Décisions binaires — définition ?
Résultats cliniques avec deux issues possibles.
Objectif du modèle prédictif ?
Estimer la probabilité d’un résultat binaire.
Risque relatif — rôle ?
Comparer deux probabilités d’un même événement.
Odds ratio — rôle ?
Comparer deux odds d’un même événement.
Modèle de régression logistique — fonction ?
Estimer la probabilité d’un événement binaire.
Coefficients du modèle — interprétation ?
Mesurent l’impact des variables explicatives.
Sensibilité — définition ?
Capacité à détecter les vrais positifs.
Spécificité — définition ?
Capacité à détecter les vrais négatifs.
Courbe ROC — rôle ?
Évaluer la discrimination du modèle.
Analyse de survie — objectif ?
Étudier le temps jusqu’à un événement.
Censure à droite — définition ?
L’événement n’est pas encore observé.
Censure à gauche — définition ?
L’événement est survenu avant le début.
Censure par intervalles — définition ?
L’événement est survenu entre deux visites.
Fonction de risque — description ?
Risque instantané au cours du temps.
Testez vos connaissances avec un QCM de 14 questions sur Introduction à la régression logistique en odontologie.
1. Dans quel cas la régression logistique est-elle particulièrement adaptée en clinique ?
2. Quel exemple correspond le mieux à un résultat clinique binaire ?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Introduction à la régression logistique en odontologie.
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Anatomie
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