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Savoir si un participant présente au moins un événement et connaître la fréquence de ses récidives sont deux questions différentes. L’évaluation des événements récurrents exige des règles explicites définissant le début d’un nouvel épisode et sa distinction avec la poursuite d’un épisode antérieur.
Définir la question et les hypothèses
Définissez la durée de l’événement, la récupération, la nouvelle apparition et les liens avec les procédures prévues. Le nombre par participant, les proportions de participants présentant un événement et les taux ajustés au suivi sont des mesures différentes. Si la durée du suivi ou l’intensité de l’observation varie, expliquez pourquoi les comptes bruts peuvent ne pas mesurer directement de façon comparable la charge entre groupes.
Exemple d’étude hypothétique
Dans une étude hypothétique, deux enregistrements d’un même épisode clinique sont saisis comme des événements distincts. Un autre centre suit un épisode prolongé dans un seul enregistrement. L’équipe applique les règles de fusion des épisodes et de nouvel événement, tout en préservant les données brutes et en montrant la dérivation des événements analytiques.
Points de contrôle de la conception
- Testez la distinction entre événements nouveaux et en cours avec des données sources représentatives.
- Évaluez le temps de suivi et la fréquence d’observation conjointement aux nombres d’événements obtenus.
- Traitez la dépendance entre événements chez un même participant dans le plan d’analyse.
Consigner la décision et ses limites
L’acceptation exige des totaux reproductibles sur des exemples de chronologies de participants. Expliquez séparément comment le décès ou le retrait modifie la possibilité de nouveaux événements. L’influence d’un participant présentant de nombreux événements peut être étudiée, mais cette personne ne doit pas être exclue simplement parce que ses observations modifient le résultat.
Questions fréquentes
- La proportion présentant au moins un événement suffit-elle ?
- Si la question porte sur la charge, la fréquence et le moment des récurrences peuvent aussi être importants.
- Faut-il supprimer automatiquement les enregistrements qui semblent être des doublons ?
- Non. Examinez les sources et les définitions des événements, puis documentez la décision de dérivation.