Comienza Ya. Es Gratis
ó regístrate con tu dirección de correo electrónico
Rocket clouds
Recherche por Mind Map: Recherche

1. Thérapeutique

1.1. - Formulation : chez les patients À (QUI) avec un problème de santé B (QUOI) une intervention (TTT) a intérêt (COMMENT) comparée a une intervention (TTT) x contrôle (Ancien, déjà existant) (COMPARÉ À), montre t elle des effets spécifiques sur un resultat de santé Y (POUR QUOI)

1.2. Porte sur l’efficacité TTT ou intervention sur 1 problème santé

1.2.1. Essaie pharmaceutique ou intervention

1.3. Étude expérimentale

1.3.1. Chercheur actif dans l’attribution des groupes + mise en route expérience

1.3.1.1. Attribution groupes pile/face ou Excel

1.3.1.1.1. But : mêmes caractéristiques dans les deux groupes

1.3.1.2. Évaluation effet sur la dimension de santé étudiée

1.3.1.2.1. Compare une intervention x/y

1.3.2. Manipulé par le chercheur

1.3.3. Échantillonnage randomisé

1.4. Grille Spirit + grille consort

1.5. OR de référence =1

1.5.1. Si comporte le 1 : pas de différence

1.5.2. Si ne comprend pas le 1 = différence

2. Pronostic

2.1. - Le patient A(QUI) avec le problème B(QUOI) et exposées au risque de santé xexposé (COMMENT) compareées aux personnes non exposées au risque de santé x non exposés (COMPARÉ À) sont ils plus a meme de developper un resultat de santé Y (POUR QUOI) ?

2.2. Surtout en santé publique

2.2.1. Évolution problème de santé

2.2.2. Quel risque connu

2.3. Étude de cohorte

2.3.1. Approche quantitative

2.3.2. Étude suit nombre x de personnes

2.3.2.1. Diagnostic même moment

2.3.2.2. Nés même moment

2.3.2.3. Première evaluation santé même période

2.3.3. Personnes exposées/ personnes non exposées

2.3.3.1. Se définit par la suite pas au début de l’étude

2.3.4. Suivi longitudinal

2.3.4.1. Différents outcomes dans le temps = plusieurs mesures/individu

2.3.5. Étude transversale

2.3.5.1. Devenir de la santé = plusieurs mesures

2.4. Intervalle de confiance 95%

2.4.1. Si contient pas la valeur témoins =1

2.4.1.1. Probabilité de 95% différence dans la population

2.4.2. Si contient valeur de 1

2.4.2.1. 95% de chance population = pas de différence dans la population

2.4.2.1.1. H0

3. New node

4. Question de perception

4.1. Intérêt ensemble réalité individuelle

4.2. Étude phénoménologique : décrit des phénomènes

4.3. Non expérimental

4.4. Collecte des infos

4.5. Approche qualitative : approche individuelle

4.5.1. Visent à comprendre les réalités multiples

4.5.1.1. Entretien individuel

4.5.1.2. Entretien collectif

4.5.1.3. Observation

4.5.2. Approche inductive : de l’observation => à la théorie

4.5.3. Recherche doc, entretien, observation

4.5.3.1. Pas besoin de Pub med au préalable ne cherche pas une réalité unique

4.5.4. Pas de tests, Pas de valeur, pas de questionnaire

4.5.5. Pas d’EBN: pas de niveau de preuve, il n’y a pas de lois générales à en tirer

4.5.6. Description du phénomène

4.5.7. Grille COREQ

4.5.8. Pas des liens de généralité + Pas de relation de Cause à effet On essaie de comprendre les phénomènes+ Expliquer prédire ou expliquer un phénomène + Pas fondement sur hypothèse à priori + pas à établir des liens

4.5.9. New node

4.6. - Comment les personnes À (P) avec le problème de santé B (P) perçoivent elle le résultat de santé Y (O) ?

5. Étiologique

5.1. Grille STROBE

5.2. Approche quantitative

5.3. Personne A (qui) avec un problème de santé (B) (quoi) et une caractéristique xporteur (comment) comparées aux personnes avec une caractéristique xnon porteur (comparé a) sont elle plus à meme de présenter un résultat de santé x (pour quoi)

5.4. Cause/origine problème de santé

5.4.1. Compare 2 groupes

5.4.2. 1 groupe référence par rapport à autre groupe : plan expérimental

5.4.2.1. Étude cas/témoin

5.4.2.1.1. Groupes se font sur les caractéristiques oÙ on pense peut y avoir une diffférence

5.4.3. Quasi expérimental : caractéristiques groupes pas manipulées par le chercheur

5.5. Hypothèse théorique

5.5.1. Variable dépendante

5.5.1.1. Mesure supposée être influencée par le facteur étudié

5.6. Hypothèse opérationelle

5.6.1. Variable indépendante

5.6.1.1. Facteur étudié peut influencer la mesure

5.7. Généralisation

5.7.1. Statistiques descriptives

5.7.1.1. Moyenne, indice dispersion, taux, %

5.7.1.1.1. Lois de Gauss

5.7.2. Statistiques inférentielles

5.7.2.1. Inférer ce qu’on peut attendre dans la population

6. Question descriptive

6.1. Approche quantitative

6.1.1. Nombre/fréquence d’un phénomène a un moment

6.1.2. Série de cas/transversale

6.1.2.1. Etude de cas : un seul individu

6.1.2.1.1. Série de cas : petit collectif

6.1.2.2. Transversale : une mesure à un moment donné

6.1.2.2.1. - Ensemble du groupe - Caractériser l’ensemble - De choix pour une réponse descriptive

6.1.3. Utilise des variables mesurables

6.1.3.1. QCM

6.1.3.2. Questions/réponses catégorielles

6.1.3.3. Tests standardises

6.1.3.4. Instrumentation/ test laboratoire

6.1.3.5. Échelle nominale (oui, non)

6.1.3.6. Échelle ordinale (ordonner les réponses)

6.1.3.7. Échelle continue (intervalle, rapport)

6.1.3.7.1. Variable discrète : nombre fini de valeurs

6.1.3.7.2. Variable continue : nombre infini de valeur

6.2. Ne compare pas : observationnelle

6.2.1. Décrire caractéristique

6.2.2. Décrire échantillon d

6.2.3. Décrire outcome

6.3. Grille STROBE

6.4. Ensemble du groupe => perd l’idée de l’individualité

6.5. Indices de position : représente au mieux le groupe. Indice de tendance = valeur qui représente au mieux le Groupe. Indice de dispersion : intéressant d’avoir la variabilité autour de cette tendance centrale. § Écart type, intervalle de confiance…

6.6. Étude EuroQoL

6.7. Nombre et fréquence de l’occurrence d’un événement

6.7.1. Problème de santé par exemple

6.8. Grille STROBE

7. Évidence based

8. Diagnostic

8.1. Chez les patients À (QUI) avec un problème de santé B (QUOI) la mesure x (COMMENT, test nouveau)comparée à la mesure y (COMPARÉ À (test étalon = de référence) est-elle précise (POUR QUOI) pour diagnostiquer le problème de santé B?

8.2. Grille STARD

8.3. Observe : ne manipule pas

8.4. Étude transversale = 1 mesure/ individu

8.4.1. Est ce qu’il a une maladie

8.4.1.1. Oui

8.4.1.1.1. Vrai positif/non positif ?

8.4.1.2. Non

8.4.1.2.1. Faux négatif/ vrai négatif ?

8.5. Sensibilité

8.5.1. Plus un test est sensible : moins il est spécifique

8.5.1.1. Bon pour identifier la maladie : potentiellement malade

8.5.1.1.1. Après test spécifique

8.5.2. Test de repérage

8.5.2.1. « Grosses mailles »

8.5.3. Vrais positifs

8.5.3.1. Ensemble des gens malades

8.5.4. Plus la sensibilité monte plus la spécificité descend

8.5.4.1. Repérage

8.6. Spécifique

8.6.1. Plus un test est spécifique moins il sera sensible

8.6.1.1. Confirmation du diagnostic

8.6.1.1.1. « Petites Mailles »

8.6.2. New node

8.6.3. Plus la spécificité monte plus la sensibilité descend

8.6.3.1. Confirmation

8.6.4. Test

8.6.4.1. Identifie comme malade mais non malade

8.7. Relation sensibilité/spécificité

8.7.1. Courbe ROC

8.7.1.1. Haut droit : bon dépistage (sensibilité) pas bon test spécifique = spécificité

8.7.1.2. Bas gauche : confirmation diagnostic bonne, mais sensibilité pas bonne

8.7.1.3. Milieu : hasard, aucune précision diagnostic

8.7.1.3.1. Plus approche le milieu plus ce sera mauvais

8.7.1.4. Haut gauche : approche diagnostique satisfaisant = bonne sensibilité + bonne spécificité

8.7.1.4.1. Plus aire sous la courbe grand plus le rapport sera bon