méthodologie Flashcards
plan parallèle
meme tx pour les memes patients tout au long de l’étude
a quoi sert la période de wash out
permet de voir si patient est stable, sil repond bien au tx; si jamais on enlevait un de ses tx, voir si cela affecte ses capacités cognitives par exemple; ainsi on peut decider qui garder dans l’étude ou non
plan chassé-croisé
patients vont avoir un tx A et poursuivre sur un autre tx B apres une certaine durée (wash out in the between)
pourquoi on veut un tx a courte demi vie en chassé croisé?
car lorsqu’on change du tx A au tx B, on ne veut pas avoir des effets issus des résiduelles du tx précedant, ce qui affecterait ce qu’On observe et fausserait nos resultats
plan en séquence
on a une étude et on divise en différentes périodes dans la même étude
est ce qu’on randomise a chq période dans un plan en séquence?
oui!
v ou f; on a un meme objectif dans chq périodes dun plan sequentiel
f; on peut avoir différents objectifs
p.ex; on va voir si pt repond bien au tx a la fin d’une premiere periode / a la 2e on va voir si leffet du tx se maintient si on poursuit le tx / a la 3e si on arrete le tx, ecquil a un probleme?
plan adaptatif
on peut modifier le design APRÈS que les patients aient ete enrolés dans l’étude SANS compromettre l’intégrité de l’étude
phase d’essai
permet d’évaluer le patient, voir si des elements affecteraient sa reponse au tx; evaluer certains facteurs
on veut voir le niveau de ctrl
différence entre pop cible, source et à l’étude
cible; chez qui les résultats de l’étude peuvent être appliqué
source; chez qui les critères d’inclusion/exclusion sont rencontrés
à l’étude; qui acceptent de participer à l’étude
qu’est ce que l’exposition
tx testé dans l’étude
pourquoi c’est important de bien définir l’exposition (actif et comparateur)
on doit bien la décrire, connaitre le tx administrée (les doses, mode d’administration, moments d’administration…)
a quoi ca sert avoir un grp controle (baseline)
permet de voir l’évolution naturelle de la maladie et letat du pt qui recoit un tx standard ou si sous Pbo
quest ce qui permet une comparaison avec l’efficacité du nouveau tx
grp controle
quest ce qui varie entre les grp a letude
l’effet visible du tx chez les patients (indique son efficacité) si on sait que la randomisation a bien marché+maintenue
randomisation
attribution de l’exposition (tx ou pbo ou comparateur actif) au hasard entre les groupes
distribution aléatoire et équilibrée
qu’est ce qui peut causer le biais de sélection et qu’est ce que cela peut faire?
le taux de déperdition de sujets à l’étude
on aura un déséquilibre entre le nbre de sujets au debut vs la fin de l’étude; cela ne representera pas adequatemment l’évolution naturelle de la maladie
buts de la randomisation
eviter sources de biais dues aux differences (si bonne randomisation) puisque ca va etre bien équilibré
si on voit quand meme des différences, we could guess c du au tx et pas autre chose
avoir des groupes bien équilibrés et comparables entre eux
types de randomisation (3)
simple, en bloc et stratifié
randomisation en bloc
séquences avec un nbre connu fixe de patients puis on attribue aléatoirement un tx pour ce groupe but we dont know which one it is
on sait juste quil y a tt les tx possibles dans chq des blocs
randomisation stratifiée
basé sur les caractéristiques des patients; p.ex on stratifie des grp selon des grps d’age et le sexe
comment s’assurer de la bonne randomisation des pts
avec un tableau de caractéristiques de base; il faut que les %caractéristiques soient similaires entre les groupes
cela va nous indiquer qu’on a bien randomisé que c’est bien équilibré entre les groupes
comment on peut estimer les différences entre les % caractéristiques entre les groupes pour voir si bonne randomisation ou non
voir les variances entre les % d’un grp a lautre; utiliser bon jugement
si on voit un debalancement, on pourrait sattarder plus sur cet element lors de letude, surveiller davantage car ca peut constituer un biais de confusion potentiel
erreur systematique qui produit une estimation incorrecte de la mesure d’association et nuit a la validité interne de l’étude
BIAIS (confusion, de selection et d’information)
biais de selection
pop de letude au debut vs fin differe (pertes, deperdition)
il faudrait MINIMISER les pertes de suivi (garder contact)
si on observe bcp de withdrawals dans l’étude (peu importe la raison), quel type de biais cela constitue
biais de selection
biais d’information
mauvaise prise d’information qui peu nuire aux résultats
(obtention d’infos differentes de ce qu’on est supposé avoir)
pour éviter le biais d’information il faut…(3)
utiliser instrument de mesure spécifique + sensible
effectuer un suivi identique peu importe le type d’exposition chez les sujets
eviter que les evaluateurs identifient le grp de tx auquel les sujets appartiennent
biais de confusion
effet d’une autre variable affecte/cause distorsion dans la variable/resultat qui nous interesse (effets confondant issu d’une autre variable)
si nous avons une mauvaise distribution des sujets par groupes, quel type de biais cela introduit-il?
biais de confusion
études de non inferiorite: comment interpreter et demontrer la non inferiorité
il faut que la borne de l’IC ne depasse pas la borne de non inferiorité negative
il faut que la borne inférieure de l’IC soit superieure a la borne de non inferiorité negative
si ca depasse la borne delta-, ca veut dire que notre tx test est meme pire que la ref selon la marge predefinie = tx test inferieur au tx standard
analyse per protocole: quelle type d’étude et en quoi ca consiste
etude de non inferiorité
on raisonne chez des patients qui n’ont pas de problemes (plus faible que si cetait ITT en superiorité)
études de supériorité
demontrer que le tx test est meilleur que le tx standard ou pbo selon une marge predefinie
interpretation d’études d’équivalence
si la difference entre le tx standard vs test comprend 0; on en conclu que c equivalent
interpretation d’etudes de supériorité
il faut que leur IC ne comprennent pas 0 pour demontrer la supériorité
type de biais rencntré quand on voit un certains taux de deperdition
biais de selection
(il faut regarder les sources, pk ils partent)
type de biais en cas de debalancement entre les proportions de grp a l’étude
biais de confusion; il est possible qu’il y ait une variable qui peut créer une distorsion de l’effet recherché/évalué (si on voit proportions pas vrm similaires dans certaines caractéristiques)
éléments a avoir pour calculer taille d’échantillon
difference qui doit etre detectee
seuil critique alpha
puissance 1-beta
test uni ou bilaterale
estimation de l’effet/reponse dans grp comparés
les bornes d’inferiorité
dans un tableau de caractéristiques de base; quels sont les analyses que je peux faire et qu’est ce que je peux déduirede ca
je regarde sil y a des debalancements entre les proportions entre grps selon les caractéristiques
-si grandes différences significatives = debalancement = biais de confusion introduits car peut etre une variable random créer une distorsion dans l’analyse des résultats (différences causées)
quest ce qu’une issue primaire
ce qu’on veut évaluer/obtenir
comment interpreter des resultats quant aux issues primaires évaluées
voir quel type de tx, selon les stats ou graphically, est meilleur et justifier avec les données (p values, IC, allure graphique) puis en conclure quel type de tx est meilleur
comment interpreter des resultats (comme courbes kaplan meier, rates, IC..)
décrire les courbes
interpreter le RR (relative risk): comme le OR, si >1 a un effet deletaire tandis que <1 effet plus protecteur
observer la valeur p du log rank: si <5%, statistiquement significatif
parler de la valeur nulle 1; si dans IC? si c’est dans l’IC; effet statistiquement non significatif = on ne voit pas de differences entre les tx comparés
