Correction Concours Biostat 2012/2013

[attention83]

Bonjour à toutes et tous, ami(e)s biostatisticien(ne)s !

Voici (enfin) en exclusivité biostatistique pour vous chers ami(e)s,

NOTRE CORRECTION OFFICIEUSE DE L’EPREUVE DE BIOSTAT EDITION 2012/2013 !!!

Avant toute chose, comme toute correction officieuse, elle n’engage que nous trois et n’est absolument pas la correction OFFICIELLE retenue pour le concours. On a essayé de se rapprocher au plus près des bonnes réponses, du moins on l’espère, et on espère qu’elle vous servira

Si vous avez des remarques concernant celle-ci, vous pouvez très bien les poster à la suite de ce post.
Nous apporterons les corrections au fur et à mesure en fonction de la pertinence des observations faites. .

Quelques mots sur l’épreuve :

-L’épreuve a été rallongé d’un QCM cette année.
-Un des qcm (qcm numéro 11) a été inspiré d’un QCM du tutorat de l’année dernière (annatut)
-Plusieurs QCMs de probas ressemblaient aux QCMs du tutorat.
-Le professeur Benoliel a mis un QCM sur les intervalles de confiance qui se recoupent avec des moyennes différentes (qcm numéro et un sur la précision (qcm numéro 10) qui sont des notions reprises à la séance de révision
-Il n’y a pas eu de gros calculs et aucun calcul dans la partie Benoliel, comme dit et re-dit en séance de révision
-Un nombre non négligeable de « qcm basique » et plus de qcms orientés sur la réflexion
-Les qcms étaient bien répartis en fonction du nombre de cours de chaque partie, y compris à l'intérieur même de la partie proba (de Staccini)

En conclusion :
Un sujet relativement facile, du moins plus accessible que les années précédentes et surtout sans surprise et quasiment aucune ambiguité -> bref un sujet de qualité

Mon petit mot sur le principe de la correction :
La correction officieuse vous permettra de savoir approximativement votre note à l’épreuve, mais elle n’indique pas pour autant si vous serez bien placé. Parce que comme dans tout concours, ce n’est pas la note qui compte, mais votre position par rapport au reste de la promo. Autrement dit, vous pouvez être mal classés en ayant une bonne note (dans la situation où vous avez 15/20 et que le reste de la promo a plus de 16/20) ou encore vous pouvez avoir une note toute pourrie et être super bien classé (dans la situation où vous avez 5/20 et que le reste de la promo a pas plus de 3/20). Cela risque de vous inquiéter à tort ou à raison (seul les résultats vous le diront au final)

Personnellement, je n’avais pas (et je n’ai toujours pas) ré-ouvert mes sujets du concours, car selon moi c’est fait, c’est fait, on ne peut rien y faire et la note ne garantis pas la réussite.

Tout ça pour vous dire, de ne pas trop vous pencher sur la correction qui pourrait éventuellement vous miner le moral, et de surtout profiter des vacances pour vous reposer car l’année n’est pas finie. Et la fin d’année sera très dur niveau mental, alors profitez bien de vos vacances dès maintenant !!!


Le (dernier) mot :
J’espère que tout le mal qu’on s’est donné pour vous ce semestre pour vous faire aimer et travailler la biostat a porté ses fruits. Que vous avez pu découvrir comme il se doit cette formidable matière, que vous avez pu vous entrainer comme il se doit pour le concours....

Pour les plus chanceux qui passeront, vous découvrirez que la biostat s’immisce dans pas mal de cours en P2 et revient en D1, alors patience ^.

Je ne vous dis pas au revoir, mais plutôt à très bientôt...
Signé VIVE LA BIOSTAT !!!

Maintenant place à la correction :



SUJET DU CONCOURS UE4 2012/2013

Concours UE4 2012-2013.pdf

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CORRECTION CONCOURS UE4 2012/2013
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Qcm 1:

Correction Qcm 1:

Réponse B, C, D, E

La médiane est un paramètre. Les paramètres sont utilisés uniquement sur des variables quantitatives. Par conséquent, si la variable est quantitative, l’item est compté juste. Si la variable est qualitative, l’item sera compté faux.

Item A : Faux: variable qualitative binaire, on ne peut donc pas appliquer de paramètre.

Item B : Vrai: variable quantitative.

Item C : Vrai: variable quantitative.

Item D : Vrai: variable quantitative.

Item E : Vrai: variable quantitative.

Qcm 2:

Correction Qcm 2:

Réponse A, D

Item A : Vrai: c’est ce que l’on appelle la discrétisation d’une variable quantitative continue.

Item B : Faux: on peut effectuer un codage, mais il ne faut pas oublier que le codage ne modifie en rien la nature qualitative de la variable.

Item C : Faux: la variable taille est une variable quantitative continue, car fait référence à une mesure (et non un dénombrement)

Item D : Vrai

Item E : Faux

Qcm 3:

Correction Qcm 3:

Réponse B, D

Item A : Faux: en modifiant le seuil, on modifie la sensibilité et la spécificité, l’un au dépend de l’autre.

Item B : Vrai: en diminuant le seuil, on le déplace vers la gauche, on augmente le nombre de vrai positifs (=sensibilité augmente), mais également le nombre de faux positifs augmente (=spécificité diminue).

Item C : Faux: voir réponse B.

Item D : Vrai: en augmentant le seuil, on le déplace vers la droite, on augmente le nombre de vrai négatifs (=spécificité augmente), mais également le nombre de faux négatifs augmente (=sensibilité diminue).

Item E : Faux

Qcm 4:

Correction Qcm 4:

Réponse A, B

[u]Item A : Vrai: personnes ayant un test négatif mais malades : 30.

Item B : Vrai: en appliquant le tableau, on peut voir que 10060 femmes bénéficient d'une amniocentèse (ce sont les VP + FP = tous les positifs au test), MAIS seulement 70 femmes bénéficient de l'amniocentèse SACHANT que leur foetus est porteur de trisomie 21 (les VP = toutes les positifs et malades)

Item C : Faux: 9990 correspond au nombre de personnes NON-MALADES ayant un test positif, il faut aussi prendre en compte les 70 personnes malades ayant un test positif. Donc il y a 10060 personnes ayant un test positif.

Item D : Faux: on fait une amniocentèse pour toutes les personnes ayant un test positif, il y a 10060 personnes ayant un test positif. On sait qu’une amniocentèse aboutit à une fausse couche dans un cas sur 100. Donc, environ 10060/100= 100 personnes auront une fausse couche.

Item E : Faux

Qcm 5:

Correction Qcm 5:

Réponse B, C, (D)

Item A : Faux : un des impératifs des essais cliniques est le tirage au sort !

Item B : Vrai: d’après le cours « traitement en insu : maintien de la comparabilité des groupes, à l’exception des traitements, au cours du suivi de l’essai ».

Item C : Vrai: d’ailleurs elles sont réalisés sur un grand nombre de malades.

Item D : Vrai/Faux: cet item ne nous met pas tous d’accord. Alors nous allons vous donner nos points de vue différents, et vous pourrez vous faire votre propre avis concernant cet item.

La version POUR :
Cet item, même si Lupi ne le cite pas texto dans ses cours, correspond à la définition même du tirage au sort (=randomisation). Si on met cet item faux, alors on réfute tout ce qu’ont toujours dit Bénoliel et Staccini dans leurs cours. Alors oui, Lupi parle des autres avantages du TAS dans son cours et pas de celui-ci en particulier, mais la biostat c’est aussi faire des liens entre les cours, et pas apprendre bêtement ce que chacun dit. Pour moi, cet item est donc bel et bien juste puisqu’il est vrai en lui-même. En ne regardant que l’item en lui-même, il est vrai. Je pense seulement que c’est Lupi qui a mal formulé son item, ce qui provoque du coup des désaccords. En plus, il ne faut pas oublier que tous les profs de biostat relisent entièrement le sujet et je suis presque sure à 100% que ni Bénoliel ni Staccini n’auraient été d’acccord de compter cet item faux, puisque dans un de leurs qcms, on aurait eu à le compter vrai. Votre rôle, en tant que P1, n’est pas de vérifier à quel cours appartient cette phrase et donc en fonction d’adapter la réponse. L’item est vrai en lui-même donc il faut le compter vrai (petite gueulante hehe).

La version CONTRE :
C’est un peu du chipotage mais ce n’est pas le véritable but du tirage au sort (ou randomisation), si on se reporte au cours du professeur Lupi Pégurier, car ce QCM provient de son cours. En effet dans le cours, il est précisé à plusieurs reprise que le véritable but du tirage au sort (ou randomisation) c’est de constituer des groupes comparables à J0. De plus, si on essaye de se mettre à la place du professeur qui a fait le QCM, ce qui paraît le plus logique c’est de se reporter à la diapo pour construire l’item. Or si on regarde bien, il y a une phrase qui ressemble dans la diapo, d’ailleur le même verbe est employé . Pour moi, ce serait un argument en faveur du faux, car on pourrait imaginer que lors de la rédaction du QCM la professeur a changé la fin de phrase. De plus à aucun moment dans la diapo du principe du TAS on ne parle de tirer au sort le traitement pour chaque malade et à plusieurs reprises dans le cours on parle de la constitution des groupes pour limiter les biais...

Item E : Faux

Qcm 6:

Correction Qcm 6:

Réponse C, D

Item A : Faux: ce sont des études longues.

Item B : Faux: elles sont beaucoup plus couteuses que les cas témoins...

Item C : Vrai: c’est un de leur principal avantage.

Item D : Vrai: car dans les cas témoins on ne peut calculer que l’odds ratio.

Item E : Faux

Qcm 7:

Correction Qcm 7:

Réponse A, C, D

Item A : Vrai : le risque relatif permet d’évaluer la force de l’association. On sait que l’odds ratio est une bonne approximation du risque relatif, selon certaines conditions, par conséquent on peut dire qu’il évalue lui aussi la force de l’association.

Item B : Faux: le biais correspond à une distorsion de l’estimation de la mesure d’une association entre exposition à un facteur de risque et la survenue d’une maladie. L’odds ratio mesurant cette association, par conséquent il sera affecté par des biais.

Item C : Vrai : texto sorti du cours.

Item D : Vrai: étant donné que l’on ne peut pas calculer de risque relatif dans les enquêtes de type cohorte, l’odds ratio sera alors préféré.

Item E : Faux

Qcm 8:

Correction Qcm 8:

Réponse B

Item A : Faux: la moyenne est un indicateur de POSITION.

Item B : Vrai: car les intervalles de confiance se chevauchent. Rappelez-vous, l’estimation par intervalle est plus « forte » que l’intervalle ponctuel...

Item C : Faux: voir réponse B.

Item D : Faux: le risque de première vaut 5%, car IC95% signifie l’intervalle comprenant 95% des valeurs.

Item E : Faux

Qcm 9:

Correction Qcm 9:

Réponse E

Item A : Faux: c’est au niveau populationnel que l’on doit assortir les résultats d’un intervalle de confiance. Les valeurs au niveau de l’échantillon sont sures donc pas de besoin d’intervalle de confiance...

Item B : Faux: il n’y a pas de tirage au sort, donc pas de représentativité, on ne peut pas se servir des résultats car il ne sont pas forcement fiables.

Item C : Faux: rien n’est comparable à un TAS. Effectivement dans cette situation, on a forcement des biais d’échantillonnage. En effet, tout le monde n’est pas inscrit sur le réseau social en question, cela est variable selon les différents réseaux sociaux, il peut y avoir des personnes qui ne sont pas françaises qui ont accès au réseau social...

Item D : Faux: le problème de représentativité étant présent, l’estimation n’est donc pas bonne.

Item E : Vrai

Qcm 10:

Correction Qcm 10:

Réponse A, B, C, D

Item A : Vrai: c’est d’ailleurs confirmé par la formule de l’intervalle de confiance : si n augmente, l’indice de précision diminue, la largeur de l’intervalle de confiance diminue -> par conséquent la précision augmente....

Item B : Vrai: voir le tableau.

Item C : Vrai: pour bien comprendre prenons un exemple de situation de mesure appariée : prise de la glycémie avant et après la prise d’un médicament hypoglycémiant. On mesure la glycémie chez les mêmes individus et dans des situations différentes (avant et après prise du médicament).

Item D : Vrai: pour illustrer la situation, utilisons la relation a = k x b. Si a augmente, b diminue, autrement dit : la variation d’une variable entraine la variation de l’autre, car elles possèdent une liaison significative.

Item E : Faux

Qcm 11:

Correction Qcm 11:

Réponse E

Item A : Faux: étant donné que l’on compare l’AMELIORATION des performances des cyclistes, on se doit d’avoir un référentiel. Autrement dit, on doit mesurer les performances des cyclistes avant prise d’une substance (ou placebo) et aussi après la prise. Donc on doit plutôt comparer la variation de performance du groupe A à celle du groupe B.

Item B : Faux: la définition correspond à celle de H0.

Item C : Faux: la définition correspond à celle de H1.

Item D : Faux: le test ADAPTE est celui de « comparaison de moyenne », car on a une variable qualitative (groupe A ou groupe B) et un variable quantitative (puissance développée en Watt), et on a des échantillons supérieurs à 40.

Item E : Vrai

Qcm 12:

Correction Qcm 12:

Réponse B

Item A : Faux : dans cette situation comme on fait de la chirurgie on ne peut pas avoir des personnes qui reçoivent alternativement les 2 protocoles.

Item B : Vrai : c’est un des principes de base.

Item C : Faux: on crée un groupe de patients subissant le nouveau protocole et un groupe subissant l’ancien protocole. Mais dans les deux cas, les patients ont un cancer.

Item D : Faux: on doit contrôler dans les deux situations pour pouvoir comparer les deux protocoles.

Item E : Faux

Qcm 13:

Correction Qcm 13:

Réponse C, A? réponse très bientot

Item A : ???: nous avons un doute sur cette proposition car cela dépend de ce qu'entend le prof par "tout âge confondus". A un tutorat, cela aurait été fait car cet exercice prend que les personnes dont l'âge est supérieur à 20. Mais peut être que le prof ne comptait que les valeurs de son tableau.

Item B : Faux

Item C : Vrai

Item D : Faux

Item E : Faux

Qcm 14:

Correction Qcm 14:

Reponses A, D

P(A) = 0,2
P(B inter A) = 0,1 (faites attention à la lecture c’est « a barre »)
P(A inter B) = 0,05

Item A : Vrai: vu que P(A inter B) ≠ 0 et que P(A inter B) ≠ P(A union B).

Item B : Faux: l’apparition de l’erreur A ou B n’intervient pas sur la probabilité d'apparition de l’autre erreur → Pour savoir si 2 évènements sont indépendants : P(A inter B) = P(A) x P(B). Or ici P(A inter B) = 0,05, et P(A) x P(B) = 0,2 x 0,15 = 0,03. (A faire après l’item D).

Item C : Faux: Incompatibilité = ne pas pouvoir survenir en même temps = vu que P(A inter B) ≠ 0.

Item D : Vrai: P(A inter B) = P(A) + P(B) – P(A union B).
P(B inter A barre) = P(B) – P(A inter B) (un schéma peut aider à comprendre)
→ P(B) = P(B inter A barre) + P(A inter B) = 0,1 + 0,05 = 0,15.

Item E : Faux

Qcm 15:

Correction Qcm 15:

Réponse B

Item A : Faux: C’est bien une loi binomiale, mais de paramètres (n = 1000, p= 0,05). Le 50 représente le « k » dans la formule.

Item B : Vrai: La loi normale sert à approximer une loi binomiale lorsque np > 5 et nq > 5. Ici np = 1000x0,05 = 50, OK, et nq = 1000x0,95 = 950, OK. On aura donc une approximation par une loi normale de moyenne np et d'écart type √npq. Donc moyenne = 50, et écart type = √(50x0,95) = √47,5. Or l’écart type est la √variance, donc la variance est bien 47,5 !

Item C : Faux: La loi de Poisson sert à approximer une loi binomiale lorsque n > 50, p < 0, 10 et np < 5. Ici n = 1000, OK, p = 0,05, OK, et np = 50, PAS OK ! De toute façon, lambda = np = 50, et pas 47,5 qui est npq.

Item D : Faux: indépendants.

Item E : Faux

Qcm 16:

Correction Qcm 16:

Réponse D

M = 50% (médicament)
P = 50% (placebo)
BM = 80% (baisse sous médicament)
BP = 10% (baisse sous placebo)
P(B-) = P(M) x P(BM-) + P(P) x P(BP-) = 0,5 x 0,2 + 0,5 x 0,9 = 0,1 + 0,45 = 0,55

Item A : Faux

Item B : Faux

Item C : Faux

Item D : Vrai

Item E : Faux

Qcm 17:

Correction Qcm 17:

Réponses A, B

Item A : Vrai : Différence absolue = différence de risque DR. C’est la définition du DR.

Item B : Vrai: Une différence des risques de -4% signifie que le traitement évite la survenue de 4 événements pour 100 patients traités.

Item C : Faux : on n’a pas d’info concernant la guérison...

Item D : Faux : on n’a pas d’info concernant la guérison...

Item E : Faux

Qcm 18:

Correction Qcm 18:

Réponse A, C, D

Le fichier joint Concours 2011-2012 Qcm 18 correction.png n’est plus disponible.

Le fichier joint Concours 2011-2012 Qcm 18 correction 2.png n’est plus disponible.

P(V) = 0,15
P(O) = 0,30
P(V inter O) = 0,045

Item A : Vrai: P(V) x P(O) = 0,15 x 0,30 = 0,045 = P(V inter O). (d’ailleurs confirmé par la logique)

Item B : Faux: P(V inter O) ≠ O. (d’ailleurs confirmé par la logique)

Item C : Vrai: P(V union O) = P(V) + P(O) – P(V inter O) = 0,15 + 0,30 – 0,045 = 0,405.

Item D : Vrai: P(V/O) = P(V inter O) / P(O) = 0,045 / 0,30 = 0,15.

Item E : Faux

Qcm 19:

Correction Qcm 19:

Réponse E

Item A : Faux : actuarielle : n > 200.

Item B : Faux: il y a les patients décédés et les perdus de vue.

Item C :Faux: c’est la survie.

Item D :Faux: le 90,6% est la survie entre 12 et 16 mois. La survie à 16 mois est de 0,564%.

Item E : Vrai

Qcm 20:

Correction Qcm 20:

Réponse A, D

On est dans le cas d'une loi de Poisson car on a une base de temps, et la moyenne = variance.
Il y a 52 semaines dans l’année, et comme on a la moyenne hebdomadaire, c’est la moyenne par semaine. Donc 208 / 52 = 4. On a une moyenne de 4 accidents par semaine. Lambda = 4.

Item A : Vrai

Item B : Faux

Item C :Faux: Avec k = 0, on a e^-4. Et ça c’est pour 1 semaine. Comme on a 52 semaines dans l’année, on multiplie par 52. Sauf que ça, c’est pas le « nombre de semaines par an sans accident de travail », mais la « probabilité qu’il y ait aucun accident de travail sur toute l’année ».

Item D :Vrai: P(X=3) = 4^3 e^-4 / 3 ! = 64 e^-4 / (3x2) = (32/3) e^-4
P(X=4) = 4^4 e^-4 / 4 ! = 256 e^-4 / (4x3x2) = (32/3) e^-4.

Item E : Faux

[Half]

Hey !

Tout d'abord merci pour cette correction.

J'ai pas tout lu tout simplement car je n'ai pas eu le temps de noter toutes mes réponses sur ma feuille donc y'a beaucoup de QCM où je ne me souviens plus trop de ma réponse mais je ne suis pas d'accord avec le QCM 13.

Selon moi, par rapport à la façon dont sont exprimés les âges dans le tableau on parle plutôt de classe d'âge et donc on en revient à une variable qualitative ordinale (du style jeune, adulte, vieux, au delà de 60 etc). Je sais pas si vous voyez ce que je veux dire :s

Enfin c'est comme ça que j'ai raisonné c'est possible que je me sois trompé.

[oxaloacétate]

Salut
Je suis d'accord avec Half, selon moi l'âge était présenté sous forme de variable qualitative ordinale.
Et j'avais aussi pensé que la 2e variable était aussi qualitative, binaire cette fois : malade / pas malade. Je comprends pas pourquoi vous dites qu'elle est quantitative... ?
Donc selon moi c'était la réponse C et pas B : test du X2.
Vous en pensez quoi ?

[Barney]

Je suis d'accord aussi pour ce QCM

Et "QCM11 - Item A : Faux: étant donné que l’on compare l’AMELIORATION des performances des cyclistes, on se doit d’avoir un référentiel. Autrement dit, on doit mesurer les performances des cyclistes avant prise d’une substance (ou placebo) et aussi après la prise. Donc on doit plutôt comparer la variation de performance du groupe A à celle du groupe B. "

C'est pas du chipotage ça ? Quand on parle de comparer les performances c'est sous-entendu l'amélioration des performances non ? Ca m'étonnerait que le prof compte faux cet item...

Et pour moi l'item D du QCM 5 est fausse, car pour moi la randomisation = tirer au sort le groupe de chaque patient, mais comme tu dis cet item est ambigu, je sais pas si tu peux en parler aux professeurs, mais ça serait cool de leur demander quand meme

En tout cas merci beaucoup une nouvelle fois pour ton travail !!

[Mavric005]

Merci pour cette correction détaillée !

+1 pour la remarque du QCM 13

[Ilan]

Salut, je viens de regarder un peu la correction est ... Est ce que je suis le seul a m'être fait niquer au qcm1 avec l'item E?? les profs sont vraiment sadiques....

[attention83]

Salut

Tu n'es pas le seul à terre fait avoir, je connais pas mal de personne qui l'ont oublié...
Néanmoins il faut toujours bien lire le sujet, on n'est jamais à l'abri d'une petite surprise pour voir ceux qui font attention au moindre détail.

Bonne soirée.

[Ilan]

Merci pour l'info;) en tout cas vraiment un piège bâtard pour un qcm facile c'est tellement le bad... P1 se joue vriament au détail.... Bravo pour la correction , par contre pas de nouvelles pour les incertitudes? Bonne soirée

[attention83]

"La chance n'est qu'une sérieuse attention au détail" (Churchill)

Pour les incertitudes, je rejetterai un coup d'oeil mais apres notre partiel car la on est en pleine révision.

Bonne fin de soirée.

[Ludi]

Coucou,

est-ce que qqn a eu les points qu'ils devaient avoir en ue4 grace à cette correction pour me certifier les qcm 5 et 13 svp ?

j'avais mis juste à l'item D du QCM 5 pour la même raison qu'à cité robin et faux à l'item A du qcm 13...

merci

bisous !!!!!

[Marine-83]

Coucou ,
alors moi en respectant la correction des tuteurs j'ai eu 9/20 et après correction de la fac j'ai eu 10/20 ^^

[hari seldon]

coucou

j'ai une remarque a faire pour le qcm 2 ! on nous dis que la reponse concernant la taille comme quoi c'est discrete, c'est vrai et que le poids en tant que variable continu c'est faux alors que dans le cours, on dis que la taille et le poids sont des variables quantitatives CONTINUES !!! je comprends plus rien

Expliquez moi svp chers tuteurs concernant le poids et la taille si c'est continues OU discrètes ? merci

[epsilon59]

Salut je me pose la même question...j'avais compris aussi qu'on devait les considérer comme continues...

[Mavric005]

Bonjour à tous les deux !

Nous n'avions pas vu vos messages.. n'oubliez pas la règle la prochaine fois : un nouveau post par question !

Il y a effectivement une erreur dans cette correction !! L'item D est à compter JUSTE

C'est bien de l'avoir remarqué ; bonne chance à tous les deux !!!

[epsilon59]

Merci beaucoup !

[Mavric005]

EDIT : mise à jour de la correction des QCM 2 et 13 !!!