Les QCM de P1 sont-ils faux ? Des archologues dcouvrent des restes

squelettiques dont les vertbres C1 T12 sont bien conservs. La distance mesure entre les faces craniale de C1 et caudale de T12 est de 42 centimtres. En admettant que le rapport entre la hauteur de la colonne et la stature est la mme que celui des humains actuels, vous pouvez dire que le sujet dcouvert avait une stature de :

- 150 cm - 160 cm - 175 cm - 180 cm

Les QCM de P1 sont-ils faux ? Ce type de questions reposent sur une dmarche

statistique : recueillir des donnes, dcrire, expliquer et prdire Recueil dun chantillon de n mesures de la longueur de la

colonne dorsale et de la taille Dcrire Expliquer : relation mathmatique de type quation linaire la taille dun individu = A*longueur colonne + B Pb estimer A et B Prdire la variable taille par la variable longueur colonne dorsale

Cest un modle de description de donnes pas une vrit absolue

Les QCM de P1 sont-ils faux ? Les auteurs de ce QCM ont tort

Toutes les rponses sont justes

Certaines sont simplement plus probables que dautres

Ils ont oubli la variabilit

Mais il y a prescription (PCEM1 1996)

Cours de Biostatistiques, Informatique mdicale

Organisation des cours Objectifs pdagogiques Pourquoi des statistiques en mdecine ?

Variabilit chantillon

Pourquoi une lecture critique de linformation scientifique ?

Prrequis

Cours de biostatistiques Premier semestre P1

Philippe Cinquin Jos Labarre

Cours de mthodologie pidmiologie deuxime semestre P1 Jos Labarre

Cours en amphi P2 Des statistiques pour les mdecins ?

JL Bosson Lundi 21 Novembre Analyse de survie

JF Timsit Vendredi 9 Dcembre 8H-10H Validation dun test diagnostique

S David Tchouda Vendredi 16 Dcembre 8H-10H Mthodologie de recherche clinique. Essai thrapeutique

JL Bosson Mercredi 20 janvier 8H-10H Principe dun test statistique

JL Bosson Mardi 21 Fvrier 8H-10H Interprtation dune tude en recherche clinique

A Ego Vendredi 24 Fvrier 8H-10H

Laboratorium of Epidemiology Un programme de recherche clinique la facult de

mdecine de Grenoble

Contrle de connaissances

Contrle continu (2/3 de la note) Une note individuelle dcrit lors dun TP (2 fois 5

questions) Une note portant sur la qualit du travail de recherche

prsent en quadrinme aprs la soutenance du mmoire ++++

Portant sur le fond (qualit de la dmarche et pas des rsultats) et sur la forme (crit, oral et participation au programme de recherche)

Un examen crit (1/3 de la note) 1 heure 10 questions ouvertes et courtes Analyse critique dune tude

Objectifs pdagogiques Biostatistiques, et informatique 1) Former les mdecins la lecture critique

des articles mdicaux Modalits de lexamen en P2 Cours + TD en D1, examen trimestriel Modalit de validation des stages hospitaliers de

D2 D4 Examen National Classant de fin de deuxime

cycle 10 % de la note (1 dossier sur 10) Notion de mdecine par les preuves

Formation initiale (Apprentissage Par Problme) Formation continue

Objectifs pdagogiques Biostatistiques, et informatique

2) Initier les mdecins la mise en oeuvre et la ralisation de protocole de recherche et au traitement statistique de donnes 90 % des thses de Mdecine . Tous les mdecins sont investigateurs dans les

tudes 3) Assurer une mise en oeuvre en pratique de

lutilisation de linformatique rseau, bureautique, recherche internet

Rfrence pour exercices

Un document de rfrence pour toutes les tudes http://www.cnci.univ-paris5.fr/medecine/Glossaire-

ECN-LCAM.pdf Glossaire des termes utiles la lecture

critique dun article mdical

Ajustement...................................................................................................................................................... 4

Analyse de sous-groupe................................................................................................................................ 5

Analyse de survie........................................................................................................................................... 5

Analyse en intention de traiter ...................................................................................................................... 5

Analyse en per-protocole .............................................................................................................................. 6

Analyse multivarie........................................................................................................................................ 7

Appariement ................................................................................................................................................... 7

Aveugle........................................................................................................................................................... 7

Biais ................................................................................................................................................................ 8

Biais dattrition ................................................................................................................................................ 8

Biais davance au diagnostic......................................................................................................................... 9

Biais dincorporation ...................................................................................................................................... 9

Biais dindication ............................................................................................................................................ 9

Biais de classement.....................................................................................................................................10

Biais de confusion........................................................................................................................................10

Biais de slection .........................................................................................................................................11

Biais de surdiagnostic..................................................................................................................................11

Biais li aux travailleurs sains (healthy worker effect) ........................................................................11

Biais protopathique ......................................................................................................................................12

Clause dambivalence .................................................................................................................................12

Cohorte ......................................................................................................................................................... 12

Critre de jugement .....................................................................................................................................13

Critre de substitution..................................................................................................................................13

Echantillon .................................................................................................................................................... 14

Enqute cas-tmoins ...................................................................................................................................14

Le Master Ingnieries pour la Sant et le

Mdicament Mdecine et Pharmacie Grenoble

Biotechnologies BIDT

BSM MBM DIV

S2B2

M2 PIF2P M2 Drug-DIP

M2 CQAQMV Mthode Recherche Environnement Sant

M2 Physique Medicale M2 Radioprotection

M2 Spcialits ISM Grenoble

Modles Innovations Technologiques Imagerie

Ingnieur Mdecin ARCs IT

Manipulateur radio expert

Accs master ISM en mdecine

Aprs validation du M1 30 ECTS valids dans le programme de Mdecine 2 UE (2*6 ECTS) du Master 1

enseignements complmentaires : mthodologie en recherche clinique par exemple)

plus une UE 3 ECTS (conduite de projet.) plus un stage recherche pendant les stages

dexternes mais validant recherche (15 ECTS)

Les statistiques: Du latin status : description dun tat

La Statistique Science qui permet de traiter les problmes o

intervient la variabilit

organiser le recueil, traiter, dcrire et interprter les donnes

Science de lincertain

Biostatistique: Science qui permet.

.dans le domaine du vivant, et de la mdecine en particulier

dcrire et interprter

Frquence dutilisation du prnom Franois au 20me sicle

Nb de naissances au 20me sicle

300

400

500

600

700

800

900

1000

naissances

0 8 16 24 32 40 48 56 64 72 80 88 96 1041900+

300

400

500

600

700

800

900

1000

naissances

0 8 16 24 32 40 48 56 64 72 80 88 96 1041900+

Et Nathalie ?

Et Nathalie ?

La place rouge tait vide Devant moi marchait Nathalie Il avait un joli nom, mon guide

Nathalie, Nathalie

Cest de linterprtation

Dcrire et interprter rationnellement

Un langage universel avec des dfinitions Utiles Simples et lisibles par tous

Des outils daide la dcision Contrler le risque derreur dans linterprtation Les donnes mritent-elles une interprtation

Diffrences non dues aux fluctuations dchantillonnage Argumenter la relation causale

Pb de Mthodologie, pas de statistiques

Caractristiques du vivant Complexit

Rgulation du taux de glycmie Tension artrielle Hmostase

Paramtres biologiques rsultant dactions multiples Une partie des phnomnes peut tre

considre comme alatoire Instabilit des valeurs

Source de variabilit Erreur de mesure

Tension artrielle au brassard plus stthoscope + externe inexpriment(e)

Variabilit analytique Dosage biologique

Variabilit intra-individu Une mme mesure dans les mmes

conditions chez un mme individu Tension artrielle de repos tous les 1/4

dheure

Source de variabilit Variabilit inter-individu

Ce qui caractrise le vivant Capital gntique ..

La tension artrielle est une des caractristiques dun individu

Laddition des ces caractristiques individuelles au sein dun groupe conduit une valeur moyenne forcment diffrente dun groupe lautre

Variabilit biologique Glycmie jeun ou post prandiale

Variabilit chronobiologique Cycle du cortisol

Consquence de la variabilit Il nexiste pas de vraie valeur

Un ensemble de mesures permet destimer une valeur caractristique dun groupe de n individus

La probabilit dobserve une valeur donne peut tre connue car ces variables suivent des lois de de distribution connues Valeur banale, usuelle Valeur exceptionnelle, hors norme

Consquence de la variabilit Etude de la relation HBA1c et quilibre

glycmique 10 mesures Relation ?

Consquence de la variabilit Etude de la relation HBA1c et quilibre

glycmique Moyenne de 2 mesures de glycmie des temps

diffrents Relation ?

Etude de la relation HBA1c et quilibre glycmique

Le mode dacquisition des donnes est plus important que le traitement statistique proprement dit

On ne peut interprter des rsultats sans connatre la nature des donnes Mthodologie Protocole exprimental Dmarche qualit

On crit ce quon va faire On fait ce quon a crit

Interprtation dune srie de 14 couples de mesures ??

Il sagit de :

On ne peut pas interprter des valeurs numriques sans connatre le contexte dacquisition des donnes

Dfinitions, Population et chantillon Population :

Ensemble gnralement trs grand, voire infini, d'individus ou d'objets de mme nature

Exemple : toutes les naissances de lanne en cours Exceptionnellement tudiable (recensement)

chantillon Une partie de la population (sous-ensemble) Plus facile tudier que la population chantillon reprsentatif a les mmes

caractristiques que la population: reprsente bien celle-ci constitu de faon alatoire (tirage au sort)

La taille de lempereur de chine

Pour faire une statue, on doit calculer la taille de lempereur de chine

Mais sans approcher cet auguste personne retranch dans la cit interdite

Premire approche : chantillonnage gigantesque

100 enquteurs partent dans toute la chine interroger chacun 100 chinois

0

100

200300

400

500

600

700800

900

1000

Nom

bre

188 190 192 194 196 198 200 202 204Colonne 1

Histogramme

Deuxime approche : chantillonnage plus petit mais plus pertinent

On interroge 200 personnes de lentourage de lempereur

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

Nom

bre

192 193 194 195 196 197 198 199Colonne 1

Histogramme

Finalement

Lempereur de Chine mesure 1, 947 654 321 m Lempereur est ravi davoir une taille aussi

remarquable Les enquteurs sont stupfaits de la prcision

de la mesure les stats, cest magique !!!

Le sculpteur est dprim .

Conclusion

Le nombre de cas ne rsume pas la qualit dun chantillon de mesures

Un chantillon doit aussi Etre reprsentatif, sans biais (tirage au sort) Pertinent (Pb de mthodologie de

lexprimentation) La prcision de la mesure dpend elle de la

taille de lchantillon Notion dintervalle de confiance la frquence

dinfections nosocomiales est estime 5 % 1% Le x% reprsente les variations possibles de la

mesure lies aux fluctuations dchantillonnage

Pourquoi une lecture critique des articles scientifiques

Evolution des connaissances Evolution des patients

Coopration Mdecin / Malade Des intrts pas toujours convergents

Pouvoir public (HAS) Industries pharmaceutiques MG et spcialistes Patients

Un savoir scientifique complexe Pas toujours bien prsent et interprt

Ncessit de rgles pour la reprsentation des donnes Statistiques (fictives) du taux dimposition en France

Nicolas S Olivier B

Une question de bon sens : relation dose de chimiothrapie et dure

de survie de 12 souris

Plaquette de prsentation dun nouvel anti-inflammatoire

Essai thrapeutique rsum

Rle des visiteurs mdicaux

Des termes techniques

Des descripteurs standardiss

Des conclusions formelles

Qui masquent certains dfauts mthodologiques

Dpistage Prcoce ?

Validation clinique ?

Biais ?

Intrt clinique ?

Cas clinique

Mr X, 73 ans se prsente aux urgences via son mdecin traitant pour une douleur thoracique

ATCD HTA traite Fracture du col du fmur opre

il y a un mois Douleur permanente Oedeme modr des 2 MI T 375 Auscultation cardio

pulmonaire RAS

Donnes biologiques connues

NFS normale GR 4 T/L HT 45 % GB 8 G/L Plaquettes 350 VGM 90 Volume plaquettaire

moyen.

Enzymes cardiaques normales

ECG sans particularit

Prescription

NFS plaquettes, Iono, VS, CRP, enzymes cardiaques

ECG, Gaz du sang Radio thorax D-dimres TDM hlicoidale

Conforme aux stratgies diagnostiques valides

Les D-dimres sont ngatifs seuil O,5 UI/L

Maintien de la demande de TDM malgr une probabilit dEP trs faible (< 1 %)

On sait jamais, et si ctait ton pre tu ne ferais pas de TDM ? dit le docteur sr de lui et de son autorit naturelle

Consquences ? Avec une probabilit dEP a priori trs faible, la valeur prdictive positive du scanner est

trs mdiocre Mme si la TDM est positive pour le radiologue un Faux positif est trs probable TTT anticoagulant pendant des mois pour rien ou plutt pour un non respect des

recommandations

TDM dans ce cas = Irradiation et injection iode inutile et dangereuse + risque hmorragique des AVK inutiles Si ctait mon pre je ne lui ferais pas prendre tous ces risques dit le mdecin qui

base sa pratique sur des preuves scientifiques

Si ctait une embolie pulmonaire ? Anticoagulant quel modalits ?

TTT par HBPM monodose TTT par HNF seringue lectrique TTT par HBPM 2 injections par jours

Enoxaparine 60 mg fois 2 Mobilisation immdiate ou dcubitus

Repos au lit strict 5 jours ? Contention ? Fibrinolyse pulmonaire ? TTT domicile ?

Maladie Thrombo-Embolique Veineuse MTEV

Thrombose veineuse profonde (TVP) TVP : thrombus veineux fibrino-cruorique

Membres Infrieurs +++ Pelvis Membres Suprieurs A lexclusion des Thromboses Superficielles

Embolie pulmonaire (EP) Migration du thrombus dans les artres pulmonaires

Histoire naturelle Naissance dans les remous au contact des valvules

(stase)

Extension par strates successives Pas de symptme de TVP

Risque dEP +++

Thrombus complet Symptmes de TVP +++ Risque dEP +

Consquences MTEV Mortalit

Premire cause de dcs inattendus lhpital (sries autopsiques)

Rcurrence 40 % de rcidives 5 ans

Insuffisance veineuse 30 50 % des patients avec TVP Chronique et invalidant

Cur pulmonaire chronique 1 2 % des patients avec EP Gravit +++

Incidence de la MTE en fonction de lge

- Lincidence annuelle augmente avec lge pour atteindre 75 ans plus de 4/1000 habitants - Pour 70% des patients dcds d'EP, ce diagnostic navait pas t voqu cliniquement - Le risque double chaque dcade aprs 40 ans, modle exponentiel - Hommes > Femmes The Epidemiology of Venous Thromboembolism, Richard H. White, MD, Circulation. 2003;107:I-4 I-8.