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Épidémio Flashcards

(96 cards)

Study These Flashcards
1
Q

Population

A

Ensemble d’individus partageant une caractéristique commune

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Q

Population à l’étude

A

Population à partir de laquelle le chercheur sélectionne son échantillon

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Q

Population cible

A

Population à laquelle on veut généraliser les résultats

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4
Q

Échantillon

A

Sous-ensemble d’une population utilisé pour estimer la vraie valeur

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5
Q

Échantillonnage aléatoire

A

Tous les individus ont une chance égale d’être sélectionnés

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6
Q

Standardisation

A

Méthode corrigeant l’effet d’une variable confusionnelle pour comparer des taux

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7
Q

Moyenne - formule

A

Somme des valeurs ÷ nombre de valeurs

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8
Q

Médiane - définition

A

Valeur divisant la distribution en deux parts égales

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9
Q

Mode - définition

A

Valeur la plus fréquente parmi la distribution

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10
Q

Test statistique

A

détermine la probabilité que le résultat obtenu soit dû au hasard

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11
Q

Hypothèse nulle (H0)

A

Aucune différence réelle entre les groupes
fruit du hasard

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12
Q

Hypothèse alternative (H1)

A

Existence d’une différence réelle

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13
Q

Valeur p

A

Probabilité d’obtenir par hasard un résultat aussi extrême si H0 est vraie

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14
Q

Significativité

A

p < 0,05 ou IC n’incluant pas la valeur nulle

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15
Q

Coefficient de corrélation

A

Force et direction d’une relation entre 2 variables continues (−1 à +1)

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16
Q

Étendue - formule

A

Valeur max − valeur min

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17
Q

Variance

A

Somme des carrés des différences entre chaque valeur et la moyenne, divisé par le nombre de valeurs totales

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18
Q

Écart type - formule

A

Racine carrée de la variance

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19
Q

Coefficient de variation - formule

A

Écart-type ÷ moyenne

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20
Q

Mesures de fréquence
Prévalence - définition

A

quantité totale de cas dans la population

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21
Q

Mesures de fréquence
Prévalence - formule

A

Nombre total de cas ÷ population totale

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22
Q

Mesures de fréquence
Incidence - définition

A

survenue de nouveaux cas pendant période de temps

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23
Q

Mesures de fréquence
Incidence cumulée - définition

A

Proportion de la population à risque qui développe la maladie pendant la période de temps

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24
Q

Mesures de fréquence
Incidence cumulée - formule

A

Nouveaux cas pendant période de temps ÷ population à risque de développer condition pendant période de temps

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25
**Mesures de fréquence** Taux d’incidence - définition
* Vitesse d’apparition d’une maladie pendant la période de temps * Tiens compte de la durée du suivi de chaque personne * Unité : cas / personne -temps (le plus souvent : cas / personneannée
26
**Mesures de fréquence** Taux d’incidence - formule
Nouveaux cas ÷ 𝑆𝑜𝑚𝑚𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑑𝑢𝑟é𝑒 𝑑𝑢 𝑠𝑢𝑖𝑣𝑖 𝑝𝑜𝑢𝑟 𝑐ℎ𝑎𝑞𝑢𝑒 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑛𝑡 à 𝑟𝑖𝑠𝑞𝑢e
27
**Mesures de fréquence** Taux d’attaque
Incidence cumulée lors d’une épidémie Probabilité de contracter la maladie pour les individus de la population à risque.
28
**Mesures de fréquence** Taux de mortalité
Taux d’incidence des décès Vitesse de survenue des décès pendant la période de temps Unité : décès / personne-année
29
**Mesures de fréquence** Létalité
Incidence cumulée : probabilité de décès des individus malades Nombre de décès ÷ nombre total de malades
30
Population dynamique ouverte
Population où les individus entrent et sortent pendant l’étude
31
Mesures d’association et de causalité
Étude de l’association entre exposition (E) et maladie (M)
32
**Mesures d’association et de causalité** Risque relatif (RR) - définition
* Mesure la force d’une association dans une étude de cohorte. * Valeur nulle = 1 * L’intervalle de confiance ne doit pas chevaucher la valeur 1 pour conclure qu’il existe une association entre E et M.
33
**Mesures d’association et de causalité** RR - formule
(𝑀𝑎𝑙𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠é𝑠 ÷ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠és) ÷ (𝑀𝑎𝑙𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑛𝑜𝑛 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠é𝑠 ÷ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑜𝑛 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠és)
34
**Mesures d’association et de causalité** - Rapport de cote définition
* Mesure la force d’une association dans une étude de cas-témoins. * Valeur nulle = 1
35
Mesures d’association et de causalité Rapport de cote - formule
(Cas exposés ÷ cas non exposés ) ÷ (témoins exposés ÷ témoins non exposés)
36
Mesures d’association et de causalité Risque attribuable - définition
Informe de l’effet absolu de l’exposition. * Nombre de cas qui pourraient être évités chez les exposés. * Valeur nulle = 0
37
Mesures d’association et de causalité Risque attribuable (RA) - formule
Incidence exposés − incidence non exposés (cas exposés / total exposés) - (cas non exposés / total non exposés)
38
Mesures d’association et de causalité Réduction du risque attribuable - définition
Qualifie l’impact d’une intervention. * Inverse de RA
39
RRA
Incidence non exposés − incidence exposés 1 - RA
40
Mesures d’association et de causalité NNT - définition
Nombre de personnes qui doit recevoir un traitement pendant une période donnée pour qu’une personne obtienne le résultat visé
41
NNT
-1 ÷ RA
42
Mesures d’association et de causalité Fraction attribuable - définition
proportion de cas de la maladie attribuables à l'exposition parmi les sujets exposés
43
Mesures d’association et de causalité Fraction attribuable - formule
(RR − 1) ÷ RR (incidence exposés - incidence non exposés) / incidence exposés
44
Outils de mesure de validité Définition : sensibilité
capacité d'un test à détecter les gens qui ont une maladie
45
Outils de mesure de validité un test ayant une sensibilité élevée donnera ...
peu de faux négatifs
46
Outils de mesure de validité Sensibilité - formule
VP ÷ (VP + FN) VP + FN = total des individus malades
47
Outils de mesure de validité Spécificité - définition
capacité d'un test à détecter les gens qui n'ont pas la maladie
48
Outils de mesure de validité un test ayant une spécificité élevée donnera ...
peu de faux positifs
49
Outils de mesure de validité Spécificité - formule
VN ÷ (VN + FP) VN + FP : total des individus non malades
50
Outils de mesure de validité Seuil de positivité - définition
seuil à partir duquel le résultat sera considéré comme anormal
51
Outils de mesure de validité Seuil de positivité : si on cherche à exclure un diagnostic, on choisira un seuil associé à ...
une bonne sensibilité
52
Outils de mesure de validité Seuil de positivité - si on cherche à confirmer un diagnostic, on choisira un seuil associé à ...
une bonne spécificité
53
Vrai ou faux? une modification du seuil de positivité cause une modification des SE et SP.
Vrai ↑SE = ↓SP ; ↑SP = ↓SE
54
Outils de mesure de validité VPP - définition
Probabilité d'avoir réellement la maladie lorsqu'on obtient un résultat positif
55
Outils de mesure de validité VPP est fortement influencée par quoi?
Prévalence Prévalence élevée = VPP **augmente**
56
Outils de mesure de validité VPP est influencée par quoi?
Spécificité Spécificité élevée = VPP **élevée**
57
Outils de mesure de validité VPP - formule
VP ÷ (VP + FP) VP + FP : total des résultats positifs
58
Outils de mesure de validité VPN - définition
Probabilité de ne pas avoir la maladie lorsqu'on obtient un test négatif
59
Outils de mesure de validité VPN fortement influencée par quoi?
Prévalence Prévalence élevée = VPN **diminue** !! faire attention avec VPP !!
60
Outils de mesure de validité VPN est influencée par quoi?
Sensibilité Sensibilité élevée = VPN élevée
61
Outils de mesure de validité VPN - formule
VN ÷ (VN + FN) VN + FN : total des résultats négatifs
62
Validité interne - définition
* Capacité à vérifier l'hypothèse de recherche initiale * Résultats qui reflètent bien la réalité dans la population étudiée * Conclusion juste
63
Validité externe - définition
* Résultats applicables à la population cible ou généralisables à d'autres populations * Dépend de la population étudiée et du contexte de l'étude
64
Précision
Absence relative d'erreur aléatoire mesure précise = fluctue peu
65
l'erreur aléatoire est-elle un biais?
non
66
l'erreur systématique est-elle un biais?
oui
67
Décrire la formule mathématique utilisée pour interpréter un résultat
valeur vraie + erreur aléatoire + erreur systématique
68
comment réduire les erreurs aléatoires?
en répétant la mesure
69
comment réduire les erreurs systématiques?
en utilisant un bon devis
70
Biais de sélection
* Échantillon non représentatif de la population * Chance inégale d'être sélectionné dans la population
71
ces exemples sont des biais de quoi? * biais de volontariat * admission (témoins sélectionnés parmi les patients hospitalisés) * travailleurs en santé (travailleurs sont en meilleure santé que la population générale) * perdus de vue * biais de publication
biais de sélection
72
Nommer des stratégies pour prévenir le biais de sélection
* devis prospectif * population à l'étude bien définie * critères d'inclusion bien définis * recrutement aléatoire * randomisation * relances pour améliorer les taux de réponse * comparaison des caractéristiques des groupes * analyse des résultats par intention to treat
73
Biais d’information - définition
valeur mesurée ne correspond pas à la valeur réelle
74
ces exemples sont des biais de quoi? * biais de désirabilité sociale (répondeurs veulent plaire à l'intervieweur) * intra-intervieweur (adopte des façons de faire différentes) * inter-intervieweur (ont des façons de faire qui diffèrent) * instrument de mesure * rappel/mémoire
biais d'information
75
Comment prévenir le biais d'information? (6)
* devis prospectif * calibration des outils de mesure * standardisation des procédures * évaluations à l'aveugle * sources multiples * réponses anonymes
76
Biais de confusion
* un facteur externe influence à la fois l'exposition et le résultat * peut créer une fausse association entre l'exposition et le résultat
77
comment prévenir le biais de confusion?
* phase de sélection : restriction, appariement, randomisation * phase d'analyse : analyse stratifiée, analyse multivariée
78
Biais d’avance au diagnostic
* Lorsque la durée de survie post-diagnostique est augmentée suite à l'utilisation d'un nouveau test de dépistage * S'explique par le délai entre le moment où la maladie est décelable par le test de dépistage et le moment où la maladie est habituellement diagnostiquée, soit par apparition de sx * différence pas due à amélioration du pronostic -> test permet de détecter le diagnostic plus tôt que le test de référence
79
Études observationnelles
* étude de cohorte * étude cas-témoin
80
Études expérimentales
* essai clinique randomisé
81
Étude de cohorte - définition (+ temporalité)
Comparaison d'un groupe exposé vs un groupe non exposé à un facteur Prospectif ou rétrospectif
82
Étude de cohorte évalue quoi?
Évalue le/les résultats des maladies possibles suite à l'exposition, peut établir un lien de temporalité
83
étude de cohorte permet d'obtenir quoi?
RR, taux d'incidence
84
étude de cohorte permet d'identifier quoi?
facteurs de risque rares
85
désavantages d'une étude de cohorte
* long * couteux * non adapté aux maladies rares * nécessite un gros recrutement * perdus de vue
86
Étude cas-témoins - définition (+ temporalité)
Comparaison d'un groupe de malades vs non-malades Rétrospective des expositions et facteurs de risque
87
étude cas-témoin : utile pour quoi?
les maladies rares, pour longue période latente
88
avantages études cas-témoin
rapide, peu couteux, aucun perdu de vue
89
étude cas-témoin : permet le calcul de quoi?
calcul du RC = estimation du RR
90
désavantages étude cas-témoin
* étudie une seule maladie à la fois * plus de risque de biais * temporalité difficile à établir
91
Essai clinique randomisé - définition
Comparaison de 2 groupes attribués aléatoirement pour comparer l'effet d'une intervention à un contrôle (placebo ou traitement standard)
92
Essai clinique randomisé - Randomisation
répartition au hasard des groupes, évite les biais de sélection, rend les groupes comparables
93
Essai clinique randomisé - simple insu
le patient ne connait pas le groupe
94
essai clinique randomisé - double insu
le patient et l'évaluateur ne connaissent pas le groupe
95
revue systématique
synthèse **qualitative** exhaustive des résultats d'études, qui portaient sur la même question de recherche
96
méta-analyse
synthèse **quantitative** exhaustive des résultats d'études qui portaient sur la même question de recherche
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