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Définitions de termes couramment utilisés en épidémiologie et en recherche médicale © Roch Giorgi, SESSTIM, Faculté de Médecine, Aix Marseille Université |
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Eng: adjustment |
Ensemble de techniques qui permettent de prendre en compte un biais de confusion. Cela permet de s’affranchir de l’effet du facteur de confusion (des effets des facteurs de confusion). |
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Eng: regression analysis |
Dans une analyse de régression, on utilise la relation entre la variable étudiée et une ou plusieurs autres variables afin de prédire la valeur de la variable étudiée. Voir régression linéaire, régression logistique, modèle de risques proportionnels de Cox. |
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Analyse de sensibilité Eng: sensitivity analysis |
Lors d’une analyse de sensibilité, on examine dans quelle mesure le résultat d’une recherche est influencé par un changement de méthodes, de valeurs, de variables ou de critères de jugement. Plusieurs scénarii sont ainsi juxtaposés, ce qui permet d’identifier les variables qui influencent le plus les résultats. |
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Analyse de survie Eng: survival analysis |
Ensemble de méthodes statistiques permettant d'estimer la survie et l'influence des traitements, des expositions et d'autres variables sur celle-ci (voir aussi Courbes de survie, Modèle de Cox). |
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Eng: ANOVA, analysis of variance |
L’analyse de la variance permet de comparer plusieurs moyennes (plus de deux moyennes) en calculant la variance inter-groupes (le degré selon lequel les moyennes des groupes diffère) et la variance intra-groupe (la dispersion des mesures dans chaque groupe). Dans une analyse de variance simple ou de variance à un facteur, on étudie l’effet d’une seule variable, par exemple l’effet de techniques de physiothérapie sur la lombalgie. Dans une analyse de variance double ou de variance à deux facteurs, on étudie l’effet (commun) de deux variables, par exemple l’effet de plusieurs techniques de physiothérapie ayant des durées de traitement différentes. Avec l’analyse de variance multiple (MANOVA), l’effet de plus de deux variables est examiné. |
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Analyse en intention de traiter Eng: intention to treat analysis |
Suivant le principe de l’analyse en intention de traiter, aucune modification n’est possible, dans une étude d’intervention, après répartition dans les groupes étudiés. Ce qui signifie que tous les sujets randomisés dans un groupe sont concernés par l’analyse, sans tenir compte de la compliance au traitement ou de la fidélité à l’entièreté de l’étude. S’il s’agit d’une étude de dépistage et non d’intervention, nous parlons d’analyse en intention de dépister. |
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Analyse intermédiaire Eng: interim analysis |
Analyse effectuée avant l’inclusion de tous les sujets prévus, en cours d’étude. Ce type d’étude doit être prévu et planifié dans le protocole (nombre d’analyses intermédiaire, à quel moment, sur quels critères, …). Le nombre de sujets nécessaires prend en compte le nombre d’analyses intermédiaires qui sont prévues. Pour chaque analyse intermédiaire, il faut déterminer un seuil de signification α’, inférieur au seuil α, afin que le risque global sur l’analyse final corresponde au risque α choisi. |
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Eng: multivariate analysis |
Ensemble de techniques qui sont utilisées lorsque plusieurs variables doivent être étudiées simultanément, en tenant compte de leurs effets les unes sur les autres. Appelée aussi analyse multifactorielle. Voir analyse de régression. |
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Analyse par protocole Eng: per protocol analysis |
Dans une analyse par protocole, on exclut de l’examen des chiffres tous les patients qui ne répondent pas strictement aux critères stipulés dans le protocole. Les sujets disponibles pour l’analyse par protocole sont les plus compliants. |
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Analyse par sous-groupe Eng: subgroup analysis |
Cette technique consiste à analyser les résultats d’un sous-groupe séparément de ceux de l’ensemble de la population concernée par la recherche. Ce type d’analyse par sous-groupe doit avoir été déterminé préalablement dans le protocole de recherche. |
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Eng: univariate analysis |
Analyse dans laquelle on étudie l’action d’un seul facteur explicatif à la fois sur un phénomène observé (facteur à expliquer). Appelée aussi analyse unifactorielle. Exemples de test univarié : test du Chi², test t de Student, test du logrank, …. |
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Eng: matching |
C’est une technique destinée à rendre comparable la distribution de deux ou plusieurs groupes selon des caractéristiques pertinentes. L’avantage de la méthode réside dans l’exclusion de la possibilité que ces caractéristiques, qui font l’objet de l’appariement, ne perturbent l’analyse des résultats. Un désavantage est l’impossibilité d’examiner par la suite l’effet de ces caractéristiques. Voir apparier. |
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Eng: to match |
C’est le fait de rendre comparable deux groupes en termes de facteurs de confusion potentiels. Pour chaque cas (par exemple, un malade), on associe un ou plusieurs témoins qui lui sont similaires pour un ou plusieurs facteurs (par exemple, âge, sexe, statut social, …) et qui pourraient provoquer une confusion lors de l’analyse. Lors d’un appariement, les sujets constituant chaque paire ne sont plus indépendants et il faut en tenir compte pour l’analyse. |
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Arbre décisionnel Eng: decision tree |
Description explicite des différentes étapes de la prise en charge de patients ayant une certaine affection ou certaines plaintes. A chaque étape, on décide, sur base des connaissances que l’on a du patient et de la recherche scientifique, de l’action à entreprendre pour procurer au patient concerné le bénéfice maximal pour un risque minimal. |
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Eng: blind |
Technique consistant à déterminer si les sujets d'une étude feront partie du groupe recevant le traitement étudié ou du groupe ne le recevant pas en faisant : affectation à l'aveugle : ni le chercheur ni le patient ne savent à quel groupe le patient a été affecté; une appréciation à l'aveugle: la personne qui apprécie ou mesure les résultats ignore quel traitement le patient a reçu. Dans une étude en simple aveugle (Eng: single blind) les chercheurs ou thérapeutes savent quel est le contenu du traitement administré mais pas les patients ou les participants. Dans une étude en double aveugle (Eng: double blind) les sujets étudiés ainsi que les chercheurs ou thérapeutes ignorent le contenu exact du traitement administré. |
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Eng: bias |
Erreur systématique qui fausse les résultats dans un sens donné. |
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Biais de Berckson Eng: Berkson bias |
Erreur systématique induite dans une étude lorsque les groupes de comparaison (les témoins) sont constitués de patients hospitalisés; de ce fait, les cas et les témoins ne sont pas issus de populations présentant les mêmes risques d'exposition. Aussi appelé « biais d'admission », le « biais de Berckson » est un biais de sélection. |
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Biais de bonne santé des travailleurs Eng: Healthy working effect |
Erreur systématique induite dans une étude lorsque le choix des sujets ou des témoins est effectué parmi une population de travailleurs (personnes détenant un emploi). Le biais de « bonne santé des travailleurs » est un biais de sélection. |
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Eng: classification bias |
Erreur systématique de mesure de l’exposition au facteur de risque ou de la maladie. Ils conduisent à mal classer les sujets en « malades / non malades » ou en « exposés / non exposés ». |
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Eng: confounding bias |
Erreur systématique induite dans une étude par des variables (variables confondantes ou facteurs de confusion) qui ont un lien tant avec les facteurs d'exposition étudiés qu'avec la maladie observée, sans cependant faire partie de la chaîne causale liant ces deux éléments. |
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Biais de dépassement Eng: lead time bias |
Erreur systématique induite dans une étude, attribuable au fait que la pratique du dépistage permet une reconnaissance plus précoce de la maladie que ne le fait le diagnostic clinique traditionnel. Le temps de survie peut alors paraître plus long, même si le traitement administré à la suite du dépistage n'améliore pas le pronostic. C’est un biais d'information. |
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Biais de durée Eng: length bias |
Erreur systématique induite dans une étude lorsque les cas décelés à la suite d'un dépistage sont moins graves et évoluent moins rapidement que ceux diagnostiqués de façon habituelle, soit après l'apparition de symptômes. C’est un biais d'information. |
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Biais de mémorisation Eng: memory bias |
Erreur systématique induite dans une étude lorsque l’information sur l’exposition est obtenue après que le diagnostic des cas a été établi. C’est un biais de classement. |
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Eng: loss to follow-up bias |
Erreur systématique induite dans une étude lorsque des participants à l'étude l'abandonnent avant son terme. Aussi appelé « biais des perdus de vue », le biais de migration est un biais de sélection. |
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Biais de rappel Eng: recall bias |
Erreur systématique induite dans une étude, attribuable au fait que les personnes présentant un problème de santé peuvent avoir tendance à se rappeler et à signaler les expositions passées à un facteur quelconque de façon différente que ne le font celles qui sont en bonne santé. C’est un biais d'information différentielle. |
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Eng: selection bias |
Erreur systématique induite dans une étude à cause des méthodes adoptées pour choisir les participants à l'étude. |
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Biais de vérification Eng: workup bias, verification bias |
Erreur systématique induite dans une étude lorsque le résultat d'un examen diagnostique influence la décision d'effectuer ou non l'examen de référence. C’est un biais biais d'information différentielle. |
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Biais de volontariat Eng: respondent bias |
Erreur systématique induite dans une étude lors du recrutement de volontaires pour y participer, les caractéristiques de ces personnes pouvant être différentes de celles des personnes qui décident de ne pas y participer. C’est un biais de sélection. |
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Biais d'échantillonnage Eng: sampling bias |
Erreur systématique induite dans une étude lorsque les personnes asymptomatiques et celles ayant présentés des épisodes de maladies fatales et de courte durée sont moins susceptibles d'être admises dans l'étude. Aussi appelé « biais de survie sélective », le biais d'échantillonnage est un biais de sélection. |
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Eng: information bias, measurement bias |
Erreur systématique induite dans une étude lorsque la mesure ou l'observation d'un phénomène est incorrecte. |
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Biais d'information différentielle Eng: differential information bias |
Erreur de classification différentielle. |
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Boîte à moustache Eng: box plot |
Une boîte à moustache est une reproduction graphique des différentes mesures entourant la médiane présentée sous forme de boîte avec les quartiles les plus proches (25ème et 75ème percentiles) et reliée aux valeurs les plus extrêmes par une droite. La boîte contient 50 % des mesures. |
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Eng: cause effect relationship |
Relation causale (de cause à effet) entre deux phénomènes, appuyée par des raisonnements souvent exprimés sous forme de critères ou de règles. Ainsi, les principaux critères de Hill sont les suivants : • la temporalité; • la force de l'association; • la consistance et la validité des résultats; • la spécificité; • la relation dose-réponse (ou dose-effet); • la vraisemblance; • la cohérence avec les connaissances antérieures; • la plausibilité biologique; • l'analogie. |
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Censure Eng: censor |
Exclusion de deux types de sujets dans une étude longitudinale : les sujets perdus de vue (Eng: lost to follow-up), dont on connaît l’état à une certaine date antérieure à la date à laquelle le bilan de l’état de l’ensemble des sujets inclus est fait, et les sujets exclus-vivant (Eng: withdrawn), qui sont toujours suivis mais n’ayant pas subi l’événement considéré comme critère de jugement (décès, rechute, …) à la fin de l’étude. |
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Clause d’ambivalence
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Tout patient inclus dans un essai thérapeutique doit pouvoir recevoir indépendamment tous les types de traitement étudiés. Il ne faut inclure dans l’étude que les patients qui peuvent (absence de contre-indication) ou acceptent de recevoir tous les types de traitements étudiés. |
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Eng: correlation coefficient |
Mesure de l'association linéaire entre deux variables. Un coefficient de 1 indique que, lorsque la valeur de l'une de ces variables croît, celle de l'autre variable augmente également. Un coefficient de -1 indique que, lorsque la valeur de l'une de ces variables croît, celle de l'autre variable décroît également. Le « coefficient de corrélation de Pearson » décrit l’association linéaire entre deux variables reparties normalement. Le « coefficient de corrélation de Spearman » est la variante non paramétrique du coefficient de corrélation de Pearson qui peut être employé lorsque les variables ne sont pas répartis normalement. |
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Coefficient de détermination multiple Eng: coefficient of multiple determination |
Le coefficient de détermination multiple (ou R²) est la proportion de la variation de la variable dépendante attribuable à l'ensemble des variables indépendantes compris dans un modèle. |
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Coefficient de régression Eng: regression coefficient |
Mesure indiquant l'amplitude de variation moyenne d'une variable indépendante lorsque la variable dépendante varie d'une unité. |
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Eng: coefficient of variation |
Mesure de dispersion consistant du rapport de l'écart-type à la moyenne, qui s'exprime comme suit : CV = s/m |
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Cohorte Eng: cohort |
En épidémiologie, une cohorte est un groupe de personnes suivies pendant une période déterminée dans le cadre d’une recherche. Voir étude de cohorte(s). |
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Co-intervention Eng: cointervention |
Intervention non prévue au protocole survenant simultanément au traitement étudié lors d'études expérimentales. Ceci peut biaiser les résultats si elle ne se fait pas en aveugle ou si la co-intervention est très efficace. |
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Compliance Eng: compliance, adherence |
La compliance ou l’adhérence est la fidélité à la thérapie, ou la mesure dans laquelle une personne ou une population se conforme précisément aux étapes prescrites pour un traitement ou une intervention. Dans le cas d’un traitement médicamenteux, elle concerne la mesure dans laquelle le patient suit le traitement prescrit. |
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Conflit d’intérêt Eng: conflict of interest |
Les auteurs d’une publication doivent mentionner, dans cette rubrique, toute rétribution financière ou autre(s) intérêt(s) personnel(s) qui auraient éventuellement pu influencer l’interprétation des résultats de l’étude. |
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Consentement éclairé Eng: informed consent |
Par consentement éclairé, on entend l’adhésion librement consentie d’une personne ou d’un de ses responsables (un parent ou un tuteur par exemple) à la participation à une étude ou à un programme d’intervention. La personne concernée doit être informée clairement du but, de la méthode, de la procédure, des avantages, des risques et, si nécessaire, du degré d’incertitude du résultat. Dans la plupart des études, une autorisation écrite est demandée. |
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CONSORT Eng: Consolidated Standards of Reporting Trials |
Le but du rapport CONSORT est de standardiser la manière de décrire un essai clinique contrôlé randomisé (RCT). Une liste de 22 items a été établie, développant des directives pour décrire la méthode utilisée, ainsi que les résultats et la discussion. Quant ces différents éléments sont complètement et correctement décrits, le lecteur peut juger de la validité interne et externe de la RCT en question. Le rapport CONSORT et la check liste peuvent être consultés sur le site web de CONSORT : http://www.consort-statement.org. |
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Corrélation Eng: correlation, association, statistical dependence |
Une corrélation est une association entre deux séries d’observations ou de données. On peut constater par exemple qu’une association existe entre la taille et le poids : les personnes plus grandes ont un poids généralement supérieur à celui des personnes plus petites. La force de l’association est mesurée par le coefficient de corrélation. |
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Eng: Odds |
La cote représente un rapport de risque, le rapport entre la probabilité de survenue d’une maladie ou d’un événement et la probabilité de non survenue de cette maladie ou de cet événement (voir aussi rapport de cotes). |
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Eng: survival curve |
Représentation d’un graphique d’un taux de survie en fonction du temps. On rencontre principalement les courbes de survie de Kaplan-Meier et les courbes de survie actuarielle. Ces méthodes prennent en compte le fait que certaines personnes ne peuvent pas être suivies jusqu’au moment où l’événement étudié se produit. Cet événement peut être le décès mais aussi l’apparition d’une maladie, la rechute d’une maladie, … L’utilisation de ces méthodes suppose que le risque d’apparition de l’événement étudié soit constant pendant toue la durée de l’étude. Des courbes de survie peuvent être comparées entre elles par le test du logrank. |
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Courbe ROC Eng: ROC (Receiver Operating Characteristic) curve |
La courbe ROC est un graphique exprimant la capacité d’un test de dépistage de faire la distinction entre les personnes saines et les personnes malades. Sur le graphique ROC la sensibilité du test (vrais positifs) est indiquée sur l’axe des y (ordonnée) au moyen de différentes valeurs seuils. Sur l’axe des x (abscisse) on place les faux positifs (1 – spécificité). La valeur optimale se trouve dans le coin supérieur gauche du graphique indiquant une proportion élevée de vrais positifs et une faible proportion de faux positifs. Une courbe ROC peut également être utilisée pour comparer entre eux différents tests diagnostiques. L’aire sous la courbe (Eng: area under the curve) indique la précision du test : égale à 1 si le test est parfait et peut identifier tous les malades sans faux positifs, à 0,5 si le test est sans valeur, détectant autant de vrais positifs que de faux positifs. |
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Critère de jugement Eng: outcome |
Ce qui est mesuré pour donner le résultat d’un événement ou d’une intervention est appelé critère de jugement. Il faut faire une distinction entre un critère de jugement fort comme un décès ou une morbidité avérée et un critère de jugement intermédiaire ou de substitution. Les critères de jugement intermédiaires sont des paramètres secondaires souvent liés uniquement indirectement au critère de jugement fort. Dans une recherche relative à l’efficacité d’une thérapie, la mesure des lipides dans le sérum par exemple, peut être considérée comme un critère de jugement intermédiaire alors qu’un décès dû à une maladie cardiovasculaire est un critère de jugement fort. Quand aucune relation directe n’est démontrée entre un critère de jugement intermédiaire et un critère de jugement fort pertinent, la validité d’une étude se basant uniquement sur des critères intermédiaires est très limitée. |
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Critère de non inclusion Eng: non inclusion criteria |
Ensemble de règles ou de conditions qui permettent d'identifier les personnes inaptes à participer à une étude. Ces critères doivent être définis dès le début de l’étude. |
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Critère d'exclusion Eng: exclusion criteria |
Ensemble de règles ou de conditions qui permettent d'identifier les personnes qui seront exclues d’une étude. Ces critères doivent être définis dès le début de l’étude. |
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Critère d'inclusion Eng: inclusion criteria |
Ensemble de règles ou de conditions qui permettent d'identifier les personnes aptes à participer à une étude. Ces critères doivent être définis dès le début de l’étude. |
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Degré de signification Eng: significant level |
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Eng: screening |
Détection de maladies à un stade où le patient est encore asymptomatique ou peu évolué facilement curable. |
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Dépistage de masse Eng: mass screening |
Mesure de santé publique qui consiste à pratiquer un dépistage à l'échelle d'une population générale. |
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Distribution asymétrique Eng: asymmetric distribution |
Distribution de probabilités unimodale caractérisée par le fait que la médiane, la moyenne et le mode ne coïncident pas. La distribution est dite « asymétrique à droite » lorsque les valeurs des mesures de tendance centrale sont réparties comme suit : mode - médiane - moyenne. La distribution est dite « asymétrique à gauche » lorsque les valeurs des mesures de tendance centrale sont réparties comme suit : moyenne - médiane - mode. |
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Distribution de fréquences Eng: frequency distribution |
Ensemble des classes d'une échelle de classification avec leur fréquence, souvent présentée sous forme de tableau. |
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Eng: probability distribution |
Modèle de représentation de la fréquence des différentes valeurs d'une variable dans un échantillon ou une population. |
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Distribution d'échantillonnage Eng: sampling distribution |
Distribution de probabilités d'une statistique pour tous les échantillons de même taille pouvant être formés à partir d'une population. |
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Eng: normal distribution, Gaussian distribution |
Distribution de probabilités de la variable lorsqu'elle possède les caractéristiques mathématiques suivantes : être continue, en forme de cloche et symétrique autour de la moyenne (m). Le premier écart-type (s) correspond à la distance entre la moyenne et le point d'inflexion de la courbe, c'est-à-dire l'endroit où la courbe, de convexe qu'elle était, devient concave. La moyenne et l'écart-type sont les deux paramètres de la distribution normale. Comme la distribution normale est une distribution de probabilités, l'aire sous la courbe est égale à 1. Appelée aussi distribution de Gauss. D'autres caractéristiques de la distribution normale sont également importantes. D'une part, la moyenne, la médiane et le mode ont une même valeur. D'autre part, la moyenne ± 1 écart-type contient approximativement 68,3 % des événements possibles; la moyenne ± 2 écarts-types contient approximativement 95,4 % des événements possibles; et la moyenne ± 3 écarts-types contient approximativement 99,7 % des événements possibles. |
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Distribution normale centrée et réduite Eng: standard normal distribution |
Distribution normale pour laquelle la moyenne est de 0 et l'écart-type est de 1. Appelée aussi « distribution de z » ou « distribution standard ». |
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Double aveugle Eng: double blind |
Appelé aussi double insu. Voir Aveugle. |
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Eng: standard deviation |
Mesure de dispersion exprimant la distance moyenne des valeurs d'une variable par rapport à la moyenne de ces valeurs. Dans une distribution normale, 95 % de toutes les valeurs sont comprises entre + 1,96 écart-type (à droite) et – 1,96 écart-type (à gauche) de la moyenne. Un grand écart-type signifie que la dispersion autour de la moyenne est grande. Un petit écart-type implique que la dispersion autour de la moyenne est petite. C’est la racine carré de la variance. |
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Échantillon Eng: sample |
Sous-ensemble de la population à l'étude. |
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Échantillon électif Eng: elective sample |
Échantillon constitué d'individus sélectionnés par les chercheurs de façon non aléatoire, par exemple en faisant appel à des volontaires. |
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Échantillonnage aléatoire simple Eng: simple random sampling |
Méthode d'échantillonnage dans laquelle tous les sujets d'une population ont une chance égale de faire partie de l'échantillon. |
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Échantillonnage aléatoire stratifié Eng: stratified random sampling |
Méthode d'échantillonnage dans laquelle la population est répartie selon certaines caractéristiques. Toutes les catégories ainsi constituées sont représentées dans l'échantillon. Tous les sujets appartenant à une catégorie donnée ont une chance égale de représenter leur catégorie dans l'échantillon. |
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Échantillonnage en grappes Eng: clustering random sampling |
Méthode d'échantillonnage dans laquelle la population est répartie en sous-groupes que l'on appelle « grappe ». Les grappes qui font partie de l'échantillon sont généralement désignées au moyen de méthodes d'échantillonnage aléatoire simple ou aléatoire stratifié. Tous les individus qui constituent une grappe ainsi sélectionnée font partie de l'échantillon. |
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Échantillonnage systématique Eng: systematic sampling |
Méthode d'échantillonnage aléatoire dans laquelle tous les individus d'une population sont inscrits sur une liste (réelle ou virtuelle). Le premier individu est choisi aléatoirement et tous les autres le sont ensuite selon une règle fixe. |
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Effet placebo Eng: placebo effect |
L’effet placebo (souvent, mais pas toujours, positif) est l’effet qui ne peut pas être expliqué par un modèle physiopathologique mais qui est attribué à d’autres facteurs, comme le décours naturel de la plainte, la relation médecin-patient ou l’attente par le patient, le médecin ou le chercheur qu’un certaine intervention ou un certain traitement ait un effet. |
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Endémie Eng: endemic |
Persistance d'un nombre élevé de cas d'une maladie dans un lieu donné pendant une longue période. |
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Epidémie Eng: epidemic |
Apparition d'un nombre anormalement élevé de cas d'une maladie selon le lieu et le temps. |
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Epidémiologie Eng: epidemiology |
Science qui s'intéresse aux facteurs qui influencent la fréquence ou la distribution les maladies et des autres phénomènes de santé. On distingue classiquement épidémiologie descriptive, analytique et évaluative. |
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Erreur aléatoire Eng: random error |
Erreur due aux fluctuations imputables uniquement au hasard et qui affecte la précision des études. Elle entraîne à peu près autant de résultats supérieurs à la valeur réelle recherchée que de résultats inférieurs à cette valeur. Quand l’échantillon est assez grand, l’erreur aléatoire n’a pas d’effet sur le résultat. |
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Eng: alpha error |
Risque, consenti avant l'étude, de se tromper lorsque l'on rejette l'hypothèse nulle, c’est-à-dire à considérer qu’il existe une différence entre, au moins, deux groupes à comparer alors que ce n’est pas le cas. Le niveau de risque jugé acceptable est fixé par le chercheur et correspond au seuil de signification statistique (le plus souvent α = 5 %). Appelée aussi erreur de première espèce ou erreur de type I. |
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Eng: beta error |
Risque de se tromper lorsque l'on retient l'hypothèse nulle alors que c'est l’hypothèse alternative qui est vraie. La probabilité d’erreur bêta dépend entre autres de la taille de l’échantillon. Plus grand est l’échantillon, plus bêta est petit et plus est petite l’erreur bêta. Le risque de ne pas commettre d’erreur bêta (β - b) est la puissance de l’étude (le plus souvent β ≤ 20 %). Aussi appelée erreur de seconde espèce ou erreur de type II. |
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Erreur de classification différentielle Eng: differential misclassification |
Erreur systématique induite lorsque les participants à une étude sont répartis en deux groupes exposés et non-exposés (ou malades et non-malades) au moyen d'instruments de mesure différents selon le groupe. Voir aussi biais de classement. |
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Erreur de classification non différentielle Eng: non-differential misclassification |
Erreur systématique induite lorsque les participants à une étude sont répartis en deux groupes exposés et non-exposés (ou malades et non-malades) au moyen d'un même instrument de mesure imparfait ou défectueux. Voir aussi biais de classement. |
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Erreur systématique Eng: systematic error |
C’est une faute systématique (dans un même sens : soit une sous-estimation, soit une surestimation) des mesures d’une valeur réelle, ceci contrairement à une erreur aléatoire. Cette erreur peut être commise lors de l’élaboration, du déroulement ou de l’interprétation d’une étude clinique. Les erreurs systématiques entraînent une déformation des résultats (biais). Une erreur systématique peut intervenir par exemple quand on mesure la tension avec un tensiomètre qui n’est pas étalonné. Si on ne connaît pas cette erreur, on ne peut pas corriger les résultats. |
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Erreur type Eng: standard error |
Ecart-type des moyennes échantillonnales. L'erreur type indique avec quelle précision la moyenne échantillonnale estime la moyenne dans la population. |
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Espérance de vie Eng: life expectancy |
Nombre moyen d'années de vie avant le décès des personnes d'un âge donné dans une population ou âge moyen au décès des personnes de cette population. |
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Essai clinique Eng: clinical trial |
Un essai ou étude clinique a pour but d’évaluer (tester) l’efficacité et la sécurité d’une intervention ou d’un traitement. |
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Essai clinique contrôlé Eng: controlled clinical trial |
Essai ou étude clinique au cours de laquelle un ou plusieurs groupes d’intervention sont comparés à un ou plusieurs groupe(s)-contrôle ne recevant pas l’intervention ou le traitement étudié. |
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Essai clinique contrôlé randomisé Eng: randomised controlled trial |
Essai ou étude d’intervention dans laquelle la population étudiée est repartie aléatoirement entre le groupe d’intervention et le groupe contrôle. On considère que c’est la meilleur méthode de recherche pour tester une hypothèse. |
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Eng: efficacy trial |
Démonstration que les effets de deux traitements sont différents (efficacité d’un traitement par rapport à un placebo ou au traitement de référence). |
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Essai d’équivalence Eng: equivalence trial |
Démonstration que les effets de deux traitements sont équivalents dans certains essais thérapeutiques spécifiques. Cela nécessite une méthodologie adapté, différente de celle utilisés dans les essais classique dits essais d’efficacité. Ce type d’essai nécessite des hypothèses (hypothèse nulle et hypothèse alternative) et des tests statistiques particuliers. Cela doit être prévu dès la constitution du protocole. |
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Essai de phase I Eng: phase I trial |
Dans la phase I, la molécule est administrée pour la première fois à des individus après avoir été testée sur des animaux. Dans cette phase de la recherche, on étudie en premier lieu le caractère non-dangereux du nouveau produit, entre autres les doses de produit que l’on peut administrer sans causer d’effet indésirable grave. Le métabolisme est également étudié. On utilise pour cette première administration des volontaires sains. Au cours de cette phase, la recherche n’est généralement pas randomisée et il n’y a pas de groupe contrôle. |
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Essai de phase II Eng: phase II trial |
Dans la phase II, on étudie surtout l’efficacité et la tolérance du nouveau produit à différentes doses et les fréquences d’administration. Le groupe inclus dans l’étude se compose le plus souvent d’une vingtaine de personnes atteintes d’une certaine affection. Au cours de cette phase, les sujets observés ne sont également pas répartis aléatoirement entre groupe recevant le produit (groupe recherche) et groupe contrôle. |
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Essai de phase III Eng: phase III trial |
Une grande étude clinique est réalisée au cours de la phase III. Un nombre important de sujets est alors enrôlé dans l’étude et l’efficacité et la sécurité du produit sont examinées. Elle se déroule la plupart du temps sous forme d’un essai clinique contrôlé randomisé, dans lequel les sujets sont répartis aléatoirement dans différents groupes d’évaluation. La comparaison se fait par rapport à un traitement de référence (standard) ou à un placebo. |
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Essai de phase IV Eng: phase IV trial |
La phase IV n’est réalisée que si le produit est officiellement enregistré et qu’il est mis sur le marché. Dans cette phase, les effets indésirables et l’efficacité sont examinés pour une longue période d’utilisation (pharmacovigilance). Les études de phase IV peuvent être aussi appelées « études de surveillance postmarketing ». Elles ne font pas l’objet d’essai clinique contrôlé randomisé. |
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Essai séquentiel Eng: sequential trial |
Essai thérapeutique dont l’analyse est effectuée régulièrement, au fur et à mesure de l’inclusion et de l’évaluation du critère de jugement chez les sujets inclus (tous les « n » sujets). Ce type d’analyse, pas sa méthodologie particulière, permet de maîtriser les risques d’erreurs statistique de première espèce et de seconde espèce. |
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Estimation actuarielle Eng: actuarial estimate |
Voir courbe de survie. |
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Estimation de Kaplan-Meier Eng: Kaplan-Meier estimate |
Voir courbe de survie. |
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Estimation des paramètres Eng: estimated value |
Processus par lequel on suppose que la valeur des paramètres s'apparente à la valeur de la statistique correspondante mesurée dans l'échantillon. |
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Estimation ponctuelle Eng: estimate |
Le résultat numérique d’une étude est appelé estimation ponctuelle. La répétition de cette étude donne différentes estimations ponctuelles du même effet. Les limites de confiance autour de l’estimation ponctuelle indiquent l’intervalle des valeurs dans lequel se trouve l’effet réel. Voir aussi intervalle de confiance. |
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Étendue Eng: range |
Mesure de dispersion consistant en la différence entre la valeur la plus petite et la valeur la plus grande d'un ensemble d'observations. |
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Eng: case control study |
Étude à visée étiologique qui implique d'emblée la comparaison de deux groupes : l'un composé de personnes atteintes de la maladie étudiée, appelées les « cas », et l'autre, de personnes n'ayant pas la maladie, appelées les « témoins ». La maladie sert en quelque sorte de point de départ ; on recherche ensuite un ou des facteurs d'exposition antérieurs susceptibles de l'expliquer. |
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Eng: observational study |
Etude au cours de laquelle aucune intervention ou expérimentation n’est mise à l’épreuve. Par exemples : étude de cohorte, étude transversale, étude cas-témoin. |
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Eng: cohort study |
Étude longitudinale à visée étiologique ou descriptive d'un ou de plusieurs facteurs susceptibles de provoquer l'apparition d'une maladie dans un groupe (une cohorte) ou des groupes (des cohortes) qui partagent des caractéristiques communes. |
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Étude descriptive Eng: descriptive study |
Étude qui décrit un ou des phénomènes de santé sans chercher à établir leur cause. Elle peut. |
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Étude descriptive longitudinale Eng: longitudinal descriptive study |
Étude descriptive effectuée sans groupe de comparaison, permettant l'observation des variables d'intérêt pendant une certaine période de temps. |
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Étude descriptive transversale Eng: transversal descriptive study |
Étude descriptive effectuée sans groupe de comparaison et à un moment précis dans le temps. |
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Étude d'un cas Eng: case report |
Étude descriptive non contrôlée limitée à l'observation d'un seul cas. |
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Étude d'une série de cas Eng: case series |
Étude descriptive non contrôlée comportant l'observation de plusieurs cas semblables. |
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Eng: experimental study |
Par opposition à une étude d’observation, une étude expérimentale intervient dans l’ordre naturel des choses. Un essai clinique contrôlé randomisé est un exemple de protocole d’étude expérimentale. |
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Etude exposé non-exposé Eng: cohort study |
Etude prospective dans laquelle on suit l’évolution de sujets dont on relève initialement l’exposition à des facteurs pour lesquels on veut étudier l’effet sur la santé. L’association entre exposition et maladie est quantifiée par le risque relatif, ou par l’odds ratio, avec l’intervalle de confiance associé. |
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Étude longitudinale Eng: longitudinal study |
Étude qui se déroule dans le temps et permet l'observation de l'évolution des phénomènes étudiés. |
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Eng: prospective study |
Étude longitudinale, descriptive ou à visée étiologique, dans laquelle le début de la période d'observation est contemporain de la date du début de l'étude. |
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Étude rétrospective Eng: retrospective study |
Étude longitudinale, descriptive ou à visée étiologique, dans laquelle le début de la période d'observation est antérieur à la date du début de l'étude. |
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Eng: transversal study |
Étude dans laquelle les données sont recueillies au cours d'une enquête à un moment précis dans le temps, où aucun suivi n'est effectué, et qui permet de décrire un phénomène de santé à un moment donné. Elle produit une photographie de l'état de la situation, au moment de l'étude, dans la population étudiée. La prévalence est la mesure obtenue à la suite de l'étude transversale. |
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Examen de référence Eng: gold standard, criterion standard |
Mesure étalon qui correspond à la méthode diagnostique la plus valide qu'il soit possible d'utiliser dans une situation clinique donnée. L'examen de référence permet d'obtenir un diagnostic juste et de répartir les individus en groupes de malades ou de non-malades. |
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Examens en parallèle Eng: parallel tests |
Utilisation simultanée de plusieurs examens diagnostiques pour obtenir une meilleure sensibilité et une valeur prédictive négative plus élevée. |
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Examens en série Eng: sequential tests |
Suite d'examens diagnostiques au cours de laquelle le résultat du premier examen est un facteur déterminant dans la décision d'effectuer un nouvel examen complémentaire. Cette stratégie d'investigation permet d'obtenir une meilleure spécificité et une valeur prédictive positive plus élevée. |
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Facteur d’exposition Eng: exposition factor |
Facteur auquel un individu ou une population est exposé (tabagisme, amiante, …). Il s’agit souvent d’un facteur de risque. |
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Eng: confounding factor |
C’est un facteur qui présente une association avec le facteur de risque examiné, ou avec l’exposition, et avec le résultat. Un facteur de confusion peut affaiblir ou renforcer une association entre l’exposition et les résultats observés (biais de confusion). Du fait de cette confusion, un lien inexistant dans la réalité peut être suggéré ou, au contraire, un lien réel peut être méconnu. L’effet d’un facteur de confusion peut être contrôlé de deux manières : réaliser un appariement des population étudiées dès la construction du protocole de la recherche, ou, lors de l’analyse des données, réaliser une stratification ou contrôler en utilisant une technique d’analyse multivariée. |
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Eng: risk factor |
Facteur augmentant ou diminuant le risque de maladie. On parle de facteur protecteur lorsque le risque diminue. |
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Facteur pronostique Eng: prognostic factor |
Facteur qui influence l’évolution d’une maladie et qui entraîne plus rapidement nue complication ou un décès. |
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Eng: false negative |
Un résultat faux négatif est un test négatif chez un sujet malade. |
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Eng: false positive |
Un résultat faux positif est un test positif chez un sujet qui n’a pas la maladie. |
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Histogramme Eng: histogram |
Dans un histogramme, les valeurs des mesures sont situées sur l’axe des x (abscisse). La hauteur des blocs indiquée sur l’axe des y (ordonnée) exprime la fréquence. |
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Eng: alternative hypothesis |
Elle constitue l'hypothèse de recherche. Dans le test d'hypothèse, sa vraisemblance est confrontée à celle de l'hypothèse nulle. |
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Eng: null hypothesis |
Une hypothèse nulle propose que l’association ou la différence observée entre deux résultas peut être attribuée au seul effet du hasard, ou autrement dit, qu’il n’y a en réalité aucune association ou différence. C’est le point de départ des tests statistiques qui permettent de calculer la probabilité que le résultat puisse être attribué au hasard. Quand on rejette de manière erronée l’hypothèse nulle on fait une erreur α (erreur de type I), quand on accepte de manière erronée l’hypothèse nulle on fait une erreur β (erreur de type II) de manière erronée. |
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Incidence Eng: incidence |
C’est le nombre de nouveaux malades ou de nouvelles maladies dans une population au cours d’une période déterminée (la plupart du temps un an). Elle peut être exprimée sous forme d’incidence cumulée ou d’incidence instantanée. |
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Eng: cumulative incidence |
Rapport entre le nombre de nouveaux cas survenus pendant la période d'observation et le nombre de personnes en observation et susceptibles de devenir des cas au début de l'étude. Il s'agit d'une proportion et d'une mesure du risque qui doit toujours être accompagnée de la mention de la durée d'observation. |
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Eng: incidence rate |
Rapport entre le nombre de nouveaux cas de maladie au cours d’une période déterminée par la « population à risque » pendant cette période. La « population à risque » est déterminée par le nombre total d’unité de temps pendant lesquelles la population étudiée est soumise ai risque de développer la maladie (par exemple, 1 000 années-patient). Appelée aussi « taux d’incidence ». |
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Eng: index |
Rapport dont les numérateur et dénominateur n'appartiennent pas au même ensemble. |
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Eng: inference |
Processus permettant d'induire la valeur d'un paramètre à partir d'une mesure obtenue dans un échantillon représentatif de la population (une statistique). |
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Interaction Eng: interaction |
Mesure dans laquelle l’effet d’un facteur est modifié ou inversé en fonction de l’action conjointe d’un ou des autres facteurs. |
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Eng: confidence interval |
Ensemble de valeurs autour de l'estimation d'un paramètre (une statistique) qui ont une probabilité fixée à l'avance de contenir la valeur du paramètre que l'on cherche à estimer. Un intervalle de confiance à 95 % signifie que, si l’enquête ou l’étude est reproduite 100 fois dans la même population avec des échantillons différents, dans 95 des cas la valeur trouvée se situera dans l’intervalle de confiance donné. L’intervalle de confiance nous renseigne sur la fiabilité des valeurs retrouvées dans l’étude. Au plus il est étroit et au plus l’effet observé est un reflet fiable de l’effet réel. Il dépend de la variabilité (exprimée par l’écart-type) et de la taille de l’échantillon. Plus l’échantillon est numériquement important, plus l’intervalle de con fiance est étroit. |
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Kappa Eng: kappa |
Voir mesure d’accord kappa. |
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Létalité Eng: lethality |
Proportion des personnes nouvellement atteintes |
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Eng: median |
Mesure dans laquelle on divise en deux parties égales en nombre l'ensemble des valeurs observées, préalablement ordonnées. Elle prend la valeur de l'observation de rang (n+1)/2, où n représente le nombre d'observations. Cela est vrai si n est pair. Si n est impair, deux variables se partagent le centre de la distribution. La médiane est alors la moyenne de ces deux valeurs. C’est une mesure de tendance centrale. |
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Eng: kappa agreement |
Mesure du degré d'accord non attribuable au hasard, soit entre différents observateurs (accord inter-observateurs), soit chez un même observateur qui apprécie le même phénomène à plusieurs reprises (accord intra-observateur). Une valeur kappa égale à 1 représente une correspondance parfaire. Une valeur kappa égale à 0 indique que la correspondance n’est pas meilleure que celle que l’ion pourrait avoir sur base du seul hasard. |
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Mesure d'association Eng: association measure |
Voir rapport de cotes, risque relatif. |
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Mesure d'association ajustée Eng: adjusted association measure |
Mesure d'association qui tient compte des facteurs de confusion possibles par le biais d’une analyse multivariée. |
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Mesure d'association brute Eng: crude association measure |
Mesure d'association qui ne tient pas compte des facteurs de confusion possibles. |
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Eng: dispersion measure |
Mesure qui informe sur la variabilité des observations. L'étendue, les quantiles, la variance, l'écart-type et le coefficient de variation en sont des exemples. |
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Eng: central measure |
Mesure qui se caractérise par le fait que toutes les valeurs observées tendent à se rassembler autour d'elle. La moyenne arithmétique, la médiane et le mode en sont des exemples. |
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Méta-analyse Eng: meta-analysis |
Analyse globale faisant la synthèse des résultats de différentes études au moyen de méthodes statistiques appropriées. La méta-analyse comporte un volet qualitatif (évaluation de la qualité d'une étude, c'est-à-dire de l'absence de biais, de la force du plan d'étude, …, au moyen de critères) et un volet quantitatif (intégration des données numériques pour augmenter la puissance statistique d'une étude). |
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Eng: mode |
Dans un ensemble de valeurs observées, valeur la plus fréquemment trouvée. C’est une mesure de tendance centrale. |
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Modèle de risques proportionnels Cox Eng: Cox proportional hazards regression model |
Technique d'analyse multivariée (analyse de régression) estimant le risque que survienne un événement (le décès, une maladie, …) en tenant compte du temps écoulé entre l'exposition aux variables indépendantes et la survenue de l'événement. On postule que la proportion (ratio) du risque que survienne l’événement étudié dans différents groupes d’étude est constante dans le temps et similaire dans tous les sous-groupes. Cela signifie que l’effet d’une variable est constant quelle que soit la durée. La probabilité d’un résultat est appelée « hasard » et le « rapport des hasards » (Eng: hazards ratio) est la relation (rapport) entre risques observés dans le groupe avec les co-variables et le groupe sans co-variables. Il est égal au risque relatif d’un critère à chaque moment. |
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Eng: mathematic model |
Représentation plus ou moins simplifiée, à l'aide d'équations, de l'association entre des variables. |
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Eng: arithmetic mean |
Mesure de tendance centrale obtenue lorsque l'on divise la somme des valeurs observées par le nombre de valeurs observées. |
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Multivariée Eng: multivariate |
Voir analyse multivariée. |
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Moyenne géométrique Eng: geometric mean |
Mesure de tendance centrale obtenue en extrayant la n ème racine du produit des n valeurs observées. |
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Nombre de sujets à traiter Eng: Number Need to Treat |
Le nombre de sujets à traiter (NST) est le nombre de personnes à traiter pendant la période déterminée pour guérir ou pour prévenir un cas supplémentaire de la pathologie considérée. Calculé comme étant l’inverse de la réduction absolue du risque. |
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Eng: necessary number to treat |
Nombre de sujets qui permettra de mettre en évidence la différence minimale cliniquement intéressante qui est escomptée. Ce nombre est calculé avant le début de l’étude. Il est lié au risque α, au risque β et à la différence moyenne que l’on souhaite mettre en évidence. Le nombre de patients inclus est généralement supérieur au nombre de sujets nécessaire afin de tenir compte des éventuels perdus de vue. |
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Nomogramme adapté de Fagan Eng: Fagan’s nomogram |
Graphique qui facilite le calcul des valeurs prédictives à partir de la prévalence de la maladie et des rapports de vraisemblance. |
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Eng: odds ratio |
Voir rapport de cotes. |
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Pandémie Eng: pandemic |
Épidémie qui survient dans une zone géographique très étendue telle qu'un continent ou la planète entière. |
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Paramètre Eng: parameter |
Caractéristique mesurée dans une population (moyenne, variance, etc.). |
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Eng: lost at follow-up |
Patient n’est pas suivi sur la totalité de la période prévue par le protocole de l’étude qu’il abandonne avant son terme. On ne sait pas si le patient a guéri, si il a eu une complication, … et pourquoi il n’est pas revenu. Aussi appelé « biais des perdus de vue », le biais de migration est un biais de sélection. |
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Période de lavage Eng: washout period |
Dans une étude, notamment au cours d’un essai thérapeutique, c’est la phase au cours de laquelle le traitement est arrêté afin que ses effets disparaissent. Cette phase se déroule en général avant l’administration du nouveau traitement à étudier. Voir aussi plan d’étude en croisé. |
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Eng: placebo |
Traitement factice ou substance qui n'a aucun effet pharmacologique reconnu. |
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Eng: cross-over design |
Dans le cadre d'une étude expérimentale, plan d'étude consistant en ce que tous les sujets qui participent à l'étude reçoivent alternativement le traitement A et le traitement B. |
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Plan d'étude en parallèle Eng: parallel design |
Dans le cadre d'une étude expérimentale, plan d'étude consistant à comparer deux ou plusieurs groupes simultanément. Après la randomisation, les patients demeurent dans le même groupe et reçoivent le même traitement tout au long de l'étude. |
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Eng: population |
Ensemble d'éléments (individus ou objets inanimés) dotés de caractéristiques communes. |
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Eng: studied population |
Groupe choisi pour une étude. La population à l'étude provient de la population cible et est celle à partir de laquelle le chercheur sélectionne des éléments pour former un échantillon. |
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Eng: target population |
Population à laquelle on veut généraliser les résultats d'une étude. |
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Population dynamique Eng: dynamic cohort |
Population observée pendant un certain temps, qui change avec le temps. On peut y mesurer des incidences cumulées ou des incidence instantanée. |
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Population dynamique fermée Eng: closed cohort |
Population dans laquelle tous les sujets sont bien identifiés au début de l'étude, à laquelle personne ne s'ajoute en cours d'étude et où chacun est suivi jusqu'à la survenue de l'événement étudié (maladie, décès, …) ou jusqu'à la fin de la période d'observation. |
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Population dynamique ouverte Eng: open cohort |
Population à laquelle des individus peuvent s'ajouter (naissance, émigration, …) ou dont ils peuvent se retirer (décès, émigration, déménagement, …) durant la période d'observation. |
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Population statique Eng: static cohort |
Population figée dans le temps, à des fins d'observation. Une population statique ne peut donc fournir que des proportions, des ratios ou des indices et ne permet de mesurer ni incidence instantanée ni incidences cumulées. |
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Précision Eng: accuracy |
Caractéristique d'une mesure ou d'une étude correspondant à l'absence relative d'erreur aléatoire. Ainsi, une mesure est considérée comme précise lorsqu'elle fluctue peu. |
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Eng: prevalence |
Proportion des personnes affectées par une maladie à un moment donné dans une population. Elle est exprimée la plupart du temps sous forme de pourcentage. |
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Prévention primaire Eng: primary prevention |
Ensemble des mesures visant à diminuer l'apparition de problèmes de santé en réduisant l'exposition aux facteurs de risque lorsque cela est possible. On diminue l’incidence. |
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Prévention secondaire Eng: secondary prevention |
Ensemble des mesures visant à déceler une affection à un stade précoce asymptomatique, le traitement à ce stade devant pouvoir influencer favorablement le pronostic. Elle vise à réduire ma prévalence. Aussi appelé dépistage. |
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Prévention tertiaire Eng: tertiary prevention |
Ensemble des mesures (interventions auprès du patient qui présente des symptômes) visant à freiner l'évolution de la maladie ou à en réduire les conséquences une fois celle-ci établie. |
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Probabilité Eng: probability |
Vraisemblance de survenue d’un événement. La probabilité fréquentiste correspond au nombre de fois qu'un événement s'est produit divisé par le nombre total d'événements. La probabilité a priori correspond au nombre de fois qu'un événement peut se produire divisé par le nombre total d'événements possibles. Le domaine de variation du calcul d'une probabilité s'étend de 0 (événement impossible) à 1 (événement certain). |
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Probabilité post-test Eng: post-test probabiliy |
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Eng: rate |
Rapport de deux quantités appartenant au même ensemble et dans lequel le numérateur est inclus dans le dénominateur. |
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Eng: power |
La puissance statistique est la probabilité que l’hypothèse nulle soit rejetée dans une étude et que cette dernière puisse donc mettre en évidence une association réellement existante. La puissance est déterminée par différents facteurs parmi lesquels, la fréquence de la maladie étudiée (prévalence), l’ampleur de l’effet étudié, le protocole de l’étude et la taille de l’échantillon. Lors q’un essai contrôlé randomisé une puissance de 80 % est généralement considérée comme le minimum exigible (ce qui signifie qu’il existe au moins 80 % de chance que l’étude puisse mettre un effet en évidence si il existe vraiment dans la population). Elle correspond à 1 - erreur bêta. |
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Eng: quantile |
Mesure de dispersion consistant en la division d'un ensemble de données en un certain nombre de parties égales. Le calcul des quantiles exige que les données soient ordonnées. Lorsque l'on divise le groupe en 4 parties, on obtient des quartiles; lorsqu'on le divise en 5 parties, des quintiles, etc. Si l'on divise le groupe en 100 parties égales, on obtient des percentiles (ou centiles). |
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Eng: randomisation |
Méthode rigoureuse qui consiste à répartir les sujets dans les groupes d'exposés et de non-exposés selon un procédé aléatoire, ce qui signifie que chaque sujet admis à participer à l'étude présente sensiblement la même probabilité de faire partie de un ou l'autre groupe. Cette technique permet généralement une répartition plus homogène des variables de personnes dans les groupes. |
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Rapport Eng: ratio |
Expression la plus générale de la relation entre deux quantités qui peuvent indifféremment appartenir ou non au même ensemble. |
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Eng: odds ratio |
Rapport de la cote chez les cas sur la cote chez les témoins. Dans une étude cas-témoin, le rapport de cotes est une approximation du risque relatif. Un rapport de cotes supérieur à 1 signifie que le facteur étudié est en faveur de l’apparition de la maladie (facteur de risque). Un rapport de cotes inférieur à 1 signifie que le facteur étudié est en faveur de la non apparition de la maladie (facteur protecteur). Un rapport de cotes égal à 1 signifie que le facteur étudié et l’apparition de la maladie sont indépendants. La valeur du rapport de cotes doit s’interpréter avec son intervalle de confiance. Si la prévalence de la pathologie étudiée est faible, le rapport de cotes peut être interprété comme un risque relatif. |
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Rapport de hasards Eng: hazards ratio |
Désigne le risque relative de survenu d’un résultat dans une analyse réalisée à l’aide du modèle de risques proportionnels de Cox. |
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Eng: likelihood ratio |
Indice qui correspond, pour un résultat donné d'un examen diagnostique, au rapport de la probabilité d'être malade sur la probabilité de ne pas l'être. |
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Rapport de vraisemblance négatif Eng: negative likelihood ratio |
Un rapport de vraisemblance négatif permet d’estimer dans quelle mesure une maladie chez un patient est moins plausible après un résultat de test négatif. C’est le rapport entre la probabilité d’un test négatif chez les malades (1 – sensibilité) et la probabilité d’un test négatif chez les non-malades (spécificité). Ce nombre est plus petit que 1. Un test diagnostique négatif élimine d’autant plus le diagnostic que le rapport de vraisemblance négatif tend vers 0. |
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Rapport de vraisemblance positif Eng: positive likelihood ratio |
Un rapport de vraisemblance positif permet d’estimer dans quelle mesure la présence de la maladie chez un patient est plus plausible après un résultat de test positif. C’est le rapport entre la probabilité d’un test positif chez les malades (sensibilité) et la probabilité d’un test positif chez les non-malades (1 – spécificité). Ce nombre est plus grand que 1. Un test diagnostique positif confirme d’autant plus le diagnostic que le rapport de vraisemblance positif tend vers l’infini. |
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Eng: ratio |
Rapport dans lequel le numérateur et le dénominateur appartiennent au même ensemble, mais où le numérateur n'appartient pas au dénominateur. Par exemple, rapport entre le nombre de décès observés dans une population pour une cause donné et le nombre de décès attendu par cette cause, en se basant sur le taux de mortalité de la population générale. |
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Eng: absolute risk reduction |
On parle de réduction absolue du risque (RAR) lorsque la différence entre le risque de survenue d’un événement dans le groupe d’intervention (ou le groupe exposé) et ce risque dans le groupe contrôle (ou le groupe non exposé) diminue. Si le risque augmente on parle Accroissement Absolu du Risque, AAR (Eng: absolute risk increase). La différence absolue de risque (RAR ou AAR) est calculée en valeur absolue. |
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Réduction relative du risque Eng: relative risk reduction |
La réduction relative du risque (RRR) est la réduction proportionnelle du taux d’événements défavorables entre le groupe d’intervention et le groupe contrôle de l’essai. |
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Eng: linear regression |
Technique d'analyse multivariée (analyse de régression) qui permet d'analyser l'association entre une variable dépendante et plusieurs variables indépendantes (variables catégorielles ou quantitatives) lorsque la variable dépendante est une variable quantitative continue. On parlera respectivement de régression linéaire simple (une variables) ou de régression linéaire multiple (plusieurs variables indépendantes). |
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Eng: logistic regression |
Technique d'analyse multivariée (analyse de régression) qui est utilisée lorsque la mesure d'association est un rapport de cotes et que la variable dépendante est catégorielle et dichotomique (c'est à-dire ne comportant que deux valeurs possibles, tel que présence/absence de la maladie). |
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Relation dose-effet Eng: dose-response relationship |
Association entre un facteur d'exposition et une maladie pour laquelle le risque de contracter la maladie varie en fonction de l'intensité ou de la durée de l'exposition au facteur. Pour ce qui concerne les médicaments, il existe une relation dose-effet lorsque l’effet du médicament varie en fonction de la dose reçue. |
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Risque Eng: risk |
Un risqué représente la probabilité d’apparition d’un événement. |
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Risque absolu Eng: absolute risk |
Risque de survenue d’un événement chez une personne donnée, pendant un intervalle de temps déterminé, en fonction de la connaissance des facteurs de risque auxquels elle est exposée. |
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Risque attribuable Eng: attributable risk |
Le risque attribuable (RA) est la proportion de cas effectivement attribuables à un facteur de risque. Il se mesure par la différence des taux d’incidence entre les exposés et le non exposés. |
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Risque attribuable pour une population Eng: population attribuable risk |
Le risque attribuable pour une population (RAP) donne la mesure du risque supplémentaire d’une maladie ou d’une autre observation dans une population quand elle est exposée à un facteur de risque déterminé. Le RAP s’exprime généralement en pourcentage. C’est différence relative entre l’incidence de la maladie dans la population étudiée et l’incidence de la maladie dans le groupe non exposé au facteur de risque. |
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Eng: relative risk |
Le risque relatif (RR) est le risque de survenue d'une maladie donnée parmi les individus exposés à un facteur donné, divisé par le risque correspondant parmi les individus non exposés. Le risque relatif est une mesure d'association. Le RR est une estimation de la probabilité que la survenue d’une maladie dans le groupe exposé au facteur (facteur de risque déterminé, traitement, …)soit autant de fois supérieure (RR > 1) ou inférieure (RR < 1) à celle dans le groupe non exposé. Un risque relatif égal à 1 signifie que l’exposition au facteur et l’apparition de la maladie sont indépendants. La valeur du risque relatif doit s’interpréter avec son intervalle de confiance. Le risque relatif ne peut pas être estimer dans les études cas-témoins (Voir rapport des cotes). |
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Risque relatif ajusté Eng: adjusted relative risk |
Résumé des risques relatifs spécifiques obtenus pour chacune des strates lors d'une analyse stratifiée. |
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Risque relatif brut Eng: crude relative risk |
Mesure d'association entre un facteur d'exposition et une maladie, obtenue en faisant le rapport du risque d'être malade chez les exposés au risque d'être malade chez les non-exposés. Le risque relatif brut est une mesure non ajustée. |
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Eng: sensitivity |
Probabilité que le résultat d'un examen diagnostique soit positif chez un individu malade. Autrement dit, c’est la proportion de patients réellement malades dans la population qui présente un résultat positif pour le test utilisé (par rapport à l’ensemble des personnes malades). Un test ayant une sensibilité élevée détecte un nombre élevé d’individus véritablement malades, donc peu de faux négatifs. |
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Seuil de positivité Eng: diagnostic threshold |
Seuil à partir duquel le résultat d'un examen diagnostique est considéré comme anormal. Aussi appelé « seuil de normalité ». |
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Seuil de signification statistique Eng :significance level |
Risque, consenti avant l'étude, de se tromper lorsque l'on rejette l'hypothèse nulle (erreur de type I). Le niveau de risque jugé acceptable est fixé par le chercheur et correspond au seuil de signification statistique. Classiquement, le risque d’erreur acceptable est choisi à 5 % (si on répétait 100 fois l’expérience, on pourrait trouver une différence significative 5 fois par hasard).). |
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Signification clinique Eng: clinical significance |
Caractéristique d'un résultat qui porte à conséquence sur le plan clinique. Il s'agit d'un jugement clinique, non pas statistique. |
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Eng: statistical significance |
Caractéristique d'un résultat dont la probabilité de l'observer par hasard (valeur p) est égale ou plus petite que le seuil de signification fixé. La valeur p exprime avec quel degré de certitude un résultat est statistiquement significatif (Eng: statistically significant). |
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Simple aveugle Eng: single blind |
Voir aveugle. |
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Simple insu Eng: single blind |
Voir aveugle. |
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Eng: specificity |
Probabilité que le résultat d'un examen diagnostique soit négatif chez un individu non malade. Autrement dit, c’est proportion de personnes qui n’ont pas la maladie dans une population et qui présentent un résultat négatif pour le test utilisé (par rapport à l’ensemble des personnes qui n’ont pas la maladie). Un test ayant une spécificité élevée donne peu de faux positifs. |
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Eng: standardization |
Méthode permettant de prendre en compte les différences de distribution entre plusieurs groupes (par exemple, selon l’âge et le sexe) rendant ainsi des indicateurs de santé pour des populations différentes comparables entre eux. Pour réaliser une standardisation, deux méthodes peuvent être utilisées : la standardisation directe ou la standardisation indirecte. |
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Eng: direct standardization |
Dans une standardisation directe, on applique les taux de répartition du caractère d’intérêt de la population que l’on étudie à la distribution de ce caractère d’une population-type (ou standard). Par exemple, on applique les taux de mortalité par âge de la population d’un département français à la distribution par âge de la population européenne. Appelée aussi méthode de la population type. |
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Eng: indirect standardization |
Dans une standardisation indirecte, on applique les taux de répartition d’une population-type aux distributions des différents niveaux du caractère d’intérêt dans la population que l’on étudie. Par exemple, on applique les taux de mortalité par âge de la population européenne aux distributions par âge de la population d’un département français. Appelée aussi méthode de la mortalité type. |
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Statistique Eng: statistic |
Valeur mesurée dans un échantillon. Cette valeur peut être la moyenne, l'écart-type, la médiane, … |
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Eng: stratification |
Lors d’une stratification, la population observée dans une étude est subdivisée en une ou plusieurs catégories selon des critères déterminés tels que l’âge, le sexe, le statut social, … Cette technique est utilisée pour mieux prendre en compte des facteurs de confusion. |
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Eng: rate |
Rapport constitué d’un numérateur représenté par le nombre d’individus porteurs d’un attributs ou présentant un événement dans une population susceptible de présenter cet attribut ou cet événement (en général à un moment ou durant une période donnée). C’est donc rapport qui mesure la vitesse de survenue d'un événement dans une population. |
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Eng: crude rate |
Taux dont le numérateur et le dénominateur sont le résultat brut du dénombrement des attributs ou événements pour le numérateur et de la population concernée pour le dénominateur. |
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Taux d'attaque Eng: attack rate |
Proportion des personnes malades par rapport aux personnes exposées à un facteur de risque reconnu. Il s'agit d'une mesure d'incidence cumulée utilisée surtout en infectiologie. |
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Taux de mortalité Eng: mortality rate |
Taux d'incidence des décès dans une population. |
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Eng: incidence rate |
Voir incidence instantanée. |
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Taux spécifique Eng: specific rate |
Taux dont le numérateur et/ou le dénominateur concernent des ensembles particuliers (par exemple, taux de décès par cancer bronchique, taux de décès chez les personnes âgées de 50 à 59 ans. |
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Taux standardisé Eng: standardized rate |
Taux recalculé, par exemple pour l’âge, par rapport à une population-type dont la composition est constante. Cette procédure permet de comparer entre eux différents taux bruts standardisés sur la même population-type. Voir aussi standardisation. |
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Test de F Eng: F test, ANOVA |
Analyse statistique qui permet de déterminer si les différences entre trois moyennes ou plus sont significatives. Ce test est aussi appelé analyse de variances ou ANOVA. |
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Eng: Kruskal-Wallis test |
C’est une forme non paramétrique d’analyse de variances (ANOVA) utilisée lors de la comparaison de plus de deux groupes. C’est un élargissement du test U de Mann-Whitney utilisé pour la comparaison de deux groupes. |
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Test de Mantel-Haenszel Eng: Mantel-Haenszel test |
Ce test du Chi² est entre autres appliqué lors d’une analyse de la relation entre deux variables après contrôle des autres variables afin de réaliser un ajustement, pour prendre en compte un facteur de confusion. Il s’agit d’un test non paramétrique. |
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Test de McNemar Eng: McNemar test |
Pour l’analyse de données appariées qualitatives binaires telles que, par exemple, les données relatives à des enfants de 12 ans appariées à des données concernant les mêmes enfants deux ans plus tard, on peut utiliser le test de McNemar. Il s’agit d’un test non paramétrique. |
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Eng: Wilcoxon test |
C’est un test non-paramétrique, une variante du test-t de Student. Ce test examine si les données de deux échantillons indépendants sont issus de la même population. Les valeurs observées sont classées par ordre hiérarchique et un rang est attribué à chaque valeur. A partir de la somme de l’ensemble des rangs on vérifie si la distribution des valeurs dans les deux échantillons est égale. Le test U de Mann-Whitney est un test équivalent. Il s’agit d’un test non paramétrique. |
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Test d'hypothèse Eng: hypothesis test |
Méthode d'inférence statistique qui permet de choisir, non sans risque d'erreur, entre deux hypothèses statistiques, l'hypothèse nulle et l’hypothèse alternative. Après avoir formulé les hypothèses statistiques, on utilise un procédé qui vise à convaincre, au moyen de la réfutation de l'hypothèse nulle, de la vraisemblance de l’hypothèse alternative. Pour y parvenir, on suppose que l'hypothèse nulle est vraie. Si cette supposition ne résiste pas à l'examen des données observées, elle est rejetée au profit de l’hypothèse alternative. |
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Eng: chi-square test |
Le test du Chi² (test du Chi² de Pearson) est utilisé dans le cas de variables catégorielles, quand on veut vérifier si deux ou davantage de proportions observées diffèrent réellement. Ce test est utilisé pour comparer les valeurs observées aux valeurs attendues sur base de l’hypothèse nulle d’indépendance. La correction de Yates est utilisé lorsque certaines conditions de validités ne sont pas remplies. Il s’agit d’un test non paramétrique. |
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Eng: logrank test |
Test permettant de comparer deux, ou plusieurs, courbes de survie entre elles. |
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Eng: Fisher’s exact probability test |
Le test exact de Fisher est utilisé dans le cas de petits échantillons qui ne permettent pas d’employer le test du Chi² (car les conditions de validités ne sont pas remplies). Il s’agit d’un test non paramétrique. |
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Eng: non-parametric test |
Les tests statistiques non paramétriques ne posent pas de conditions quant à la distribution des valeurs d’une variable, contrairement aux tests paramétriques. On peut citer par exemple : le test Wilcoxon, le test U de Mann-Whitney, le test de Kruskal Wallis, le test du Chi², le test exacte de Fisher. |
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Eng: parametric test |
Les tests paramétriques sont utilisés si les valeurs d’une variable sont distribuées « normalement », suivant une courbe de Gauss, par exemple le test-t de Student et l’analyse de variance (ANOVA). Les tests non paramétriques ne posent pas de conditions sur la distribution des valeurs. |
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Eng: Mann-Whitney U test |
C’est un test non-paramétrique, une variante du test-t de Student. Ce test examine si les données de deux échantillons indépendants sont issus de la même population. Les valeurs observées sont classées par ordre hiérarchique et un rang est attribué à chaque valeur. A partir de la somme de l’ensemble des rangs on vérifie si la distribution des valeurs dans les deux échantillons est égale. Le test de Wilcoxon est un test équivalent. Il s’agit d’un test non paramétrique. |
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Test unilatéral Eng: one-tailed test, one-sided test |
Un test statistique unilatéral est un test qui prend comme hypothèse alternative l’existence d’une différence, uniquement dans un sens. |
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Eng: Student t-test |
Le test-t de Student (ou test-t) est utilisé pour comparer des moyennes et examiner si les moyennes de deux groupes diffèrent statistiquement. Le test-t est un test paramétrique et cela suppose que les valeurs sont distribuées normalement. |
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Univariée Eng: univariate |
Voir analyse univariée. |
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Eng: p value |
Dans le cadre d'un test d'hypothèse, la valeur p mesure la vraisemblance de l'hypothèse nulle (erreur de type I) et correspond à la probabilité d'obtenir par hasard un résultat aussi extrême ou plus extrême que celui qui a été observé. La valeur p est comprise entre 0 et 1 et est déterminée par un test statistique. Une valeur p de 1 indique que le résultat observé est attribuable au hasard. Un valeur proche de 0 signifie que le résultat observé ne repose par sur le hasard. La plupart des études utilisent une valeur p égale à 0,05 comme limite de signification statistique. Si p = 0,05, la probabilité que le résultat soit dû au hasard (et que nous rejetons à tort l’hypothèse nulle) est inférieure ou égale à 5 %, ce qu’on désigne comme un résultat « statistiquement significatif ». Un résultat statistiquement significatif n’implique pas nécessairement un intérêt clinique. La valeur p ne renseigne pas sur la force de l’association entre, par exemple, l’exposition à un facteur et une maladie (cette information est donnée par le risque relatif, l’odds ratio, …). La signification statistique ne peut pas être confondue avec la pertinence clinique (intérêt pour le patient dans la pratique). |
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Valeur prédictive négative Eng: predictive negative value |
Probabilité qu'une personne ayant obtenu un résultat négatif lors d'un examen diagnostique ne soit pas malade. |
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Eng: predictive positive value |
Probabilité qu'une personne ayant obtenu un résultat positif lors d'un examen diagnostique soit réellement malade. Appelée au probabilité post-test. |
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Validité Eng: validity |
Caractéristique d'une mesure ou d'une étude correspondant à sa capacité d'appréhender correctement un phénomène ou sa valeur réelle. |
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Validité externe Eng: external validity |
Capacité de généraliser un résultat (obtenu dans le cadre d'une étude) à une population cible. |
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Validité interne Eng: internal validity |
La validité interne d’une étude est satisfaisante lorsque les différences observées entre les groupes peuvent être attribuées au seul effet de l’intervention étudiée et ne sont pas dues à l’instrument de mesure ou au protocole de recherche. La validité interne est importante quand on veut identifier des relations de cause à effet, comme dans la recherche expérimentale. La question fondamentale pour la validité interne est de savoir dans quelle mesure le résultat obtenu est imputable à l’intervention et non à d‘autres causes possibles. |
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Validité intrinsèque Eng: intrinsic validity |
Capacité d'un examen diagnostique de reconnaître les malades et les non-malades caractérisée par deux paramètres : la sensibilité et la spécificité de cet examen diagnostique. |
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Variabilité inter-observateur Eng: inter- observatory variability |
La variabilité inter-observateurs désigne les différences entre les observations du même phénomène par les différents chercheurs. Voir aussi mesure d’accord kappa. |
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Variabilité intra-observateur Eng: intra-observatory variability |
La variabilité intra-observateur désigne les différences entre observations du même phénomène par un même chercheur. Voir aussi mesure d’accord kappa. |
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Variable Eng: variable |
Tout facteur susceptible d'être différent selon les personnes, le temps ou les lieux considérés. C’est donc une caractéristique ou un résultat que l’on peut mesurer. |
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Variable confondante Eng: confounding variable |
Voir biais de confusion. |
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Eng: dependant variable |
Variable dont la valeur dépend de l'effet ou de l'influence des autres variables (soit les variables indépendantes). Elle représente le phénomène ou l'événement étudié. Appelée aussi facteur à expliquer. |
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Eng: independent variable |
Variable qui affecte ou influence le phénomène ou l'événement étudié (soit la variable dépendante). Appelée aussi facteur explicatif. |
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Eng: categorical variable |
Une variable qualitative (ou variable catégorielle) est composée uniquement de valeurs préalablement déterminées. Une variable catégorielle peut être nominale (oui ou non, homme ou femme) ou ordinale (poids normal, surpoids, obésité). |
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Eng: continuous variable |
Une variable quantitative a toujours des nombres pour valeurs. Une variable quantitative peut être discontinue (c’est toujours un nombre entier, par exemple le nombre d’enfants d’une famille) ou continue (elle représente un nombre infini de valeurs, par exemple le poids, la taille). |
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Eng: variance |
Mesure de dispersion consistant en la somme des carrés des écarts par rapport à la moyenne divisée par le nombre d'observations. Une grande variance signifie que la dispersion autour de la moyenne est grande. Une petite variance implique que la dispersion autour de la moyenne est petite. La racine carrée de la variance représente l’écart-type. |
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Vrai négatif Eng: true negative |
Un résultat vrai négatif est un test négatif chez un sujet qui n’a pas la maladie. |
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Eng: true positive |
Un résultat vrai positif est un test positif chez un sujet malade. |
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Eng: likelihood |
La vraisemblance est la probabilité d’observer un résultat rapportée à l’ensemble des cas possible. |
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Documents sources :
Beaucage C, Bonnier Viger Y. Epidémiologie appliquée, Editions Gaëtan Morin, 1996.
Minerva : Revue d’Evidence Based Medicine (http://www.minerva-ebm.be/).
Jolly D, Ankri J, Chapuis F, Czernichow P, Guillemin F. Lecture critique d'articles médicaux, Editions Masson, 2005.
