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CONF+ : Tutorat LCA#27

TUTORAT LCA #27
 
 
Parmi les propositions suivantes, laquelle(lesquelles) sont vraie(s) concernant les études pronostiques ?
  • Tous les sujets étudiés sont malades.
  • On cherche à mettre en évidence des facteurs de risque de développer la maladie.
  • Un suivi court est impératif pour éviter un trop grand nombre de perdus de vue.
  • Dans le cadre d’une étude de survie, les données peuvent être analysées par courbe de Kaplan Meier.
  • Dans le cadre d’une étude de survie, il faut une prise en compte des variables censurées.

 

CORRECTION PLUS BAS
 
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    Parmi les propositions suivantes, laquelle(lesquelles) sont vraie(s) concernant les études pronostiques ?
    • Tous les sujets étudiés sont malades.
    • On cherche à mettre en évidence des facteurs de risque de développer la maladie.
    • Un suivi court est impératif pour éviter un trop grand nombre de perdus de vue.
    • Dans le cadre d’une étude de survie, les données peuvent être analysées par courbe de Kaplan Meier.
    • Dans le cadre d’une étude de survie, il faut une prise en compte des variables censurées.

     

    Les études pronostiques correspondent à un type d’étude particulier. Plusieurs conditions doivent être remplies pour parler d’étude pronostique :

    • Tous les patients étudiés sont malades.
    • On cherche à mettre en évidence des facteurs pronostiques.

    Attention à ne pas confondre avec des facteurs de risque. Un facteur de risque est un facteur susceptible d’augmenter la survenue d’une maladie, mais ne modifiant pas son évolution. Un facteur pronostique a l’effet inverse, il n’intervient pas dans la survenue de la maladie mais plutôt dans son pronostic, sa gravité.

    Par exemple, Avoir une malformation des voies urinaires augmentera le risque d’avoir des infections urinaires mais pas leur gravité. A l’inverse, être dans un pays où l’accès aux antibiotiques est restreint est un facteur (environnemental) de mauvais pronostic, mais il n’influencera pas la survenue d’une infection urinaire.

    • L’étude est (quasi-exclusivement) prospective, puisqu’on va suivre les patients dans le temps pour évaluer les facteurs pronostiques.

    Il existe des cas de cohortes rétrospectives, mais elles sont soumises à des biais assez importants et donc assez rare.

     

    Quels types de biais sont possibles ?

    Outre les biais classiques, il faut être attentif sur les critères d’inclusion. En effet, pour évaluer les facteurs pronostiques il faut que la population d’étude soit proche de la population cible.

    Ainsi les méthodes diagnostiques et de recrutement des patients sont particulièrement importantes pour éviter une surestimation ou une sous-estimation du risque.

    L’autre biais principal est celui d’un nombre de perdus de vue élevé comme dans toute étude prospective.

     

    Analyse des données d’une cohorte pronostique.

    Concernant le suivi, celui-ci doit être suffisamment long pour mettre en évidence la différence de pronostique (difficile d’évaluer la différence de mortalité sur deux groupes HTA vs PA normale à  1 mois). Toutefois, le risque principal est d’avoir beaucoup de perdus de vue (>10%) entrainant une différence entre les deux groupes.

    Pour cela l’analyse de survie doit  prendre en compte ces perdus de vue en les analysant !

    L’analyse de survie se fait grâce à la courbe de Kaplan Meier. La comparaison de deux courbes de survie se fait avec le test du Log-Rank.

    On appelle toutes les données manquantes à la fin du suivi (date de point) des données censurées. Dans le cadre d’une étude de survie, celles-ci représentent soit les perdus de vue, soit les patients vivants à la date de point (ils n’ont pas fait l’évènement). Il faut bien analyser comment ces données ont été prises en compte, et particulièrement la valeur qui a été donnée aux perdus de vue (dernière valeur connue (LOCF), pire valeur possible (worst case scenario) …)

     

    On conclura enfin sur les facteurs pronostiques démontrés en analyse multivariée, avec toujours une analyse sur la pertinence clinique (quels sont ceux sur lesquels on peut jouer, facilement mesurables…)

     

    BONUS : Lexique anglais français

    Etude pronostique = Pronostic study

    Exactitude = Accuracy

    Données censurées = Censored data

     

     
     
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