Cours 8-Étude expérimentale et quasi-expérimentale(En cours) Flashcards
Pourquoi les études expérimentales?
Besoin d’améliorer les pratiques médicales
Évaluation de l’efficacité et la sécurité des
interventions (examen diagnostic, test de dépistage, vaccin, Rx)
Peu ou pas d’alternatives plus simples pour
évaluer les interventions
Résultats importants pour la prise de décision
MAIS: Standards éthiques à rencontrer
Décrit la Phase 1
profil pharmacologique et sécurité
Taille de l’échantillon: 20-80
Groupe contrôle: NON
Décrit la Phase 2
étude pilote de l’efficacité
Taille de l’échantillon: 100-200, max 300
Groupe contrôle: PARFOIS OUI
Décrit la Phase 3
étude plus extensive de l’efficacité et des principaux effets secondaires
Taille de l’échantillon: Quelques centaines à quelques milliers
Groupe contrôle: OUI
Études expérimentales multicentriques
Décrit la Phase 4
surveillance après la mise en marché
Taille de l’échantillon: Plusieurs milliers
Groupe contrôle: GÉNÉRALEMENT OUI
Tout type de devis de recherche possible
Voici un exemple d’étude de phase 3 et phase 4 pour la compréhension (le cas RotaShield et intussusception)
Phase III:
Avant la mise en marché
27 études auprès de 15 000 nourrissons aux É-U
Prévention ≥ 80% des gastroentérites sévères à rotavirus
Effets secondaires mineurs associés au vaccin
Chez les10 054 nourrissons ayant reçu le vaccin: 5 cas d’intussusception (0,05%)
Chez les 4633 nourrissons ayant reçu le placebo: 1 cas d’intussusception (0,02%)
Association non statistiquement significative (p>0,45)
Phase IV:
Après la mise en marché
Études d’observation démontrant une forte association
Retrait du vaccin RotaShield
Décrit l’arbre de classification d’une étude randomisée
Expérimentale–»Analytique—»Individus—-»Longitudinale—-»Randomisée
Pourquoi les études randomisées? Décrit les 3 types de choix
Choix à faire:
1. groupe avec intervention
2. groupe contrôle
Choix au hasard = Randomisation
ex.: lancement dés, table de chiffres aléatoires
Choix par l’investigateur ou en alternance
≠ Randomisation
Problème de prévisibilité du choix de groupe
Biais de sélection
Voici un exemple du vaccin BCG et de la TB pour montrer un exemple du type de choix: choix à faire
Il y a la présence d’un groupe vacciné (soit le groupe avec intervention) ainsi que le groupe contrôle (qui est le contrôle lol) . Ils ont évalué le nombre d’enfants atteints de la tuberculose qui était vacciné + controls sur la totalité des enfants de leur groupe (445 vaccinated et 545 controls)
Explique la structure classique pour la méthode choix à faire
Participants—»R—»Intervention ou contrôle
*Dans les groupes intervention et contrôle, on les re-sépares en groupes «effet» et «pas d’effet»
(voir diapo 9)
Décrit la sélection de la population à l’étude
- Population cible
1.5 Randomisation
- Détermine la Population à l’étude
- Détermine l’échantillon (Sélection aléatoire ou élective des sujets)
4A) Groupe expérimental. 4B) Groupe contrôle
Qu’est ce que l’échantillon au niveau d’une étude expérimentale? Précisément, quel est le sous-groupe de la population cible?
Sous-groupe de la population cible:
- Répondant aux critères d’inclusion/exclusion
- Disponibles et volontaires
Parfois difficile de généraliser les résultats
- à la population à l’étude
- et encore moins, à la population cible
Quelles sont les considération à avoir au niveau de la population cible d’une étude expérimentale?
Taille suffisamment importante
Génération d’un nombre suffisant d’événements
finaux (endpoints)
Adhérence au protocole
Possibilité d’un suivi complet
Reasons for excluding people from a clinical trial (avec exemples!)
- A study treatment
would be harmful
Prior venous
thromboembolic event
(tamoxifen increases the
risk or venous
thromboembolic event)
- Active treatment cannot
or is unlikely to be
effective
Bilateral mastectomy
- Unlikely to adhere to
the intervention
Poor adherence during
run-in
- Unlikely to complete
follow-up
Plans to move before
trial ends
Short life expectancy
because of a serious
illness
- Practical problems with
participating in the
protocol
Impaired mental state
that prevents accurate
answers to questions
Quels sont les 5 critères de la Détermination du n
1) Différence anticipée entre les 2 taux
2) Estimation d’un des 2 taux
3) Niveau de signification statistique (α)
4) Puissance désirée (1-β)
5) Test uni ou bilatéral
*Voir diapo 17 pour un exemple d’un tableau pour la détermination du n
Rappel des types d’erreurs
Voir pp diapo 16
Nomme les 2 stratégies pour minimiser LA TAILLE DE L’ÉCHANTILLON et augmenter la puissance:
Utiliser un événement final (endpoint) plus fréquent
-En sélectionnant une population plus à risque
-En allongeant la période de suivi
-En utilisant une définition moins restrictive
Autres stratégies possibles
-Utiliser des variables continues
-Utiliser des mesures en paires (paired measurements)
-Utiliser des variables plus précises
Lorsqu’on se fie à la structure classique, on choisi des participants comme première étape. Cependant il faut mesurer les variables de base avant de faire la randomisation (R)
Quels information nous donne la Mesure des variables de base?
Information afin de suivre adéquatement les
participants
Information afin de décrire les participants
Information permettant de juger de
- l’efficacité de la randomisation
- la possibilité de généralisation
Lorsqu’on se fie à la structure classique, on choisi des participants comme première étape. Cependant il faut mesurer les variables de base avant de faire la randomisation (R)
Lorsqu’on Mesure des variables de base, quelles sont les variables?
facteurs de confusion
facteurs de stratification
évènements primaires ou secondaires (primary or
secondary outcomes)
La randomisation implique quoi?
chaque individu a la même chance de recevoir
chacune des interventions et,
la probabilité pour un sujet de recevoir une
intervention est indépendante de la probabilité
pour n’importe quel autre sujet de recevoir la
même intervention.
Comment la randomisation permet de réduire le risque de biais liés?
- Quelle est la condition pour que cela fonctionne bien?
À la sélection de sujets dans chacun des groupes
Aux facteurs de confusion (connus et inconnus)
*À condition que la randomisation soit bien effectuée
et que celle-ci soit efficace!
Quelles sont les techniques de randomisations?
Randomisation simple
Randomisation en bloc
Randomisation stratifiée
Exemple de randomisation stratifiée pour le sexe et l’âge (ici, on fait la stratification avant de randomiser mais le principe reste le même)
- On débute avec 1000 patients (participants)
- Stratification de 600 males et 400 females
- 2e Stratification par l’âge 360 young et 240 old males, 300 young et 100 old females
1.5 Randomisation de chaque sous groupes (new treatments and current)
Lorsqu’on se fie à la structure classique, on choisi des participants comme première étape. On fait ensuite l’étape intermédiaire de la randomisation pour ensuite diviser cette population en 2 sous-groupes: intervention et contrôle
Ainsi, explique le choix des interventions, plus précisément du sous-groupe expérimental et contrôle
Groupe expérimental:
Possibilité de généraliser à la pratique?
Possibilité d’appliquer la technique en aveugle?
Groupe contrôle
Pas d’intervention, pratique standard, autres?
Possibilité d’appliquer la technique en aveugle?
Lorsqu’on veut Appliquer les interventions, quelles sont les techniques en aveugle (insu)
Simple aveugle
Double aveugle
Triple aveugle
Lorsqu’on veut Appliquer les interventions, sachant les techniques en aveugle, cela permet d’éliminer ou réduire des biais. Lesquelles
Biais d’observation
Biais lié à l’effet placebo
Biais associés à un contrôle imparfait de l’intervention
Biais associés à la réactivité des sujets à la situation
expérimentale
Donnes des exemples de situations avec absence de double insu
-Si un des traitements comparés:
Est une intervention chirurgicale ou invasive ex.:
angioplastie
Nécessite un appareillage lourd ex. : radiothérapie
S’accompagne d’effets indésirables évocateurs ex. :
chimiothérapie
Est en lien avec une stratégie de prise en charge ex.: traitement à domicile
Délivre son action de façon évidente et non
dissimulable ex.: chaleur en physiothérapie
- Bref: toute situation où un traitement « placebo » s’avère trop compliqué à réaliser
Décrit de qu’est le croisement (crossover)
En cours d’étude, passage :
-du groupe avec au groupe sans intervention
-du groupe sans au groupe avec intervention
Croisement
- planifié (planned)
-non planifié (unplanned)
Analyse des données
- en intention de traiter (intention to treat)
- vs. selon l’exposition réelle
Voir exemple de croisement planifié et non-planifié
pp 32-33
Lorsqu’on se fie à la structure classique, on choisi des participants comme première étape. On fait ensuite l’étape intermédiaire de la randomisation pour ensuite diviser cette population en 2 sous-groupes: intervention et contrôle. Après les avoir déterminés. Il y à l’adhérence au protocole et suivi avant leur séparation en 2 autres sous-groupes
Décrit ce qu’est une non-adhérence
La non-adhérence diminue la puissance de
l’étude, soit la probabilité de détecter une association qui existe réellement.
Un exemple serait:
On a le groupe intervention (clofibrate) et placebo (placebo) et qui sont eux-même subsdivisés en poor compliance et good compliance. On remarque que les poor compliance dans les 2 cas ont une mortalité nettement plus haute. Cependant, il y a au moins 1000 personnes de plus dans le groupe placebo. Ainsi, la probabilité de détecter une association qui existe réellement difficile.
Quels sont les principes pour Maximiser l’adhérence au protocole
Choisir des sujets susceptibles d’adhérer à l’intervention + protocole
ex: Exiger la complétion de ≥ 2 visites avant la randomisation
Rendre l’intervention simple
ex: Utiliser des doses uniques
Rendre les visites conviviales
ex: Rembourser les frais de déplacements
Rendre les mesures non-douloureuses
ex: Choisir des tests noninvasifs
Quelles sont les Méthodes afin de mesurer l’adhérence:
Auto rapportée
Nombre de pilules restantes
Paramètres biochimiques
Les pertes au suivi peuvent occasionner quoi?
des biais de sélection, impliquant que les
résultats diffèrent systématiquement des valeurs réelles.
Comment Maximiser le suivi?
Encourager les sujets à
poursuivre l’étude
ex:
-Ne jamais exclure un sujet du suivi pour des raisons de violation de protocole ou d’effets indésirables
- Envoyer une carte de fête
- Envoyer des bulletins et des courriels
- Expliquer l’importance sur le plan scientifique des suivis
Trouver les sujets perdus au suivi
ex: Maintenir le contact et être en mesure de retracer les sujets
Lorsqu’on se fie à la structure classique, on choisi des participants comme première étape. On fait ensuite l’étape intermédiaire de la randomisation pour ensuite diviser cette population en 2 sous-groupes: intervention et contrôle. Après les avoir déterminés. Il y à l’adhérence au protocole et suivi avant leur séparation en 2 autres sous-groupes. Pour les séparer en 2 sous-groupe, il faut mesurer l’effet!
Cela consiste en quoi?
Les effets recherchés peuvent être multiples
Ne pas oublier les effets pervers
Utilisation de mesures « proxy »
- Lorsque la mesure de l’effet ne peut être obtenue
directement ou $$$$
- Mesure de « substitution »
- Devrait être fortement corrélée à la mesure
directe de l’effet
Voici un exemple de mesure de l’effet
Le fluorure de sodium stimule la formation osseuse et accroît la densité osseuse. En raison de ces effets, il a été envisagé comme traitement préventif de l’ostéoporose de la femme ménopausée. Dans un essai randomisé contre placebo réalisé chez 202 femmes ménopausées et suivies pendant 4 ans, le
fluorure de sodium augmente la densité osseuse de la colonnelombaire de façon hautement significative. Cependant, des nouvelles fractures vertébrales surviennent plus fréquemment sous fluorure de sodium que sous placebo (163 comparées à
136) ainsi que des fractures non vertébrales (72 versus 24).
Voir pp 44-46 pour Exemples de type de critères de jugement pertinents en fonction de la situation et/ou des objectifs thérapeutiques
LOL
Efficacité potentielle vs efficacité réelle
« Efficacy trials »:
Essais randomisés qui portent sur l’efficacité potentielle
Est-ce que le traitement est efficace dans des conditions
idéales?
« Effectiveness trials »:
Essais randomisés qui portent sur l’efficacité réelle
Est-ce que le traitement est efficace dans des conditions
ordinaires?
Number needed to treat (NNT) et
Number needed to harm (NNH)
VOIR PP 49
Exemple: Effet bénéfique d’un Rx et Exemple de la prise en charge de la HTA
Diapo 50-54
Rappel: Interprétation des résultats. ON FAIT ÇA COMMENT HIHI
Validité interne
Erreur aléatoire (rôle du hasard)
Erreur systématique
- Biais de sélection
- Biais d’information
- Confusion
Validité externe
Généralisabilité
Causalité
Interprétation des résultats-Explique l’erreur aléatoire
Quelle est la probabilité que la
différence ou l’association
observée soit due au hasard?
Quelle est la puissance de
l’étude?
Interprétation des résultats-Explique l’erreur systématique
Quelles sont les caractéristiques
du devis qui permettent d’être
certain que les relations
observées ne puissent pas
être expliquées à l’aide
d’autres facteurs que ceux
pris en considération par le
devis de recherche adopté?
Interprétation des résultats-Explique la généralisabilité
Quelles sont les caractéristiques
qui permettent de généraliser,
d’étendre les résultats obtenus à
d’autres populations, d’autres
contextes, d’autres périodes ?
Pourquoi on peut dire que la validité interne est forte dans des études randomisées?
groupe témoin
randomisation
insu de la mesure
analyse en intention de traiter
Pourquoi on peut dire que la validité externe est faible dans des études randomisées?
critères stricts d’inclusion et d’exclusion
caractère artificiel
- pré-test
- lieu de l’expérience
- participation à une étude
Décrit le Biais de sélection et les questions à se poser
Les 2 groupes de l’essai ne sont pas comparables, ce qui conditionne une différence dans le critère de jugement en dehors de tout effet du traitement
Questions à se poser:
* La méthode de randomisation garantit-elle
l’imprévisibilité du traitement alloué à un patient?
* Les groupes issus de la randomisation sont-ils
comparables?
Décrit le Biais d’attrition
(mortalité expérimentale) et les questions à se poser
Taux d’abandon différents dans le groupe
expérimental et le groupe témoin
Questions à se poser:
* Le nombre de patients analysés est-il égal au
nombre de patients randomisés?
* Est-ce qu’une méthode de remplacement des
données manquantes a été utilisée?
Décrit le Biais liés à l’absence ou un défaut de
double insu et les questions à se poser
L’absence, ou une mauvaise réalisation, du double insu est susceptible d’entraîner différents biais: biais de suivi, biais d’évaluation
Questions à se poser:
* Le traitement du groupe contrôle est-il indiscernable du traitement du groupe traité?
Décrit le Biais de suivi et les questions à se poser
Les 2 groupes ne sont pas suivis de la même manière
au cours de l’essai. La comparabilité initiale est alors
détruite et une différence peut apparaître en dehors de tout effet du traitement.
Questions à se poser:
* Est-ce que les arrêts de traitements, les déviations
aux protocoles et les traitements concomitants ont
été recueillis et sont convenablement documentés?
Décrit le Biais d’évaluation (ou biais de mesure) et les questions à se poser
La mesure du critère de jugement n’est pas réalisée de la même manière dans les 2 groupes.
Questions à se poser:
* L’évaluation du critère de jugement est-elle faite de
la même façon quel que soit le traitement reçu?
* Dans un essai en ouvert, la mesure du critère de
jugement est-elle subjective?
Décrit le Biais liés à la destruction de la
comparabilité des groupes à se poser
Destruction de la comparabilité initiale des groupes en excluant certains patients de l’analyse.
Questions à se poser:
* L’analyse a-t-elle été faite en intention de traiter?
* Les patients randomisés mais non traités sont-ils
retenus pour l’analyse ?
* Les patients alloués à un groupe mais traités par
erreur avec le traitement d’un autre groupe sont-ils
analysés dans leur groupe d’origine ?
Quels sont les Biais associés à la réactivité des sujets à la situation expérimentale
- Contagion
- Réactions compensatoires
- Désir de plaire à l’évaluateur
Quel sont les Biais associés à un contrôle imparfait
de l’intervention
- Interventions compensatoires
- Interaction entre intervention et situation expérimentale
- Interaction entre observations et intervention
Décrit ce que sont les Études pré- et quasi-expérimentales
Études randomisées = Gold-standard
Mais:
- pas toujours possible de réaliser des études
randomisées
- alternatives: études pré- ou quasi- expérimentales
Les études pré- et quasi-expérimentales incluent quoi?
Étude de cas
Pré-test/post-test à groupe unique
Groupe de comparaison statique
Vrai ou faux: Étude de cas ont plusieurs sources d’invalidité génère des hypothèses
Vrai (comprend une expérimentation (agent ou traitement ainsi qu’une observation (ou maladie))
Pourquoi on dit que les études Pré-test/post-test à groupe unique génèrent encore plusieurs sources d’invalidité que les études de cas
Car cela comprends une expérimentation (agent ou traitement ainsi que DEUX observations (ou maladie))
Quels sont les principaux types d’Études quasi-expérimentales
pré-test/post-test avec groupe de
comparaison
séquence temporelle (série chronologique)
séquences temporelles multiples
Décrit ce qu’est un Groupe de comparaison statique
. O1
X————
O2
Où X= une expérimentation (agent ou traitement)
Où O=observation (ou maladie)
Groupe de comparaison
Équivalence des groupes ?
Groupes différents au départ
Évolutions différentes
Décrit un Pré-test/post-test avec groupe de
comparaison
O3 O4
Où X= une expérimentation (agent ou traitement)
Où O=observation (ou maladie)
Groupe de comparaison
équivalence vérifiée au pré-test
Décrit ce qu’est une Séquence temporelle unique
(interrompue)
O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8
Où X= une expérimentation (agent ou traitement)
Où O=observation (ou maladie)
Mesures multiples avant et après l’intervention
Pas de groupe de comparaison
Décrit ce qu’est des Séquences temporelles multiples
O7 O8 O9. O10 O11 O12
Groupe de comparaison
Combine
séquence temporelle et pré-test/post-test avec
groupe de comparaison
