Petit glossaire de lecture critique d’articles médicaux

 

Degré de signification (p)

Risque de se tromper lorsque l'on conclut à une différence dans un test statistique, la plupart des tests étant construits pour mettre en évidence une différence. Lorsqu'on fait un test statistique, le logiciel donne le résultat du test mais surtout le « p » ou degré de signification. Le risque d'erreur considéré comme acceptable est le seuil de signification. Classiquement, le risque d'erreur acceptable est inférieur à 5 %. Donc, si p < 0,05, on a moins de 5 % de chances de se tromper en concluant à une différence, on dit que la différence est significative.

Essai contrôlé

Essai dans lequel il y a un groupe considéré comme témoin (contrôle) et un groupe de sujets traités.

Essai en double aveugle ou double insu

Essai au cours duquel, ni le patient, ni le médecin ne connaissent le traitement pris. Cela permet d'éliminer l'effet placebo chez le patient et les biais de mesure liés à la subjectivité du médecin. Dans l'essai en triple aveugle, le chercheur qui analyse les résultats ne sait pas quel groupe de patients a reçu quel type de traitement.

Essai ouvert

Essai thérapeutique souvent mené sur un petit groupe de sujets, parfois comparatif, permettant d'étudier la faisabilité d'un essai comparatif à plus grande échelle.

Groupe contrôle (groupe témoin)

Groupe qui reçoit le traitement de référence ou le placebo, par opposition au groupe qui reçoit le nouveau traitement dans un essai thérapeutique contrôlé.

Hétérogénéité

Le test d'hétérogénéité teste si les résultats de tous les essais peuvent être considérés comme similaires. C'est l'hypothèse d'homogénéité. Le regroupement de ces essais est alors licite. Si le test d'hétérogénéité est significatif, il existe au moins un essai dont le résultat ne peut pas être considéré comme identique aux autres. Cette situation pose le problème du recours à un modèle aléatoire (encore appelé modèle mixte) pour rendre le regroupement des essais licite. Le test Ide Higgins souvent utilisé qui calcule le pourcentage de variation entre les ECR lié à une hétérogénéité et non au seul hasard doit être inférieur à 25% pour indiquer une hétérogénéité faible.

Intervalle de confiance

Fourchette de valeurs qui encadre une estimation. Quand on parle d'un intervalle de confiance à 95 %, c'est que la probabilité que la vraie valeur du paramètre estimé soit comprise dans cette fourchette est de 0,95.

Jadad (score de)

Score établi par Jadad, élaboré pour évaluer la qualité méthodologique des ECR. Ce score comprend trois critères : la randomisation qui doit être citée, décrite et appropriée (2 points), le caractère aveugle (insu-patient et insu-évaluateur : 2 points) et la mention des sorties d’études et des arrêts de traitements par analyse en intention de traiter (1 point). Sur cinq points possibles, un score inférieur à 3 indique une qualité insuffisante. Actuellement, un Jadad supérieur à 3 est nécessaire pour être inclus dans une méta-analyse rigoureuse.

Méta-analyse

Analyse globale qui fait la synthèse entre différentes études au moyen de méthodes statistiques appropriées. Elle comporte un volet qualitatif (évaluation de la qualité d'une étude, c'est-à-dire de l'absence de biais et de la force du plan d'étude, etc. au moyen de critère) et un volet quantitatif (intégration des données numériques pour augmenter la puissance statistique d'une étude).

Odds ratio (rapport de cotes) OR

Rapport de deux odds : celui estimé chez les exposés sur celui estimé chez les non exposés.

 

 

Malade

Non Malade

 

Exposé au risque

A

B

A+B

Non exposé au risque

C

D

C+D

 

A+C

B+D

N (total)

 

Le rapport (A x D) / (B x C) =  odds ratio (OR). Si la prévalence est faible, OR est équivalent au risque relatif RR.

La valeur de l'OR doit s'interpréter avec son intervalle de confiance ou la valeur du test du Chi-2 calculée sur le tableau.

Un OR supérieur à 1 signifie que le « facteur de risque » augmente la proportion de maladie. Si l’OR est inférieur à 1, le «facteur de risque» étudié représente plutôt un facteur préventif (exemple un traitement) efficace qui diminue la proportion de malades.

Puissance

Dans un test statistique, c’est la probabilité de conclure à l'existence d'une différence qui existe dans la réalité entre deux groupes lorsqu'elle existe vraiment dans une population (P=1-erreur β). Elle augmente avec le nombre de sujets inclus dans l'étude. Elle est fixée a priori. Elle peut être recalculée à la fin de l'étude, en fonction du nombre de patients qui ont effectivement participé à l'étude.

Randomisation

Tirage au sort des patients permettant une répartition au hasard, aléatoire, des patients dans deux ou plusieurs groupes : un groupe expérimental exposé à un effet et un groupe de contrôle qui ne l’est pas. Dans l’idéal, elle aboutit à un profil de biais potentiels inconnus qui est similaire dans les deux groupes.

Risque relatif

C'est un indicateur qui mesure l'association entre un facteur d'exposition et un événement (survenu d'une maladie, décès, etc.)

Sur un tableau de contingence, on peut définir :

 

 

Malade

Non Malade

 

Exposé au risque

A

B

A+B

Non exposé au risque

C

D

C+D

 

A+C

B+D

N (total)

 

Incidence chez les exposés : I E = A / (A + B) 

Incidence chez les non exposés : I NE = C / (C + D)

A/(A+B)/C/(C+D) est appelé : « risque relatif RR ».

Les exposés ont RR fois plus de risques de développer la maladie que les non exposés. Un risque relatif supérieur à 1 signifie que l'exposition augmente le risque (facteur de risque), un risque inférieur à 1 signifie que l'exposition diminue le risque (facteur protecteur). Lorsqu’il est égal à 1, les probabilités de la survenue de l’événement dans les deux groupes sont égales.


 

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