épistémiologie

[lacelluledu66]

Coucou!

1. est-ce que qqn pourrait m'expliquer ce qu'est l'analyse en intention de traiter, je pense ne pas avoir compris le concept général? svp

 

2. je ne comprends pas pourquoi le meilleur niveau de preuve est donné par les enquêtes expérimentales ? svp

 

3. je ne comprends pas pourquoi la E de ce qcm est fausse svp https://ibb.co/VwMPg36

 

merci

[Pikachu]

Salut !

 

1. L'analyse en intention de traiter (ITT) c'est lorsque tu analyses tes résultat en essayant de voir ce que ça donnerait si tu l'appliquais à la vraie vie, c'est à dire en gros en gardant dans ton analyse tous les patients qui ont participé à l'essai, y compris ce qui ont dû arrêter pour x ou y raison.

Par exemple, si tu fais un essai pour un médicament avec 500 patients, et que tu obtient un taux de "réussite" de 90% c'est bien, mais c'est pas la même chose si ça a marché chez 450 patients parmi les 500 ou si ça a marché chez 45 patients sur 50 et que les 450 restants ont dû arrêter à cause d'effets indésirables et que donc il ne sont pas comptés dans tes résultats. C'es là l'intérêt de l'analyse en intention de traiter, parce que là on va prendre en compte aussi les gens qui ont arrêté le traitement, et du coup dans cet exemple et avec cette analyse ton médicament il aurait pas l'air aussi bien qu'on pourrait le penser juste avec ton 90% de "réussite", vu que la plupart des individus de l'essai ne peuvent pas le supporter.

Edit : là en faisant une analyse ITT tu aurais un taux de "réussite" de 9% (au lieu des 90% sans l'ITT) donc on a quand même une grosse différence. Avec l'ITT tu évite (ou au moins réduit) le biais d'attrition causé par la sortie d'individus pendant l'essai.

 

2. Pour cette question je suis pas trop sûr de savoir pourquoi, j'imagine que c'est parce que tu contrôles mieux ce qu'il se passe dans ton étude et que tu as moins de "parasites" autour, donc l'association entre 2 événements est mieux visualisables (mais je suis pas vraiment sûr, désolé...).

 

3. Là il faut que tu fasse attention aux intervalles de confiance des tes OR, tu peux voir que ceux des revenus intermédiaires et élevés se croisent (le minimum de celui des hauts revenus c'est 1,3 et le maximum des revenus intermédiaires est de 1,5). Dans ce cas tu pourrais avoir une situation dans laquelle tu aurais un OR = 1,3 pour les hauts revenus et un OR = 1,5 pour les revenus intermédiaires, et alors l'affirmation de l'item E est fausse.

 

Voilà, j'espère que c'est clair 

Edited December 3, 2020 by Pikachu

[loli]

Salut @Pikachu Désolée, je m'incruste pour savoir si ,apres l'analyse et la validation des résultats, on appliquera le nouveaux traitement pour tt le monde même les 50 personnes avec les effets indiserable vu que le pourcentage de réussite est de 90%

Bonne journée 

[Pikachu]

Salut @loli !

 

Je me rends compte là que j'ai oublié un truc important, c'est qu'au final, avec l'analyse en intention de traiter, le taux de réussite il n'est plus vraiment de 90% dans cet exemple, mais plutôt de 9% (c'est quand même bien moins intéressant). L'idée là c'était d'illustrer que l'analyse en intention de traiter elle te permet d'éviter (ou au moins réduire) un potentiel biais d'attrition causé par la sortie de sujets de l'étude.

 

Après pour savoir si on va pouvoir utiliser ce médicament, après analyse des résultats, j'aurais tendance à dire que non, vu son efficacité est pas terrible (mais j'imagine que ça dépend aussi du contexte, donc à voir).

 

 

Par contre je suis pas sûr d'avoir bien saisi où tu voulais en venir  du coup si ça ne répond pas à ta question n'hésite pas !

[loli]

Si si c'est bon merci @Pikachu en tt cas je pense pas que le prof va poser des questions plus loin que ça 

Bonne journée

[lacelluledu66]

@Pikachumerciii beaucoup