module 3 Flashcards
Description de la mécanique de base d’un essai clinique randomisé de supériorité avec un design parallèle avec 2 groupes et un contrôle placebo à double-insu:
+ utilité de la randomisation et utilité de l’allocation au complet
Deux groupes de patients : groupe expérimental et groupe placebo
Allocation aléatoire de l’intervention 1:1 (même nombre de patients dans chacun des groupes)
Cette randomisation évite les biais de confusion en créant 2 groupes en moyenne ‘identiques’ (et donc comparables).
À double insu
Ceci permet de réduire les biais associés aux effets anticipés des interventions (biais d’information).
vrai ou faux. la randomisation dans un ECR est toujours possible
faux
Toutes les différences observées (efficacité ou innocuité) entre les deux groupes ne peuvent qu’être attribuable qu’à 3 effets: (basé sur la mécanique de base)
+ causes des 3 effets
- À l’erreur aléatoire (voir simulation #4 du module précédent)
et/ou - À l’intervention expérimentale (ex : l’intervention est bénéfique comparativement au placebo)
et/ou - Présence de biais
(1 et 3 fausse les réoponses)
À noter que l’erreur aléatoire est quantifiable avec la probabilité d’un résultat faux positif (niveau alpha, erreur de type I)
. L’effet 2 ci-dessus est le lien de causalité qu’on cherche comme réponse à la question de recherche clinique. Les biais ne sont pas quantifiables et ils sont minimisés par l’exécution d’un ECR de qualité. Il est important de noter que le résultat peut être attribuable à plus d’un de ces trois effets et qu’ils ne sont pas nécessairement tous dans le même sens. Par exemple, l’erreur aléatoire pourrait avoir amplifié le bénéfice d’un traitement efficace tandis que les biais l’ont réduit, mais pas nécessairement avec la même amplitude.
on ne peut pas savoir la direction de l’erreur aléatoire et des biais, il n’est pas possible de savoir la patrt de bénéfice associéeuniquement àl ‘intervention
Si le contrôle des biais et de l’erreur aléatoire sont efficace, il ne reste que l’effet de l’intervention.
quand se contrôle l’erreur aléatoire?
L’erreur aléatoire se contrôle lors de la conception de l’ECR (par une sélection appropriée de la taille de l’échantillon)
À noter qu’en absence de biais et avec une bonne précision; la direction de l’effet de l’intervention est…
t quantifiable : elle est soit supérieure ou inférieure au placebo.
si aucune différence n’est observée entre les deux groupes, ce résultat ne peut qu’être attribuable qu’à 3 effets:
comment on quantifie ces effets? (si explication est donnée)
si aucune différence n’est observée entre les deux groupes, ce résultat ne peut qu’être attribuable qu’à 3 effets:
1. À l’erreur aléatoire
et/ou
2. Aucun effet de l’intervention dans cette population de patients
et/ou
3. Présence de biais
À noter que l’erreur aléatoire est quantifiable avec la probabilité d’un résultat faux négatif (erreur de type II, β) qu’on verra en plus de détail dans les modules subséquents. L’erreur aléatoire se contrôle lors de la conception de l’ECR (principalement par une sélection appropriée de la taille d’échantillon). Si le contrôledes biais est efficace, l’effet de l’intervention était en mesure de niveau , s’exprimer; mais étant donné qu’aucune différence n’a été observée, le lien de causalité n’est pas établi.
qu’est-ce qui assure la comparabilité des groupes dans une étude et pourquoi faut-il s’en assurer plus d’une fois?
+ Biais qui peuvent se créer dans ce processus
qu’est-ce qu’un ECR balancé au recrutement + utilité de cette ‘balance’?
+ qu’est-ce que la randomisation contrôle p/r aux biais?
qu’est-ce qui est plus important - comparabilité des groupes au moment de l’analyse ou au moment du recrutement?
au moment de l’analyse
qu’est-ce que l’absence d’attrition dans l’analyse entre les groupes (pour la comparabilité) nous dit sur la disponibilité des patients pour les analyses?
pourquoi la randomisation ne réussit pas toujours à bien balancer les groupes?
un biais qui s’installe par hasard à cause de la petite disponibilité de patients/participants
Réponse moyenne et médecine personnalisée - en lien avec la comparabilité et la randomisation:
La comparabilité des groupes est assurée par la randomisation. Les groupes sont en moyenne comparables mais clairement, les participants de chacun des groupes sont différents. La réponse à la question de recherche est donc une moyenne, car dans chacun des groupes certains participants vont bien répondre à l’intervention, d’autres auront des bénéfices mineurs, et d’autres encore aucun bénéfice.
Mais en moyenne, si l’intervention est bénéfique, la réponse sera plus favorable dans le groupe expérimental. En pratique clinique, face à un seul patient, il est difficile de déterminer si ce patient va bénéficier du traitement ou non.
Malgré qu’en moyenne le traitement soit bénéfique, un ECR ne permet généralement pas de déterminer quel patient sera en mesure de bénéficier du traitement; le patient moyen n’existe pas
La question est spécifique à un individu et l’ECR typique répond à une question sur un groupe d’individus.
but(s) de la médecine personnalisée
- donner une réponse à la question de recherche spécifique à un individu.
- vise à identifier des traitements spécifiques et/ou à cibler des stratégies de prévention et de traitement compte tenu des caractéristiques uniques d’un individu particulier
- Il faut bien comprendre que les designs traditionnels des ECRs ne permettent pas de répondre aux questions de la médecine personnalisée tout simplement parce que ces designs traditionnels donnent des réponses moyennes.
vrai ou faux. ECR faux positif et ECR faux négatif. Cette terminologie est à conserver
+ pourquoi?
On peut déterminer les probabilités d’un résultat faux négatif et faux positif mais on ne doit pas attribuer ces probabilités pour qualifier un ECR.
Critères de Bradford Hill (B-H)
leur utilité globale
+ description de chacun
L’ECR bien conçu et bien exécuté permet d’obtenir des évidences sur le lien de causalité entre l’exposition (intervention/traitement) et le CRP, en plus de donner une estimation de l’amplitude de l’effet. On utilise les critères de Bradford Hill pour déterminer si une association est un lien de causalité ou non.
- Relation temporelle
Cela signifie que l’exposition précède la maladie. Dans le cas d’un ECR, ceci est assuré par le suivi
prospectif des participants/patients et le début des interventions après la randomisation. - Amplitude de la réponse/Force de l’association
Si l’amplitude de l’association entre l’exposition et la maladie est suffisamment importante, les biais et la précision ont potentiellement moins d’impact. À noter que l’association entre le tabac et le cancer du poumon est excessivement forte, ce qui a contribué très tôt à identifier le tabagisme comme une des causes du cancer du poumon. Même s’il y a quelques biais et imprécisions, leurs amplitudes sont relativement faibles par rapport à l’amplitude de l’association. - Spécificité de l’association
Si on démontre que la maladie est prédit par un facteur primaire, ceci ajoute de la crédibilité de la relation causale. Ce critère ne fait pas l’unanimité dans la communauté scientifique médicale, car une maladie peut avoir multiples étiologies et un traitement multiples effets. - Effet dose-réponse
Plus l’exposition est intense, plus le risque augmente (ex : tabac et cancer du poumon). Dans un ECR, ceci fonctionne à l’inverse; le placebo est la dose minimale et l’intervention expérimentale la dose élevée. Si l’intervention est efficace, le risque de la maladie diminue plus la dose/l’exposition est élevée. Alternativement, pour l’innocuité, on observera potentiellement plus d’effets indésirables avec la dose élevée comparativement au placebo. - Stabilité de l’association
On observe les mêmes associations avec d’autres populations/cohortes/études. - Plausibilité biologique
Il existe un mécanisme biologique connu qui peut expliquer le lien causal. - Cohérence
On observe une cohérence avec les connaissances antérieures. - Preuve expérimentale
Mesures d’associations:
qu’est-ce qui définit la mesure d’Association entre une exposition et le CRP?
quelles sont les deux types de mesures d’Association qu’on peut avoir et le implications de leur obtention?$
comment quantifier le taux d’incidence p/r à la mesure d’association6
défintion de l’Association dans le contexte d’un ECR?
