Etudes thérapeutiques Flashcards

1
Q

Quels sont les 10 commandements de l’essai thérapeutique ?

A

= les 10 commandements de Bergmann

  • essai contrôlé : placebo ou traitement de référence
  • essai randomisé : liste générée par ordinateur, assignation secrète respectée
  • essai en double ou triple aveugle
  • NSN calculé a priori
  • population d’inclusion claire
  • critère principal d’évaluation unique, objectif et cliniquement pertinent
  • analyse en ITT
  • analyse du critère principal en fin d’étude sur l’ensemble de la population incluse : gestion des données manquantes
  • différence statistiquement significative
  • différence cliniquement signifiante
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2
Q

Etudes thérapeutiques : plan en groupes parallèles ?

A

= le plus fréquent

  • patients randomisés en au moins 2 groupes et suivis simultanément
  • chaque groupe reçoit l’un des traitements testés
  • puis comparaison en fin d’essai
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3
Q

Etudes thérapeutiques : plan en groupes croisés = cross-over ?

A
  • le patient est pris comme son propre témoin
  • un groupe reçoit le traitement A, puis le B, et l’autre groupe reçoit le traitement B, puis le A

Période de lavement (wash out) :

  • période sans traitement entre les 2 phases de traitement
  • en pratique, on recommande une durée d’au moins 5 fois la demi-vie du médicament
  • objectif = éliminer l’effet rémanent du 1er traitement car sinon risque d’interférence (carry-over effect)

2 avantages :

  • augmente la validité interne par gain de comparabilité des groupes car élimine la variabilité individuelle (le patient est son propre témoin)
  • gain de puissance : chaque patient compte 2 fois donc 2 fois mins de patients à inclure
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4
Q

Conditions méthodologiques à la réalisation d’un cross-over ?

A
  • maladie étudiée chronique et stable : sinon patient non comparable à lui-même
  • le critère de jugement doit pouvoir être mesuré à plusieurs reprises chez le même patient : donc pas la mortalité
  • effets des traitements d’apparition rapide et réversible à l’arrêt, pas d’effet rémanent ou d’effet rebond
  • peu de perdus de vue en première période
  • la mesure répétée du critère de jugement doit être dépourvue d’effet d’apprentissage
  • absence “d’effet période” = effet modifié si traitement reçu en 1er ou 2e
  • l’effet du 1er traitement ne doit plus interagir avec le CDJ après la période de wash-out
  • le patient ne doit pas guérir après la 1ère période
  • le patient ne doit pas s’habituer à des effets secondaires
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5
Q

Etudes thérapeutiques : plan factoriel 2 x 2 ?

A

= 4 groupes de sujets constitués avec 2 traitements testés

  • groupe 1 = groupe témoin : placebo A + placebo B
  • groupe 2 = traitement A + placebo B
  • groupe 3 = placebo A + traitement B
  • groupe 4 = traitement A + traitement B

=> permet de tester les efficacités des traitements par rapport au placebo + tester l’interaction entre ces deux traitements (synergie, antagonisme)

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6
Q

Etude thérapeutique : plan séquentiel ?

A

= essai thérapeutique dont l’‘analyse est effectuée régulièrement tous les n sujets au fur et à mesure de l’inclusion et de l’évaluation du CDJ chez les sujets inclus
=> meilleur maîtrise des risques d’erreurs statistiques alpha et béta

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7
Q

Etude thérapeutique : notion de période de run-in ?

A

= phase de pré-inclusion pendant laquelle tous les patients prennent un placebo
=> repérer les patients “placebo-répondeurs” pour les exclure
=> sélectionner les meilleurs observants pour diminuer les perdus de vue

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8
Q

Etude thérapeutique : notion de “dose-test” ?

A

= évaluation avant la randomisation de la bonne tolérance du nouveau médicament, chez tous les patients, par l’administration d’une dose-test => exclure les patients non tolérants avant la randomisation

  • technique à proposer lorsque le nouveau médicament est connu pour être mal toléré lors de son introduction, par une proportion significative de patients
  • prendre en compte les différents effets secondaire relevés lors de l’administration de la dose-test
  • limiter les conclusions de l’étude aux patients qui ont toléré la dose-test
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9
Q

Phases des essais thérapeutiques ?

A

Phase I :
- volontaires sains
- nombre faible
- essai ouverts non contrôlés
- objectif : tolérance, toxicité, pharmacocinétique
=> contre-indiqué pour l’étude d’affections malignes (cancers, hémopathies)

Phase II :

  • malades
  • nombre faible
  • essai ouvert non contrôlé
  • objectif : efficacité, pharmacodynamique

Phase III :

  • malades
  • nombre élevé
  • essai randomisé, contrôlé
  • objectif : efficacité thérapeutique comparative, tolérance, rapport bénéfice/risque

Phase IV :

  • population générale après AMM
  • nombre élevé
  • objectif : pharmacovigilance, recherche de nouvelles indications
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10
Q

Etude thérapeutique : essai explicatif ?

A

= étude thérapeutique qui vise à montrer l’effet d’un médicament sur un CDJ principal clinique ou physiologique dans des conditions optimales
- la population est homogène car très sélectionnée

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11
Q

Etude thérapeutique : essai pragmatique ?

A

= étude thérapeutique qui vise à évaluer l’intérêt du nouveau traitement pour la pratique dans des conditions, au plus près de la vraie vie
- la population est plus hétérogène car moins sélectionnée

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12
Q

Etude thérapeutique : essai de supériorité ?

A

= démontrer que l’un des traitements est supérieur à l’autre
- analyse en ITT : diminue la probabilité de mettre en évidence une différence => donc renforce la supériorité du traitement si le résultat est positif

3 hypothèses devant une étude de supériorité négative :

  • soit le traitement resté est bien meilleur mais manque de puissance
  • soit le traitement testé est équivalent
  • soit le traitement testé est inférieur
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13
Q

Essai de non-infériorité ou d’équivalence : objectif et intérêt ?

A
= démontrer que la différence entre les deux traitements est négligeable 
=> n'a d'intérêt que si le traitement expérimental est avantageux autrement que par son efficacité :
- moins cher
- mieux toléré
- meilleur galénique
- moins de prises par jour
- surveillance plus simple
- médicament générique...

!!! dans l’essai de non-infériorité, le médicament peut être plus efficace !!!
!!! NSN plus bas si étude d’équivalence : territoire plus étroit des hypothèses !!!

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14
Q

Spécificité méthodologique des essais de non-infériorité ou d’équivalence ?

A
  1. L’étude doit être définie a priori dès sa planification comme une étude de non-infériorité ou d’équivalence :
    - pas acceptable de tirer a posteriori des conclusions d’équivalence ou de non-infériorité d’une étude de supériorité négative
    - une étude de non-infériorité peut être complétée d’une étude de supériorité sous certaines conditions
  2. Le seuil delta d’équivalence ou de non-infériorité doit être fixé a priori
    - condition pour conclure à la non-infériorité : l’ensemble de l’IC 95% doit se trouver dans le domaine de non-infériorité = [- delta ; + infini]
    - condition pour conclure à l’équivalence : l’ensemble de l’IC 95% doit se trouver dans le domaine d’équivalence = [ - delta ; + delta]
    => si IC 95% [0 ; + infini] : proposer une étude de supériorité complémentaire
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15
Q

Essai de non-infériorité ou d’équivalence : NSN, contrôle, biais et analyse à réaliser ?

A
  1. NSN
    NSN non-infériorité&raquo_space; NSN supériorité > étude d’équivalence => territoire d’hypothèse explorées plus important
  2. Contrôle
    Doit avoir fait la preuve de son efficacité dans les conditions de l’étude et sur un même critère de jugement
  3. Contrôle des biais
    - le nombre d’écarts au protocole, de perdus de vue et d’arrêts prématurés doit être limité
    - observance contrôlée
  4. Type d’analyse à réaliser = per-protocole et ITT
    - les 2 analyses doivent être concordantes pour trancher
    - rôle du per-protocole : augmente la probabilité de mettre en évidence la différence entre les 2 groupes et donc renforce la non-infériorité
    - rôle de l’ITT : permettre la réalisation d’une étude de supériorité complémentaire si besoin
    => les tests statistiques de non-infériorité sont des tests spécifiques de ce type d’étude
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16
Q

Etudes thérapeutiques : analyse en intention de traiter ?

A

= l’analyse statistique doit prendre en compte la totalité des patients randomisés au départ et, dans le bras où ils ont été randomisés
- censée représenter les erreurs de la “vraie vie”

3 avantages :

  • évite le biais d’attrition : conserve la comparabilité initiale issue de la randomisation dans l’analyse
  • option pragmatique : se rapproche des conditions de la vie réelle
  • hypothèse du biais maximum = renforce le niveau de preuve d’une différence : prendre l’hypothèse la plus péjorative dans le groupe traitement, et la meilleure dans le groupe contrôle

Non suffisante dans 2 situations seulement :
- essai de non-infériorité ou d’équivalence
- évaluation de la tolérance
=> faire ITT + per-protocole

“ITT modifiée” = analyse particulière définie par les auteurs de l’article

17
Q

Etudes thérapeutiques : analyse per-protocole ?

A

= ne prend en compte que les patients ayant effectivement suivi tous les points du protocole

  • seuls les patients ayant reçu le traitement attribué lors de la randomisation sont analysés
  • meilleure estimation de l’effet propre du traitement mais biais de sélection avec perte de comparabilité

3 risques :

  • perte de la comparabilité des groupes
  • faussement des résultats sur le critère de jugement principal avec baisse de la validité interne par biais d’attrition
  • baisse de la puissance si le nombre de patients exclus de l’analyse est important
18
Q

Etudes thérapeutiques : analyse en traitement reçu ?

A

= on analyse tout le monde sauf les perdus de vue

  • augmente l’effectif des patients analysés
  • risque majeur de biais de sélection car le bénéfice de la randomisation n’est pas conservé
19
Q

Etudes thérapeutiques : analyse de survie ?

A

= analyse temporelle du délai de survenue d’un critère principal binaire (décès, récidive) en supposant que le risque de décès est constant tout au long de l’étude

  • Courbe de Kaplan-Meier : analyse descriptive = méthode d’analyse de survie pour probabilités conditionnelles
  • Test du Log-Rank : analyse univariée = comparaison des surfaces sous les courbes
  • Modèle de Cox (synonyme du modèle à risques proportionnels) = analyse multivariée = ajustement sur les facteurs de confusion => RR ajusté = hazard ratio
20
Q

Etudes thérapeutiques : principe de l’analyse stratifiée en sous-groupe ?

A

= consiste à comparer le traitement dans une partie seulement de l’effectif total => permet de mettre en évidence des résultats qui se rapportent à cette sous(-population d’intérêt clinique

  • pour bénéficier du maximum de validité interne : analyse en sous-groupe justifiées et programmées a priori dans le protocole
  • représenter sur un diagramme de Forest
21
Q

Etudes thérapeutiques : limites de l’analyse en sous-groupe ?

A
  1. Défaut de puissance en raison du faible effectif du sous-groupe et des IC 95% très larges :
    - le NSN a été calculé pour obtenir une puissance satisfaisante sur le CDJ principal avec l’ensemble de l’effectif
    - le risque est de ne pas mettre en évidence une différence existante
  2. Problèmes des comparaisons multiples :
    - multiplication des test = inflation du risque alpha avec des tests significatifs à tort
    - limiter le biais : ajustement du risque alpha (pondération du risque) par une méthode type Bonferroni (diviser le le seuil de signification par le nombre de tests) ou O’Brien et Flemming
  3. Biais de sélection avec perte de la comparabilité uniquement en l’absence de stratification préalable
  4. Ne doivent jamais servir de base à la conclusion de l’étude
    - rôle descriptif et exploratoire pour de nouvelles hypothèses de recherche
    - refaire une étude spécifique dans le sous-groupe
22
Q

Analyse stratifiée en sous-groupes : notion de test d’homogénéité ?

A

= tester l’interaction entre telle ou telle caractéristiques définissant un sous-groupe et le résultat sur le critère de jugement principal de l’étude
- si p < alpha pour le test d’homogénéité, alors on peut évoquer que le résultat sur le CDJ principal est différent d’un sous-groupe à l’autre => diminution de la pertinence clinique

23
Q

Etudes thérapeutiques : analyses intermédiaires ?

A

= analyse en cours d’étude sur des données partielles pour éventuellement interrompre l’étude si besoin, avec pour effet d’augmenter le NSN

6 objectifs :

  • arrêt pour efficacité : évite de traiter des patients par un placebo alors que les données sont suffisantes
  • arrêt pour toxicité
  • arrêt pour futilité
  • vérifier le taux d’écart par rapport au protocole
  • vérifier le taux d’inclusion
  • vérifier les caractéristiques des patients

=> prévues a priori dans le protocole
=> ajustement du risque alpha avec diminution de la valeur seuil habituelle

24
Q

Etudes thérapeutiques : notion de groupe contrôle ?

A

= systématique pour les essais cliniques de phase III
- traitement de référence (ou Gold standard) ou placebo (si aucun traitement connu)

=> s’affranchir de l’évolution spontanée de la maladie
=> s’affranchir de “l’effet prise en charge” ou effet placebo
=> s’affranchir des phénomènes de régression vers la moyenne

25
Q

Etudes thérapeutiques : notion d’aveugle ?

A
  • Essai ouvert : médecin et sujet connaissent la nature du traitement
  • Simple aveugle : le médecin connait le traitement
  • double aveugle : ni le patient ni le médecin ne connaissent le traitement => éviter les biais de classement

5 situations où le double aveugle est difficile :
- intervention invasive
- traitement par appareillage
- effet d’un traitement non dissimulable
- stratégies thérapeutiques ayant un impact organisationnel
- problèmes éthiques
=> nécessite une analyse du CDJ principal en aveugle si possible

4 avantages d’une étude thérapeutique en ouvert :
- plus simple
- moins coûteux
- mieux accepté par les patients
- indispensable pour les actes invasifs
=> procédure de type PROBE pour limiter le biais de classement : classer les événements permettant la mesure du CDJ par un panel d’experts, en aveugle du traitement reçu

26
Q

Etude thérapeutique de dose ?

A

= étude thérapeutique qui vise à comparer des doses différentes du même médicament à un test de référence ou placebo, puis à les comparer entre elles

  • analyse de la tendance : on évalue si globalement le nouveau traitement semble plus efficace que le contrôle de référence ou placebo pour des doses croissante
  • analyse de chaque dose : comparer chaque dose du même médicament entre elles mais à condition que l’analyse de tendance soit bien positive et statistiquement significative
27
Q

Etudes thérapeutiques : réduction absolue du risque (RAR) ?

A

RAR = A - B
avec A survenue du CDJ principal pour le placebo et B survenue du CDJ pour le traitement expérimental

=> RAR moins impressionnante que la RRR => plutôt utilisé pour minimiser une augmentation d’un événement défavorable

28
Q

Etudes thérapeutiques : nombre de patients à traiter (NST) ?

A

= nombre de sujet à traiter pour éviter la survenue d’un événement
NST = 1/RAR = 1/(A-B) avec A et B en pourcentage

  • se calcule sur une durée donnée et pour un événement donné => prendre le RAR correspondant à ce critère d’évaluation pour ce délai
29
Q

Score de propension : définition ?

A

= évaluer la comparabilité des groupes, afin d’estimer au mieux les effets causaux d’une intervention

  • le plus souvent dans une étude non randomisée mais possible sur randomisée
  • le score estime, pour chaque individu la probabilité conditionnelle P de recevoir le traitement étudié, étant donné ses caractéristiques initiale
  • valeur comprise entre 0 et 1 (probabilité)
30
Q

Score de propension : intérêts ?

A

= outil de détection et de correction du biais de sélection

  • Etude NON randomisée : évaluer l comparabilité des groupes afin de pallier à l’absence de randomisation
  • Etude randomisée : juger l’efficacité de la randomisation => la répartition du score de propension de chacun des groupes doit être similaire
31
Q

Score de propension : évaluation de la qualité du score de propension ?

A

= un bon score est un outil d’équilibrage : permet d’équilibrer la distribution des variables choisies dans les 2 groupes => pour chaque variable intégrées dans la construction du score, il faut comparer leur “distribution par strate de score de propension”

=> si des différences sont détectées, examiner le nombre de variables et les strates pour lesquelles celles-ci persistent :

  • petit nombre de variable concernée : retenir une sous-classification de la strate et vérifier si la différence persiste
  • si elle persiste ou si nombre de variables concernées important : refaire une estimation du score de propension
  • répéter jusqu’à l’obtention d’un score de propension équilibré ou à défaut qui minimise les déséquilibres avec les données disponibles
32
Q

Score de propension : conditions statistiques pour pouvoir l’appliquer ?

A
  • hypothèse d’indépendance conditionnelle à des caractéristiques observables
  • hypothèse de la condition de support commun
33
Q

Score de propension : techniques pour l’utiliser ?

A
  1. Appariement
    - une seule variable d’ajustement
    - patients non appariés exclus
  2. Stratification
    - 5 strates suppriment 90% du biais
    - estimation du RR
    - effectif par strates suffisant
  3. Régression logistique
    - convient aux effectifs réduits
    - plus robuste qu’un modèle classique quand le nombre de facteurs de confusion est important
    - estimation de l’OR