QCM : Types d’études épidémiologiques — 24 questions

Explication

Une question qualitative cherche à explorer le vécu, la perception ou l’expérience d’une personne ou d’un groupe. La mesure statistique des concepts et de leurs relations relève plutôt d’une question quantitative.

Explication

La recherche quantitative mesure des concepts et étudie les relations entre eux, ce qui correspond à cette démarche. L’exploration du vécu et des perceptions caractérise plutôt la recherche qualitative.

Explication

L’épidémiologie étudie les phénomènes de santé dans les populations ainsi que les facteurs qui conditionnent leur fréquence. L’évaluation d’un patient individuel relève davantage de la clinique.

Explication

L’épidémiologie descriptive décrit la fréquence et la répartition des phénomènes de santé. La recherche des facteurs explicatifs appartient à l’épidémiologie analytique.

Explication

Une étude observationnelle examine les sujets sans que le chercheur ajoute un acte ou une intervention. L’attribution d’un traitement ou d’une exposition par le chercheur correspond à une démarche interventionnelle.

Explication

La randomisation consiste à déterminer par tirage au sort le groupe auquel un sujet est affecté. Une sélection fondée sur une caractéristique préalable, une décision ou une préférence n’est pas une randomisation.

Explication

La randomisation réduit le biais de sélection en retirant au chercheur la possibilité de décider dans quel groupe le patient sera placé. Elle ne garantit pas que tous les sujets reçoivent la même intervention.

Explication

Une étude transversale fournit une photographie instantanée en recueillant simultanément l’exposition et l’événement. Le suivi sur plusieurs périodes correspond plutôt à une étude longitudinale.

Explication

L’étude longitudinale mesure l’apparition des événements par tranche de temps grâce à une surveillance continue, ce qui permet d’apprécier la vitesse de propagation. Une étude transversale décrit plutôt une situation à un instant donné.

Explication

La prévalence rapporte les cas existants au nombre de sujets observés à l’instant considéré. L’incidence porte sur les nouveaux cas apparus pendant une période.

Explication

L’incidence cumulée rapporte les 240 nouveaux événements à la population initialement à risque de 1 200 patients, soit $0,20$ ou 20 %. La prévalence, en revanche, compterait les cas présents à un instant donné.

Explication

Un ratio met en regard les effectifs de deux classes, tandis qu’une proportion rapporte une partie au total et qu’un taux intègre la survenue d’un événement au cours du temps. Confondre proportion et taux revient à négliger la dimension temporelle du taux.

Explication

Une étude de cohorte suit une population définie dans le temps et compare l’incidence de l’événement selon l’exposition ou une caractéristique. La comparaison d’expositions antérieures entre malades et non-malades correspond à une étude cas-témoins.

Explication

La cohorte permet d’estimer l’incidence parce qu’elle suit les groupes comparés et dénombre les événements nouveaux. Une étude cas-témoins se concentre sur la fréquence d’une exposition antérieure chez des sujets déjà classés selon l’événement.

Explication

Une cohorte prospective sélectionne les sujets avant l’événement, les répartit selon leur exposition, puis les suit pour observer l’apparition de l’événement. Partir d’un événement déjà survenu et rechercher l’exposition caractérise plutôt une étude cas-témoins.

Explication

Une étude cas-témoins oppose des cas ayant l’événement à des témoins qui ne l’ont pas, puis compare leur fréquence d’exposition antérieure. La comparaison d’incidences futures appartient au schéma de cohorte.

Explication

Une étude contrôlée randomisée compare directement une intervention à l’absence d’intervention ou aux soins standard, avec une répartition aléatoire des sujets. L’observation d’une exposition passée correspond plutôt à une étude observationnelle rétrospective.

Explication

La randomisation tend à équilibrer les caractéristiques des groupes et renforce ainsi l’interprétation causale de la différence observée. Une association issue d’une étude observationnelle peut toutefois s’expliquer par des facteurs de confusion.

Explication

Une ECR de non-infériorité vérifie qu'A ne perd pas davantage d’efficacité que B qu’une limite acceptable. Une ECR de supériorité rechercherait une efficacité favorable de A, tandis qu’une ECR d’équivalence chercherait une absence de différence pertinente.

Explication

Une étude quasi-expérimentale évalue une intervention au moyen d’une comparaison temporelle ou géographique sans randomisation, comme un schéma avant-après. L’ECR nécessiterait une répartition aléatoire des sujets.

Explication

Une cohorte suit des sujets définis par leur exposition, alors qu’une étude cas-témoins sélectionne les sujets selon la présence ou l’absence de l’événement. Une ECR se caractérise au contraire par la randomisation, et non par une simple comparaison de périodes.

Explication

Le tirage au sort pour affecter les patients aux deux techniques caractérise une étude contrôlée randomisée. Sans cette affectation aléatoire, la comparaison pourrait relever d’une cohorte ou d’une étude quasi-expérimentale.

Explication

L’intention de traiter conserve chaque participant dans son groupe de randomisation, quel que soit le traitement reçu ou l’observance. L’analyse per protocole, elle, retient les sujets ayant suivi le protocole conformément aux exigences prévues.

Explication

En excluant les participants ayant dévié du protocole, l’analyse per protocole peut modifier l’équilibre initial des groupes et réduire la puissance statistique. L’intention de traiter cherche au contraire à conserver les sujets selon leur randomisation et à limiter le biais d’attrition.