Maraichers 2012 et du bonus

[Liliputienne]

Yooo ! Voici une compilation de questions qu'il me reste après un mini-marathon de maths 

 

 

Maraichers 2012

 

• QCM9A (vrai)

La source ce n’est pas uniquement les 6000 patients et non l’ensemble des patients ?

 

• QCM 11B (vrai) et la figure en question

Le fait que l'intervalle soit 25;34 alors que le tableau commence à la note 30 c’est pas gênant ? Même si effectivement le fait d’être à 30 c’est supérieur à 25 (#mathsupmonpote) mais je pensais qu’il fallait que les données soient les mêmes

 

• QCM17E (vrai)

C’est pas β le risque ?

 

• QCM19 AB (faux / faux)

A - C’est bien un Χ2 ?

B - C’est l’attendu qui doit être égale à la population ?

 

• QCM 22 B (faux) D (faux)

 

B - Si pop d’étude = échantillon ; je vois pas pourquoi l’item est faux

D - Pourquoi ?  C’est mieux pour éviter une sureprésentation d’une partie de la population générale justement non ?

 

Rangueil 2017 Item 18C

«  Si on applique un test T student il faudra vérifier la normalité et l’égalité des variances des distributions d’IMC dans les deux groupes comparés » (vrai)

C’est pas dans la populations dont sont issues les échantillons ?

 

Purpan 2014 Item 20C

«  La randomisation permet d’assurer la représentativité de l’échantillon par rapport à la population source » (faux)

C’est quand même le principe non ?

 

Item 8D

« Mesurer une seule fois une variable biologique telle que la glycémie d’un patient permet d’éliminer la variabilité intra-individuelle » faux

Si on fait qu’un prélèvement, techniquement on a pas de variabilité intra-individuelle dans le prélèvement vu que justement, il n’y en a  qu’un. Est-ce que l’item faisait référence à la variabilité intra-individuelle de la glycémie mais du patient et pas du tube ?

 

Rangueil 2011 item 5E

« Pour vérifier que l’on a obtenu un extremum local il suffit de vérifeir que toutes les dérivées partielles s’annulent en changeant de signe » (faux)

Errata ? Ou j’ai pas la définition d’extremum ?

 

Purpan 2016 item 16C

« Dans un essai multicentrique la randomisation est une procédure qui est réalisée dans chacun des centres » (faux)

Là je comprends pas ce qui rend l’item faux

 

Maraichers 2014 item 20D faux

La correction nous dit : C’est un biais d’information ou biais de classement.

Faut en conclure quoi ?

 

Encore une fois c'est (très) long alors un grand merci d'avance 

 

[Chat_du_Cheshire]

Hello Emma (enfin tu es de retour en UE4!) :

 

Maraichers 2012

• 9A : c'est la même chose puisqu'on te dit la liste exhaustive des 6000 patients
• 11B : je suis d'accord avec toi mais c'est pas la première fois qu'ils font ça donc je doute que ce soit une erreur
• 17E : là aussi ils n'ont aucune logique entre alpha et bêta quand ils parlent des risques (sauf quand c'est des items de définitions OUF) , tu ne verras jamais en QCM '' au risque Bêta '' mais toujours '' au risque alpha '' donc à retenir comme tel
• 19A : oui c'est un X2 car on compare des effectifs/fréquences, pas des moyennes
• 19B : exact, les hypothèses ne portent jamais sur l'échantillon (et le terme '' observée '' renvoie à l'échantillon) mais sur les populations
• 22B : représentative de la population cible (qui n'est pour moi pas synonyme de population générale)
• 22D : non la randomisation concerne les études expérimentales, c'est à distinguer des études d'observation (cohorte etc) où il n'y a pas de randomisation mais seulement une observation

 

Rangueil 2017 Item 18C

Erratum (je déconne pas)

 

Purpan 2014 Item 20C

Population cible (même piège que le 22B de M12)

 

Item 8D

 

Rangueil 2011 item 5E

Non pas d'erratum (ouf), retiens qu'on ne peut PAS prouver l'existence d'extremum pour une fonction à plusieurs variables, l'item aurait été vrai pour une fonction à une seule variable. En revanche, il aurait été aussi vrai pour l'existence d'un point critique.

 

Purpan 2016 item 16C

Idem je vais te retrouver le sujet !

 

Maraichers 2014 item 20D faux

idem aussi haha

 

 

 

 

 

Edited December 28, 2019 by Chat_du_Cheshire

[Lénouillette]

Bonjouuuuur !

 

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@Chat_du_Cheshire j'avais commencé donc je continue grrrrrr  sinon je dis à tu sais qui que ça me gêne que tu squattes mon forum

 

  On 12/28/2019 at 12:02 PM, Liliputienne said:

• QCM9A (vrai)

La source ce n’est pas uniquement les 6000 patients et non l’ensemble des patients ?

Expand  

On te parle de "liste exhaustive des 6000 patients", ça veut donc dire que ces 6000 patients sont l'ensemble des patients hospitalisés en 2009 pour cirrhose

 

  On 12/28/2019 at 12:02 PM, Liliputienne said:

• QCM 11B (vrai) et la figure en question

Le fait que l'intervalle soit 25;34 alors que le tableau commence à la note 30 c’est pas gênant ? Même si effectivement le fait d’être à 30 c’est supérieur à 25 (#mathsupmonpote) mais je pensais qu’il fallait que les données soient les mêmes

Expand  

Non c'est pas gênant, tant que les classes sont de taille équivalente  

 

  On 12/28/2019 at 12:02 PM, Liliputienne said:

• QCM17E (vrai)

C’est pas β le risque ?

Expand  

Le risque α est le risque de rejeter l'hypothèse nulle à tort. Or, la puissance permet de discerner une différence statistiquement significative, donc de rejeter l'hypothèse nulle, avec le risque α de se tromper.

 

  On 12/28/2019 at 12:02 PM, Liliputienne said:

• QCM19 AB (faux / faux)

A - C’est bien un Χ2 ?

B - C’est l’attendu qui doit être égale à la population ?

Expand  

A. Oui c'est un chi2

B. Oui, c'est la proportion théorique de Basques qui doit être égale à la proportion en France.

 

  On 12/28/2019 at 12:02 PM, Liliputienne said:

• QCM 22 B (faux) D (faux)

 

B - Si pop d’étude = échantillon ; je vois pas pourquoi l’item est faux

D - Pourquoi ?  C’est mieux pour éviter une sureprésentation d’une partie de la population générale justement non ?

Expand  

B. Par rapport à la population cible, qui n'est pas nécessairement la population générale.

D. Pas de randomisation ailleurs que dans les essais cliniques, puisque la randomisation permet l'attribution d'un traitement. Alors que par exemple, dans une cohorte exposés - non exposés, les facteurs d'exposition sont déjà attribués.

 

  On 12/28/2019 at 12:02 PM, Liliputienne said:

Rangueil 2017 Item 18C

«  Si on applique un test T student il faudra vérifier la normalité et l’égalité des variances des distributions d’IMC dans les deux groupes comparés » (vrai)

C’est pas dans la populations dont sont issues les échantillons ?

Expand  

Oui c'est un erratum, en cours le Pr. White-Koning avait bien précisé que c'était son piège préféré

 

  On 12/28/2019 at 12:02 PM, Liliputienne said:

Purpan 2014 Item 20C

«  La randomisation permet d’assurer la représentativité de l’échantillon par rapport à la population source » (faux)

C’est quand même le principe non ?

Expand  

Toujours par rapport à la cible !

 

  On 12/28/2019 at 12:02 PM, Liliputienne said:

Item 8D

« Mesurer une seule fois une variable biologique telle que la glycémie d’un patient permet d’éliminer la variabilité intra-individuelle » faux

Si on fait qu’un prélèvement, techniquement on a pas de variabilité intra-individuelle dans le prélèvement vu que justement, il n’y en a  qu’un. Est-ce que l’item faisait référence à la variabilité intra-individuelle de la glycémie mais du patient et pas du tube ?

Expand  

S'il y a plusieurs individus et/ou plusieurs prélèvements, alors il y a de la variabilité intra-individuelle (cf le tableau de cours, c'est pas très instinctif mais c'est à connaître par cœur)

 

  On 12/28/2019 at 12:02 PM, Liliputienne said:

Rangueil 2011 item 5E

« Pour vérifier que l’on a obtenu un extremum local il suffit de vérifeir que toutes les dérivées partielles s’annulent en changeant de signe » (faux)

Errata ? Ou j’ai pas la définition d’extremum ?

Expand  

Pour une fonction de plusieurs variables, l'étude des applications partielles ne suffit pas à déterminer l'existence d'un extremum : on ne sait pas prouver l'existence d'un extremum pour une fonction de plusieurs variables en PACES, c'est faux ! Ça aurait été vrai pour une fonction de une variable "Pour vérifier que l'on a obtenu un extremum local, il suffit de vérifier que la dérivée s'annule en changeant de signe".

 

  On 12/28/2019 at 12:02 PM, Liliputienne said:

Purpan 2016 item 16C

« Dans un essai multicentrique la randomisation est une procédure qui est réalisée dans chacun des centres » (faux)

Là je comprends pas ce qui rend l’item faux

Expand  

Ce n'est pas parce qu'un essai est multicentrique qu'on réalise forcément une randomisation stratifiée, on peut faire une randomisation centrale pour tous les centres.

 

  On 12/28/2019 at 12:02 PM, Liliputienne said:

Maraichers 2014 item 20D faux

La correction nous dit : C’est un biais d’information ou biais de classement.

Faut en conclure quoi ?

Expand  

Voilàààà

 

[Chat_du_Cheshire]

Pour le 17E je faisais référence à ce sujet dans ma réponse :

@lénouillette 

[Lénouillette]

  On 12/28/2019 at 12:29 PM, Chat_du_Cheshire said:

Pour le 17E je faisais référence à ce sujet dans ma réponse :

@lénouillette

Expand  

 

En vrai, je suis d'accord que c'est pas archi clair (mais perso je me comprends), pour moi ce sont bien deux notions différentes, j'ai pas l'impression de me contredire si c'était ça que tu suggérais implicitement haha

 

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Tes GIFs me tuent, stoooop

 

[Liliputienne]

Vous me régalez 

 

  On 12/28/2019 at 12:27 PM, lénouillette said:

S'il y a plusieurs individus et/ou plusieurs prélèvements, alors il y a de la variabilité intra-individuelle

Expand  

 

Sauf qu'avec juste « Mesurer une seule fois une variable biologique telle que la glycémie d’un patient permet d’éliminer la variabilité intra-individuelle » 

Avec le lien de Rémy y'a écrit noir sur blanc "La seule situation où il n'y a pas la variabilité intra-individuelle est dans une expérience où un seul patient est prélevé une fois"

Donc je vois pas pourquoi ils ont mis l'item faux, on nous parle pas de plusieurs patients ici...

 

 

  On 12/28/2019 at 12:15 PM, Chat_du_Cheshire said:

je vais te retrouver le sujet !

Expand  

J’avais pas saisi qu’il y avait 2 types de randomisation. Donc au final comment sait-on qu’on est dans une randomisation de type procédure centralisée ou une de type randomisation stratifiée ? Ca m'a perdue ton truc 

 

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  On 12/28/2019 at 12:15 PM, Chat_du_Cheshire said:

de retour en UE4

Expand  

C'est à cause des intervalles, j'avais peur d'approcher les annales et de tomber dessus

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Quand y'a un RR >1 avec un encadrement [0,9 ; 1,5] et qu'on te demande si c'est significatif : adopter la technique de la fuite 

 

 

 

 

[Lénouillette]

  On 12/28/2019 at 12:45 PM, Liliputienne said:

Sauf qu'avec juste « Mesurer une seule fois une variable biologique telle que la glycémie d’un patient permet d’éliminer la variabilité intra-individuelle » 

Avec le lien de Rémy y'a écrit noir sur blanc "La seule situation où il n'y a pas la variabilité intra-individuelle est dans une expérience où un seul patient est prélevé une fois"

Donc je vois pas pourquoi ils ont mis l'item faux, on nous parle pas de plusieurs patients ici...

Expand  

Oui mais il peut y avoir plusieurs prélèvements sur lesquels on ne fait qu'une mesure, ce n'est pas précisé ici qu'il n'y a qu'un prélèvement  

 

  On 12/28/2019 at 12:45 PM, Liliputienne said:

J’avais pas saisi qu’il y avait 2 types de randomisation. Donc au final comment sait-on qu’on est dans une randomisation de type procédure centralisée ou une de type randomisation stratifiée ? Ca m'a perdue ton truc

Expand  

Ils t'orienteront dans l'énoncé, il faut juste savoir que les deux existent  

[Liliputienne]

  On 12/28/2019 at 12:48 PM, lénouillette said:

il peut y avoir plusieurs prélèvements sur lesquels on ne fait qu'une mesure, ce n'est pas précisé ici qu'il n'y a qu'un prélèvement

Expand  

Ah yesss j'avais pas la nuance ! Merci  

 

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@lénouillette La meilleure réponse c'est par rapport à la rapidité, ta réponse été impeccable aussi ; c'était trop dur de faire un choix par rapport au contenu sinon