Description
L'échantillonnage en recherche médicale consiste à sélectionner un sous-ensemble d'individus au sein d'une population plus large à étudier. Le calcul de la taille de l'échantillon est crucial pour déterminer le nombre de participants nécessaires afin de garantir la validité statistique et la fiabilité des résultats. Des facteurs tels que le niveau de confiance souhaité, l'ampleur de l'effet anticipé, la variabilité et la puissance statistique sont pris en compte pour trouver un équilibre entre précision et pragmatisme. Une taille d'échantillon adéquate améliore la généralisabilité des résultats et renforce la robustesse des résultats de recherche, fournissant ainsi un fondement aux pratiques médicales fondées sur des données probantes.
Résumé Écouter
- La discussion commence par une analogie tirée de la vie quotidienne, comme celle de vérifier quelques grains de blé avant d'acheter une grande quantité. Elle souligne l'importance de l'échantillonnage dans la recherche médicale où un échantillon est utilisé pour tirer des conclusions sur une population cible, comme l'étude des ulcères du pied chez les patients diabétiques à Mumbai sans examinateur chaque cas de diabète. Les méthodes scientifiques d'échantillonnage sont soulignées comme étant cruciales pour une recherche valide, et des termes courants comme population, échantillonnage et échantillonnage sont définis.
- La transcription explique les différences entre population, population étudiée et échantillonnée dans le contexte de la recherche. La population cible est celle à laquelle les résultats sont généralisés, tandis que la population étudiée est accessible pour l'étude. Un échantillon est le groupe spécifique des participants étudiés. Elle présente des exemples utilisant des questions de recherche sur les injections, les blessures par piqûre d'aiguille et les politiques de prévention en Inde pour illustrer le concept de population étudiée. Les termes unité d'échantillonnage, cadre d'échantillonnage et plan d'échantillonnage sont également définis et expliqués à l'aide d'exemples.
- Les différents types d'échantillonnage sont classés en échantillonnage probabiliste et non probabiliste. L'échantillonnage probabiliste comprend l'échantillonnage aléatoire simple, l'échantillonnage aléatoire stratifié, l'échantillonnage systématique, l'échantillonnage en grappes, l'échantillonnage multiphasique et l'échantillonnage multi-étages. L'échantillonnage non probabiliste comprend l'échantillonnage raisonné, l'échantillonnage par quotas, l'échantillonnage en boule de neige, l'échantillonnage séquentiel et l'échantillonnage de commodité. Il fournit un aperçu de chaque technique, soulignant l'importance de l'échantillonnage aléatoire pour garantir que chaque membre de la population a une chance égale d'être sélectionné.
- Dans l'échantillonnage probabiliste, l'échantillonnage systématique consiste à sélectionner chaque Kiième unité. L'échantillonnage stratifié consiste à classer la population en groupes homogènes, tandis que l'échantillonnage en grappes consiste à sélectionner des groupes aléatoires d'unités. L'échantillonnage multi-étages nécessite plusieurs échantillons en chaîne, et l'échantillonnage multiphasique implique différentes phases d'échantillonnage avec une collecte partielle de données dans chaque phase. L'échantillonnage non probabiliste comprend l'échantillonnage par jugement, l'échantillonnage par quotas, l'échantillonnage séquentiel, l'échantillonnage en boule de neige et l'échantillonnage de commodité.
- Les avantages et les inconvénients des échantillonnages probabilistes et non probabilistes sont discutés. L'échantillonnage non probabiliste convient aux études hospitalières, tandis que l'échantillonnage probabiliste est idéal pour les études communautaires. Il fournit ensuite les étapes pour utiliser l'API ouverte pour générer des nombres aléatoires et calculer la taille de l'échantillon.
- Enfin, il approfondit la formule de calcul de la taille de l'échantillon pour les études descriptives (n = p(1-p) * (z/e)^2). Les composantes de la formule sont expliquées, notamment p (proportion estimée), q (1-p), e (niveau de précision) et z (niveau de confiance statistique). Il fournit un exemple de calcul de la taille de l'échantillon pour la prévalence de la rétinopathie diabétique et suggère une stratégie pour tenir compte des taux d'attrition prévu en ajoutant 10 % d'échantillons supplémentaires au nombre calculé.
Exemple de certificat
À propos des intervenants
Dr Amrut Swami
Professeur associé, médecine communautaire, Tantia Medical College, Rajasthan
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