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Analyse de lab > Valeurs de référence (1) > Flashcards

Valeurs de référence (1) Flashcards

1
Q

Quels sont les 3 critères pour l’utilisation d’une valeur de référence-critère de base ?

A
  1. Groupe d’individus de référence clairement défini
  2. Patient ressemblé assez aux individus de référence
  3. Conditions de prélèvement des échantillons est le même (référence et patient)
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Q

V ou F
Tous les résultats de laboratoire doivent être produits par l’utilisation de méthodes standardisées avec un programme de contrôle

A

Trop vrai

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3
Q

Quand on veut utiliser une valeur de référence-critères avancés…

Qu’est-ce qu’on doit absolument savoir ? (4)

A
  1. Sensibilité diagnostic
  2. Spécificité
  3. Prévalence
  4. Coût cliniques d’une mauvaise classification
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4
Q

Explique la valeur normale

A

Terme informel, elle fait souvent référence aux résultats considérés “habituels” ou attendus, mais elle peut varier selon les contextes et les méthodes d’analyse. Elle ne suit pas nécessairement les mêmes critères statistiques que les valeurs de référence.

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5
Q

C’est quoi les limites de référence

A

Renseignement sur la variation d’une valeur par rapport aux valeurs des individus de référence

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6
Q

C’est quoi les limites de décision clinique

A

Séparation selon des catégories déterminées par l’analyse de valeurs de référence sur plusieurs groupes

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7
Q

À partir de quelles études ont établi les limites de décision clinique ?

A

Outcomes studies

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8
Q

La 1re étape de la déterminatin des valeurs de référence

A

Sélection de la population de référence

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9
Q

5 raisons à tenir en compte pour la prescription du test

Donc pourquoi, par exemple, tu veux faire un test de résistance à la supination avec l’appareil Keystone dans un contexte de clinique avec un patient? Je veux le faire pour x, y et z (raisons 1 à 5 ici) raisons, donc pour établir mes valeurs de références à ce temps là, ca me prends ça, ça et ça… (Exemple)

A
  1. Diagnostic clinique / décision du tx
  2. Suivi clinique thérapeutique
  3. Dépistage de maladie
  4. Identification d’individus à risque
  5. Évaluation épidémiologique de l’état général d’une population
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10
Q

3 types de critères de la sélection de la population de référence

A
  1. Critères de sélection
  2. Critères de ségrégation
  3. Critères d’exclusion
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11
Q

Critère d’exclusion explique

A

Quand les caractéristiques d’un individu peuvent influencés un paramètre donné

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12
Q

Critères de ségrégation explique

A

Parfois nécessaire lorsqu’un paramètre est influencé par l’évolution physiologique

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13
Q

V ou F
Les critères de sélection sont établis en fonction de l’objectif poursuivi

A

Vrai

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14
Q

Donne-moi 3 exemples de critères d’exclusion

A
  • Âge
  • Alcool intake
  • Donnation de sang
  • Utilisation drogue
  • Sexe
  • Hypertension
  • Obésité
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15
Q

Donne-moi 3 exemple de critères de ségrégation

A
  • Âge
  • Groupe sanguin
  • Variation du cycle circadien
  • Ethnicité
  • Sex
  • Obésité
  • Posture
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16
Q

Méthode de détermination des valeurs de référence

3 types de distribution

A
  1. Distribution normale
  2. Distribution oblique
  3. Distribution curtosique
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17
Q

Identifie les types de distribution

A

A : Oblique +
B : Oblique -
C : Curtose +
D : Curtose -

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18
Q

Explique la méthode paramétrique

A

C’est utilisé pour des distribution normale (symétrique/écart type/moyenne) qui sont simple

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19
Q

Explique la méthode non-paramétrique

A

Utilisé quand les valeurs ne suivent pas une distribution normale (percentile). Pour les distribution asymétrique et étalée.

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20
Q

Lorsqu’on a besoin d’une distribution gaussienne (normale), mais que nos valeurs sont asymétrique, qu’est-ce qu’on peut faire ?

A

Transformation des données par des
opérations statistiques

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21
Q

Retenir le principe général de la méthode paramétrique qui permet de transformer les données en distribution normale

A
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22
Q

Combien de % des gens références ne seront pas dans les valeurs de référence mais sont normaux

A

5 % (2,5% de chaque côté)

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23
Q

Peux-tu nommer les 4 étapes de la méthode non-paramétrique qu’on peut utiliser sur n’importe quelle distribution de valeur ?

A
  1. Classement des valeurs en ordre croissant
  2. Assignation d’un classement
  3. Détermination du classement des 2.5 et 97.5 percentiles
  4. Déterminer quelles valeurs correspondent
    à ce classement (interpolation peut être nécessaire)
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24
Q

Différence entre paramétrique et non-paramétrique

Grandeur de l’échantillon minimum

A

Non-paramétrique : 120
Paramétrique : 40

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25
Q

Différence entre paramétrique et non-paramétrique

Distribution des valeurs de référence

A

Non-paramétrique : N’importe laquelle
Paramétrique : Gaussienne (normale/symétrique)

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26
Q

Différence entre paramétrique et non-paramétrique

Facilité d’analyse

A

Non-paramétrique : Pas d’expertise requise
Paramétrique : Compliqué, preuve de distribution Gaussienne et transformation données possibles

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27
Q

Différence entre paramétrique et non-paramétrique

Endorsements (approbation)

A

Non-paramétrique : IFCC, CLSI
Paramétrique : Rien

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28
Q

3 facteurs qui influencent les valeurs de référence

A
  • Facteur analytique
  • Facteur inter-individuel
  • Facteurs intra-individuel
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29
Q

2 facteurs analytiques

A
  • Exactitude
  • Précision
30
Q

3 facteurs inter-individuels

A
  • Âge
  • Sexe
  • Ethnie
31
Q

3 facteurs intra-individuels

A
  • Cycle circadien
  • Cycle menstruel
  • Cycle post-prandial
32
Q

Quel est l’impact de la méthode de détermination des valeurs de
références sur les résultats d’examen de laboratoire

A
  • 95% d’individus sains
  • 5% d’individu sain, classé anormaux
33
Q

V ou F
Plus le nombre d’examens augmente chez un individu sain, plus petite sera la probabilité d’obtenir un résultat excédant les valeurs de références

A

Faux,
Plus le nombre d’examens augmente chez un individu sain, plus grande sera la probabilité d’obtenir un résultat excédant les valeurs de références

  • 1 examen/individu => 5% d’obtenir un faux positif
  • 20 examens/individu => 66% d’obtenir un faux positi
34
Q

Quand on compare les valeurs de référence et les valeurs observées…

Quelles sont les trois type de discrimination

A
  • Discrimination parfaite
  • Aucune discrimination
  • Discrimination partielle
35
Q

Identifie ce que la flèche bleue pointe (a) et ce que représente la zone commune des deux courbes (b)

A

(a) Seuil de décision clinique
(b) Anormal

36
Q

Identifie ce que la flèche bleue pointe (a) et ce que représente la zone lignée en rouge signifie (b)

A

a) Seuil de décision clinique
b) On va manquer des gens malades (ne seront pas diagnostiqué)

37
Q

question d’examen selon le prof

Identifie quelles partie des courbes (flèches) sont vrai/faux et positif/négatif

A
38
Q

à l’examen selon le prof

C,est quoi la sensibilité d’un test

A

Probabilité de détecter une maladie chez un patient atteint (vrai positif)

39
Q

Formule pour le taux de vrai positif

A
40
Q

C’est quoi la spécificité d’un test

A

Probabilité d’indiquer l’absence de maladie chez un patient sain (vrai négatif)

41
Q

Formule vrai négatif

A
42
Q

Pour une pathologie mortelle il est important que la spécificité ou la sensibilité soit élevée ?

A

Sensibilité
(tous les malades doivent être identifiés)

43
Q

Un examen très invasif et compliqué souvent à une grande spécificité ou sensibilité

A

Spécificité

44
Q

C’est quoi un faux négatif

A

Proportion des patients atteints chez qui la maladie n’a pas été détectés

45
Q

C’est quoi un faux positif

A

Proportion des patients sains chez qui la maladie a été faussement détectée

46
Q

Rempli ça champion.ne

A
47
Q

C’est quoi la valeur prédictive positive

A

Probabilité d’être malade si le test est positif

48
Q

Formule valeur prédictive positive

A
49
Q

C’est quoi la valeur prédictive négative

A

Probabilité de ne pas être malade si le test est négatif

50
Q

Formule pour valeur prédictive négative

A
51
Q

Quel est la valeur prédictive associée :

Important pour le clinicien à la recherche
d’une confirmation biochimique d’un diagnostic
clinique positif

A

Valeur prédictive positive

52
Q

Quel est la valeur prédictive associée :

Intéressant en cas de recherche d’un diagnostic d’exclusion

A

Valeur prédictive négative

53
Q

C’est quoi la prévalence

A

Nombre de personnes atteintes dans une population donnée

54
Q

Formule de la prévalence

A
55
Q

Dans ce contexte, est-ce que la prévalence est élevée ou basse :

→ un test positif tend à confirmer la maladie
→ un test négatif n’est guère utile pour éliminer la maladie

A

Prévalence élevée

56
Q

Dans ce contexte, la prévalence est élevée ou basse :

→ un test négatif tend à exclure la maladie
→ un test positif inattendu n’est guère utile pour confirmer
la maladie

A

Prévalence basse

57
Q

C’est quoi l’efficacité d’un test

A

Pourcentage de résultats corrects

58
Q
A

→ un test négatif tend à exclure la maladie
→ un test positif inattendu n’est guère utile pour confirmer
la maladie

59
Q

Formule efficacité d’un test

A
60
Q

Pour une population à risque, la prévalence est plus élevée ou basse que la population de masse ?

A

Plus élevée

61
Q

V ou F
On utilise la même formule de valeur prédictive positive pour la population de masse que pour la population à risque

A

Vrai,
Le résultat si pareille que population masse, sera considéré mieux puisque c’est une population à risque

62
Q

V ou F
En testant des personnes à risque, on améliore la fiabilité du test pour détecter des vrais cas positifs.

A

Vrai

augmentation de la prévalence

63
Q

Comment on augmente la prévalence de la maladie dans la population à qui on prescrit le test de laboratoire

A
  • Examinant le patient préalablement
  • En prescrivant le test qu’aux personnes à risque
64
Q

3 étapes du test de laboratoire

A
  • Pré-analytique
  • Analytique
  • Post-analytique
65
Q

% des erreurs sont commises pendant la phase :

Pré-analytique

A

41%

66
Q

% des erreurs sont commises pendant la phase :

Analytique

A

4 %

67
Q

% des erreurs sont commises pendant la phase :

Post-analytique

A

55 %

68
Q

Nomme des exemples d’erreurs de phase

pré-analytique

A
  • Prélèvement du mauvais échantillon
  • Mauvaise préparation du patient
  • Mauvais étiquetage (ou pas d’étiquette!)
  • Mauvais stockage de l’échantillon avant
    l’analyse
  • Transport dans de mauvaises conditions
  • Réactifs endommagés lors d’un mauvais
    stockage
69
Q

Nomme des exemples d’erreurs de phase

analytique

A
  • Mauvaise adhérence à un algorithme établi
  • Rendu des résultats quand les contrôles
    sont hors limite
  • Mesures incorrectes de l’échantillon ou
    du réactif (erreur de dilution!)
  • Utilisation de réactifs périmés
70
Q

Nomme des exemples d’erreurs de phase

post-analytique

A
  • Erreur de transcription des résultats
  • Compte-rendu illisible ou abîmé
  • Envoi du rapport à la mauvaise adresse
    (perte du rapport)
  • Pas d’envoi du rapport
71
Q

À comprendre (exemple)

A
72
Q

Nomme des conséquences d’une erreur de laboratoire

A
  • Soins inappropriés ou inadéquats aux patients
  • Actions de santé publique inappropriées
  • Épidémies de maladies transmissibles non détectées
  • Gaspillage de ressources
  • Mort d’un individu

Analyse de lab (13 decks)

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