Nsg 5592 module 1

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  • 1. Bienvenus au cours: NSG 5592: Analyse statistique en sciences infirmires Hiver 2011

2. Plan du premier cours

  • Objectif 1 : Nous connaitre et tablir les rgles du jeu
  • Pr sentation des participants
  • Background, exprience en statistiques et expectatives
  • Discussion du plan de cours et questions logistiques

3. Plan du premier cours(suite)

  • Objectif 2 : Se familiariser avec les :
  • concepts de base en statistique
  • sources de donnes
  • principales tapes en analyse de donnes

4. Plan du premier cours(suite)

  • Objectif 3 :Expliquer les attentes concernant le projet de session
  • Objectif 4 :Discuter sur le travail de la semaine

5. Concepts de base NSG 5592 Module 1a 6. Cadre conceptuel 7. Cadre conceptuel Facteurs derisque Autresvariables Maladie Traitement,Intervention Gurison Morbidit Mortalit 8. Cadre conceptuel Facteurs derisque Autresvariables Maladie Traitement,Intervention Gurison Morbidit Mortalit Diagnostic, Dpistage Qualit des indicateursIncidence, Prvalence Plan danalyse valuation des interventions lments considrer 9. Mesure des facteurs de risque et des autres variables

  • Facteur de risque:
    • tout agent tiologique potentiel ltude
    • plus prcisment, un dterminant de la maladie
      • ex: IMC (indice de masse corporelle), tabagisme,
  • Autres variables:
    • Variables sociodmographiques
      • sexe, ge (continu ou par catgories)
      • statut socio-conomique, lieu de rsidence,
    • Variables lies au plan danalyse
      • hpital, anne,

10. Dfinitions

    • Statistiques:
    • Valeurs permettant de rsumer des ensembles de donnes [statistiques descriptives] (ex: statistiques de natalit, mortalit, distribution du risque de cancer au Canada, )
    • Statistique:
      • valeur permettant de dcrire la distribution dune variable en particulier (ex: moyenne, proportion, )
      • valeur obtenue dans un chantillon, permettant destimer leparamtredune population

11. Dfinitions

    • Techniques statistiques: techniques bases sur la thorie des probabilits permettant de
      • tester des hypothses
      • construire des modles

12. Dfinitions

  • Un test dhypothse consiste vrifier si le paramtre dune distribution (dans la population) est gal
    • une certaine valeur, tant donn la statistique observe (dans lchantillon)
      • ex: moyenne chantillonnale= 28.5; Hypothse nulle: moyenne dans la population = 26
    • celui dune autre population
      • ex: moyenne chantillonnale (groupe 1)= 28.5;moyenne chantillonnale (groupe 2)= 30.1; Hypothse nulle: les moyennes sont gales dans les deux populations

13. Dfinitions

  • Un modle consiste dcrire de faon simple la relation qui existe entre les variables
    • ex: dcrire le poids en fonction de la taille, du sexe, de la taille

14. Dfinitions

  • Biostatistique: Application la biologie des techniques statistiques
  • pidmiologie: tude de la distribution et des dterminants de la frquence des maladies

15. Dfinitions

  • La biostatistique et lpidmiologie sont des champs dtude proches.
    • La biostatistique a une approche davantage oriente vers les tests dhypothse et peut sappliquer au contexte clinique
    • Lpidmiologie a une approche davantage oriente vers la description des maladies et la recherche des causes

16. Cadre conceptuel Facteurs derisque Autresvariables Maladie Gurison Morbidit Mortalit Mesure de la maladie Traitement/ Intervention 17. Mesure de la maladie Dpistage de la population Auto-rapports DiagnostiqusHospitaliss Dcds La dcision sur la manirede dfinir la maladie dpend de la source dinformation. Plus on descend,plus on obtientde cas, mais au risquedtre moins spcifique Liceberg de lamaladie(tir de Woodward, 2005) Mark Woodward (2005) Epidemiology Study design and data analysis Second editionChapman & Hall 18. Mesure de la maladie

  • Dnombrement des cas (iceberg de la maladie)
  • Population risque
  • Nombre de cas, taux de cas
    • Incidence, Prvalence ( Module 2)

19. Mesure de la maladie

  • lments considrer par le chercheur:
    • Qualit du diagnostic ( Module 2)
      • vrais / faux positifs
      • vrais / faux ngatifs
      • spcificit, sensibilit

20. Cadre conceptuel Facteurs derisque Autresvariables Maladie Gurison Morbidit Mortalit Mesure du traitement Traitement/ Intervention 21. Mesure du traitement

  • lments considrer par le chercheur:
    • Plan denqute ( Module 2)
      • Utiliser un plan qui permet de rpondre la question de recherche
      • Examen de la relation de cause effet

22. Mesure du traitement (dans le devis exprimentaux)

  • Traitement individuel ou par groupe
    • Slection alatoire
    • Traitement simple, double ou triple insu
  • Considrations thiques

23. Cadre conceptuel Facteurs derisque Autresvariables Maladie Gurison Morbidit Mortalit Mesure de l issue Traitement/ Intervention 24. Mesure de lissue Population totale Nombre de susceptibles Nombre dexposs Nombre dinfects Nombre de malades Nombre de dcs / Population totale = Nombre de dcs /N. de malades XN. de malades / N. dinfects XN. dinfects / N. dexposs XN. dexposs / N. de susceptibles XN. de susceptibles / Pop. totale Nombre de dcs James F. Jekel, David L. Katz, Joann G. Elmore (2001) Epidemiology, Biostatistics and Preventive Medicine Second editionW. B. Saunders Company 25. Mesure de lissue

  • Nombre ou taux dissues
    • Mortalit, Morbidit
      • Mortalitnombre de dcs causs par la maladie
      • Morbiditnombre de personnes malades cause de la maladie

26. Mesure de lissue

  • lments considrer par le chercheur:
    • valuation du traitement
      • Comment pouvons-nous comparer diffrentes interventions?
      • Ex: quest-ce qui a le plus dimpact sur la rduction du risque de maladie cardiaque: la rduction de lobsit ou la rduction du tabagisme?
      • Ex: le traitement A est-il meilleur que le traitement B?

27. Objectif

  • En pidmiologie et en biostatistique le chercheur doit appliquer correctement chacune des tapes suivantes:
    • dfinition du problme de recherche
    • planification du projet
    • conduction de la recherche
    • analyse des donnes
    • interprtation des rsulats

Test statistiques et construction de modles Question de recherche 28. 29. Projet de session 30. Principales tapes en analyse de donnes NSG 5592 Bloc 1b 31. Principales tapes en analyse des donnes Donnes Plan denqute Stratgiedchantillonnage Acquisitiondes donnes Statistiquesdescriptives Descriptiondes donnes Donnes transformeset recodes Transformation des donnes Verdict sur leshypothses Testdhypothse Modles deprdiction Constructionde modles 1 2 32. Travail dquipe

  • Illustrer chaque lment du schma avec exemple concret ou possible
  • Discuter de la raison dtre de chaque lment

33. Principales tapes en analyse des donnes Donnes Plan denqute Stratgiedchantillonnage Acquisitiondes donnes Statistiquesdescriptives Descriptiondes donnes Donnes transformeset recodes Transformation des donnes Verdict sur leshypothses Testdhypothse Modles deprdiction Constructionde modles 1 2 34. Stratgie dchantillonnage

    • chantillon reprsentatif de la population
    • Types de chantillon
      • alatoire
      • alatoire simple
      • systmatique
      • opportun
      • stratifi