quel type de endpoint le blinding n’est-t-il pas requis?

A

Overall Survival (OS)

70
Q

Un ORR (Objective Response Rate) combine habituellement quelles valeurs?

71
Q

Pour quels cancers des Clinically Meaningful Outcomes ont été développés?

(Determined targets for primary outcomes and secondary outcomes)

A
  • Breast cancer
  • Colon cancer
  • Lung cancer
  • Pancreatic cancer
72
Q

Dans une étude de phase 1, à quoi équivaut la dose initiale de ‘‘1/10 LD10’’ ?

A

Un dixième de la dose létale d’un dizième des souris

LD10 = Mouse lethal dose 10; dose that kills one-tenth of the mice tested

73
Q

Dans une étude de phase 1, que signifie NOAEL?

A

NOAEL = no observable adverse effect level

74
Q

Dans une étude de phase 1, qu’est ce qu’une Dose-Limiting Toxicity (DLT) ?

A

the dose in which 2/3 or 2/6 patients experience a serious, life- threatening toxicity (eg, grade 4 hematologic, grade 3 or 4 nonhematologic, except for nausea, vomiting, alopecia)

NOTE: most studies enroll 3 patients per cohort – if a serious adverse event is seen in 1 of these 3 patients then another 3 patients are enrolled into the same cohort. If a 2nd patient has a serious adverse event, then that dose level is defined as a DLT. If 2 out of 3 patients in a cohort have a serious adverse event, then an additional 3 patients DO NOT need to be added and this is the DLT.

75
Q

Dans une étude de phase 1, à quoi équivaut la Maximum-Tolerated Dose (MTD) ?

A

Maximum-Tolerated Dose = 1 dose level below the DLT (recommended phase 2 dose)

76
Q

Quel instrument peut être utilisé pour évaluer des guidelines?

A

Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE II)

6 quality domains for evaluating guidelines (score for each domain)

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