La miniature avec The Big Lebowsky envoie du rêve ! Continuez comme ça professeur, votre dévouement et votre pédagogie nous permet de bien comprendre cette matière difficile qu'est la LCA.
Milles mercis j'ai enfin compris cette histoire de "P value for interaction" qui restait une notion très floue dans ma tête, malgré les explications de mes professeurs en conférence !
Un immense merci pour vos vidéos qui permettent de déchiffrer ces tableaux beaucoup plus clairement qu’après avoir lu des notions de cours en format papier
A quoi sert le P Value si on a déjà la réponse sur la significativité avec le HR qui exclue 1 ? Et le P Value ne doit-il pas être < 0.001 pour être considéré comme significatif ? Car du coup dans plusieurs HR il n'y avait pas la valeur 1 (donc significatif) mais le P Value correspondant était supérieur à 0.001 du coup on doit retenir que c'est significatif ou que ça ne l'est pas ? Est-ce le P Value qui l'emporte sur le HR ?
Donc pour la pvalue d'interaction si elle est inferieure à 0.05 on conclut qu'il y a une difference entre les groupes par interaction directe avec le CJP?
Bonjour ! C'était une très bonne vidéo bien explicative, cependant j'ai une question qui me taraude, est-il possible que dans un sous-groupe nous ayons un intervalle de confiance significatif ( donc qui ne comprends pas la valeur 1 ) et d'avoir un "p value" > 0.05 ? Si oui, que pourrions-nous en conclure ? Merci pour votre réponse.
Bonjour Pr Geek, encore une fois une vidéo parfaite, donc un GRAND MERCI à vous. J'ai lu quelque part que lorsque le p d'interaction était inférieur à alpha, donc qu'il y avait hétérogénéité entre 2 sous-groupes, cela diminuait la pertinence clinique; pourquoi ?
Super, merci de nous éclairer sur cette notion peu intuitive, juste une question, dans votre premier exemple vous dites qu'on peut dire que chez les patients avec un PSA >10 la prostatectomie réduit le risque de décéder, mais peut on dire ça alors qu'il n'y a pas de différence significative dans au niveau de la survie "overall" faisant donc de cette étude une étude négative ? Merci :)))
On peut le dire, mais pas en tirer des recommandations pour la pratique. C'est une conclusion exploratoire qui peut guider la réalisation d'essais ultérieurs ou générer des hypothèses. Pas plus
je me demande pourquoi on ne fait jamais d'analyse a plus de 1 variable. peut etre que l'age n'a pas d'incidence, la race ou autre pris individuellement. mais peut etre que age + race + risk + PSA on aurait un sous groupe significatif je ne comprends pas pourquoi ces analyses ne sont jamais faites. et pourtant des cas ou des combinaisons de sous groupe montrent des effets notable il y en a beaucoup. comment traiter cela ?
La miniature avec The Big Lebowsky envoie du rêve ! Continuez comme ça professeur, votre dévouement et votre pédagogie nous permet de bien comprendre cette matière difficile qu'est la LCA.
Milles mercis j'ai enfin compris cette histoire de "P value for interaction" qui restait une notion très floue dans ma tête, malgré les explications de mes professeurs en conférence !
Un immense merci pour vos vidéos qui permettent de déchiffrer ces tableaux beaucoup plus clairement qu’après avoir lu des notions de cours en format papier
1sem avant les ECN, et c'est seulement maintenant que je comprend XD Merci bcp et bonne continuation, vos vidéos sont super bien expliquées !
je te rassure t'es pas la seule !
Ecn dans 40min merci de m'aider à sauver les meubles
pile poil la réponse que je cherchais ! un grand merci !!
Bonjour,
Mais comment savons nous quand il faut exclure 0 concrètement car dans le deuxième exemple je ne vois pas
génial, continuez !
A quoi sert le P Value si on a déjà la réponse sur la significativité avec le HR qui exclue 1 ?
Et le P Value ne doit-il pas être < 0.001 pour être considéré comme significatif ?
Car du coup dans plusieurs HR il n'y avait pas la valeur 1 (donc significatif) mais le P Value correspondant était supérieur à 0.001 du coup on doit retenir que c'est significatif ou que ça ne l'est pas ? Est-ce le P Value qui l'emporte sur le HR ?
Donc pour la pvalue d'interaction si elle est inferieure à 0.05 on conclut qu'il y a une difference entre les groupes par interaction directe avec le CJP?
Bonjour !
C'était une très bonne vidéo bien explicative, cependant j'ai une question qui me taraude, est-il possible que dans un sous-groupe nous ayons un intervalle de confiance significatif ( donc qui ne comprends pas la valeur 1 ) et d'avoir un "p value" > 0.05 ? Si oui, que pourrions-nous en conclure ?
Merci pour votre réponse.
Je me pose la même question avez vous eu la réponse ?
Pour ces HR, il y a des comparaisons multiples. Est-ce qu'elles sont déjà prises en compte dans l'analyse ou pas ?
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Bonjour Pr Geek, encore une fois une vidéo parfaite, donc un GRAND MERCI à vous.
J'ai lu quelque part que lorsque le p d'interaction était inférieur à alpha, donc qu'il y avait hétérogénéité entre 2 sous-groupes, cela diminuait la pertinence clinique; pourquoi ?
Super, merci de nous éclairer sur cette notion peu intuitive, juste une question, dans votre premier exemple vous dites qu'on peut dire que chez les patients avec un PSA >10 la prostatectomie réduit le risque de décéder, mais peut on dire ça alors qu'il n'y a pas de différence significative dans au niveau de la survie "overall" faisant donc de cette étude une étude négative ?
Merci :)))
On peut le dire, mais pas en tirer des recommandations pour la pratique. C'est une conclusion exploratoire qui peut guider la réalisation d'essais ultérieurs ou générer des hypothèses. Pas plus
je me demande pourquoi on ne fait jamais d'analyse a plus de 1 variable.
peut etre que l'age n'a pas d'incidence, la race ou autre pris individuellement.
mais peut etre que age + race + risk + PSA on aurait un sous groupe significatif
je ne comprends pas pourquoi ces analyses ne sont jamais faites. et pourtant des cas ou des combinaisons de sous groupe montrent des effets notable il y en a beaucoup.
comment traiter cela ?