GLOSSAIRE

Affectation (allocation) : attribution d'un patient qui remplit les critères d'inclusion d'une étude à l'un des groupes suivis, le plus souvent un groupe avec le traitement expérimental et un groupe témoin (ou avec traitement habituel).

Affectation aléatoire (random assignment) : utilisation de méthodes de randomisation pour attribuer des traitements aux patients et inversement.

Analyse de facteurs (factor analysis) : méthode statistique élaborée pour analyser les relations entre un groupe d'items ou d'indicateurs, pour déterminer les facteurs ou dimensions qui en sont à l'origine.

Analyse de survie (survival analysis) : méthode statistique pour analyser les données de survie, quand il y a des observations censurées.

Assortiment (ou groupes assortis) (matching or matched groups) : procédure visant à rendre 2 groupes homogènes vis-à-vis de possibles facteurs de confusion. Parfois réalisée avant la randomisation, lors d'essais cliniques.

Biais (bias) : toute erreur systématique, résultant d'une estimation incorrecte de l'association entre le traitement, ou l'exposition, et le résultat. Erreur relative à la façon dont les populations visées ou échantillonnées diffèrent, ce qui compromet la validité de l'étude.

Chances (odds) : probabilité qu'un événement apparaisse, divisée par la probabilité que l'événement n'apparaisse pas (ex. : chances = P/(I - P), où P est la probabilité).

Chances de post-test (dans les tests de diagnostic) (post-test-odds in diagnostic testing) : chances que le patient présente une maladie ou condition donnée, sur la base d'une procédure de diagnostic. Similaires à la valeur prédictive d'un modèle diagnostic.

Chances de pré-test (pretest odds) : dans les tests de diagnostic, chances qu'un patient présente une maladie ou condition donnée avant qu'une procédure de diagnostic ne soit réalisée et interprétée. Similaire aux probabilités préalables.

Coefficient de corrélation - r (correlation coefficient - r) (Pearson product moment) : mesure d'une relation linéaire entre 2 mesures numériques, relevées sur le même groupe de sujets. Il est compris entre - 1 à + 1, zéro indiquant l'absence de relation.

Coefficient de variation (CV) (coefficient of variation) : c'est la déviation standard divisée par la moyenne (généralement multipliée par 100). Utilisé pour mesurer une variation relative.

Cohorte (cohort) : ensemble de sujets restant groupés dans la même étude sur une période définie.

Co-intervention (co-intervention) : interventions, autres que le traitement étudié, qui sont appliquées différemment au groupe de test et au groupe témoin. La co-intervention est un problème sérieux quand il n'y a pas de double-aveugle ou quand l'utilisation de traitements très efficaces, ne faisant pas partie de l'étude, est permise.

Comparaisons post-hoc (post hoc comparisons) : méthodes de comparaison des moyennes, après analyse de la variance.

Concordance de chance (chance agreement) : nombre de fois où 2 taux, ou plus, concordent dans leur mesure ou qualification du phénomène.

Cotation factorielle (factorial design) : dans l'analyse ANOVA, grille dans laquelle chaque sujet (ou objet) se voit attribuer un niveau de chaque facteur.

Courbe ROC (receiver operating characteristic curve) : dans les tests de diagnostic, graphique des vrais positifs sur l'axe des Y par rapport aux faux positifs sur l'axe des X. Utilisée pour évaluer les propriétés d'un test de diagnostic.

Déduction (statistique) (statistical inference) : procédure d'élaboration de conclusions au sujet d'une population, en utilisant un échantillon d'observations de la population.

Distribution (de la population) (population distribution) : fréquence d'apparition pour les valeurs d'une caractéristique ou d'une variable. Les distributions peuvent s'appuyer sur des observations empiriques ou être des distributions par probabilité théorique (ex. : nominale, binomiale, Chi2).

Distribution d'échantillonnage (d'une statistique) (sampling distribution) : fréquence de distribution de la statistique pour de nombreux échantillons. Utilisée pour faire des déductions statistiques à partir d'un seul échantillon.

Distribution de la fréquence (frequency distribution) : liste de (d) valeurs qui apparaissent, avec la fréquence d'apparition (d), dans un groupe d'observations numériques. Peut être présentée sous forme d'un tableau ou graphique des fréquences.

Échantillon (sample) : sous-groupe d'une population.

Échantillon aléatoire (random sample) : échantillon de n sujets (ou objets), sélectionnés au sein d'une population de façon à ce que chacun ait une chance connue de faire partie de l'échantillon.

Échantillon aléatoire stratifié (stratified random sample) : échantillon consistant en des échantillons aléatoires de chaque sous-population (strate) d'une population. Utilisé de façon à ce que l'investigateur puisse être sûr que chaque sous-population est représentée correctement dans l'échantillon.

Échelle continue (continuous scale) : échelle utilisée pour mesurer une caractéristique numérique, dont les valeurs se suivent de façon continue (ex. : l'âge).

Échelle de mesure (scale of measurement) : degré de précision avec lequel une caractéristique est mesurée. Généralement séparée en échelles nominale (catégorique), ordinale et numérique (ou d'intervalles et ratios).

Échelle d'intervalles (interval scale) : échelle de mesure qui trie et ordonne, comme une échelle ordinale, mais où il y a une unité de mesure fixe, associée à l'échelle.

Échelle discrète (discrete scale) : échelle utilisée pour mesurer une caractéristique numérique, qui présente des valeurs entières (ex. : nombre de grossesses).

Échelle nominale (nominal scale) : la plus simple des échelles de mesure. Utilisée pour les caractéristiques n'ayant pas de valeur numérique (ex. : race, genre). Également appelée échelle catégorique ou qualitative.

Échelle numérique (numerical scale) : le plus élevé des niveaux de mesure. Utilisée pour des caractéristiques auxquelles on peut donner des valeurs numériques. Les différences entre les valeurs sont significatives (ex. : taille, poids, pression sanguine). Également appelée échelle d'intervalles ou de ratios.

Échelle ordinale (ordinal scale) : utilisée pour les caractéristiques qui ont un ordre initial des valeurs, les nombres utilisés sont arbitraires (ex : indice de plaque)

Effet ou taille d'effet (effect or effect size) : amplitude d'une différence ou d'une relation. Utilisé pour déterminer les tailles des échantillons et pour combiner les résultats de différentes études par méta-analyse.

Efficacité (efficacy) : mesure du bénéfice résultant d'une intervention pour un problème de santé donné, sous des conditions idéales d'investigation. Cela répond à la question : « Ce traitement fait-il plus de bien que de mal aux personnes qui l'ont parfaitement suivi ? »

Efficience (effectiveness) : mesure du bénéfice résultant d'une intervention pour un problème de santé donné, sous des conditions usuelles de soins cliniques, à un groupe particulier. Cette forme d'évaluation considère à la fois l'efficacité de l'intervention et son acceptation par ceux à qui elle est prodiguée ; en répondant à la question « Cet acte fait-il plus de bien que de mal aux personnes à qui il est prodigué ? ».

Enquête (survey) : étude par observation, qui a généralement une structure de classes croisées. Concept communément utilisé pour collecter des points.

Enquête par sondage (cross-sectional study) : étude par observation, qui examine une caractéristique (ou un groupe de caractéristiques) au sein d'une population de sujets à un instant précis ; « photo instantanée » d'une caractéristique ou condition à laquelle on s'intéresse. Également appelée sondage.

Erreur aléatoire ou variation (random error or variation) : variation dans un échantillon, que l'on peut espérer voir survenir par hasard.

Erreur Alpha (Alpha error) : (voir erreur de type I.) erreur qui résulte du rejet d'une vraie hypothèse nulle, ou si une différence est trouvée alors qu'elle n'existe pas.

Erreur Bêta (Beta error) : (voir erreur de type II.) erreur qui résulte du non-rejet d'une fausse hypothèse nulle ou lorsqu'une différence n'est pas détectée, alors qu'elle existe.

Erreur de mesure (measurement error) : taux selon lequel une mesure est incorrecte, à cause des problèmes inhérents à la technique de mesure. Également appelée biais d'erreur systématique.

Erreur de type I (type I error) : erreur qui résulte du rejet d'une vraie hypothèse nulle ou de la conclusion d'une différence, alors qu'il n'y a pas de différence.

Erreur de type II (type II error) : erreur qui résulte du non-rejet d'une hypothèse nulle ou de la non-détection d'une différence existante.

Erreur systématique (systematic error) : erreur de mesure, qui est la même (ou est constante) dans toutes les observations. (Voir également biais.)

Essai (trial) : expérience concernant des humains, communément appelée essai clinique. Est également la reproduction (répétition) d'une expérience.

Essai clinique (clinical trial) : étude expérimentale d'un médicament ou d'une technique dans laquelle les sujets sont des êtres humains.

Essai clinique randomisé (randomized clinical trial) : étude expérimentale dans laquelle les sujets sont affectés de façon aléatoire aux groupes de traitement.

Essai comparatif (controlled trial) : étude dans laquelle les sujets sont soumis à une situation témoin aussi bien qu'à une condition expérimentale.

Essai croisé (crossover study) : essai clinique dans lequel chaque groupe de sujets reçoit 2 traitements, ou plus, en différentes séquences.

Essai en double-aveugle (double-blind trial) : étude clinique dans laquelle ni les sujets ni les investigateurs n'ont connaissance du traitement administré aux sujets.

Essai non contrôlé (uncontrolled study) : étude expérimentale qui n'a pas de sujet témoin.

Essai non randomisé (nonrandomized trial) : essai clinique dans lequel les sujets sont soumis à des traitements selon une base autre qu'aléatoire (randomisée). Est sujet à plusieurs biais.

Estimation (estimation) : acte ou procédure utilisant un échantillon d'informations sur une population, pour tirer des conclusions sur les paramètres de cette population.

Étude cas-témoin (case control study) : étude d'observation qui commence par les patients présentant les symptômes ou la maladie étudiés et les sujets témoins ne présentant ni les symptômes ni la maladie, puis qui cherche a posteriori à identifier les possibles prodromes ou facteurs de risque.

Étude de cas (case series study) : simple relevé descriptif de caractéristiques intéressantes ou intrigantes, observées dans un groupe de sujets.

Étude de cohorte (cohort study) : étude par observation, qui commence avec un groupe de sujets présentant un facteur de risque (ou ayant été exposés à un agent) et un second groupe de sujets ne présentant pas ce facteur ou cette exposition. Les deux groupes sont suivis de façon prospective dans le temps, afin de savoir combien de sujets de chaque groupe développent le symptôme ou les conséquences auxquelles on s'intéresse.

Étude d'observation (observational study) : étude ne comprenant pas d'intervention ou de manipulation. Également appelée étude cas-témoins, enquêtes, ou étude de cohortes, selon la conception de l'étude.

Étude en aveugle (blind study) : étude expérimentale, dans laquelle les sujets ne connaissent pas le traitement qu'ils reçoivent. Les investigateurs peuvent également ne pas avoir connaissance du traitement administré aux sujets (voir étude en double-aveugle).

Étude expérimentale (experimental study) : étude comparative impliquant une intervention ou une manipulation. Appelée « essai » quand elle est réalisée sur des sujets humains.

Étude historique de cohorte (historical cohort study) : étude de cohorte, utilisant des enregistrements existants ou des données historiques, afin de déterminer l'effet d'un facteur de risque ou d'une exposition, sur un groupe de patients.

Étude longitudinale (longitudinal study) : étude réalisée au cours d'une période de temps étendue.

Étude prospective (prospective study) : étude décrite avant que les données ne soient collectées.

Étude rétrospective de cohorte (retrospective cohort study) : (voir étude historique de cohorte).

Événement (event) : résultat unique (ou groupe de résultats) issue d'une expérimentation.

Événements indépendants (independent events) : événements dont l'occurrence ou le résultat n'a aucun effet sur la probabilité de l'autre.

Facteurs de pronostic (pronostic factors) : caractéristiques démographiques, spécifiques à une maladie, ou à une comorbidité, associées d'une façon suffisamment forte à un effet pour prédire précisément l'éventuel développement de celui-ci. A comparer aux facteurs de risque. Ni le pronostic ni les facteurs de risque n'impliquent nécessairement une relation de cause à effet.

Facteur de risque (risk factor) : terme utilisé pour désigner une caractéristique qui est plus fréquente chez les sujets qui développent une maladie ou un signe donné, que chez les sujets qui ne le développent pas. Est généralement considéré comme causal.

Fiabilité (reliability) : mesure de la reproductibilité d'une mesure. Mesurée avec le Kappa pour les mesures nominales et avec la corrélation pour les mesures numériques.

Fiabilité intra-évaluateur (intrarater reliability) : fiabilité des mesures relevées par une même personne (évaluateur) à deux moments différents.

Fiabilité interévaluateurs (interrater reliability) : fiabilité des mesures relevées par deux personnes différentes (évaluateurs).

Faux négatif (false negative) : résultat de test négatif alors que la personne présente la maladie.

Faux positif (false positive) : résultat de test positif alors que la personne ne présente pas la maladie.

Généralisation (generalizability) : extension, pouvant être représentative ou considérée comme telle, des résultats d'une étude sur un échantillon d'une population à l'ensemble de la population. (Aussi appelée validité externe.)

Groupe témoin (control group) : sujets, au sein d'un essai clinique, soumis au placebo ou au protocole témoin. Dans une étude avec cas-témoin : sujets ne présentant pas le maladie ou le symptôme.

Homogénéité (homogeneity) : situation dans laquelle la déviation standard de la variable dépendante (Y) est la même quelle que soit la valeur de la variable indépendante (X) ; hypothèse dans les tests ANOVA et de régression.

Hypothèse alternative (alternative hypothesis) : c'est le contraire d'une hypothèse nulle. C'est la conclusion lorsque l'hypothèse nulle est rejetée.

Hypothèse nulle (null hypothesis) : hypothèse testée sur une population. Nulle signifie généralement « aucune différence » et par conséquent se réfère aux situations dans lesquelles il n'y a pas de différence (ex. : entre les moyennes d'un groupe traité et d'un groupe témoin).

Incidence (incidence) : taux donnant la proportion de personnes qui développent une maladie ou une condition donnée durant une période précise.

Interaction (interaction) : relation entre 2 variables indépendantes, ayant des effets différents sur la variable dépendante. Par exemple : l'effet d'un niveau d'un facteur A sur le niveau d'un facteur B.

Intervalle de confiance (IC) (confidence interval) : intervalle calculé à partir des données d'un échantillon, qui donne la probabilité pour qu'un paramètre inconnu, tel que la moyenne ou la proportion, soit contenu à l'intérieur de cet intervalle. Les intervalles de confiance courants sont de 90 %, 95 % et 99 %.

Intervention (intervention) : manœuvre utilisée dans une étude expérimentale. Peut être un médicament ou un acte.

Kappa (κ) (Kappa) : statistique utilisée pour mesurer l'accord inter-ou intra-évaluateur(s) pour des mesures nominales.

Limites de confiance (confidence limits) : limites de l'intervalle de confiance. Les limites sont calculées à partir des données de l'échantillon et ont une probabilité donnée pour que le paramètre inconnu soit compris entre ces valeurs.

Méta-analyse (meta-analysis) : méthode combinant les résultats de plusieurs études indépendantes, sur le même effet, permettant de déterminer une valeur globale de P.

Méthode de Kaplan-Meier (Kaplan-Meier product limit method) : méthode d'analyse des survies des observations censurées. Utilise le temps exact de survie pour les calculs.

Niveau de signification (level of significance) : probabilité de rejeter par erreur l'hypothèse nulle, après test des hypothèses. (Voir également valeur alpha et valeur P.)

Nombre nécessaire à traiter (NNT) (number needed to treat) : nombre de patients qui doivent être exposés à une intervention avant de pouvoir espérer voir apparaître l'effet clinique attendu. Par exemple : nombre de patients qu'il est nécessaire de traiter pour prévenir un effet adverse.

Observation catégorielle (categorical observation) : variable dont les valeurs sont des catégories (ex. : type d'anémie). (Voir échelle nominale.)

Observation dichotomique (dichotomous observation) : mesure nominale ayant seulement 2 valeurs (ex. : le sexe mâle ou femelle, la survie ou non). Également dite binaire.

Placebo (placebo) : traitement ou technique simulé. Utilisé pour réduire les biais dans les études cliniques.

Population (population) : intégralité des observations ou sujets, qui ont quelque chose en commun et à laquelle des conclusions sont attribuées.

Population échantillonnée (sampled population) : population à partir de laquelle est sélectionné l'échantillon.

Population représentative (échantillon) (representative population - sample) : échantillon de la population, qui est similaire à la population à laquelle les résultats de l'étude seront appliqués.

Pouvoir (power) : aptitude d'un test statistique à détecter une hypothèse alternative spécifique, ou différence d'une taille spécifique, quand l'hypothèse alternative est vraie (ex. : 1 - β, où β est la probabilité d'une erreur de type II). De façon plus approximative, aptitude d'une étude à détecter un effet ou une différence réels.

Précision (accuracy) - de la mesure : une mesure est précise si elle reflète le « vrai » état de l'attribut mesuré, sans biais. Dans les tests de diagnostic, c'est la proportion de résultats du test en accord avec le standard parfait (« gold standard ») (a + d/a + b + c + d)

Précision (precision) : intervalle dans lequel les meilleures estimations d'une valeur vraie sont proches de la valeur vraie. (Voir intervalle de confiance.)

Prévalence (prevalence) : proportion de personnes qui présentent une maladie ou condition donnée, à un moment précis. N'est pas vraiment un taux, bien que souvent appelé incorrectement taux de prévalence.

Probabilité (probability) : nombre de fois où un effet apparaît dans le nombre total d'essais. Si A est l'effet, la probabilité de A est notée P(A).

Pronostic (prognosis) : les effets possibles d'une maladie ou condition et la vraisemblance que chacun apparaisse.

Proportion (proportion) : nombre d'observations avec les caractéristiques données, divisé par le nombre total d'observations. Utilisé pour résumer les comptes.

Protocole de mesures répétées (repeated-measure design) : conception d'une étude dans laquelle les sujets sont mesurés à plus d'un moment. Également appelé « conception split-splot » dans le test ANOVA.

Randomisation ou répartition aléatoire (randomization) : procédure d'affectation des sujets à différents traitements (ou inversement) en utilisant des nombres aléatoires.

Résultat (d'une expérience) (outcome in an experiment) : résultats d'une expérience ou d'un essai.

Revue de synthèse (overview) : revue structurée de la littérature, qui répond à une question ciblée et explicite, dont les critères d'inclusion des études sont retenus en tant que preuve, qui explique la force de la preuve, et présente un résumé des résultats collectés dans les études antérieures. Lorsque les données des études antérieures peuvent être combinées en une analyse statistique rigoureuse, elle est appelée méta-analyse.

Risque absolu (absolute risk) : probabilité observée ou calculée de survenue d'un événement au sein d'une population étudiée. Différence de risque absolu : différence de risque de maladie ou de mort entre une population exposée et une population non exposée.

Risque relatif (RR) (relative risk) : rapport de l'incidence d'une maladie donnée chez une personne exposée ou à risque, sur l'incidence de la maladie chez une personne non exposée. Calculé dans des études en cohorte ou prospectives.

Odds ratio (odds ratio) : estimation du risque relatif calculé, dans les études cas-témoins. Chances qu'un patient ait été exposé à un facteur de risque donné, divisées par les chances qu'un cas témoin ait été exposé au facteur de risque.

Sensibilité (sensitivity) : nombre de fois où un test de diagnostic est positif chez les patients qui présentent la maladie ou la condition. Un test sensible a un taux faible de faux négatifs.

Signification clinique (clinical significance) : en contraste avec la signification statistique, la signification clinique est une différence entre les observations, représentant un bénéfice tangible pour le patient. La comparaison de groupes peut donner une différence statistique, sans qu'il y ait de différence clinique tangible, perçue par le(s) patient(s).

Signification statistique (statistical significance) : généralement interprétée comme un résultat qui apparaîtrait par hasard. Ex. : 1 fois sur 20, avec une valeur p inférieure ou égale à 0,05. Apparaît quand l'hypothèse nulle est rejetée.

Spécificité (specificity) : proportion de fois où un test de diagnostic est négatif chez les patients ne présentant pas la maladie ou la condition. Un test spécifique a un faible taux de faux positifs.

Standard parfait (« gold standard ») : dans les tests de diagnostic, procédure qui identifie toujours la condition « vraie » - malade ou absence de maladie - d'un patient.

Statistique (statistic) : un nombre donne pour un échantillon (ex. la moyenne), souvent utilisé comme une estimation d'un paramètre de la population.

Statistiques descriptives (descriptive statistics) : statistiques comme la moyenne, la déviation standard, la proportion et le taux, utilisées pour décrire les attributs d'un groupe de données.

Table de survie (life table analysis) : méthode analysant les temps de survie des observations censurées, qui ont été groupées dans des intervalles.

Taux de morbidité (morbility rate) : nombre de patients, au sein d'une population définie, qui développent une condition morbide durant une période définie.

Taux de mortalité (mortality rate) : nombre de morts, au sein d'une population définie, durant une période définie. Nombre de personnes mortes durant une période donnée, divisé par le nombre de personnes à risque durant cette même période.

Taux de vraisemblance (likelihood ratio) : taux de vrais positifs par rapport aux faux positifs, au sein d'un test de diagnostic.

Témoins historiques (historical controls) : dans les essais cliniques, observations collectées préalablement sur des patients et utilisées en tant que valeurs témoins comparées à celles du groupe traité.

Témoins simultanés (concurrent controls) : sujets témoins, qui sont soumis à un placebo ou à un protocole témoin, durant la même période que l'évaluation d'un traitement ou d'une technique expérimentaux.

Test d'hypothèse (hypothesis test) : approche des déductions statistiques, conduisant à la décision de rejeter ou non l'hypothèse nulle.

Test du Chi2 (χ²) (Chi-square) : test statistique utilisé pour tester l'hypothèse nulle selon laquelle des proportions sont égales, ou aussi, pour vérifier que des facteurs ou caractéristiques sont indépendants ou non associés.

Test-retest (fiabilité) (test-retest - reliability) : mesure du degré avec lequel un instrument ou un test permet une mesure cohérente d'une caractéristique, en différentes occasions.

Test statistique (statistical test) : procédure utilisée pour tester une hypothèse nulle (ex. : test t, test du Chi2).

Test t (t test) : test statistique pour comparer la moyenne avec une norme ou pour comparer 2 moyennes avec des petites tailles d'échantillons (n < 30). Également utilisé pour tester si un coefficient de corrélation ou de régression est égal à zéro.

Test t par paires (paired t test) : méthode statistique de comparaison de la différence (ou changement) d'une variable numérique, observée sur 2 groupes jumelés (ou similaires). S'applique aussi aux mesures avant et après, réalisées sur un même groupe de sujets.

Valeur P (p value) : probabilité d'observer un résultat aussi important, si ce n'est plus, que celui actuellement observé par hasard uniquement (ex. : si l'hypothèse nulle est vraie).

Valeur prédictive d'un test négatif (predictive value of a negative test) : proportion de fois où un patient, dont le test de diagnostic est négatif, ne présente pas la maladie en question.

Valeur prédictive d'un test positif (predictive value of a positive test) : proportion de fois où un patient, dont le test de diagnostic est positif, présente la maladie en question.

Validité (validity) : propriété d'une mesure relative à la caractéristique qu'elle prétend mesurer. La validité interne fait référence à la rigueur d'une étude, qui a limité les effets des biais sur l'association entre le traitement, ou l'exposition, et le résultat.

Variable (variable) : caractéristique intéressante dans une étude, qui prend différentes valeurs pour différents sujets ou objets.

Variable aléatoire (random variable) : variable d'une étude, dans laquelle les sujets sont sélectionnés aléatoirement ou affectés à des traitements de façon aléatoire.

Variable dépendante (dependent variable) : variable connue dont la valeur va affecter le résultat d'une étude. Également appelée réponse ou critère variable.

Variable indépendante (independent variable) : variable explicative ou prédictive d'une étude. Parfois appelée « facteur » dans le test ANOVA.

Variable perturbante (confounding variable) : variable relative au symptôme auquel on s'intéresse ayant plus de chances d'être présente dans un groupe de sujets que dans un autre, et qui fausse ou perturbe ainsi les résultats.

Variance (variance) : carré de la déviation standard.

Variance (chez un sujet) (variance within subject) : variabilité de mesure du même objet ou sujet. Peut apparaître naturellement ou peut représenter une erreur.

Vrai négatif (true-negative) : résultat de test négatif chez une personne qui n'a pas la maladie.

Vrai positif (true-positive) : résultat de test positif chez une personne qui a la maladie.

Titre original : Glossary. J Prosthet Dent 2000;83(1):16-20. Traduit et reproduit avec l'aimable autorisation de Mosby. Merci de ne pas reproduire, quel qu'en soit le motif, sans l'autorisation de l'éditeur.