Module 4 - Validité, précision et sources d'erreurs

Question 1

Qu’est-ce qu’une erreur aléatoire ?

Answer 1

Erreur qui affecte la précision de la mesure et qui résulte de fluctuations dues au hasard ou aux variations naturelles au sein de la population

Question 2

Quelles sont les sources d’erreur aléatoire ?

Answer 2

1. Variabilité individuelle
2. Variabilité populationnelle
3. Taille limitée de l’échantillon
4. Imprécision des outils de mesure

Question 3

De quelle source d’erreur aléatoire s’agit-il ?

La glycémie peut fluctuer en fonction de l’heure de la prise alimentaire, des aliments consommés ou de l’exercice physique récent

Answer 3

Variabilité individuelle

Question 4

De quelle source d’erreur aléatoire s’agit-il ?

La réponse à un traitement peut varier d’un individu à l’autre. Chaque participant peut répondre différement au traitement en raison de facteurs individuels comme la génétique, le métabolisme ou le mode de vie

Answer 4

Variation populationnelle

Question 5

De quelle source d’erreur aléatoire s’agit-il ?

Lorsqu’on mesure l’IMC dans un échantillon de la population, les variations individuelles peuvent conduire à une estimation de la moyenne qui est légèrement différente de la valeur réelle dans la population entière. Si l’échantillon est petit, il suffirait d’un ou deux individus avec des IMC très bas ou trés élevés pour influencer la moyenne calculée, la rendant moins représentative de la population globale

Answer 5

Taille limitée de l’échantillon

Question 6

De quelle source d’erreur aléatoire s’agit-il ?

Si l’on mesure la glycémie d’un patient avec un glucomètre qui ne donne des résultats qu’avec une précision de 5 mg/dL, une valeur réelle de 102 mg/dL pourrait être arrondi à 100 mg/dL ou à 105 mg/dL

Answer 6

Imprécision des outils de mesure

Question 7

Quelles sont les stratégies pour réduire l’erreur aléatoire ?

Answer 7

1. Augmenter la taille de l’échantillon
2. Utiliser des outils de mesure plus précis
3. Répéter les mesures

Question 8

Vrai ou faux

Il est possible d’éliminer complètement l’erreur aléatoire

Answer 8

Faux ! Cependant, en comprenant et en quantifiant son impact, il est possible de l’interpréter de manière appropriée et de limiter son influence sur les conclusions de l’étude

Question 9

Qu’est-ce qu’une erreur systématique ?

Answer 9

Erreur qui introduit un biais et qui affecte la validité de la mesure estimée ainsi que la validité interne de l’étude. Elle provient d’erreurs méthodologiques ou de biais inhérents à la conception de l’étude, tels que les biais de sélection, d’information ou de confusion. Ces erreurs induisent des écarts constants entre la valeur mesurée et la valeur réelle, faussant ainsi les résultats de manière non aléatoire

Question 10

Vrai ou faux

La plupart du temps, l’effet d’un biais systématique ne pourra pas être corrigé lors de l’analyse des résultats

Answer 10

Vrai, on n’aura pas d’autres choix que d’être conscient de ces limites de façon à faire un usage pertinent des résultats de ces recherches

Question 11

Associer le terme à sa définition

1. Précision
2. Validité
3. Justesse

a. Capacité de la mesure à appréhender correctement un phénomène ou à estimer la valeur réelle du paramètre étudié, en évitant les erreurs systématiques
b. Mesure qui intègre précision et validité
c. Absence relative d’erreur aléatoire qui reflète la capacité à obtenir des résultats cohérents et stables lors de répétitions

Answer 11

1. c
2. a
3. b

Question 12

Qu’est-ce que la valeur-p ?

Answer 12

Probabilité d’obtenir des résultats aussi extrêmes que ceux observés, ou plus extrêmes, si l’hypothèse nulle est vraie (hypothèse selon laquelle il n’y a pas de différence ou d’effet réel entre les groupes comparés)

Question 13

Vrai ou faux

La valeur-p est sensible à la taille de l’échantillon

Answer 13

Vrai

Question 14

Combler les trous

1. Si la valeur-p est faible, les résultats observés sont ??? avec l’hypothèse nulle
2. Si la valeur-p est forte, les résultats observés sont ??? avec l’hypothèse nulle

Answer 14

1. peu compatibles
2. compatibles

Question 15

Qu’est-ce que l’intervalle de confiance ?

Answer 15

Outil statistique qui permet de prendre en compte l’erreur aléatoire

Question 16

Vrai ou faux

Un intervalle de confiance à 95% signifie que si l’on répétait l’étude de nombreuses fois avec différents échantillons de la même population, alors 95% des intervalles de confiance calculés ne contiendraient pas la véritable valeur du paramètre

Answer 16

Faux, 95% de sintervalles confiance calculés contiendraient la véritable valeur du paramètre

Question 17

Qu’est-ce qui influence l’intervalle de confiance ?

Answer 17

La taille de l’échantillon et la variabilité des données

Question 18

Vrai ou faux

Le pourcentage qui caractérise l’intervalle de confiance découle du seuil de tolérance d’erreur alpha, celle-ci référant au risque de rejeter l’hypothèse nulle alors qu’elle est vraie.

Answer 18

Vrai

Question 19

Vrai ou faux

Un intervalle de confiance étroit indique une plus grande incertitude, tandis qu’un intervalle large reflète une plus grande précision sur l’estimation des paramètres

Answer 19

Faux, c’est l’inverse !

Question 20

Quelle valeur de probabilité de compatibilité visera-t-on entre nos observations et l’hypothèse nulle pour conclure que l’hypothèse nulle est rejetée ?

Answer 20

Seuil inférieur à 5%

Question 21

Dans la pratique, préfère-t-on utiliser les intervalles de confiance ou la valeur-p seule ?

Answer 21

Les intervalles de confiance, car ils fournissent des informations supplémentaires sur la magnitude et la précision de l’effet estimé

Question 22

Qu’est-ce que la validité interne ?

Answer 22

Correspond à la capacité d’une étude à estimer avec précision les mesures ou les associations recherchées

Question 23

Quels sont les trois types de biais ?

Answer 23

1. Biais de sélection
2. Biais d’information
3. Biais de confusion

Question 24

Qu’est-ce qu’un biais de sélection ?

Answer 24

Erreur systématique qui provient de la méthode de sélection ou de suivi des sujets. Si le fait d’être exposé ou d’être malade vient influencer la sélection ou la participation à l’étude, alors, la distribution de la maladie ou l’association entre l’exposition et la maladie ne sera pas la même chez les participants et les non-participants

Question 25

Quels sont les types de biais de sélection ?

Answer 25

1. Biais de survie sélective 2. Biais de volontariat 3. Biais d'attrition 4. Biais d'admission 5. Biais de bonne santé du travailleur 6. Biais de publication

Question 26

# De quel type de biais de sélection s'agit-il ? Les participants sont recrutés à partir d'un centre spécifique, comme un hôpital, et ne représentent pas la population générale

Answer 26

Biais d'admission

Question 27

# De quel type de biais de sélection s'agit-il ? Les résultats des études influencent leur probabilité d'être publiées qui conduit à une surreprésentation des résultats positifs dans la littérature scientifique, alors que les études n'ayant pas trouvé d'association restent souvent non publiées

Answer 27

Biais de publication

Question 28

# De quel type de biais de sélection s'agit-il ? On étudie des individus qui ont survécus à une maladie ou une exposition particulière, sans inclure ceux qui sont mort ou qui n'ont pas survécus jusqu'à l'inclusion

Answer 28

Biais de survie sélective

Question 29

# De quel type de biais de sélection s'agit-il ? Les études comparant la santé des travailleurs à celle de la population générale risquent de sous-estimer l'impact négatif des expositions professionnelles sur la santé, car les travailleurs d'une population active sont en meilleur santé que la population générale

Answer 29

Biais de bonne santé du travailleur

Question 30

# De quel type de biais de sélection s'agit-il ? Les personnes qui choisissent de participer à une étude diffèrent systématiquement de celles qui refusent

Answer 30

Biais de volontariat

Question 31

# De quel type de biais de sélection s'agit-il ? Certains participants abandonnent l'étude avant la fin, et que ceux qui restant diffèrent systématiquement de ceux qui partent

Answer 31

Biais d'attrition

Question 32

Quels sont les moyens de prévention ou de contrôle des biais de sélection ?

Answer 32

- Tirage au sort - Randomisation - Maintien d'un contact fréquent avec les participants pour éviter les pertes au suivi - Éviter les données manquantes (registre exhausitf des événements, privilégier les événements inévitables)

Question 33

Qu'est-ce qu'un biais d'information ?

Answer 33

La mesure ou l'observation de l'exposition ou de la maladie est incorrecte

Question 34

Quels sont les deux types de biais d'information ?

Answer 34

1. non-différentiel (affecte de manière égale les deux groupes comparés) 2. différentiel (touche davantage un groupe que l'autre)

Question 35

Quels sont les différents biais d'information ?

Answer 35

1. Biais de rappel 2. Biais de désirabilité sociale 3. Biais de suivi différentiel 4. Utilisation d'un outil de mesure inadapté 5. Non-respect de l'aveuglement

Question 36

# De quel biais d'information s'agit-il ? Les informations sont recueillies différement entre les groupes comparés en raison de la connaissance du statut d'exposition ou de la maladie par les observateurs ou les enquêteurs. Cela peut conduire à des différences dans la détection ou la déclaration des résultats

Answer 36

Biais de suivi différentiel

Question 37

# De quel biais d'information s'agit-il ? L'étude utilise un instrument ou un questionnaire qui n'a pas été validé, c'est-à-dire qui n'a pas été rigoureusement testé pour s'assurer qu'il mesure bien ce qu'il est censé mesurer de manière fiable et précise. Cela peut inclure des questionnaires mal conçus, des tests de diagnostic non validés ou des appareils de mesure inappropriés

Answer 37

Utilisation d'un outil de mesure inadapté

Question 38

# De quel biais d'information s'agit-il ? Lorsque les chercheurs, les évaluateurs ou les partcipants connaissent les détails du traitement ou du groupe auquel ces derniers ont été assignés, cela peut influencer leurs comportements, attentes ou évaluations

Answer 38

Non-respect de l'aveuglement

Question 39

# De quel biais d'information s'agit-il ? Les participants d'une étude se souviennent différemment de leurs expositions passées en fonction de leur état de santé actuel. Les personnes atteintes d'une maladie peuvent mieux se souvenir ou exagérer leurs expositions par rapport aux personnes non atteintes. On étudie des individus qui ont survécu à une maladie ou une exposition particulière, sans inclure ceux qui en sont morts ou qui n'ont pas survécus jusqu'à l'inclusion

Answer 39

Biais de rappel

Question 40

# De quel biais d'information s'agit-il ? Les participants à une étude modifient leurs réponses ou comportements pour se conformer aux normes sociales ou pour être perçus de manière favorable par les chercheurs ou l'entourage. Ils peuvent minimiser des comportements jugés socialement innacceptables ou exagérer des comportements perçus comme positifs

Answer 40

Biais de désirabilité sociale

Question 41

Quels sont les moyens de prévention ou de contrôle pour le biais d'information ?

Answer 41

- Utilisation d'un outil de mesure valide - Standardisation des procédures - Techniques en triple aveugle - Multiplication et combinaison de sources de données

Question 42

Qu'est-ce qu'un biais de confusion ?

Answer 42

Erreur systématique liée à la présence d'un facteur associé de façon indépendante tant à l'exposition qu'à la maladie, et ce facteur n'appartient pas à la chaîne causale

Question 43

Quels sont les moyens de prévention et de contrôle des biais de confusion ?

Answer 43

Au moment de l'échantillonnage : - Restriction - Assortiment Au moment de l'expérimentation : - Randomisation Au moment de l'analyse des données : - Ajustement - Stratification

Question 44

# De quel moyen de contrôle des biais de confusion s'agit-il ? Limiter l'inclusion des participants à une certaine catégorie de la variable confondante, afin d'éliminer sa variabilité Aussi nommer avantages et inconvéninents

Answer 44

- Restriction Avantages : simple Inconvénients : réduit la taille de l'échantillon, limite la généralisation des résultats à la population

Question 45

# De quel moyen de contrôle des biais de confusion s'agit-il ? Sélectionner, pour chaque participant d'un groupe, un ou plusieurs participants d'un autre groupe ayant les mêmes caractéristiques sur la variable confondante Aussi nommer avantages et inconvénients

Answer 45

- Assortiment Avantages : contrôler efficacement les variables confondantes dans les études de petite taille Inconvénients : complexe à mettre en place, ne permet de contrôler que les variables utilisées pour l'appariement, réduit la taille de l'échantillon

Question 46

# De quel moyen de contrôle des biais de confusion s'agit-il ? Attribuer les participants de manière aléatoire aux groupes de comparaison, grantissant ainsi que toutes les variables sont distribuées de manière équivalente entre les groupes Aussi nommer avantages et inconvénients

Answer 46

- Randomisation Avantages : la plus efficace Inconvénients : gros échantillon, seulement applicable aux études expérimentales

Question 47

# De quel moyen de contrôle des biais de confusion s'agit-il ? Tenir compte de l'influence des variables confondantes sur les mesures d'association Nommer aussi avantages et inconvénients

Answer 47

- Ajustement Avantages : contrôler plusieurs variables confondantes simultanément, tout en conservant une grande partie de l'échantillon Inconvénients : nécessite de bien identifier et mesurer toutes les variables confondantes potentielles

Question 48

# De quel moyen de contrôle des biais de confusion s'agit-il ? Faire des sous-groupes d'échantillon homogènes selon les catégories de la variable confondantes et analyser séparément les associations dans chaque sous-groupe Aussi nommer avantages et inconvénients

Answer 48

- Stratification Avantages : simple et efficace pour vérifier l'existance d'un biais de confusion et observer si l'effet d'exposition varie selon les niveaux de la variable confondante Inconvénients : contrôler un petit nombre de variables confondantes simultanément, peut réduire la puissance statistique si le nombre de strates est élevé ou si les effectifs dans chaque strate sont faibles

Question 49

Qu'est-ce que la validité externe ?

Answer 49

Capacité à généraliser les résultats à une population cible. Elle reposera sur les caractéristiques des participants à l'étude et le contexte de l'étude | Ne pas confondre biais de sélection et manque de validité externe