Merci de Partager le site web
Cliquez ici Pour voir le contenu de cours
Center de santé
ISPITS PDF example Courses ISPITS infirmier polyvalent PDF Courses des
infirmiers polyvalents in Maroc PDF Courses ISPITS avec correction Cours
ISPITS bloc operatoire Courses ISPITS infirmier france polyvalent Courses ISPITS PDF
Courses ISPITS SVT economie of santé Cours ISPITS information Cours ISPITS
Cours ISPITS radiologie Cours ISPITS sage femme Maroc PDF Cours ISPITS s
infirmier polyvalent Cours ISPITS exemple Exemple de ISPITS PDF Exemple
ISPITS infirmier Infirmier exemple word cours ISPITS PDF sante gov ma gove
ISPITS bloc operatoire ISPITS center de santé PDF ISPITS info ISPITS infirmier
polyvalen ISPITS infirmier polyvalent exemple word ISPITS kinésithérapie ISPITS
laboratoire infirmier PDF ISPITS the concours PDF ISPITS the courses de
concours PDF ISPITS ISPITS PDF cours infirmier polyvalent
ISPITS PDF the cours des cours des infirmiers polyvalents ISPITS PDF pediatrie ISPITS polyvalent cours ISPITS infirmier
exemple Les cours de ISPITS ISFSC Les courses de ISPITS santé and environment
PDF Maintenance biomedicale ISPITS course ISPITS radiologie
Biais : erreur systématique dans l'organisation et/ou la réalisation de
l'enquête, qui tend à produire une estimation différant systématiquement
de la vraie valeur (en + ou -).
Biais de sélection
Biais de mesure (d’information)
Biais de confusion
2
3
Biais de sélection
- Cause : une distorsion lors de la constitution de l’échantillon analysé
(non-représentativité et groupes incomparables)
- Sources : sujets volontaires ; non-réponses à une enquête ; « Healthy
Worker Effect») ; recrutement en milieu hospitalier (cas-témoins) ;
perdus de vue (enquête cohorte)
- Conséquences : sur ou sous-estimation de l’indicateur calculé
- Observation : tous les types d’enquête
- Prévention : le tirage au sort et la randomisation ; limitation du
nombre de non répondants lors du recueil des données ; limitation
du nombre de perdus de vue au cours du suivi (enquête cohorte) ;
choix de 2 groupes du même « univers »
4
- Concerne l’ensemble des informations recueillies pour la
comparaison des groupes à l’étude (erreurs commises en classant les
sujets selon le statut E/NE et selon M/NM)
- Mécanisme : introduction à plusieurs niveaux dans la mesure du
phénomène pris en compte chez les sujets qui entrent dans l'étude
- Conséquences : faux négatifs et faux positifs ; biais d’enquêteur ou de
subjectivité ; biais de mémorisation ; qualité médiocre des données
disponibles (enquêtes rétrospectives)
- Prévention : choix de la méthode de mesure de l'exposition et de la
maladie (sensibilité et spécificité d’un test diagnostic) ; questionnaire
affinée, formation des enquêteurs, procédure d’entrevue et de
surveillance, ...
5
Biais de mesure
- Cause : lorsqu’un facteur externe entraine une distorsion de
l’estimation de l’effet de l’exposition à l’étude sur l’évènement
- Conditions :
Il doit exister une association entre l’exposition à l’étude et le tiers facteur
Il doit exister une association entre le tiers facteur et la maladie à l ’étude
le tiers facteur ne doit pas être situé sur le chemin causal.
- Prévention :
Lors de la constitution des groupes de comparaison : Randomisation,
Appariement
Lors de l'analyse : Ajustement (si disponibilité de données sur le tiers
facteur) par la méthode de Mantel-Haenszel et l’analyse multi-variée
Le fichier PDF