Survie

Question 0

MOTS CLÉS IMPORTANTS POUR DÉFINIR ET INTERPRÉTER UNE COURBE DE SURVIE +++

Answer 0

• ETUDE DE DONNÉES CENSURÉES (délai de survenue d’un événement binaire)
• DATE D’ORIGINE +++ (PMZ) (ex : date de diagnostic)
• EVÈNEMENT BINAIRE ATTENDU PRÉCIS (décès ou rechute ou survenue de complication…)
• PROBABILITÉ DE SURVENUE DE L’ÉVÈNEMENT BINAIRE (DECES) au cours du temps
• DÉLAI DE SURVENU DE L’ÉVÉNEMENT par rapport à la date d’origine
• DATE DE POINT +++ (PMZ) = date à laquelle il y a censure des sujets perdus de vue ou sans événement
• MÉDIANE DE SURVIE = DURÉE AU BOUT DE LAQUELLE LA MOITIÉ DU GROUPE A PRÉSENTÉ L’ÉVÉNEMENT BINAIRE ATTENDU (DÉCÈS)
  Piège tombé à l’ECN 2010 = la médiane de survie n’était pas déterminable car la courbe de survie ne croisait jamais la valeur 50 % au terme du suivi +++
• NOMBRE DE SUJETS « À RISQUE D’ÉVÉNEMENT » EN FONCTION DU TEMPS = doit être précisé par les auteurs sous la courbe

Question 1

Si les 2 courbes de survie sont DÉCALÉES INITIALEMENT puis RESTENT ÉCARTÉES DE MANIÈRE PARALLÈLE, que peut-on conclure ?

Answer 1

• il y a eu une différence au tout début de l’étude entre les 2 groupes = avantage probable en phase précoce/aiguë
• puis la différence entre les 2 groupes est restée constante au cours du temps, signifiant donc que le médicament testé n’a pas continué à faire une différence significative entre les groupes !
• conclusion = AVANTAGE INITIAL DU TRAITEMENT mais PLUS AUCUN EFFET SUPPLÉMENTAIRE PAR RAPPORT AU TRAITEMENT DE RÉFÉRENCE ENSUITE +++

Question 2

3 TESTS STATISTIQUES UTILES SUR ANALYSE DE SURVIE ?

Answer 2

Courbe de KAPLAN-MEIER
- Analyse DESCRIPTIVE : analyse brute du critère de jugement dans 1 groupe
- pour estimation de la probabilité de survie dans un 1 seul groupe, représentée par 1 seule courbe de survie !
(on obtient donc au final 2 courbes de Kaplan-Meier dans l’étude : 1 courbe par groupe)

Test du LOG-RANK
- Analyse UNIVARIEE : analyse de la comparaison du critère de jugement entre les 2 groupes
- pour comparaison de 2 courbes de survie pour comparer les 2 groupes !
(on obtient donc au final 1 seule figure comprenant 2 courbes de survie de Kaplan-Meier analysées par le test du LOG-RANK : 1 figure permet d’analyser simultanément les 2 groupes)

MODELE DE COX

• Analyse MULTIVARIEE : analyse de l’effet d’une variable, en tenant compte de l’effet de covariables (facteurs de confusion potentiels +++)
• pour comparaison de 2 courbes de survie tout en tenant compte de covariables (facteurs de confusion potentiels)