Etudes thérapeutiques Flashcards

1
Q

Les 10 commandements de Bergmann pour les essais thérapeutiques :

a lire

A
  • Essai contrôlé : contrôle = placebo ou ttt de référence
  • Etude randomisée : par ordinateur, assignation secrète respectée avec randomisation centralisée
  • Etude en double (ou triple) aveugle
  • Nombre de sujet nécessaire calculé a priori
  • Population d’inclusion claire : critère d’inclusion - de non inclusion - d’exclusion préceis
  • Critère principal d’évaluation unique - objectif et cliniquement pertinent
  • Analyse en intention de traiter
  • Analyse du critère principal en fin d’étude sur l’ensemble de la population incluse : gestion des données mmanquantes
  • Différence statistiquement signinficative : p < alpha, IC ne comprenant pas 1 si ratio ou 0 si différence
  • Différence cliniquement signifiante : taille de l’effet, indice de l’effet adapté.
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2
Q

2 obsessions clés d’une étude thérapeutique :

A
  • EFFICACITÉ démontrée
  • TOLÉRANCE : parafois implicite dans l’article, mais toujours penser à la traquer !!
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3
Q

Un essai contrôlé randomisé est toujours à viser thérepeutique ?

A

=> FAUX : Un essai contrôlé randomisé peut être à visée thérapeutique ou diagnostique !

=> Le principe est le même (camparaison de deux groupes) mais pasl e protocole.

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4
Q

3 types principaux de plan expérimental pour les essais thérapeutique :

A
  • Plan en goupes parallèles ++ : cas le plus fréquent : patients randomisés en deux groupes ou plus puis suivis simultanément. Chaque groupe recoit l’un des traitement testés A ou B et les groupes sont comparé en fin d’essai.
  • Plan en groupes croisés = cross-over : le patient est pris comme son propre témoi. Un groupe recoit le traitement A, puis le traitement B, et l’autre groupe recoit l e traitement B, puis le traitement A.
  • Plan factoriel 2 x 2 : Quatre groupe de sujet sont consittués et deux traitements A et B sont testés. L’un des groupes sert de groupe témoin et recoit un placebo de A et un placebo de B. Un second groupe recoit A et un placebo de B. Un troisième recoit B et un placebo de A. Et le dernier recoit à la fois le traitement A et le traitement B.

=> Permet de tester l’efficacités des traitemment A et B par rapport au placebo mais aussi de tester l’intéraction entre les deux traitements (synergie ou antagonisme)

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5
Q

Définition de la période de lavement (= wash out) dans le plan expérimmental en groupe croisés :

A

= Période sans traitement entre les deux phasesd e traitement (au cross-over). Elle sert à éliminer l’effet rémanent de 1er traitement car sinon risque d’interférence (carry-over effect)

=> En pratique on recommande une durée ≥ 5 x la demi-vie du médivament.

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6
Q

Condition méthodologiques à la réalisation d’un cross-over : (9)

A lire

A
  • Maladie étudiée chronique et stable (sinon patient non comparable à lui-même)
  • Le critère de jugement doit pourvoir être mmesuré à plusieurs reprises chez le même patient (donc pas de mortalité)
  • Effetd es traitements d’apparition rapide et réversibles à l’arrêt (pas irréversible), pas d’effet rémmanent ou d’effet rebond
  • Peu de perdus de vue en premiere période
  • La mesure répétée du critère de jugement doit etre d’épourvue d’effet d’apprentissage (sinon risque d’effet d’ordre)
  • Absence d’effet période = effet modifié si traitement recu en 1er ou 2eme
  • L’effet du 1er traitement ne doit plus intéragir avec le critère de jugement après la période de wash-out
  • Le patient ne doit pas guérir après la 1ere période
  • Le patient ne doit pas s’habituer à des effets secondaires.
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7
Q

2 avantages du plan extérimental en cross-over :

A
  • Augmente la validité interne par gain de comparabilité des groupes car éliminer la variabilité inter-individuelle (le patient est son propre témoin)
  • Gain de puissance : car chaque patient compte 2 fois donc 2 fois moins de patients à inclure !
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8
Q

Principe du plan expérimental séquentiel :

+ avantage

A

= Essai thérapeutique dont l’analuse est effectuée régulièrement tous les n sujets au fur et à mmesure de l’inclusion et de l’évaluation du critère de jugement.

=> Avantage : Meilleure maitrise des risques d’erreurs statistiques alpha et béta.

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9
Q

Définiton de période de run-in :

+ 2 objectifs

A

= phase de pré-inclusion pendant laquelel tous les patients prennent un placebo.

=> 2 objectifs :

  • Repérer les patients “placebo-répondeurs” pour les exclure.
  • Sélectionner les meilleurs observants pour diminuer les perdus de vue
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10
Q

Définition de la notion de dose test :

A

= évaluation avant la randomisation de la bonne tolérance du nouveau médicament, chez tous les patients, pas l’administration d’une dose-test.

=> Permet d’exclure les patients non tolérants avant la randomisation.

  • Indication : technique à proposer lorsque le nouveau médicament est connu pour être mal tolété lors de son introduction, par une proportion significative de patients.
  • 2 conditions :
  • prendre en commpte les différents effets secondaires 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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11
Q

Caractéristiques des différentes phases des essais thérapeutiques :

  • Population
  • Nombre
  • Essai
  • Objectifs
A

=> Tableau page 155 en bas

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12
Q

Définition de la phase IIA des essais thérapeutiques :

A

= phase prélimminaire = sreening avant pour but de déterminier, sur le nombre le plus restreint possible de sujets, si une drogue peut etre considérée comme inactive et donc non retenue pour les phases suivantes.

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13
Q

Objectif de la phase IIB des essais thérapeutiques :

A

A pour but d’estimer le taux de réponse avec la nouvelle drogue avec une précision d onnée ; cette étape est indispensable pour dispoer des éléments qui permettront le calcul du nombre de sujets nécessaires à inclure dans les essais de phase III.

=> Les essais de cette phase peuvent prendre la dorme d’essais comparatifs, le plus souvent en aveugle.

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14
Q

Contre-indication à la réalisation d’une phase I :

A

= Etude d’affection malignes (cancers et hémopathies) : les chimiothérapies utilisables ont le plus souvent un risque de favoriser un cancer secondaire et de donner une infertilité.

=> Il est donc exclu de les proposer en essai de phase I à des sujets sains.

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15
Q

Si on veut évaluer l’interet d’une mmilécule ayant deja l’AMM mais pour une autre indication, on doit reprendre les essais thérapeutiques en quelle phase ?

A

=> En phase II

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16
Q

Différences entre essai explicatif et essai pragmatique :

A
  • Essai explicatif = etude thérapeutique qui vise à montrer l’effet d’un médicement sur un critère de jugement principal clinique ou physiologique dans des conditions optimales.

=> La population est homogène car très sélectionnée.

  • Essai pragmatique = étude thérapeutique qui vise à évaluer l’interet du nouveau traitement pour la pratique dans des conditions, au plus près de la vraie vie (par une évaluation simultanée de son efficacité, ses effets indésirables, sa faisabilité, et parfois mpeme son cout dans les conditionsd e la vraie vie.

=> La population est plus hétérogène car moins sélectionnée

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17
Q

Objectif d’un essai de supériorité :

A

= démontrer que l’un des traitements est supérieur à l’autre

  • traitement A meilleur que traitement B ?
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18
Q

Type d’analyse à réaliser pour un essai de supériorité :

A

= analyse en intentionde traiter = ITT

=> Diminue la probabilité de mettre en évidence une différence donc renforce la supériorité du traitement si le résultat est positif malgré cela.

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19
Q

3 hypothèses à évoquer si étude de supériorité néfative :

A
  • Soit le traitement testé est bien meilleur mais manque de puissance pour le montrer
  • Soit le traitement testé est “équivalent” au traitement contrôle
  • Soit le traitemment testé est inférieur au traitement contrôle.

=> ATTENTION : un essai de supériorité non significatif interprété comme de l ‘équivalence n’est pas valable car il peut aussi être inférieur.

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20
Q

Objectifs des essais de non-inférioirté ou d’équivalence :

A

= démonter que la différence entre les deux traitements est négligeable

  • traitement A est aussi bon que le traitement B
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21
Q

Interet des esssais de non-infériorité ou d’équivalence :

A

= n’a d’intéret que sil e traitement expérimental est avantageux autrement que par son efficacité :

  • Soit mons cher
  • Soit mieux toléré
  • Soit meilleur galénique
  • Soit moins de prises par jour
  • Soit surveillance plus simple
  • Soit médicament générique

=> Tout essai de non-infériorité ou d’équivalence soit être justifié a priori dans le protocole de l’étude.

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22
Q

Différence entre essai de non-infériorité et essai d’équivalence :

A
  • Dans l’essai de non-infériorité lepmédicament peut être plus effiicace
  • Mais NSN plus bas si étude d’équivalence.
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23
Q

A postériori on peut tier des conclusions de supériorité si étude de non-infériorité ?

A

=> Vrai dans certaine condition mais pas le contraire !!!

L’étude doit etre défiinie a priori dès sa planification comme une étude de non infériorité ou d’équivalence :

  • Iln’est p as acceptable d e tirer a posterioiri, des conclusions d’équivalence ou de non-inférioirité d’une étude de supérioirité
  • Par contre une étude de non infériorité peut être complétée d’une étuded e supériorité sous certaies conditions

-

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24
Q

Condition pour conclure à une non-infériorité ou à l’équivalence en fonction du seuil Delta :

A

=> Le seul delta d’équivalence ou de non infériorité (= borne ou limite ou marge conservatrice) doit être dicé a priori (PCZ) :

  • Pour conclure à la non-infériorité : l’ensemble de l’IC 95% doit se trouver sans le dommaine de non-infériorité = (-delta ; + l’infini)
  • Pour conclure à l’équivalence : l’ensemble de l’IC 95% doit se toruver sans le domaine d’équivalence = (-delta ; + delta)

=> Figure page 158

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25
Q

Valeur du NSN (= nombre de sujet necessaire) en fonction du type de l’étude :

A

=> NSN d’une étude de non-infériorité >> NSN d’une étude de supériorité > NSN d’unne étude d’équivalence.

Car le calcul du NSN doit tenir compte du territoire d’hypothèse explorées : donc plus le territoire des hypothèses explorés est improtant, plus le NSN est important pour réussir à conclure.

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26
Q

Quel type d’analyse est la plus importante dans un essaie de non infériorité ou d’équivalence ?

  • L’analyse en per-protocole ?
  • L’analyse en Intention de traiter ?
A

=> LES DEUX analyses doivent etre concordantes pour trancher :

  • Le rôle du per-pretocole est augmenter la probabilité de mettre en évidence la différence entre les deux groupes, et donc renforce la non-infériorité, si l’hypothèse de non infériorité est retenue?
  • Le rôle de l’ITT est de permettre la réalisation d’une étude de supériorité complémentaire si besoin (si IC situé entre 0 et + l’infini)
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27
Q

Astuce :

Comment différencier rapidement un essai de supériorité et un essai de non-infériorité ?

A

=> On regarde l’hypothèse utilisée pour le calcul du NSN :

  • Si c’est une différence attendue = c’est de la supériorité
  • Si c’est une borne d’équivalence = c’est de la non infériotié.
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28
Q

Principe de l’analyse en intention de traiter (ITT) :

A

=> l’analyse statistique doit prendre en compte la totalité des patients randomisés au départ et, dans le bras où ils ont été randomisés.

Même si l’interruption du traitement ou traitement non pris ou mmodification du rythmme ou de la posologie.

=> On préfére l’ITT car elle est censée représenter les erreurs de prescription - de transcription - d’administration - de problème de tolérance ou d’observance des médicaments au quotidien : d’une donc un reflet plus pragmatique de la vraie vie.

=> ATTENTION : toujours vérifié car souvent déclaré a tort dans les articles.

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29
Q

3 avantages de l’ITT :

A

= mode d’analuse le plus rigoureux :

  • Evite le biais d’attrition = conserve la comparabilité initiale issus de la randomisation dans l’analyse
  • Option pragmatique = se rapproche des conditions de la vie réelle
  • Hypothèse du biais mmaximum = rendorce le niveau de preuve d’une différence : prendre l’hypothèse la plus péjorative dans le groupe traitement (décès) et prendre l’hypothèse la meilleure dans le gorupe conntrôle (survie)
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30
Q

2 Cas particulier où l’ITT n’est pas suffisante : + CAT

A
  • Essai de non-infériorité ou d’équivalence
  • Evaluation de la tolérance

=> Faire une analyse en ITT et en per-protocole car l’hypothèse du biais maximum est celle du per-protocole.

31
Q

Définition de l’ITT modifiée :

A

= type d’analyse particulière définie par les auteurs de l’article en détaillant les critères définissant cette analyse, autremment dit : quels patients seront finalement anlysés (atteinteion il ne s’agit donc pas toujours d’une analyse proche de la craie ITT)

=> Attention : souvent urilisé de manière abusive par les auteurs pour vous faire croire que c’est de l’ITT.

32
Q

Principe et interet de l’analyse en per-protocole :

A

= ne prend en compte que les patients ayant effectivement suivi tous les points du protocole (à la lettre, minutieusement)

  • Seuls les patients ayant recu le traitement attribué lors de la randomisationo sont analysés.
  • Elle permet une meilleure estimation de l’effet propre du traitement mais biais de sélection avec perte de comparabilité.
33
Q

Deux situations où on réalise per-pretocole + ITT en pratique ;

A
  • Essais de non infériorité ou d’équivalence = rendorce la non-infériorité si basence de différence
  • Evaluation de la tolérance = permet de mieux mettre en évidence des effets secondaires.
34
Q

Trois risques de l’analyse per-protocole :

A
  • Perte de comparabilité des groupes dans l’analyse
  • 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.
35
Q

Caractéristique de l’analyse en traitement recu :

  • Principe
  • Objectif
  • Inconvénient
A
  • Principe = on analyse les patients qui ont eu le bon protocole thérapeutique quel que soit le groupe de randomisation = on analyse tout le monde, sauf les perdus de vue
  • Objectif : augmente l’effectif des patients analysés
  • Inconvénient = risque maheur de biais de selection car le bénédice de la randomisation n’est pas conservé
36
Q

Principe de l’analuse de survie :

A

= analyse temporelle du délai de survenue d’une critère principal binaire (décès, récidive).

En supposant que le risque de décès est constant tout au long de l’étude.

37
Q

3 techniques de l’analyse de survie : + définition

A
  • Courbe de Kaplan-Meier : Analyse descriptive = méthode d’analyse de survie pour probabilités conditionnelles, a t0 on doit retrouver la population en ITT.
  • Test de Log-Rank : analyse univariée = comparaisono des surfaces sous les courbes
  • Modèle de Cox (= synonyme de modèle à risques propoortionnels = proportional hazards model) = analyse maltivariée = ajustement sur les facteurs de confusion (le risque relatif ajusté dans le modèle de Cox porte le nom d’Hazard ratio)
38
Q

2 modèles de représentationns graphiques du taux de survie à connairte pour l’ECN :

A
  • Courbe de survie de Kaplan-Meier
  • Courbe actuarielle

=> Figure page 162

39
Q

Principe de l’analyse stratifiée en sous-groupe :

A

= consiste à comparer le traitement dans une partie seulement de l’effectif total (ex: seulement les patients > 65 ans).

Elle permet de mettre ené vidence des résultats qui se rapportet à cette sous-population d’intérêt clinique. Le résultat enn sous-groupe peut être intéressannt dans l a mmesure où il pourra être confirmé ultérieurement par des études consacrées à cet effet.

=> Poour bénéficier du maximumd e validité interne, il e st recommandé que les analyses en sous-grooupes soitent justifiées t programmées a priori dans le protocole de l’étude grace à unen randomisation stratidiée, afin d’évoter la présentation sélective des seuls sous-groupes pour lesquels les résultats sont significatifs.

40
Q

4 limites de l’analys en sous-groupes :

A
  • Défaut de puissance en raison du faible effectif du sous-groupe et des IC 95% très larges : NSN calculé pour obtenir une puissance satiffaisante sur le critère de jugement principal avec l’ensemble de l’effectif

=> risque de ne pas mettre en évidennce une différennce existante.

  • Problèmes des comparaisons multiples : inflation du risque alpha avec tests significatifs à tort => pour limiter ce biais, on peut ajusté sur le risque alpha par une méthode de type Bonferroni ou O’Brien et Flemming
  • Biais de selection avec perte de comaprabilité uniquement en l’absence de stratification préalable
  • Les analyses en sous-groupe ne doivent JAMAIS servir de base à la conclusion de l’étude : Elle n’ont qu’un role descriptid et exploratice pour de nouvelle hypothèse.

=> Refaire une étude spécifique dans le sous-groupe

41
Q

Méthode de Bonferroni (la plus simple) pour ajusté sur le risque alpha dans les analuse statifiée en sous-groupe :

A

= consiste à diviser le seuil de signification (en général dixé à alpha = 0,05) par le nombre de tests.

Ex : si 10 comparaisons multiples sont faites, on retienndra commme significatives celles ont le seuil de signification est <0,05

42
Q

Comment savoir si l’analyse en sous-groupes est planifiée à l’avance ?

A

Si la randomisation était stratifiée sur ces critères afinn d’augmenter la comparabilité des groupes.

43
Q

Méthode la plus “éléganteé de représenter une analuse en sous-groupe :

A

= diagramme de Forest.

=> Page 164 + page 165 en haut

44
Q

Principe du test d’homogénétité pour les analyses en sous-groupe :

+ Résultats
+ conséquence sur la pertinence clinique

A

= on peut utiliser un test d’homogéneité sur une analuse en sous-groupes afind e tester l’interaction entre telle ou telle caractéristiques définissant un sous-groupe (ex: patients en FA, patients diabétiques, patients insuffisants rénaux) et le résultat sur l e critère d e jugement p rincipal de l’étude.

=> _si p < alpha p_our le test d’homogénéité alors on peut évoquer que le résultat sur le critère de jugement principal est différent d’un sous-groupe à l’autre => Ce qui diminue la pertinence clinique (PCZ)

45
Q

Principe des analyses intérmédiaires :

A

= analyse en cours d’étude sur des données partielles pour éventuellement interrompre l’étude si besoin

=> Avec pour effet, d’augmenter le nombre de sujet nécessaires.

46
Q

6 objectifs et interets des analyses intermédiaires :

A
  • Arrêt pour efficacité : détexter au plus tôt le bénéfice du traitement afin d’éviter de traiter des patients par un placebo ou une thérapeutique donnée alors que les données intermédiaires sont suffisantes pour conclure à l’efficacité du traitement étudié.
  • Arrêt pour toxicité : détecter au plus tot un éventuel effet délétère du traitement afin de limiiter le nombre de patient exposés au risque
  • Arrêt pour futilité : arrêter une étude donot ono peut prédire avec certitude raisonnable qu’elle ne pourra pas aboutir
  • Vérifier le taux d’écart par rapport au protocoole : l’essai est-il de qualité ?
  • Vérifier le taux d’inclusion ; est-ce que l’essai pourra être réalisé dans un délai acceptable ?
  • Vérifier les caractéristiques des patients : le risque de base des patients correspond-il à celui initialement prévu ? les patients recrutés correspondent-ils à la population cible de l’essai ?
47
Q

2 conditions pour réaliser des analyses intermédiaires valables et éthiques :

A
  • L’analuse intermédiaiire et les règles d’arrêt doivent être prévues ap rioiri dans le protocole.
  • Ajustement du risque alpha avec diminution de la caleur seuil habituelle (inférieure à 5%)
48
Q

Tous les essais cliniques doivent impérativement comporter un groupe controle ?

A

=> FAUX : essais cliiques de phase III contraitement aux essais cliniques de phase II

49
Q

2 types de groupe contrôle possible :

A
  • Traitemet de référence = glod standard si essai diagnsotic
  • Placebo si aucun traitement connu
50
Q

3 interet du groupe contôle :

A

=> Ils sont touchent indifférement les deux groupes et donc le traitement sera la seule différence qui restera entre les deux !

  • S’affranchit de l’évolution (amélioration) spontanée de la maladie
  • S’affranchit de l’éeffet prise en charge = l’effet placeboo
  • S’affranchit des phénomènes de régression vers la moyenne

=> fait que si on mesure plusieurs fois de suite unne valeur, elle va aboir tendance à se rapporcher d’une moyenne, donc souven tmoins élevée qu’a l’linclusion de l’éude.

51
Q

Définition d’un esssai ouvert :

A

= médecin et sujet connnaissent la nature du traitement

52
Q

Définition du simple aveugle = simple isu :

A

= le sujet ne connait pas la nature du traitement mais le médecin la connait

53
Q

Définition du double aveugle = double insu :

+ biais évité

A

= ni le patient, ni le médecin ne connaissentl a nature du traitement

=> Pour évoter les biais de classement

54
Q

5 situations où le double aveugle est difficile ;

A
  • Intervention invasive = chiruurgie, radiologie interventionnelle
  • Traitement de l’appareillage = radiothérapie, prothèses
  • Effet d’unne traiterment non dissimulable = physiothérapie, aide à domicile, hinésithérapie
  • Stratégie thérapeutiques ayant un impact organisationnel = domicile versus hospitalisation
  • Problèmes éthiques

=> nécessité d’une analyse du critère de jugement en aveugle si possible

55
Q

4 avantages d’une étude thérapeutique en ouvert :

A
  • Plus simple
  • Moins couteux
  • Mieux accepté par les patients en général
  • Indispensable pour les actes invasifs, sinon pas éthique (chirurgie)
56
Q

Techninque pour limiter l e biais d e classement de mesure pour é tude en ouvert :

A

= procédure de type PROBE : technique dédiée aux études en ouvert qui consiste à faire classer les événements permettant la mesure du critère de jugement principal par un panel d’experts,e n aveugle du traitement reçu.

57
Q

Principe de l’étude thérapeutique de dose :

A

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

58
Q

2 étapes clés de n’analuse des résultats d’une étude thérapeutique de doses :

A

1) Analyse de la tendance = on évalue si globalement le nouveau traitement semple plus efficace que les contrôle référence ou placebo pour des doses croissantes (on utilisera un test statistique d’analyse de variance type ANOVA)
2) Analyse de chaque dose ; on peut enseuite comparer chaque dose du même médicament entre elles mais à condition que l’analyse de tendance soit bien positive et statistiquement significative +++ (PCZ)

59
Q

Définition du RAR = réduction absolue du risque :

A
  • Si A = survenue (%) du criitère principal pour le placebo (ou traitement de référence)
  • Si B = survenue (%) du critère principal pour le traitemetn expérimental
  • RAR = A - B

=> Il existe aucun test de signidicativité associé au RAR

60
Q

Différence entre RAR (=réduction absolue du risque) et RRR (=réduction relative du risque) :

+ indication préférentielle pour utiliser l’un ou l’autre

A

= la diminution absolue du risque (RAR) est moins impressionnante que la réduction relative du risque (RRR) avec :

  • RRR plustot exprimée pour une diminution d’un risque ou d’un événement défavorable ou de l’augmentation d’un événemment favorable (car chiffre plus élevé et donc plus impressionnat sur une étude)
  • RAR = plutôt utilisée pour minimiser une augmentation d’un événement défavorable (car chiffre moins élevé)
61
Q

Définition du nombre de patients à traiter = NST :

+ formule :

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 et non pas en effectif.

Ex:

  • Décès A = 20% et décès B = 10%
  • NST = 1/10% = 10 patients
  • Il faut traiter 10 patients pendant 1 an pour éviter 1 décès.

=> NB : le NNT se calcule sur une durée donnée et pour un événement donnée => il faut prendre le RAR correspondant.

62
Q

Formule du RRR (=réduction relative du risque)

A

= RRR = (A-B)/A

=> n’a pas de test de significativiité associé au RRR non plus.

63
Q

Interprétation d’une étude thérapeutique si il n’ y a pas de différence significatiive :

A
  • Soit l e traitement est réellement moins efficace que le placebo ou traitement de référence
  • Soit manque d e puissance avec une différence qui n’a pas pu être mise en évidence
  • Soit la validité interne de l’étude est defectueuse par présence de biais

=> Cela ne signifie PAS que les deux traitements sont équivalents : pour cela il faut faire un essai de non-infériorité !

64
Q

Rappel :

4 formule indispensables à retenir pour les études thérapeutiques :

A

> RR = B/A

> RRR = (A-B)/A

> RAR = A - B

> NST = 1/RAR

=> Avec A la fréquence de l’événement sous traitement de référence et B sous le traitement à évaluer.

65
Q

Définition du score de propension (=propensity score) :

A

= La méthode du score de propension est une technique statistique assez récente ayant pour objectif d’évaluer la comparabilité des groupes, afin d’estimer au mieux les effets causaux d’une intervention. Cette technnique est le plus souvent utilisée dans les études expérimentales non randomisées, mais cela reste possible en thérorie au sein des études randomisées.

=> Sur le plan statistique, le score de propensione stimme, pour chaque individu, la probabilité conditionnelle P de recevoir le traitement étudié, étant donné ses caractéristiques initiales.

=> Probabiilité donc valeur comprise entre 0 et 1.

66
Q

Interet du scored e propension :

A

= outil de détextion et de correction du biais de selection

  • Dans une étude expérimentale non randomisée (le plus souvent++) : iil évalue la comparabilité des groupes afin d e p allier l’absence de randomisation.
  • Dans une étude expérimentale randomisée : Il sert à juger l’efficacité de la randomisation en évaluantl a comparabilité des groupes.

=> En résumé : offre un critère de comparabilité des groupes. Le score de propension peut etre utilisé pour ensuite corriger le biais de sélection.

=> Plus le nombre de variables intriduites pour estimer ce score de propensione est élevé, meilleure sera la description de la probabilité des effets nets du traitement.

67
Q

Méthode d’évaluation de la qualité du score de propension :

A

=> Pour chacune des variiaibles intégrées dans la construction du score, il faut comparer leur “distribution par strate de scores de propension”

= Des tests classiques de comparaison des 2 distributions sont urilisés pour évaluer la significativité des différences

68
Q

CAT si des différences sont détectées lors des tests de comparaiison classique pour évaluer la qualité du score de propension :

A

=> Il faut d’abord examiner le nombre de variable et les strates pour lesquelles celles-ci persistent :

  • Si seul un petit nombre de varaible est concerné (et que pour celles-ci seules quelques strates sont touchées) = la stratégie consiste à retenir une sous-classifcation del a strate et à vérifier si la différence persiste
  • Si elle persiste ou si le nombre de variables concernées par des différences est important : il est nécessaiire de refaire une estimation du score de propension (en ajoutant une ou plusieurs variables, en retirant des variables dontl a significativité disparait, en créant des termes d’intéraction ou en créant des termes d’ordre supérieur pour les varaibles)

=> Ces étapes sont répétées jusqu’a l’obtention d’un score de propension équilibre ou à défaut, qui minimiise le déséquilibre avec les données disponibles.

69
Q

2 hypothèses fondamentales pour pouvoir appliquer un score de propension :

(c’est très flou, presque de l’art abstrait)

A

1) Hypothèse d’indépendance conditionnelle à des caractéristiques observables = le biais de sélection peut être contrôlé s’il existe un ensemble de varaibles observables pour lesquelles une indépendance d’affectation au traitement peut être vérifiée. => l’union de tous ces variables est le score de propension.
2) L’hypothèse de la condition de support commun (overlap) : cette hypothèse se rapporte au support de distribution du score de propension. Elle s’assure que les individus avec un même ensemble de covariables peuvent être à la fois traitiés ou non traités.

=> Page 171 si c’est pas claire… mais ce sera malheuresement pas mieux après

70
Q

3 méthodes d’utilisation du score de propension :

+ limites de ces techniques

A
  • Appariement = une seule variables d’ajustement

=> Mais patients non appariés exclus

  • Stratification = 5 strates suppriment 90% du biais + estimation du RR

=> Mais effectif par strates suffisant

  • Régression logistique = convient aux effectiifs réduits, plus robuste qu’un modèle calssique quand le nombre de facteurs de confusion est important.
71
Q

Défiition d’une analyse de sensibilité :

A

= processus par lequel on évalue la robustesse d’un mmomdèle statistiques en examinant comment les résultats de l’analuse varient lorsque la valeur des varaibles clés varie dans un intervalle déterminé.

72
Q

Principe de l’analuse de sensibilité du score de propension :

A

= permet de s’assurer de la robustesse des résultats du score de propension

73
Q

Recommandation CONSORT des études thérapeutiques :

A

=> Pages 172, 173 et 174