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Métho PHA6225 > UA2 Essais cliniques > Flashcards

UA2 Essais cliniques Flashcards

1
Q

Avec quoi débute la recherche clinique ?

A

une question (initialement très large, puis on précise la question)

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Q

Formulation de la question de recherche selon ?

A

industrie
investigateur indépendant

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3
Q

Caractéristiques d’une bonne question de recherche

A

Faisable, Intéressante, Originale, Éthique et Pertinente

Une bonne question devrait être sélectionnée avec soins, claire et
définie à l’avance

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4
Q

Question primaire est :
(3 points)

A
  1. Plus intéressante pour les investigateurs
  2. Capacité à être répondue
  3. Base pour la taille d’échantillon
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Q

Questions secondaires sont : (2 points)

A
  1. Autres issues que la question primaire
  2. Sous-groupes
    * Spécifiés à priori
    * Basés sur des attentes raisonnables * Limités en nombre
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6
Q

Études observationnelles

A

Transversales
Cohorte
Cas-témoin

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7
Q

Études cliniques

A

Étude randomisée contrôlée
Étude de non-infériorité
Étude adaptive (plateforme)

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8
Q

Autres types d’études (3)

A

Revues systématiques
Méta-analyses
Enquêtes

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9
Q

Définition étude clinique

A

Étude prospective comparant les effets et la valeur d’une intervention vs un contrôle chez des humains

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10
Q

Hiérarchie méthodologique

A
  1. Revues systématiques d’ÉRC (ex. Cochrane systematic reviews)
  2. ÉRC
  3. Études cliniques contrôlées (pas de randomisation)
  4. Études observationnelles
  5. Étude de cas, anecdotes, opinions personnelles
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11
Q

Dans quels contextes est-ce qu’un ÉRC n’est pas possible (3)

A

Non éthique d’assigner l’intervention
Taille d’échantillon très large et non pratique (ex. issue de faible incidence, effets indésirables)
Durée de suivi très long (issue prend du temps à se développer)

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12
Q

Faiblesses des études observationnelles

A

Biais de sélection
Biais d’information
Biais de confusion (indication)
Association vs relation causale (pas de randomisation, groupes pas interchangeables, prend plusieurs études)

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13
Q

Effet causal nécessite 4 choses

A
  1. intechangeabilité (groupes sont comparables sauf pour tx évalués)
  2. positivité (pour une intervention donnée, il existe une probabilité > 0 d’être assigné au groupe traité ou non-traité)
  3. cohérence (traitements de départ bien définis, une seule version des Tx comparés, tx ne doit pas changer en cours de Tx)
  4. absence d’interférence (intervention dans un groupe ne peut pas affecter le résultat dans un autre, ex. la vaccination)
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14
Q

Quel critère est satisfait de facto dans un ÉCR mais pas dans une étude observationnelle

A

Positivité.

Difficile de savoir si les patients qui n’ont pas reçu le Tx avaient une probabilité de le recevoir

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15
Q

Que veut dire PECOT

A

Participant
Exposé
Comparateur
Outcomes
Temps

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16
Q

critères d’inclusion (population pertinente à l’étude)

A
  1. Caractéristiques démographiques et cliniques
  2. Caractéristiques géographiques ou administratives
  3. Caractéristiques temporelle
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17
Q

Critères d’exclusion

A
  1. À haut risque de perte au suivi (peut empêcher de déterminer inférence causale si trop de pertes au suivi, mais on devrait tenter de les inclure et de minimiser le plus possible les pertes au suivi)
  2. Incapacité de fournir des données appropriées
  3. À risque d’effets indésirables
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18
Q

Que doit-on fait pour avoir un bon recrutement

A

L’échantillon doit bien représenter la population visée
- Taux de recrutement
- Influence la validité externe de l’étude

Atteindre la taille d’échantillon
- Investigateurs surestiment souvent leur capacité de recrutement

Le recrutement peut faire l’objet d’une étude pilote

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19
Q

Quelle section de l’étude aide à déterminer la validité externe

A

Figure 1 : nous montre combien de patients ont abandonné l’étude (60-70% de perte au suivi c’est beaucoup)

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20
Q

À quoi sert la randomisation ? (2 raisons + ce qui peut mal se passer)

A
  • Permet de balancer pour les variables confondantes connues et inconnues
  • S’assurer que la probabilité de l’issue est la même dans les 2 groupes
  • Technique puissante mais pas infaillible
    1. Erreurs de l’investigateur
    2. Malchance (voir biais de confusion - un groupe est plus malade que l’autre)
    3. Taille de l’échantillon
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21
Q

Que faire pour corriger un biais de confusion ?

A

On peut faire des analyses de sensibilité pour corriger imbalance et voir si les résultats s’appliquent toujours

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22
Q

Comment évaluer la qualité de la randomisation

A

Interchangeabilité entre les groupes de traitement au début de l’étude (important pour faire une relation causale)

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23
Q

Qu’est-ce de la randomisation ?

A

Génération aléatoire des séquences de randomisation
* Mécanisme qui assure la même probabilité pour chacun des participants de recevoir l’intervention
* Combiné au maintien de l’aveugle, la génération de séquence devrait permettre d’éviter le biais de sélection

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24
Q

Techniques de randomisation

A
  • Randomisation simple (Par ordinateur, internet, téléphone)
  • Analyse stratifiée pré-planifiée (Ex: âge, genre, hôpital.)
  • Bloc de randomisation
    1. Bloc ≥ 4 sont adéquats
    2. Permet d’éviter le déséquilibre entre les groupes
    vs la randomisation simple
    3. Empêche de deviner la séquence
  • Blocs variables (encore mieux)
  • Randomisation adaptive
  • Randomisation en grappes
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25
Q

Qu’est-ce que la randomisation adaptative ?

A

Modification de la probabilité d’allocation à un groupe à mesure que ’étude progresse.

S’adapte en cours de randomisation pour que les groupes soient tjrs bien balancés. Se base sur les patients déjà randomisés.

Change la probabilité d’être exposé en cours d’étude. Pas un biais car ajuste seulement la probabilité.

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26
Q

techniques de randomisation adaptative

A

Procédure adaptive de base
- Par exemple, un algorithme pourrait s’assurer que si les 2 groupes ne sont pas balancés, les probabilités d’être assignées à un groupe changent

Randomisation adaptive basée sur la réponse
- Randomisation adaptée à la réponse des participants à l’intervention
- On voit parfois ça dans des études plateforme.
- On met plus de patients dans le groupe intervention pour favoriser la puissance

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27
Q

Dissimulation de la répartition

A

Définition : Rendre impossible l’accès à l’information sur la randomisation

  • Si non respecté, un patient pourrait être retiré de l’étude si le traitement randomisé pour lui ne lui « convient » pas
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28
Q

Conséquence si absence de dissimulation de la répartition ou si elle est inadéquate

A

L’estimé de l’effet rapporté est plus élevé que les études similaires, principalement si l’issue est subjective

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29
Q

Qu’est-ce que la randomisation en grappes ?

A

Lorsqu’on fait une randomisation par centres, par professionnel, par unité clinique, etc.

L’unité de randomisation autre chose que l’individu.

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30
Q

Dans quelle situation fait-on une randomisation en grappes ?

A

Dans certaines études il n’est pas approprié de randomiser des patients

Exemple: implantation d’un service ou d’un protocole

Nécessaire lorsqu’il y a possibilité de contamination entre les
groupes (interventions)

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31
Q

Comment est déterminé la taille d’échantillon pour une étude en grappes?

A

Dépend du nombre de grappes et de leur taille.
Il faut prendre en compte la corrélation intra-grappes.

32
Q

Qu’est-ce que l’effet placébo ?

A

Le simple fait de traiter un patient, même avec un placebo, peut s’accompagner d’un effet bénéfique

33
Q

Qu’est-ce que l’effet du suivi médical ?

A

Le suivi des patients peut s’accompagner d’un effet bénéfique. Juste le fait d’être dans une étude avec une prise en charge peut apporter un bénéfice.

34
Q

Qu’est-ce que la temporalité ?

A

La condition médicale peut évoluer dans le temps

35
Q

Pour quelle raison est-il essentiel d’avoir un groupe témoin?

A

Pour démontrer que l’effet observé est dû à l’intervention ou au médicament testé

36
Q

Qu’est ce qu’un groupe contrôle

A

Placébo (quand il n’y a pas de standard établit)
Comparateur actif (idéalement le standard)

37
Q

Considérations lorsqu’on veut utiliser un groupe contrôle (2)

A

Éthiques : est-ce que c’est éthique d’exposer un patient avec cette condition à ce placébo si un Tx existe déjà ?

Commerciales : doses équivalentes doivent être utilisées

38
Q

3 types de design d’étude

A

Parallèles
Simple insu/double insu
Croisée

39
Q

Quels sont les éléments à considérer quand on fait une étude croisée ?

A

Période de wash out doit être suffisante (au moins 5 demi-vies)
Pathologie stable

40
Q

Avantage d’une étude croisée

A

Les groupes sont très interchangeables

41
Q

Que permet un design factoriel

A

Permet d’évaluer plusieurs questions de recherche en même temps

Plus efficient que de faire deux études séparées

Permet d’évaluer des interactions entre les interventions mais taille d’échantillon doit être ajustée

42
Q

Pourquoi mettre ces parties à l’aveugle :
patients
cliniciens
saisie de données
adjudicateurs d’événements
statisticiens

A

Patients : Afin d’éviter l’effet placebo

Cliniciens : Prévenir les traitements différentiels qui affectent l’effet mesuré. Si impossible, documenter les co-interventions

Saisie des données : Prévenir les biais dans la saisie des données

Adjudicateurs d’événements : Prévenir les biais préférentiels dans l’adjudication des événements

Statisticiens: éviter biais dans l’analyse des résultats

43
Q

Dans quel contexte fait-on nécessairement des études ouvertes

A

chirurgie

44
Q

définition issue primaire

A

Généralement, il n’y a qu’une issue primaire
La plus importante cliniquement
Base pour le calcul de la taille d’échantillon

45
Q

définition issue secondaire

A

autres variables mesurées

46
Q

quel type d’issue s’agit-il ?

l’impact de la diminution de HbA1c

A

issue intermédiaire

47
Q

Comment doivent-être les issues (4)

A
  • Définies à priori
  • Bien définies et mesurables ($ et faisabilité)
  • Mesurable dans l’ensemble de la population étudiée
  • Issues non-subjectives > issues subjectives
48
Q

Comment réduire le risque de biais d’une issue subjective

A

avec des outils validés/standardisés

49
Q

Que devrait-on faire avec des issues ajoutées en cours d’étude ?

A

Les voir comme des hypothèses

50
Q

Exemples d’issues de première importance

A

Mortalité, AVC, IM, récidive de cancer

51
Q

Définition issue composée

A

Combinaison de plusieurs issues principales

52
Q

Avantage des issues composées

A

Augmente la puissance statistique.
On le fait quand les issues sont rares

53
Q

Désavantages des issues composées

A
  • Fréquence des issues peuvent être différentes (l’effet est poussé par une des issues par ex.)
  • Certaines issues peuvent ne pas être influencées par l’exposition
  • Les issues peuvent aller dans des sens opposés (ex. diminue infarctus mais augmente mortalité)
54
Q

Que devrait-on faire quand on a une étude avec des issues composées?

A

Faire des issues secondaires avec chaque issue de l’issue composée pour les évaluer individuellement

55
Q

Comment faire le suivi des participants

A
  • Composé d’une série de visites ou d’étapes
  • A chaque étape on spécifie quelles issues et comment les issues seront mesurées
  • L’horaire des visites et des étapes doit être défini de façon précise avant le début de l’étude
  • Le suivi doit être assez long pour permettre l’observation de l’événement étudié
  • Le suivi et l’évaluation des issues doivent se faire de la même façon dans tous les groupes d’étude (risque de biais d’information)
56
Q

Comment maximiser la fidélité au traitement/suivi des patients

A
  • Bien informer les patients de l’importance d’être fidèle
  • Suivi intensif avec des visites fréquentes
  • Exclure les patients susceptibles d’être non observants
  • Période d’essai avant la randomisation et on randomise seulement les patients fidèles (limite la validité externe, mais améliore la validité interne)
  • Utilisation de données complémentaires (ex: registre des mortalités)
57
Q

Comment gérer les pertes au suivi

A

Dénombrer et documenter les pertes au suivi:
* Obtenir les caractéristiques des sujets qui sont perdus
* Comparer les caractéristiques des sujets qui ont complété l’étude et ceux qui n’ont pas complété l’étude
* Si les données de l’issue manquante sont réparties également et POUR LES MÊMES RAISONS entre les 2 groupes: acceptable

  • Certaines situations sont inévitables:
  • ex. longue durée de suivi et déménagement
58
Q

Comment établir si le # de pertes au suivi est acceptable ?

A

La proportion de sujets perdus devrait être inférieure à l’incidence du paramètre principal (à moins d’une analyse de sensibilité)

59
Q

Comment réduire les pertes au suivi (5)

A

Pour réduire les pertes au suivi:
Pour réduire les pertes au suivi:
1. Contacts fréquents
2. Paiement des déplacements
3. Insister sur l’importance de compléter l’étude
4. Promesse d’informer le patient sur les résultats (permet de les motiver)
5. Attention particulière portée aux participants
o Pas de temps d’attente
o Disponibilité du personnel au besoin

60
Q

Comment s’assurer que les résultats manquants ne sont pas trop problématiques

A

La proportion d’abandon/retraits/perdus de vue pour lesquels le résultat pour le paramètre primaire est manquant devrait être«< incidence du paramètre primaire

61
Q

Conséquences des résultats manquants (2)

A

1- perte de puissance statistique
2- possibilité de biais de sélection

62
Q

De quel biais s’agit-il : Lorsque des individus ont des probabilités différentes d’être inclus dans l’étude selon leurs caractéristiques

A

biais de sélection

63
Q

Qu’est-ce que analyse ITT + nommer les 3 principes

A

une étude qui mesure l’effectiveness plutôt que l’efficacy.

principes :
1. conserver les patients dans le groupe initial de la randomisation
2. mesurer les issues chez tous les patients
3. inclure tous les patients randomisés

pas de consensus à savoir si ces principes doivent tous être respectés

64
Q

Quel est l’impact d’une analyse ITT sur l’effet?

A

Le résultat est conservateur sur l’effet. Représente mieux la réalité.

65
Q

Pourquoi doit-on calculer une taille d’échantillon

A

Pour déterminer quelle différence serait une différence cliniquement significative

66
Q

Vrai ou faux : Les études cliniques devraient avoir la puissance nécessaire pour démontrer une différence jugée statistiquement significative

A

FAUX :
Les études cliniques devraient avoir la puissance nécessaire pour démontrer une différence jugée cliniquement significative

67
Q

Quelle est l’erreur associée à la taille d’échantillon ?

A

Bêta

68
Q

Comment doit-on déterminer une taille d’échantillon pour une issue principale dont la variable est continue ?

A

moyenne et écart-type

69
Q

Comment doit-on déterminer une taille d’échantillon pour une issue principale est une proportion ?

A

À partir de la proportion dans la population.
On doit déterminer quel serait un changement cliniquement significatif.

Attention : exemple d’erreurs faites : basées sur études observationnelles
pour dire quelle est la fréquence de la maladie mais ensuite avec les critères de sélection on exclut bcp
de personnes donc pt pas le même taille de l’effet

70
Q

Nommer 3 acteurs de financement de la recherche clinique

A
  • Instituts nationaux et provinciaux de recherche (IRSC, FRQ-S, Fonds Canadiens pour l’Innovation; National Institute of Health)
  • Organisations sans buts lucratifs (Fondation des maladies du cœur, etc.)
  • Industrie privée (Compagnies pharmaceutiques et de technologie médicale)
71
Q

Vrai ou faux : le financement de l’industrie pharmaceutique doit à tout prix être évité

A

FAUX, pas nécessairement

72
Q

Qu’est-ce qu’une analyse Per protocole

A

Considère uniquement les patients qui ont pris le Tx tel que désiré initialement

73
Q

Comment développer un programme de recherche clinique

A

1)Recension des écrits
o Ex: Revue systématique ou méta-analyse
2) Étude épidémiologique
o Décrire et étudier le problème (prévalence, facteurs de risque, définitions)
3) Étude pilote sur la stratégie
o Évaluer la faisabilité
o Déterminer la dose optimale
4) Étude randomisée contrôlée

74
Q

Qu’est-ce qu’une étude plateforme

A

sorte d’ÉRC
Étude adaptative (on peut y ajouter des branches, etc.)

Les interactions entre différents interventions dans différents domaines peuvent être évaluées

75
Q

Quel est l’objectif d’une étude plateforme

A

Trouver le meilleur traitement pour une maladie en enquêtant simultanément traitements multiples, à l’aide d’outils statistiques spécialisés pour l’attribution des patients et l’analyse des résultats

76
Q

À quoi servent les données d’une étude plateforme ?

A

Les données accumulées peuvent servir à ajuster la randomisation vers des traitements plus performants (on ajuste la randomisation selon les issues)

77
Q

Dans quel type d’étude utilise-t-on des probabilités bayésiennes pour déterminer des algorithmes décisionnels ?

A

Études plateformes

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