LCA

synonyme quand il y a 2 CJP

Ce sont des co-critères principaux

Independent review du FPs expose à un biais de mesure ?

Non car c’est fait en aveugle

Investigateurs peuvent aussi jouer sur un biais de performance ?

Oui car peuvent suivre les patients différemment

Quand c’est hyper protocolisé, validité externe diminue ?

Oui

La qualité des soins reçus pendant essai influe sur Survie globale ?

De manière générale oui

According to The assigned treatment = selon randomisation = selon ITT ?

Oui

Bras combiné = ?

Bras avec combinaison de traitement, souvent l’intervention en cancérologie

Analyses de sécurité préservent souvent bénéfice randomisation ?

Non, on chercher surtout à analyser selon le traitement reçu

Survei globale est en général mesurée de manière subjective ?

Oui

• donc OS overall survival est toujours moins sujette aux biais d’évaluation

Au moins 66 patients ont progressé entre induction et randomisation

Vrai car :

• 10 juste apres induction

• 56 à l’étape d’apres

Biais d’attrition concerne 3 notions, lesquelles ?

1. Abandons

2. Exclusion

3. Données manquantes

Ka plan Meier : les 2 cas où patient est encore à risque :

1. N’a pas présenté l’événement

2. N’a pas été censuré

Médiane de survie vs taux de survie

• médiane est un temps

• Taux est une proportion

Quel test pour evaluer l’hétérogénéité d’un effet entre 2 sous-groupes

Le test d’interaction

Événement indésirable vs effet indésirable

• événement = tout événement sans lien causal

• Effet indésirable = lien causal du traitement est supposé possible

Pour dire qu’une RCt a un fort niveau de preuve niveau 1 car forte puissance, à quoi fait-on référence ?

• aux chiffres de puissance (99, 85, 80)

• Au nombre de pays et centres inclus

• Pas forcement le nombre de patients (460 par exemple)

Non infériorité + marge définie par une limite sup = l’intervention ne doit pas augmenter le risque/effets indésirables ?

Oui

 quoi sert stratification

Équilibrer sur des facteurs pronostiques importants

Time to first event signifie quoi

On analyse patient jusqu’au premier événement présenté (pas tous les événements présentés)

Lâ randomisation limite le biais de sélection lors de l’inclusion ?

Vrai, ce n’est pas l’investigateur qui choisit le bras d’assignation

 quoi sert une procédure sham

Faire en sorte que le placebo ait l’air d’avoir le même schéma d’administration que l’intervention

• c’est une escalade factice

Beaucoup de centres facilite le recrutement ?

Oui

ITT ou per protocol qui est plus proche de la pratique ?

L’ITT

Analyse de non infériorité peut démontrer supériorité ?

Si c’est dans le protocole et qu’une marge est définie pour alors oui

Le rationnel d’une étude repose souvent sur 3 éléments, lesquels ?

1. Procédure/pathologie frequente

2. Incertitude

3. Pratiques hétérogènes

Ne pas confondre risque de faire complication et critère d’exclusion

En effet, regarder tableau 1

Un patient peut être inclus si ACR ?

Non, ACR est une extrême urgence, il n’y a pas le temps pour intuber

Non éligible vs exclusion secondaire

• non éligible : pas de randomisation

• Exclusion secondaire : après randomisation

Sequentially Numbered opaque enveloppes that remained concealed : enveloppes scellées ?

Scellées = sealed donc non !!

• sont juste restées fermées

Enveloppes opaques = procédure centralisé ?

pas de gestion par un organisme central indépendant donc non

Blocs de taille variable protégé du biais de sélection ?

Oui

Stratification par centre permet d’éviter quoi

Éviter qu’un centre ne recrute que dans un seul bras = effet centre

Risque de faire une randomisation hors liste, par exemple dans le cadre de l’urgence

Biais de sélection

SAT 80% est clinique.ent pertinente ?

Oui car démontre hypoxemie sévère

Comment savoir si supériorité du groupe contrôle peut être testée ?

Regarder si le test est bilatéral : si oui alors on peut chercher ça

L essai supériorité a une hypothèse clinique orientée dans un sens tout en utilisant un test bilatéral

Aucun effet mesure veut dire absence formelle d’effet ?

Faux

• aucun effet = pas de différence statistiquement significative

Analyse sous-groupe : on cherche des facteurs de confusion ?

Non

• un facteur qui modifie effet

• Un facteur pronostique

Analyse post hoc qui suit résultats analyse principale : biais induits sont minimes ?

Non

• c’est une analyse exploratoire faite à posteriori

• Rien ne peut garantir que les biais sont minimes

Décès vs censure

• décès = décès

• Censure = pdv ou exclu vivant

Est-ce que visuellement on peut dire que 2 courbes divergent ?

Oui

Hétérogénéité caractéristiques inclusion avant appariement peut jouer sur résultat négatif?

Oui

Causalité mode de vie → meilleure survie : differences très précoce sur survie est une bonne chose ?

Non, ça devrait prendre plus de temps

• attention à un biais de survie ou sélection

Résultat significatif : proposer systématiquement ou ne pas modifier

Ne pas modifier par prudence

Rémission = CJP qualitatif ou objectif ?

• qualitatif binaire

• Subjectif

Ouverture enveloppe = centralisée ou décentralisée

Décentralisée le plus souvent

AG avant traitement en ouvert peut diminuer risques ?

Oui

Variabilité de la PEC post randomisation dilinue comparabilité des groupes ?

Non car pas de pdv ni de modification des caractéristiques

Attrition introduit un biais de confusion.

Non’ un biais d’attrition = sélection différente post randomisation

• Reset en cause acceptabilité du traitement

Exposé aux statines pendant durée tres courte sans durée minimale précisée pour être inclus = inclus ?

Oui

Biais lié à la fenêtre d’exposition dans quel type étude

Que les cas témoins

• donc autres études pour limiter ce biais = toutes les autres

Toutes les études sont épidémiologiques ?

Oui

Observationelles vs expérimentales

 quoi correspond le GOld standard d’un CJP

1. Unique

2. Objectif

3. Cliniquement pertinent

Efficacité vaccinale 62% =réduction de 62%

Oui

Critère d’exclusion = limite d’une étude ?

Oui

Quand études contradictoires : effet demontrè ?

Non

Les types d’étude

Exclus des cohortes = exclus de l’analyse ?

Non

Biennial v 2 fois par an ?

FAUX, tous les 2 ans

Ajustement permet de limiter biais sélection ?

Faux, biais confusion

C’est quoi une variable nominale

Quand on doit donner un nom

• sexe

• Groupe abo

Étude de cohorte : on peut dire que l’exposition diminue, ne dilinue pas, augmente, n’augmente pas le risque ?

NON

Ouvrir enveloppe avant inclusion : quel biais ?

Biais de sélection par rupture de l’assignation secrète : le médecin peut être tenté de ne pas inclure patient

Assignation secrète est lâ même chose qu’une évaluation en aveugle ?

Non

On peut être en aveugle pour l’un mais pas pour l’autre

P dépend de 2 choses

Données observées

Nombre réel de patients

Alpha vs valeur de P

• alpha est fixé avant analyse

• P est calculé avec les données obtenues

Étude conduite en fonction de AOMI vs pas d’AOMI = stratifiée ?

Oui

Grande taille d’un échantillon permet d’améliorer 2 choses

1. Précision statistique P

2. Capacité à détecter associations

Que permet pondération par inverse de probabilité de traitement

Attribuer à chaque patient un poids dans l’analyse

Une analyse en ITT ignore les cross over et donc dilue les differences ?

Oui

2 cohortes avant après dans une étude sont potentiellement différentes ou pareilles ?

Différentes

Grandes cohortes peuvent être plus utiles que méta analyse dans 3 cas, lesquels

1. Population sous représentée

2. Événement rare

3. Utilisation réelle du traitement

Compter les pdv

Attention à compter partout après randomisation

Critère d’exclusion = quand on ne remplit pas le critère d’inclusion PRÊCIS ?

Oui

• grossesse non viable et visible → inclus

• Invisible indéterminée → exclure

Randomisation sert à diminuer biais SÉLECTION et confusion ?

Oui

Et toutes les stratégies qui cherchent à approcher randomisation aussi (score propensions, stratification, appariement, multivariee)

Evaluer le CJP à plusieurs moments revient à prendre en compte la temporalité ?

Oui

Analyse de sous groupes : est-ce qu’on peut dire que l’efficacité est supérieure ou moindre selon le sous groupe ?

JAMAIS

Une étude en ouvert inclut TOUJOURS un biais de performance patient ou évaluation examinateur ?

Oui, TOUJOURS

Étude descriptive vs transversale

• descriptive décrit un phénomène

• Transversale se fait à un moment donné, sans suivi

Comment savoir si une étude est comparative ou non

Chercher un groupe de référence

Critères d’inclusion doivent TOUS être remplis pour entrer dans étude ?

Oui

• si un manque ou doute : exclu

Échantillon doit être représentatif de quelle population ?

Population source, pas cible

Def volet costal

Sur 3 côtes, 2 foyers à chaque fois

Ligne de damoiseau

• concave en haut en dedans

• Efface bord du cœur

Quelle radio pour PNO

En inspiration (expiration majoré)

4 signes PNO sous TENSION

1. Déplacement mediastinales controlatéral

2. Abaissement coupole diaphragmatique

3. Élargissement EIC

4. Rétraction’plumon sur hile

Quel compartiment médiastin pour :

• adp

• Tumeurs thymiques germinales goitre

• Kystes bronchogéniques tumeurs vasculaires

• Tumeurs neuro gènes hernie hiatale

• adp : tout compartiment

• Tumeur thymique germinal goitre : antérieur

• Bronchogénique vasculaire : moyen

• Neurogene hernie : posterieur

Masse médiastin antérieur homme jeune : biopsie ou afp hcg

AFP hcg car si diagnostic tumeur testiculaire : pas besoin de biopsie lymphome

Atélectasie : scissure co cave, S golden, hyperinflation compensatrice ?

Oui

• origine bronchique le plus souvent

Les 4 signes thymus normal

1. Signe de la voile

2. Signe de la vague

3. Signe du raccordement

4. Signe du recouvrement hilaire

Masse mediastinale anormale de l’enfant de moins de 7 ans : quelle Imagerie après radio ?

IRM,

• pas scanner

Analyser le mode de recrutement : tous les sujets ont-ils eu lâ même chance d’être inclus ?

Vraie, question à se poser

Un résultat vient toujours d’un échantillon ?

Oui

Erreur aléatoire due à fluctuation d’échantillonnage va dans une direction particulière ?

Non, peut surestimer ou sous estimer

Un résultat peut être imprécis sans pour autant être biaisé?

Oui, imprécision vient d’un intervalle de confiance plus ou moins large

Une erreur aléatoire fait baisser la puissance ?

Oui, surtout quand l’échantillon est petit