A statistical model in survival analysis that asserts that the effect of the study factors (e.g. the intervention of interest) on the hazard rate (the risk of occurrence of an event, such as death, at a point in time) in the study population is multiplicative and does not change over time.

30

Minerva. Glossaire des termes utilisés en Evidence-Based Medicine. Gand; 2004. Disponible à: http://www.education-therapeutique.eu/spip2/IMG/pdf/glossaire_des_termes_utilises_en_evidence-based_medicine.pdf

Reference details:

Modèle statistique d’analyse de survie selon lequel le rapport de risque pour deux valeurs d’un facteur ne varie pas avec le temps.

Remarque : Par exemple, si le facteur est l’intervention à l’étude, l’effet sur le risque de décès dans le groupe traité est un multiple constant dans le temps du taux de risque dans le groupe témoin.

Syn. : modèle de Cox15

Fabia J, Boivin J-F, Bernard P-M, Slobodan D, Thuriaux M, réd.. English-French and French-English dictionary of terms used in epidemiology. Suppl Int J Epidemiol 1983:17(1).

Reference details:

(n.m.).

Modelo estadístico utilizado en el análisis de supervivencia según el cual el efecto de los factores estudiados (p.ej. la intervención de interés) sobre la tasa de eventos (riesgo de que se produzca un evento, como la muerte, en un momento dado) en la población a estudio es multiplicativo y no cambia con el tiempo.

A model in which the combined effect of several independent factors is the sum of the isolated effects of each factor.

Note: For example, if a factor X increases a risk by a in the absence of Y, and if a second factor Y increases the risk by b in the absence of X, the combined effect of the two factors is a + b.

(Related concept: multiplicative model)

3

Travaux publics et Services gouvernementaux Canada. Termium. http://termium.com

Reference details:

Modèle dans lequel l’effet combiné de plusieurs facteurs indépendants est la somme des effets isolés de chacun des facteurs.

Remarque : Par exemple, si un facteur X augmente un risque de a en l’absence de Y et qu’un deuxième facteur Y l’augmente de b en l’absence de X, l’effet combiné des deux facteurs est a + b.

(Notion connexe : modèle multiplicatif)

Modelo en el cual el efecto combinado de varios factores es la suma de los efectos producidos por cada uno de ellos.

Por ejemplo, si un factor multiplica el riesgo por a, y un segundo factor por b, el efecto combinado de los dos factores es a + b. (Véase también modelo multiplicativo ).

The probability of rejecting the null hypothesis when it is true.

Note 1: The alpha level is usually set at a probability of 0.05, but other commonly used levels are 0.1 and 0.01.

Note 2: Related concepts include hypothesis testing and “type 1 error”.

56

Statistique Canada. Les statistiques : le pouvoir des données – Glossaire. Disponible à : http://www.statcan.gc.ca/edu/power-pouvoir/glossary-glossaire/5214842-fra.htm.

Reference details:

Dans un test d’hypothèse, probabilité d’erreur de type I, c'est-à-dire probabilité de conclure à tort qu’une hypothèse nulle est fausse.

Remarque : Par exemple, α pourrait être la probabilité de conclure qu’une intervention est efficace alors qu’elle n’a pas vraiment d’effet. Si les chercheurs fixent α à 0,05, cela signifie qu’ils acceptent un risque d’erreur de type I de 5 %. Le seuil α est habituellement fixé à 0,01, 0,05 ou 0,10.

(Notion connexe : test d’hypothèse)

Syn. : seuil de signification statistique (n.m.).

Alfa (α): Probabilidad de un error de tipo I (falso positivo), es decir, la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando ésta es verdadera. En el contraste de hipótesis, el nivel α es el umbral para definir la significación estadística.

Por ejemplo, fijar α en un nivel de 0,05 implica que los investigadores aceptan que existe una probabilidad del 5% de concluir erróneamente que una intervención es eficaz cuando no tiene un efecto real. El nivel α suele establecerse en 0,01, 0,05 o 0,10. (Véase también contraste de hipótesis).

See mean.

Voir moyenne.

Véase también media.

A statistical method that explicitly includes a prior probability distribution based on a subjective opinion or objective evidence, such as the results of previous research.

Note: Bayesian analysis uses Bayes' theorem to update the prior probability distribution in light of the results of a study, in order to produce a posterior distribution. It can be used in a single study or in a meta-analysis. Statistical inference (point estimates, confidence intervals, etc.) is based on the posterior distribution. The posterior distribution can also be used as the prior distribution for the next study. This approach is controversial when it depends on opinions, which may vary. However, its use has become commonplace in economic evaluation, as it allows the creation of complex models with different evidence sources and the determination of uncertainty.

3

Travaux publics et Services gouvernementaux Canada. Termium. http://termium.com

Reference details:

Méthode statistique intégrant explicitement une distribution de probabilités a priori fondée sur une opinion subjective ou des données objectives comme les résultats d’une recherche antérieure.

Remarque : L’analyse bayésienne fait appel au théorème de Bayes pour actualiser la distribution de probabilités a priori à la lumière des résultats d’une étude afin de produire une distribution de probabilités a posteriori. Elle peut être utilisée dans une étude individuelle ou une méta-analyse. L'inférence statistique (estimations ponctuelles, intervalles de confiance, etc.) est fondée sur la distribution a posteriori. La distribution a posteriori peut également servir de distribution a priori de l’étude suivante. Cette approche est controversée lorsqu'elle repose sur des opinions, qui peuvent être divergentes. Elle est cependant utilisée couramment en évaluation économique, car elle permet de créer des modèles complexes à partir de sources de données différentes et de déterminer le degré d’incertitude.

Método estadístico que puede utilizarse en estudios únicos o metaanálisis, que incorpora explícitamente una distribución de probabilidad a priori basada en la opinión subjetiva y la evidencia objetiva, como los resultados de investigaciones anteriores.

El análisis bayesiano utiliza el teorema de Bayes para actualizar la distribución anterior a la luz de los resultados de un estudio, y obtener una distribución posterior. Las inferencias estadísticas (estimaciones puntuales, intervalos de confianza, etc.) son una probabilidad basada en esta distribución posterior. La distribución a posteriori es a su vez la distribución a priori del estudio siguiente. Este enfoque posee muchas características interesantes pero es polémico ya que depende de opiniones, que con frecuencia varían considerablemente. Sin embargo, su uso es bastante corriente en la evaluación económica ya que permite crear modelos complejos con distintas fuentes de evidencia y la determinación de incertidumbre, y es adaptable a la nueva evidencia que va surgiendo.

In hypothesis testing, the probability of a Type II error, i.e. the probability of concluding incorrectly that a null hypothesis is true.

Note: For example, β could be the probability of concluding that an intervention is not effective when it has a true effect. (1-β) is the statistical power of a test allowing for rejection of a null hypothesis that is truly false (e.g. detecting the effect of an intervention that truly exists).

(Related concepts: hypothesis testing, statistical power)

Dans un test d'hypothèse, probabilité d'erreur de type II, c'est-à-dire probabilité de conclure à tort qu’une hypothèse nulle est vraie.

Remarque : Par exemple, β pourrait être la probabilité de conclure qu’une intervention n’est pas efficace alors qu’elle a vraiment un effet. (1- β) est la puissance statistique d’un test permettant de rejeter une hypothèse nulle qui est réellement fausse (p. ex. : détecter l’effet d’une intervention qui existe véritablement).

(Notions connexes : test d'hypothèse, puissance statistique)

Probabilidad de un error de tipo II (falso negativo), es decir, la probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando ésta es falsa.

En el contraste de hipótesis, β es la probabilidad de concluir erróneamente que una intervención no es eficaz cuando tiene un efecto real. (1-β) es la potencia para detectar el efecto de una intervención cuando realmente existe. (Véase también contraste de hipótesis ).

Data that can have only two values, such as dead or alive, smoker or non-smoker, present or absent, or man or woman.

Note: This is a specific case of a categorical data, where the number of categories is equal to 2.

Syn.: dichotomous data.

Données ne pouvant prendre que deux valeurs, comme mort ou vivant, fumeur ou non-fumeur, présent ou absent, homme ou femme.

Note : Il s’agit d’un cas particulier de données catégoriques lorsque le nombre de catégories est égal à 2.

Syn. : données dichotomiques.

Observaciones con dos categorías posibles, como muerto/vivo, fumador/no fumador, presente/no presente.

Sin.: datos dicotómicos.

Data that can be classified into two or more categories.

Note: When there is an order to the categories, the term used is ordinal data (e.g. stages of cancer or level of education). When there is no order, the term used is nominal data (e.g. blood group, civil status or ethnic origin). There is no mathematical relationship between the values (e.g. a person with Stage IV cancer is not twice as sick as a person with Stage II cancer).

Données classées dans deux catégories ou plus.

Note : Lorsqu’il existe un ordre entre les catégories, on parle de données ordinales (p. ex. : stades d’un cancer, niveau d’éducation). Lorsqu’il n’y a pas d’ordre, on parle de données nominales (p. ex. : groupe sanguin, état civil, origine ethnique). Il n’y a pas de relation mathématique entre les valeurs (p. ex. : une personne présentant un stade IV de cancer n’est pas deux fois plus malade qu’une personne présentant un stade II).

Syn. : données catégorielles7

Santé Canada. Disponible à : http://search.hc-sc.gc.ca/cgi-bin/query?mss=hcsearch.

Reference details:

(n.f.).

Datos clasificados en más de dos categorías en las que no existe necesariamente un orden natural de categorías; por ejemplo, centros de tratamiento. (Véase también datos ordinales).

A range of values below and above the point estimate that has a given probability of including the true value of a given parameter, such as a treatment effect.

Note: The confidence interval is the area of uncertainty for the estimating of a parameter. The use of this interval reflects the fact that a study provides one estimate of a parameter, out of the many estimates that would be possible if the study were repeated several times. If an X% CI is constructed for each repetition, X% of the intervals will contain the true value of the parameter. Investigators typically use confidence intervals of 90%, 95% or 99%. Thus, a 95% confidence interval indicates that there is a 95% probability that the confidence interval calculated from a particular study includes the true value of the parameter. If the interval includes a null value (a difference in means of 0, an odds ratio or a relative risk of 1, or a correlation coefficient of 0, for example), the null hypothesis cannot be rejected. A narrow confidence interval around a point estimate indicates a more precise estimate than a wide confidence interval.

Étendue32

Meertens R. Guide anglais français de la traduction. Paris : Chiron éditeur; 2004.

Reference details:

des valeurs2

Groupe traduction R & D. Pharmaterm : bulletin terminologique de l’industrie pharmaceutique. Disponible à : http://www.groupetraduction.ca/Numerosdisponibles.htm

Reference details:

situées au-dessus et au-dessous de l’estimation ponctuelle ayant une probabilité donnée de comprendre la véritable valeur d’un paramètre tel que l’effet d’un traitement.

Remarque : L’intervalle de confiance représente la zone d’incertitude quant à l’estimation d’un paramètre. L’utilisation de cet intervalle tient compte du fait qu’une étude fournit une estimation d’un paramètre parmi les nombreuses estimations qui seraient possibles si l’étude était répétée plusieurs fois. Si un IC à X % est construit pour chacune des répétitions, X % des intervalles contiendront la vraie valeur du paramètre. Les chercheurs utilisent habituellement des intervalles de confiance à 90, 95 ou 99 %. Ainsi, un intervalle de confiance à 95 % indique une probabilité de 95 % que l’intervalle de confiance calculé à partir d’une étude donnée contienne la vraie valeur du paramètre. Si l’intervalle comprend une valeur nulle (une différence de moyennes de 0, un rapport des cotes ou un risque relatif de 1, un coefficient de corrélation de 0, par exemple), l’hypothèse nulle ne peut être rejetée. Un intervalle de confiance étroit autour de l'estimation ponctuelle indique une estimation plus précise qu'un intervalle de confiance large.

Representa el rango de incertidumbre sobre una estimación del efecto de un tratamiento. Se calcula a partir de las diferencias observadas en los resultados de los grupos de tratamiento y control, y del tamaño de la muestra de un estudio.

El intervalo de confianza (IC) es el rango de valores por encima y por debajo de la estimación puntual que con determinada probabilidad incluye el verdadero valor del efecto del tratamiento. El uso de los IC presupone que un estudio proporciona una entre las numerosas muestras posibles que se podrían extraer si el estudio se repitiera muchas veces. Los investigadores normalmente utilizan IC del 90%, 95% o 99%. Por ejemplo, un IC del 95% indica que existe una probabilidad del 95% de que el IC calculado a partir de un estudio dado incluya el verdadero valor del efecto de un tratamiento. Si el intervalo incluye un efecto de tratamiento nulo (por lo general es 0,0, pero es 1,0 si el efecto del tratamiento se calcula como odds ratio o riesgo relativo, no se puede rechazar la hipótesis nula de que el tratamiento no tiene efecto.

A meta-analysis based on Bayesian statistics for combining results of multiple studies that have different research designs, such as randomized controlled trials and observational studies, by adjusting the results of each individual study for its methodological biases before combining the results into a probability distribution for the parameter(s) of interest.

Méta-analyse fondée sur les statistiques bayésiennes3

Travaux publics et Services gouvernementaux Canada. Termium. http://termium.com

Reference details:

visant à combiner les résultats de plusieurs études ayant des plans de recherche différents, comme des essais cliniques randomisés (ECR) et des études d’observation, en ajustant les résultats de chaque étude individuelle en fonction de ses biais méthodologiques avant de combiner les résultats dans une distribution de probabilité3

Travaux publics et Services gouvernementaux Canada. Termium. http://termium.com

Reference details:

du ou des paramètres étudiés.

Note : La traduction de cette expression est proposée sous toute réserve, car elle est très peu utilisée en anglais et n’a pas été recensée dans la littérature scientifique francophone.

Tipo de metaanálisis basado en la estadística Bayesiana para combinar los resultados de varios estudios de diversos diseños (p.ej. ensayos controlados aleatorios, estudios observacionales y otros estudios), que ajusta los estudios individuales según sus sesgos metodológicos respectivos, antes de combinar sus resultados en una distribución de probabilidad para los parámetros de interés.

A table presenting a cross-classification of categorical data such that the categories of one characteristic are indicated horizontally (in rows) and the categories of another characteristic are indicated vertically (in columns).

Note: Each cell of the table will indicate the number or proportion of individuals who have both the characteristic on its row and in its column. The simplest contingency table is the fourfold, or 2x2 table, which is used in clinical trials, for example, to compare dichotomous outcomes for two groups.

3

Travaux publics et Services gouvernementaux Canada. Termium. http://termium.com

Reference details:

, 15

Fabia J, Boivin J-F, Bernard P-M, Slobodan D, Thuriaux M, réd.. English-French and French-English dictionary of terms used in epidemiology. Suppl Int J Epidemiol 1983:17(1).

Reference details:

, 12

Auray J-P, Béresniak A, Claveranne J-P, Duru G. Dictionnaire commenté d’économie de la santé. Paris : Masson; 1996.

Reference details:

Tableau présentant un croisement de données catégoriques de façon que les catégories d’une caractéristique soient indiquées horizontalement (en lignes) et les catégories d’une autre caractéristique soient indiquées verticalement (en colonnes).

Remarque : Chaque cellule du tableau indiquera le nombre ou la proportion d’individus possédant à la fois la caractéristique de sa ligne et de sa colonne. Le tableau de contingence le plus simple est le tableau à quatre cellules3

Reference details:

, ou tableau 2 x 2, utilisé par exemple dans le cadre d’essais cliniques pour comparer des résultats dichotomiques entre deux groupes.

Syn. : tableau croisé4

Leclerc A, Papoz L, Bréart G, Lellouch J. Dictionnaire d’épidémiologie. Paris : Éditions Frison-Roche; 1991.

Reference details:

(n.m.), table de contingence (n.f.).

Clasificación cruzada de datos en forma de tabla, en la que se indican horizontalmente (en filas), las subcategorías de una característica y, verticalmente (en columnas) las subcategorías de otra característica. Las pruebas de asociación entre las características se pueden aplicar de inmediato.

La tabla de contingencias más sencilla es la tabla cuádruple, o 2x2, que se utiliza en los ensayos clínicos para comparar los resultados dicotómicos, como la muerte, de un grupo de control e intervención o de dos grupos de intervención.

Numerical data with a potentially infinite number of possible values on a continuum.

Note: Height, weight and blood pressure are examples of continuous data.

15

Fabia J, Boivin J-F, Bernard P-M, Slobodan D, Thuriaux M, réd.. English-French and French-English dictionary of terms used in epidemiology. Suppl Int J Epidemiol 1983:17(1).

Reference details:

Données numériques ayant un nombre potentiellement infini de valeurs possibles sur un continuum.

Remarque : Par exemple : la taille, le poids, la pression artérielle sont des données continues.

Datos con un número potencialmente infinito de valores posibles entre dos números reales. La altura, el peso y la tensión arterial son ejemplos de variables continuas.

A number between -1 and +1 that expresses the strength of the linear association between two numerical variables.

Note: In a sample, the estimate is noted as r. A correlation coefficient of 0 indicates that there is no linear relationship between the two variables. A correlation coefficient of +1 indicates that there is a perfect positive linear relationship, and a correlation coefficient of -1 indicates that there is a perfect negative linear relationship.

Note: It cannot be concluded from the correlation that there is a cause-and-effect relationship.

Nombre entre - 1 et + 1 exprimant la force de l’association linéaire entre deux variables numériques.

Remarque : Dans un échantillon, l’estimation est notée r. Un coefficient de corrélation de 0 indique qu’il n’y a pas de relation linéaire entre les deux variables. Un coefficient de corrélation de + 1 indique une relation linéaire positive parfaite, alors qu’un coefficient de corrélation de - 1 indique une relation linéaire négative parfaite.

Note : La corrélation ne permet pas de conclure à une relation de cause à effet.

Medida numérica entre -1 y 1 que expresa la fuerza de una asociación lineal observada entre dos variables; expresada como r, el valor r = 0 indica o bien la ausencia de una relación lineal o bien una posible relación no lineal entre las dos variables.

Sin.: Coeficiente de correlación lineal de Pearson

A range of values around the central estimate of a parameter, constructed using Bayesian methods.

Note: The credible interval is the Bayesian equivalent of a confidence interval, but the interpretation of it is slightly different: the probability that a parameter is in an X% credible interval is X/100. For example, a 95% credible interval (0.82-1.36) for an odds ratio for mortality means that there is a 0.95 probability that the odds ratio in the population is between 0.82 and 1.36.

Étendue des valeurs autour de l’estimation centrale d’un paramètre, construite à partir des méthodes bayésiennes.

Remarque : L’intervalle de crédibilité est l’équivalent bayésien de l’intervalle de confiance, dont l’interprétation est toutefois légèrement différente : la probabilité qu’un paramètre soit dans un intervalle de crédibilité à X % est de X / 100. Par exemple, un intervalle de crédibilité à 95 % (0,82-1,36) autour d’un rapport des cotes de mortalité signifie qu’il y a une probabilité de 0,95 que le rapport des cotes dans la population se situe entre 0,82 et 1,36.

A meta-analysis presenting the gradual accumulation of the results of studies as the studies are added.

Note: In a cumulative meta-analysis graph, each horizontal line represents the integration of the preceding studies, rather than the results of a single study. The studies are integrated one at a time and in a specified order (e.g. according to the date of publication or quality).

Méta-analyse présentant le cumul progressif des résultats des études ajoutées une à une.

Remarque : Dans un graphique de méta-analyse cumulative, chaque ligne horizontale représente l’intégration des études précédentes plutôt que les résultats d’une seule étude. Les études sont intégrées une à la fois et dans un ordre précis (en fonction de la date de publication ou de la qualité, par exemple).

En el meta-análisis acumulativo los estudios se añaden uno a uno en un orden específico (p.ej. de acuerdo con su fecha de publicación o calidad) y los resultados se sintetizan nuevamente conforme se añade un estudio nuevo.

En el gráfico de un meta-análisis acumulativo, cada línea horizontal representa la síntesis de los resultados conforme se añade cada estudio, en lugar de los resultados de un estudio individual. Este tipo de análisis está afectado por el sesgo de comparaciones múltiples, el cual debería considerarse en el análisis. (Véase también ensayo secuencial ).

The number of independent comparisons that can be made between the members of a sample of patients.

Note: This concept refers to the number of independent contributions to a sampling distribution (such as chi-square distribution). In a contingency table, it is the number of cells that can be filled freely, without changing the totals. In a table with i lines and j columns, ddl = (i – 1)*(j - 1) (for example, in a 2 x 2 table comparing two groups for a dichotomous outcome, such as death, the chi-square distribution associated with it has one degree of freedom).

15

Fabia J, Boivin J-F, Bernard P-M, Slobodan D, Thuriaux M, réd.. English-French and French-English dictionary of terms used in epidemiology. Suppl Int J Epidemiol 1983:17(1).

Reference details:

, 4

Leclerc A, Papoz L, Bréart G, Lellouch J. Dictionnaire d’épidémiologie. Paris : Éditions Frison-Roche; 1991.

Reference details:

Nombre de comparaisons indépendantes pouvant être faites entre les membres d’un échantillon de patients.

Remarque : Cette notion fait référence au nombre de contributions indépendantes à une distribution d’échantillonnage (comme la distribution du khi carré). Dans un tableau de contingence, c’est le nombre de cellules que l’on peut remplir librement sans modifier les totaux. Dans un tableau à i lignes et j colonnes, ddl = (i - 1)*(j - 1) (par exemple, dans un tableau 2 x 2 comparant deux groupes par rapport à un résultat dichotomique, comme la mort, la distribution du khi carré qui lui est associée a un degré de liberté).

Número de comparaciones independientes que pueden hacerse entre los elementos de una muestra. Se refiere al número de contribuciones independientes a una distribución muestral (como la distribución chi-cuadrado).

En una tabla de contingencia es el número de filas menos uno multiplicado por el número de columnas menos uno; p.ej. una tabla 2 x 2 que compara dos grupos de un resultado dicotómico, como la muerte, tiene un grado de libertad.

See binary data.

Voir données binaires.

Véase también datos binarios.

A set of data is said to be discrete if the values/observations belonging to it are distinct and separate, i.e. they can be counted (1,2,3,....).

Note 1: Examples include the number of patients in a doctor’s surgery; sex (male, female); blood group (O, A, B, AB).

Note 2: Discrete data is the counterfactual to continuous data

In statistics, a mathematical function describing the frequency of each value of a variable.

12

Auray J-P, Béresniak A, Claveranne J-P, Duru G. Dictionnaire commenté d’économie de la santé. Paris : Masson; 1996.

Reference details:

En statistique, fonction mathématique décrivant la fréquence de chaque valeur d'une variable.

Agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría.

A dimensionless measure of the degree of presence of a phenomenon in the population of interest.

Note: In the case of continuous variables, it is generally defined as the difference in means between the experimental and control groups, divided by the standard deviation of the control group or both groups. When different scales (pain assessment, for example) are used to measure an outcome, they become comparable.

Note: This measure is used to determine the size of a sample.

Mesure adimensionnelle du degré de présence d’un phénomène dans la population étudiée.

Remarque : Dans le cas des variables continues30

Minerva. Glossaire des termes utilisés en Evidence-Based Medicine. Gand; 2004. Disponible à: http://www.education-therapeutique.eu/spip2/IMG/pdf/glossaire_des_termes_utilises_en_evidence-based_medicine.pdf

Reference details:

, elle est généralement définie comme la différence des moyennes du groupe expérimental et du groupe témoin divisée par l’écart type dans le groupe témoin ou les deux groupes. Lorsque différentes échelles (d’évaluation de la douleur, par exemple) sont utilisées pour mesurer un résultat, elles deviennent comparables.

Note : Cette mesure est utilisée pour déterminer la taille d’un échantillon.

1. Término genérico para la estimación de un efecto determinado en un estudio.

2. Medida adimensional del efecto, utilizado normalmente para datos continuos, para medir un resultado cuando se utilizan escalas distintas (p.ej. para medir el dolor) y que suele definirse como la diferencia de medias entre los grupos de intervención y de control dividida por la desviación estándar del grupo de control o de ambos grupos. Un tipo de meta-análisis consiste en calcular el promedio de los tamaños del efecto de múltiples estudios.

(Véase también diferencia de media estandarizada y efecto del tratamiento ).

In a study, the relationship between the outcome observed when an intervention is applied and the outcome observed in a control group.

Note: This relationship may be expressed as a number needed to treat, odds ratio, risk difference, relative risk, standardised mean difference or weighted mean difference.

(Related concept: treatment effect)

Dans une étude, relation entre le résultat observé lorsqu’une intervention est appliquée et le résultat observé dans un groupe témoin.

Remarque : Cette relation peut être exprimée en ratio interventions/bénéfices, en rapport des cotes, en différence de risques, en risque relatif, en moyenne des différences standardisées ou en moyenne pondérée des différences.

(Notion connexe : effet thérapeutique)

Syn. : mesure de l'effet (n.f.).

En estudios de los efectos de la atención sanitaria, es la relación observada entre una intervención y un resultado expresada, por ejemplo, como el número necesario a tratar, el odds ratio, la diferencia de riesgos, el riesgo relativo, la diferencia de media estandarizada o la diferencia de media ponderada. (Véase también efecto del tratamiento ).

The proportion of the members of a group in whom an event is observed over a specified period of time.

Note: If an event (e.g. a stroke) is observed in 32 subjects out of a group of 100 monitored over one year, the stroke rate is 0.32 a year.

Proportion des membres d’un groupe chez qui un événement est observé au cours d’une période de temps donnée.

Remarque : Si un événement (un accident vasculaire cérébral, par exemple) est observé chez 32 sujets d’un groupe de 100 suivis pendant un an, le taux d’AVC sera de 0,32 par an.

Proporción de los participantes en un grupo en los cuales se observa un evento.

Por consiguiente, si en un total de 100 pacientes se observa el evento (p.ej. ictus) en 32, la tasa de evento es de 0,32.

In hypothesis testing, an error that occurs when it is incorrectly concluded that a null hypothesis is true.

Note: For example, a Type II error is made if no difference is detected between the outcomes in an experimental group and those in a control group when in fact such a difference exists. The probability of making this type of error is designated as beta (β).

Syn.: Type II error.

Dans un test d’hypothèse, erreur se produisant lorsque l’on conclut à tort qu’une hypothèse nulle est vraie.

Remarque : Par exemple, on commet une erreur de type II si on ne détecte pas de différence entre les résultats d’un groupe expérimental et ceux d’un groupe témoin alors qu’en fait cette différence existe. La probabilité de commettre ce type d’erreur est désignée par beta (β).

Syn. : erreur de deuxième espèce (n.f.), erreur beta (n.f.).

Se produce cuando el análisis estadístico de un ensayo no detecta ninguna diferencia en los resultados entre un grupo de tratamiento y uno de control cuando realmente existen diferencias.

También se conoce como error de tipo II. La probabilidad de cometer un error de tipo II se conoce como β (beta). (Véase también beta_ß ).

In hypothesis testing, an error that occurs when it is incorrectly concluded that a null hypothesis is false.

Note: For example, a Type I error is made if a difference is detected between the outcomes in an experimental group and those in a control group when in fact such a difference does not exist. The probability of making this type of error is designed as alpha (α).

Syn.: Type I error.

Dans un test d’hypothèse, erreur se produisant lorsque l’on conclut à tort qu’une hypothèse nulle est fausse.

Remarque : Par exemple, on commet une erreur de type I si on détecte une différence entre les résultats d’un groupe expérimental et ceux d’un groupe témoin alors qu’en réalité cette différence n’existe pas. La probabilité de commettre ce type d’erreur est désignée par alpha (α).

Syn. : erreur de première espèce (n.f.), erreur alpha (n.f.).

Se produce cuando el análisis estadístico de un ensayo detecta una diferencia en los resultados entre un grupo de tratamiento y uno de control cuando realmente no existen diferencias. También se conoce como error de tipo I. La probabilidad de cometer un error de tipo I se conoce como α (alfa). (Véase también alfa ).

In a meta-analysis, a statistical model that takes only within-study variability into account in assessment of the degree of uncertainty (confidence interval) of the combined effect from the studies.

Note: The fixed-effect model assumes that the units analysed are the units of interest and, consequently, that they make up the population of units. In such a model, variation between the estimates of effect from each study (heterogeneity) does not affect the confidence interval.

(Related concepts: random effects model, Peto method)

Alternative spelling: fixed effect model

Dans une méta-analyse, modèle statistique ne tenant compte que de la variabilité intra-étude dans l’évaluation du degré d’incertitude (intervalle de confiance) de l’effet combiné des études.

Remarque : Le modèle à effets fixes présuppose que les unités analysées sont les unités d’intérêt et constituent par conséquent la population d’unités. Dans un tel modèle, la variation entre les estimations de l’effet de chaque étude (hétérogénéité) n’influe pas sur l’intervalle de confiance.

(Notions connexes : modèle à effets aléatoires, méthode de Peto)

Modelo estadístico que establece que las unidades bajo análisis son las de interés y, por consiguiente, constituyen la población entera de unidades. En este modelo sólo se considera la variación dentro del estudio como factor determinante de la incertidumbre de los resultados (según se refleja en el intervalo de confianza). No se considera sin embargo la variación o heterogeneidad entre los estudios. (Véase modelo de efectos aleatorios y método de Peto ).

A scatter diagram in which each point represents a study, relating the estimate of effect and the sample size (or another indicator of the precision of the study).

Note: In the absence of publication bias, the scatter diagram will form an inverted funnel. A hole in the lower left corner of the funnel indicates the presence of publication bias.

Diagramme de dispersion dans lequel chaque point représente une étude, mettant en relation l’estimation de l’effet et la taille de l’échantillon (ou un autre indicateur de la précision de l’étude).

Remarque : En l’absence de biais de publication, le nuage de points formera un entonnoir renversé. Un trou dans le coin inférieur gauche de l’entonnoir indique la présence d’un biais de publication.

Syn. : diagramme de dispersion des études (n.m.).

Gráfico bidimensional utilizado en los metanálisis, en la que se representa en un eje el tamaño de la muestra de cada estudio y en el otro el tamaño del efecto. Puede utilizarse para investigar el sesgo de publicación.

Sin.: Gráfica de Chimenea.

A method of statistical inference for evaluating the plausibility of the null hypothesis in the light of the observed data.

Note: The null hypothesis is assumed to be true at the outset, but, if that assumption proves wrong when the observed data are examined, it is rejected in favour of the alternative hypothesis (negative of the null hypothesis).

15

Fabia J, Boivin J-F, Bernard P-M, Slobodan D, Thuriaux M, réd.. English-French and French-English dictionary of terms used in epidemiology. Suppl Int J Epidemiol 1983:17(1).

Reference details:

, 12

Auray J-P, Béresniak A, Claveranne J-P, Duru G. Dictionnaire commenté d’économie de la santé. Paris : Masson; 1996.

Reference details:

, 29

Pigeon ER et Kellett R. Glossaire des termes usuels en recherche et évaluation. Disponible à : http://www.Rcmp-learning.org/french/docs/ppcd1310.htm.

Reference details:

Méthode d’inférence statistique visant à évaluer la plausibilité de l’hypothèse nulle à la lumière des données observées.

Remarque : L’hypothèse nulle est supposée vraie au départ, mais si cette supposition ne résiste pas à l’examen des données observées, elle est rejetée au profit de l’hypothèse alternative (négation de l’hypothèse nulle).

Procedimiento para evaluar una hipótesis (llamada hipótesis nula), que consiste en, aceptando que ésta sea cierta, calcular la probabilidad (llamada valor p) de los resultados encontrados en el estudio u otros más alejados de la hipótesis nula, para rechazar la hipótesis nula si el valor p es menor que un cierto valor predeterminado. En los ensayos clínicos la hipótesis nula suele ser que la intervención en estudio no tiene efecto.

A measure of the degree of agreement between two measures of the same categorical variable over and above the agreement that is due to chance alone.

Note: The agreement between two raters or between two measurement times for one rater can be measured.

Mesure du degré de concordance12

Reference details:

entre deux mesures de la même variable catégorique en surcroît de la concordance due au simple fait du hasard.

Note : On peut mesurer la concordance entre deux examinateurs ou entre deux moments de mesure pour un même examinateur.

κ es una medición del grado de acuerdo que existe entre la prueba diagnóstica y el patrón de oro por encima del esperado por azar.

33

Deeks JJ. Systematic reviews of evaluations of diagnostic and screening tests. In: Egger M, Davey Smith G, Altman DG, editors. Systematic reviews in health care: meta-analysis in context. 2nd ed. London: BMJ Books; 2001. p. 248-82.

Reference details:

34

Porta M (ed). A Dictionary of Epidemiology. Sixth edition. A Handbook for the International Epidemiological Association. Oxford: Oxford University Press, 2014

Reference details:

A measure of the strength of a diagnostic test to distinguish between persons who do or do not have a target condition.

Note 1: A positive likelihood ratio compares the probability of a positive test result in persons with the disease with the probability of a positive test result in persons without the disease. A negative likelihood ratio compares the probability of a negative test result in persons without the disease with the probability of a negative test result in persons with the disease.
Note 2: Positive likelihood ratios greater than 10 or negative likelihood ratios less than 0.1 are sometimes judged to provide convincing diagnostic evidence.
Note 3: A positive likelihood ratio is calculated as: sensitivity ÷ (1 minus specificity). A negative likelihood ratio is calculated as: (1 minus sensitivity) ÷ specificity.
Note 4: In statistics, an alternative meaning of the likelihood ratio exists. It is the ratio of the values of the likelihood function at two different parameter values or under two different data models. See also likelihood ratio test.

1) En épidémiologie clinique, rapport comparant les probabilités d’obtenir un test positif chez les personnes atteintes de la maladie à celles des personnes qui n’ont pas la maladie.

Remarque : Le quotient de vraisemblance est estimé ainsi : sensibilité ÷ (1 moins spécificité). On peut également estimer le quotient de vraisemblance d’un résultat négatif : (1 moins sensibilité) ÷ spécificité.

2) En modélisation statistique, indicateur comparant la conformité aux données de deux modèles imbriqués.

Syn. : rapport de vraisemblance3

Reference details:

.

1. Cociente entre la probabilidad de obtener un resultado positivo (o negativo) en aquellas personas que tienen una determinada enfermedad y la citada probabilidad en personas sin la mencionada enfermedad. La razón de verosimilitud para un test con resultado positivo es sensibilidad/(1 menos especificidad). La razón de verosimilitud de un test con resultado negativo es (1 menos sensibilidad)/especificidad.

2. Índice estadístico que compara la bondad del ajuste de dos modelos relacionados, lo que permite contrastar hipótesis en un gran número de situaciones.

A natural logarithm used in logistic models and graphical representations of odds ratios.

Logarithme naturel utilisé dans les modèles logistiques et les représentations graphiques des rapports des cotes.

Logaritmo (natural) de los odds ratio. Se utiliza en los cálculos estadísticos y en las representaciones gráficas de odds ratio en las revisiones sistemáticas.

A statistical regression model that estimates the probability of a value of a dichotomous variable on the basis of multiple predictor variables.

29

Pigeon ER et Kellett R. Glossaire des termes usuels en recherche et évaluation. Disponible à : http://www.Rcmp-learning.org/french/docs/ppcd1310.htm.

Reference details:

Modèle de régression statistique estimant la probabilité d’une valeur d’une variable dichotomique en fonction de plusieurs variables explicatives.

Modelo estadístico del riesgo de una persona como función de uno o varios factores de riesgo o intervenciones. Este modelo posee unas características estadísticas atractivas y se utiliza ampliamente como modelo de regresión para los resultados dicotómicos. En el metaanálisis (o la metarregresión) el modelo logístico se puede utilizar para explorar la relación entre las características y los resultados del estudio. El efecto del tratamiento se mide con el logaritmo del odds ratio.

A subjective evaluation of the size of the estimated effect in a clinical setting.

Évaluation subjective de l’importance de l’effet estimé dans un contexte clinique.

Se refiere al tamaño (o a la distancia desde el valor nulo que indica que el tratamiento no tiene efecto) de la medida resumen (o estimación puntual) del efecto del tratamiento y los valores incluidos en el intervalo de confianza del 95% correspondiente.

A chi-square test for taking categorical confounding variables into account when doing a weighted sum of the associations in each of the categories, called strata.

Note: In meta-analyses, the strata are the various studies included.

30

Minerva. Glossaire des termes utilisés en Evidence-Based Medicine. Gand; 2004. Disponible à: http://www.education-therapeutique.eu/spip2/IMG/pdf/glossaire_des_termes_utilises_en_evidence-based_medicine.pdf

Reference details:

, 15

Reference details:

Test du khi carré permettant de prendre en compte des variables de confusion catégoriques en faisant une somme pondérée des associations dans chacune des catégories, appelées strates.

Remarque : Dans les méta-analyses, les strates sont les différentes études incluses.

Prueba chi-cuadrado para datos estratificados que contrasta la asociación controlando la posible confusión.

En los metaanálisis, la prueba Mantel-Haenszel se utiliza para analizar los datos estratificados (agrupados) por estudio.

A measure of central tendency calculated by dividing the sum of all the observed values by the number of observations.

Note: The word mean used alone generally refers to the arithmetic mean.

Syn.: arithmetic mean

Mesure de tendance centrale calculée en divisant la somme de toutes les valeurs observées par le nombre d’observations.

Note : Le mot moyenne utilisé seul fait généralement référence à la moyenne arithmétique.

Valor promedio, calculado sumando todas las observaciones y dividiéndolas entre el número de observaciones.

Sin.: media aritmética.

A measure of central tendency corresponding to the value below which 50% of the observations are found.

Note: The median is the midpoint of observations ranked in ascending order. It can provide a better estimate of the mean when extreme values cause asymmetry in the distribution of the observations.

30

Minerva. Glossaire des termes utilisés en Evidence-Based Medicine. Gand; 2004. Disponible à: http://www.education-therapeutique.eu/spip2/IMG/pdf/glossaire_des_termes_utilises_en_evidence-based_medicine.pdf

Reference details:

Mesure de tendance centrale30

Minerva. Glossaire des termes utilisés en Evidence-Based Medicine. Gand; 2004. Disponible à: http://www.education-therapeutique.eu/spip2/IMG/pdf/glossaire_des_termes_utilises_en_evidence-based_medicine.pdf

Reference details:

correspondant à la valeur sous laquelle on retrouve 50 % des observations.

Remarque : La médiane correspond au point milieu29

Pigeon ER et Kellett R. Glossaire des termes usuels en recherche et évaluation. Disponible à : http://www.Rcmp-learning.org/french/docs/ppcd1310.htm.

Reference details:

des observations classées par ordre croissant. Elle peut offrir une meilleure estimation que la moyenne arithmétique lorsque des valeurs extrêmes causent une asymétrie dans la distribution des observations.

Valor que está en el medio en un grupo de observaciones ordenadas. Cuando hay valores extremos que desvian la media aritmética, la mediana puede estimar mejor el valor promedio que la propia media aritmética.

In a meta-analysis, a regression model for studying the relationship between the different study characteristics and the estimation of the effect observed in these studies.

Note: The study characteristics are, for example, the method of distribution into the groups, the type of blinding, the initial risk and the intervention administration schedule.

Dans une méta-analyse, modèle de régression permettant d’étudier la relation entre les différentes caractéristiques des études et l’estimation de l’effet observé dans ces études.

Remarque : Les caractéristiques des études sont, par exemple, le mode de répartition dans les groupes, le type d’insu, le risque initial, le calendrier30

Reference details:

d’administration de l’intervention.

Técnicas meta-analíticas multivariantes, como la regresión logística, que se usan en las revisiones sistemáticas para explorar la relación entre las características de los estudios (p.ej. cegamiento de la asignación, riesgo basal, fecha de la intervención) y los resultados de esos estudios (magnitud del efecto observado en cada estudio).

The proportion of deaths in a given population within a specified period (usually one year).

Note: The rate is often expressed as a number per 100,000, to facilitate interpretation (e.g. 18.3 deaths per year per 100,000 persons).

Proportion de décès dans une population donnée et pendant un temps déterminé (habituellement une année).

Remarque : Le taux est souvent exprimé en nombre par 100 000 pour en faciliter l’interprétation (exemple : 18,3 décès par an par 100 000 personnes).

Cociente entre el número de personas que mueren en un intervalo de tiempo por una causa determinada y la suma de los tiempos de observación de todos los individuos de la muestra.

See regression analysis.

Voir Analyse de régression

Véase análisis de regresión.

Several statistical tests done on the same observations.

Note: In a study, the sample size and the alpha level are set according to the principle that a single null hypothesis will be tested at the end of the study, once all the data have been gathered. If more than one statistical test is undertaken, e.g. pairwise comparisons of several interventions, or tests on different variables, at different timepoints or on different sub-groups, there will be an increase in the planned overall Type I error (alpha) probability. Some statistical methods are proposed to take multiple testing into account, but they are controversial.

Plusieurs tests statistiques faits sur les mêmes observations.

Remarque : Dans une étude, la taille de l’échantillon et le niveau alpha sont fixés en fonction du principe qu’une seule hypothèse nulle sera vérifiée à la fin de l’étude, une fois toutes les données recueillies. Si l’on procède à plus d’un test statistique, par exemple à des comparaisons de plusieurs interventions par paires, à des tests sur différentes variables, à différents moments ou sur différents sous-groupes, il y aura une hausse de la probabilité prévue d’erreur de type I (alpha) globale. Certaines méthodes statistiques sont proposées pour tenir compte des comparaisons multiples, mais elles sont controversées.

Las pruebas estadísticas estándar se basan en el principio de realización de un único contraste de hipótesis una vez que finaliza el estudio y se han recogido todos los datos.

El tamaño de la muestra y los errores alfa y beta se definen con arreglo a ese principio. Si se realiza más de una prueba estadística (p.ej. comparaciones por pares de varias intervenciones, contraste de diferentes variables, diferentes momentos en el tiempo, diferentes parámetros o subgrupos), puede haber un incremento en el error de tipo I (alfa), es decir, es más probable que se encuentren efectos significativos en la muestra, cuando en realidad no hay efecto en la población. Se han desarrollado métodos estadísticos específicos para tratar el problema de las comparaciones múltiples, que analizan los datos conforme se van acumulando en un estudio. (Véase también ensayo secuencial ).

A model in which the combined effect of two or more factors is the product of the isolated effects of each factor.

Note: For example, if a factor X multiplies a risk by a in the absence of Y, and if a second factor Y multiplies the risk by b in the absence of X, the combined effect of the two factors will be a x b.

(Related concept: additive model)

3

Reference details:

Modèle dans lequel l’effet combiné de deux facteurs ou plus est le produit des effets isolés de chacun des facteurs.

Remarque : Par exemple, si un facteur X multiplie un risque par a en l’absence de Y et qu’un deuxième facteur Y le multiplie par b en l’absence de X, l’effet combiné des deux facteurs sera a x b.

(Notion connexe : modèle additif)

Modelo en el cual el efecto conjunto de dos o más factores es el producto de sus efectos.

Por ejemplo, si un factor multiplica el riesgo por a, y un segundo factor por b, el efecto combinado de los dos factores es a x b. (Véase también modelo aditivo ).

In hypothesis testing, a proposal that there is no association between two variables or no difference between two values.

Note: For example, the null hypothesis could indicate that an intervention has no effect, i.e. that there is no true difference between the results obtained in the experimental group and the control group.

Dans un test d’hypothèse, proposition selon laquelle il n’existe pas d’association entre deux variables ou pas de différence entre deux valeurs.

Remarque : Par exemple, l’hypothèse nulle pourrait indiquer qu’une intervention n’a pas d’effet, c’est-à-dire qu’il n’y a pas de véritable différence entre les résultats obtenus dans le groupe expérimental et dans le groupe témoin.

En el contraste de hipótesis, es la hipótesis de que la intervención no tiene efecto, es decir no hay una diferencia real entre el grupo de tratamiento y el de control.

Por lo general, si las pruebas estadísticas indican que el valor P es igual o mayor que un nivel especificado (p.ej. 0,01 ó 0,05) los efectos observados del tratamiento no serán significativos y no podrá rechazarse la hipótesis nula. Si el valor P es inferior al nivel especificado se considera que el efecto del tratamiento tiene significación estadística y se rechaza la hipótesis nula. Si un intervalo de confianza (p.ej. del 95% ó 99%) incluye un efecto del tratamiento igual a cero, la hipótesis nula no puede rechazarse.

Data classified into two or more categories where there is a natural order to the categories, such as non-smokers, ex-smokers, light smokers and heavy smokers.

Syn.: ordered categorical data

3

Reference details:

Données classées en deux catégories ou plus présentant un ordre naturel, comme non-fumeurs, ex-fumeurs, fumeurs légers, grands fumeurs.

Syn. : données catégoriques ordonnées7

Santé Canada. Disponible à : http://search.hc-sc.gc.ca/cgi-bin/query?mss=hcsearch.

Reference details:

(n.f.).

Datos clasificados en más de dos categorías en las que existe un orden natural, por ejemplo, no fumadores, ex-fumadores, fumadores ocasionales, fumadores habituales. Los datos ordinales son frecuentemente clasificados en dos categorías para simplificar el análisis y la presentación, lo que puede dar lugar a una considerable pérdida de información; o en muchas categorías, considerándose datos continuos, lo que puede dar lugar a asunciones erróneas en la distribución de los datos.

Sin.: Datos ordenados en categorías

In hypothesis testing, the probability that a parameter to be tested has a value as extreme or more extreme than the value that would be observed if the null hypothesis were true.

Note: If the p value associated with the statistical test is equal to or greater than the alpha level that was determined (0.01 or 0.05, for example), this means that the association or difference observed may be due to chance and that the null hypothesis cannot be rejected. However, if the p value is less than the alpha level that was determined, the association or difference is statistically significant and the null hypothesis is rejected.

Alternate spelling: p-value

15

Reference details:

Dans un test d’hypothèse, probabilité qu’un paramètre à tester ait une valeur aussi extrême ou plus extrême que la valeur observée si l’hypothèse nulle était vraie48

Greenwood DJ et Levin ML. Reform of the social sciences and of universities through action research. Dans : Denzin NK et Lincoln YS. Handbook of qualitative research. 2e éd. Thousand Oaks, CA : Sage Publications; 2000.

Reference details:

.

Remarque : Si la valeur de p associée au test statistique est égale ou supérieure au niveau alpha qui a été déterminé (0,01 ou 0,05 par exemple), cela signifie que l’association ou la différence observée peut s’expliquer par l’effet du hasard, et l’hypothèse nulle ne peut être rejetée. Par contre, si la valeur de p est inférieure au niveau alpha fixé, l’association ou la différence est statistiquement significative et l’hypothèse nulle est rejetée.

Syn. : valeur p15

Reference details:

,30

Reference details:

(n.f.), degré de signification15

Reference details:

(n.m.).

En el contraste de hipótesis, la probabilidad de que una diferencia observada entre los grupos de intervención y de control se deba sólo al azar si la hipótesis nula es cierta. Si p es inferior al nivel α (normalmente 0,01 o 0,05) elegido antes del estudio, se rechaza la hipótesis nula.

In a meta-analysis, a method used to combine odds ratios.

Note: The calculations are straightforward and easy to interpret, but the result may sometimes differ substantially from that obtained using other methods. The Peto method is based on a fixed-effect model.

Dans une méta-analyse, méthode utilisée pour combiner les rapports des cotes.

Remarque : Les calculs sont simples et facilement interprétables, mais le résultat peut parfois différer considérablement de celui obtenu par d’autres méthodes. La méthode de Peto est fondée sur un modèle à effets fixes.

Forma de combinar odds ratios ampliamente utilizada en el meta-análisis.

Los cálculos son directos y fáciles de entender pero en algunos casos los odds ratios de Peto pueden presentar diferencias importantes con respecto a los odds ratios exactos. Es un modelo de efectos fijos.

A numerical value obtained in a sample and considered the best estimate of the population from which the sample is taken.

Note: For example, x and s are point estimates of µ and σ, which represent the mean and the standard deviation. A confidence interval is typically constructed around the point estimate.

(Related concept: confidence interval)

3

Reference details:

, 5

Office de la langue française du Québec. Le grand dictionnaire terminologique. Disponible à : http://www.granddictionnaire.com/btml/fra/r_motclef/index1024_1.asp

Reference details:

Valeur numérique obtenue dans un échantillon et considérée comme la meilleure estimation du paramètre de la population d’où provient l’échantillon.

Remarque : Par exemple, x et s sont des estimations ponctuelles de µ et de σ, qui représentent la moyenne et l’écart type. On construit habituellement un intervalle de confiance autour de l’estimation ponctuelle.

(Notion connexe : intervalle de confiance).

Resultados (p.ej. media, diferencia de media ponderada, odds ratio, riesgo relativo, diferencia de riesgos) obtenidos de una muestra (estudio o meta-análisis) que se utilizan como la mejor estimación de lo que ocurre en la realidad en la población de la cual se ha obtenido la muestra. Un intervalo de confianza es una medición de la incertidumbre (debida al azar) asociada a esa estimación. (Véase también intervalo de confianza ).

The probability of a hypothesis test correctly detecting a real effect.

Note 1: Power is also the probability of avoiding a Type II error and therefore corresponds to (1 - β).

Note 2: A power analysis may be performed to determine whether a sample size will have sufficient power to reject a false null hypothesis, and so find the effect described by the alternative hypothesis.

Note 3: Related terms include hypothesis testing, beta (β), and statistical power.

Dans un test d’hypothèse, probabilité de rejeter une hypothèse nulle fausse, c’est-à-dire de conclure qu’un traitement est efficace lorsqu’un effet thérapeutique ayant une ampleur donnée existe vraiment, par exemple.

Remarque : En présence d’une hypothèse nulle réellement fausse (lorsqu’il y a un véritable effet thérapeutique d’une ampleur donnée, par exemple), la puissance statistique est la probabilité d’éviter une erreur de type II et correspond donc à (1 - β).

En un contrate de hipótesis, se denomina potencia a la probabilidad de rechazar la hipótesis nula, cuando ésta es falsa. Es el complementario del error de tipo II y se suele representar por (1 - β).

En los ensayos clínicos, la hipótesis nula suele ser la ausencia de efecto de la intervención a estudio. En ese caso la potencia sería la probabilidad de detectar, para un determinado tratamiento, un efecto de una magnitud dada cuando realmente existe ese efecto.

1) A quality of a point estimate obtained from a set of observations having a small variance.

Note: A narrow confidence interval around a point estimate indicates a more precise estimate of effect than a wide confidence interval. Note that a precise estimate is not necessarily accurate.

2) A measure of the likelihood of random errors in the results of a study, meta-analysis or measurement.

Note: In a meta-analysis, the weight given to the results of each study in the overall estimate of the effect of an intervention is often based on the precision of each study, which is estimated using the inverse of the variance of the estimate of effect or the sample size.

3) In a literature search, the number of relevant citations, divided by the total number of citations retrieved, i.e. the proportion of studies meeting the inclusion criteria for a clinical trials register or a literature review.

(Related concept: accuracy)

1) Qualité d’une estimation ponctuelle obtenue d’une série d’observations présentant une petite variance.

Remarque : Un intervalle de confiance étroit autour de l’estimation ponctuelle indique une estimation plus précise qu’un intervalle de confiance large. Il est à noter qu’une estimation précise n’est pas nécessairement exacte.

2) Mesure de la probabilité3

Reference details:

d’erreurs aléatoires3

Reference details:

dans les résultats d’une étude, d’une méta-analyse ou d’une mesure.

Remarque : Dans une méta-analyse, le poids accordé aux résultats de chaque étude dans l’estimation globale de l’effet d’une intervention est souvent fonction de la précision de chaque étude, celle-ci étant estimée par l’inverse de la variance de l’estimation de l’effet ou la taille de l’échantillon.

3) En recherche documentaire, nombre des références pertinentes divisé par le nombre total de références bibliographiques extraites10

Robert-Collins dictionnaire français-anglais, anglais-français Dictionnaire électronique. Paris : Softissimo; 2002.

Reference details:

,32

Meertens R. Guide anglais français de la traduction. Paris : Chiron éditeur; 2004.

Reference details:

, c’est-à-dire proportion des études répondant aux critères d’inclusion d’un registre d’essais cliniques ou d’une revue de la littérature.

(Notion connexe : exactitude).

1. El grado en el que una medida (p. ej. la estimación media del efecto del tratamiento) se puede derivar de una serie de observaciones que presentan pequeñas variaciones (p. ej. magnitud cercana). Un intervalo de confianza estrecho es indicativo de una estimación más precisa del efecto que un intervalo de confianza amplio. Una estimación precisa no es necesariamente una estimación exacta.

2. Una medida de la probabilidad de que el error debido al azar esté presente en los resultados de un estudio, metaanálisis o medida. Los intervalos de confianza alrededor de la estimación del efecto de cada estudio son una medida de precisión, y el peso dado a los resultados de cada estudio en un metaanálisis (típicamente el inverso de la varianza de la estimación del efecto) es una medida de la precisión (p. ej. el grado en el que un estudio influye sobre le estimación global del efecto en un metaanálisis viene determinado por la precisión de su estimación del efecto.

3. La proporción de referencias relevantes que se localizan utilizando una estrategia específica de búsqueda (p. ej. el número de estudios relevantes que cumplen los criterios de inclusión en un registro de ensayos o en una revisión) dividido por el total de referencias obtenidas.
(Véase también exactitud).

A mathematical function describing the probabilities associated with each value.

Note: For example, normal, chi square, binomial or Poisson distribution.

Fonction mathématique décrivant les probabilités associées à chaque valeur.

Remarque : Par exemple, distribution normale3

Reference details:

, du khi carré, binomiale3

Reference details:

, de Poisson.

Función matemática que asigna a cada suceso de la variable aleatoria la probabilidad de que dicho suceso ocurra. Puede seguir la forma de una función normal, chi cuadrado, binomial, Poisson. El punto más elevado de la distribución suele ser la estimación más probable del efecto real que tiene el tratamiento. El área bajo la curva trazada entre dos puntos cualquiera proporciona la probabilidad de que el verdadero efecto del tratamiento se encuentre entre esos dos puntos. Por consiguiente, la distribución de probabilidad puede utilizarse para proporcionar un intervalo en el cual pueda estimarse con una probabilidad determinada (p.ej. 95%) la inclusión del efecto real del tratamiento.

In a meta-analysis, a statistical model in which both the within-study variance and the between-studies variances are included in the assessment of the degree of uncertainty (confidence interval) of the combined effect of the studies.

Note: If there is significant heterogeneity among the results of the studies included in a meta-analysis, a random effects model will give wider confidence intervals than a fixed-effect model.

(Related concepts: fixed-effect model)

3

Reference details:

Dans une méta-analyse, modèle statistique où tant la variance intra-étude que les variances interétudes sont incluses dans l’évaluation du degré d’incertitude (intervalle de confiance) de l’effet combiné des études.

Remarque : Si l’hétérogénéité entre les résultats des études incluses dans la méta-analyse est importante, le modèle à effets aléatoires donnera des intervalles de confiance plus larges que le modèle à effets fixes.

(Notion connexe : modèle à effets fixes).

Modelo estadístico a veces utilizado en el meta-análisis, en el que tanto el error de muestreo dentro del estudio (varianza) como la variación entre estudios se incluyen en la evaluación de la incertidumbre de los resultados (intervalo de confianza).

Si existe una heterogeneidad significativa en los resultados de los estudios incluidos, los modelos de efectos aleatorios ofrecerán intervalos de confianza más amplios que los modelos de efectos fijos. (Véase también modelo de efectos fijos ).

A deviation due to chance between a point estimate and the value of the estimated parameter.

Note: Random error leads to about the same number of results greater than the true value sought and results lower than this value. It is independent of the effects of systematic biases. In general, the larger the mean sample size is, the smaller the random error is.

3

Reference details:

Écart attribuable au hasard entre une estimation ponctuelle et la valeur du paramètre estimé.

Remarque : L’erreur aléatoire entraîne à peu près autant de résultats supérieurs à la valeur réelle recherchée que de résultats inférieurs à cette valeur. Elle est indépendante des effets des biais systématiques. En règle générale, plus la taille moyenne de l’échantillon est grande, plus l’erreur aléatoire est petite.

Tendencia que puede presentar la estimación de un parámetro (p.ej. en base a la media muestral del efecto de un tratamiento) a desviarse aleatoriamente del valor verdadero del parámetro.

La variabilidad aleatoria es independiente de los efectos de los sesgos sistemáticos. En general, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error aleatorio. La variabilidad aleatoria disminuye conforme aumenta la precisión.

A method of randomization that ensures that, at any point in a trial, an equal number of subjects have been allocated to each comparison group.

Note: Permuted blocks are often used in combination with stratified randomization.

Méthode de randomisation permettant d’assurer, à n’importe quel moment au cours d’un essai, qu’un nombre égal de sujets a été affecté à chacun des groupes comparés.

Remarque : Les permutations par blocs sont souvent utilisées en association avec la randomisation stratifiée.

Método de aleatorización que garantiza que, en cualquier momento de un ensayo, haya igual número de participantes en todos los grupos de comparación. Los bloques permutados se usan frecuentemente junto con la aleatorización estratificada.

See ROC curve.

15

Reference details:

Voir courbe ROC.

Véase curva ROC de la característica operativa del receptor.

A method consisting of selecting a mathematical model (linear or logistic regression, for example) that explains the data to describe or predict the effect of one or more independent variables X on a dependent variable Y.

Note: The terms are used as follows: linear regression when the variable Y is continuous, logistic regression when Y is a dichotomous variable, simple regression when there is a single variable X, and multiple regression when there are several variables X.

15

Reference details:

Méthode consistant à sélectionner un modèle mathématique (régression linéaire30

Reference details:

ou logistique30

Reference details:

, par exemple) qui explique les données afin de décrire ou de prédire l’effet d’une ou de plusieurs variables indépendantes « X » sur une variable dépendante « Y ».

Remarque : On parle de régression linéaire lorsque la variable Y est continue, de régression logistique lorsque Y est une variable dichotomique, de régression simple lorsqu’il y a une seule variable X, et de régression multiple lorsqu’il y a plusieurs variables X.

Enfoque que utiliza el mejor modelo matemático (p.ej. lineal, logístico) para describir o predecir el efecto de la variable independiente “X” sobre la variable dependiente “Y”; la regresión “múltiple” consiste en estimar el efecto de diversas variables independientes sobre la variable dependiente.

In the evaluation of a diagnostic or screening test, a graphical depiction of the relationship between the true positive ratio (sensitivity) and the false positive ratio (1 - specificity) for various positivity cut-off points of the test.

Note: The area under the ROC curve is an expression of a test’s performance independent of the patient population and can be used to compare several tests.

30

Reference details:

Dans l’évaluation d’un test diagnostique ou de dépistage, représentation graphique de la relation entre la proportion de vrais positifs (sensibilité) et de faux positifs (1 - spécificité) pour différents seuils de positivité7

Santé Canada. Disponible à : http://search.hc-sc.gc.ca/cgi-bin/query?mss=hcsearch.

Reference details:

du test.

Remarque : L’aire sous la courbe30

Reference details:

ROC exprime la performance d’un test indépendamment de la population de patients et peut servir à comparer plusieurs tests.

Syn. : courbe caractéristique de la performance d’un test (n.f.).

Gráfico que representa la relación entre la tasa de verdaderos positivos (sensibilidad) y la tasa de falsos positivos ("1 - especificidad") como una función del nivel de corte del marcador de una enfermedad (o condición clínica). Las curvas ROC ayudan a demostrar cómo el incremento o disminución del punto de corte que define una prueba como positiva afecta al equilibrio entre la identificación correcta de los enfermos (verdaderos positivos) y la denominación incorrecta como positivos de los sanos (falsos positivos).

El área bajo la curva ROC es una expresión del potencial diagnóstico de un marcador independiente de la población de pacientes y puede utilizarse para comparar uno o más marcadores.

See random error.

15

Reference details:

Voir erreur aléatoire.

Véase error aleatorio.

The difference between two means, divided by an estimate of the within-group standard deviation.

Note: When a continuous variable (such as pain) is measured in a variety of ways across studies (using different scales), it may prove impossible to compare or combine the study results in a meta-analysis. If the effects are expressed as a standardised value, the results can be combined, since they are no longer expressed as units of measurement. Standardised mean differences are sometimes referred to as a “d index.”*

*Concept introduced by J. Cohen (1988).

Alternative spelling: standardized mean difference (SMD)

Différence entre deux moyennes, divisée par une estimation de l’écart type15

Reference details:

, 30

Reference details:

intragroupe3

Reference details:

.

Remarque : Lorsqu’une variable continue (comme la douleur) est mesurée de différentes façons d’une étude à l’autre (à l’aide de différentes échelles), il peut s’avérer impossible de comparer ou de combiner les résultats des études dans une méta-analyse. En exprimant les effets en valeur standardisée, on peut combiner les résultats puisqu’ils ne sont plus exprimés en unités de mesure. On appelle parfois les différences moyennes standardisées « indice d »*.

*Notion introduite par J. Cohen (1988)58

Cohen J. Statistical power analysis for the behavioural sciences. 2e éd. Hillsdale, NJ: Lawrence Earlbaum Associates; 1988.

Reference details:

.

Diferencia entre dos medias dividida por una estimación de la desviación estándar intra-grupo. Cuando los diversos estudios de una revisión sistemática miden sus resultados (p.ej., el dolor) de formas diversas (utilizando escalas diferentes) no es apropiado realizar una combinación directa de esos resultados.

La utilización de una medida estandarizada para expresar los resultados puede hacer posible la combinación de los estudios al desaparecer las unidades de medida. Las diferencias de medias estandarizadas a veces se conocen como índice d.

See power.

Voir puissance statistique.

Véase potencia.

In hypothesis testing, a conclusion drawn when the null hypothesis is rejected, i.e. when the p-value is below the pre-determined alpha level.

(Related concept: p-value)

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Dans un test d’hypothèse, conclusion tirée lorsqu’on rejette l’hypothèse nulle, c’est-à-dire quand la valeur de p est inférieure au niveau alpha prédéterminé.

(Notion connexe : valeur de p).

A partir de los resultados de un test estadístico se valora que una intervención tiene un efecto estadísticamente significativo cuando las diferencias observadas entre el grupo de tratamiento y el grupo control son lo suficientemente grandes como para que no sea probable que esas diferencias se hayan debido al azar. En ese caso se rechaza la hipótesis nula. El valor de significación estadística indica la probabilidad de que las diferencias observadas se hayan producido por azar, no aportando información sobre la magnitud del efecto. Por ejemplo, un valor p de 0,05 para una diferencia de riesgo del 10% indicaría que la probabilidad de que esa diferencia de riesgo se haya producido por azar es menos que una entre veinte, resultando estadísticamente significativa. Aunque los valores de corte son siempre arbitrarios, es habitual establecer un nivel p de 0,05; 0,01 en meta-análisis, ó 0,10 para la evaluación de interacciones. (Véase valor P ).

See hypothesis testing.

Voir test d'hypothèse.

Procedimiento (o función) matemático que se utiliza, entre otras cosas, para determinar si las diferencias en los resultados entre el grupo de tratamiento y el grupo control son lo suficientemente grandes como para concluir que son estadísticamente significativas. Este tipo de prueba estadística genera un valor asociado a un valor P concreto. Entre las pruebas estadísticas más comunes se encuentran las siguientes: Pruebas F, t, Z y chi-cuadrado. La elección de la prueba depende de las condiciones de un estudio, p.ej. el tipo de variable de resultado utilizada, si los pacientes fueron seleccionados aleatoriamente de una población más grande, y si puede asumirse que los valores de los resultados de la población tienen una distribución normal u otro tipo de distribución.

In a systematic review of studies on diagnostic or screening tests, a graphical depiction of the relationship between the true positive ratio (sensitivity) and the false positive ratio (1 - specificity) in all of the individual studies on a given test.

Note: A regression line can be fitted through these points.

Dans une revue systématique d’études sur des tests diagnostiques ou de dépistage, représentation graphique de la relation entre la proportion de vrais positifs (sensibilité) et de faux positifs (1 - spécificité) dans l’ensemble des études individuelles sur un même test.

Remarque : On peut faire passer une droite de régression3

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Pigeon ER et Kellett R. Glossaire des termes usuels en recherche et évaluation. Disponible à : http://www.Rcmp-learning.org/french/docs/ppcd1310.htm.

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à travers ces points.

Gráfico bidimensional que, en un meta-análisis de pruebas diagnósticas, representa en un eje la sensibilidad y en el otro (1-especificidad) para cada estudio individual y la curva que mejor se ajusta a ese conjunto de puntos.

See alpha.

Voir alpha et erreur de type I.

Véase también alfa.

See beta.

Voir beta et erreur de type II.

Véase beta

A factor that can have different values.

Note: The values measured in a study are data.

Facteur pouvant prendre différentes valeurs.

Note : Les valeurs mesurées dans une étude sont des données.

Cualquier atributo, fenómeno o hecho que puede tener diferentes valores.

A measure of the variation shown by a set of observations, defined by the sum of the squares of deviations from the mean, divided by the number of degrees of freedom in the set of observations.

Mesure de dispersion dans une série d’observations, définie par la somme des carrés des écarts par rapport à la moyenne divisée par le nombre de degrés de liberté dans la série d’observations.

Medición de la variación presentada por un conjunto de observaciones, definida por la suma de los cuadrados de las desviaciones de cada observación con respecto a la media, dividida entre el número de grados de libertad en el conjunto de observaciones.

An extension of least squares regression used when there is heterogeneity in the variances or dependence between the observations.

Note: This method is often used in meta-regression, and the weights then correspond to the precision of each study’s estimate of effect.

Extension de la régression des moindres carrés utilisée en présence d’hétérogénéité des variances ou de dépendance entre les observations.

Remarque : Cette méthode est souvent utilisée en méta-régression, et les poids correspondent alors à la précision de l’estimation de l’effet de chaque étude.

Técnica de regresión para estimar los parámetros de un modelo de regresión múltiple, en la que la contribución de cada estudio a la suma de los cuadrados de las desviaciones se pondera por su precisión.

In a meta-analysis, when study results measured using the same scale are being combined, the difference between two means, weighted by the precision of the study.

Note: The precision of the study’s estimate of effect may, for example, correspond to the inverse of the variance.

(Related concept: standardised mean difference)

Dans une méta-analyse, lors de la combinaison de résultats d’études mesurés avec la même échelle continue, différence entre deux moyennes, pondérée par la précision de l’étude.

Remarque : La précision de l’estimation de l’effet d’une étude peut, par exemple, correspondre à l’inverse de la variance.

(Notion connexe : moyenne des différences standardisées)

Método de meta-análisis utilizado para combinar medidas en escalas continuas (como la ponderación), donde se conocen la media, la desviación estándar y el tamaño de la muestra de cada grupo.

La ponderación dada a cada estudio (p.ej. cuánta influencia tiene cada estudio en los resultados globales del metaanálisis) se determina por la precisión de su estimación del efecto y, en el software estadístico de RevMan y CDSR, es igual a la inversa de la varianza. Este método asume que todos los ensayos han medido el resultado en la misma escala. (Véase también diferencia de media estandarizada ).