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Comment construire une échelle de risque ? Théorie et pratique Gilles Chatellier Faculté Paris Descartes Unité de Recherche Clinique, HEGP

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2 URC HEGP, 2009, G Chatellier Clinical Decision Making It is simply unrealistic to think that individuals can synthesize in their heads scores of pieces of evidence, accurately estimate the outcomes of different options, and accurately judge the desirability of those outcomes for patients....All confirm what would be expected from common sense: The complexity of modern medicine exceeds the inherent limitations of the unaided human mind. David M. Eddy. JAMA 1990; 263:

3 URC HEGP, 2009, G Chatellier Clinical Prediction Rules Clinical prediction rules (CPR) are tools that clinicians can use to predict the most likely diagnosis, prognosis, or response to treatment in a patient based on individual characteristics. CPRs attempt to standardize, simplify, and increase the accuracy of clinicians’ diagnostic and prognostic assessments.

4 URC HEGP, 2009, G Chatellier Clinical Prediction Rules Dérivées d’étude de type « Pronostic » répondant aux questions du type:  Quel est le risque d’une intervention, d’une maladie ?  Quels sont les prédicteurs du risque de maladie (Sexe, Age, Cholestérol…) Clinical Prediction Rules.  Sachant les prédicteurs, quel est le risque ? Ceci nécessite Une Cohorte Un Modèle, et sa mise en œuvre (calculette, table…) Une Validation

5 URC HEGP, 2009, G Chatellier Méthodes possibles pour la prédiction d’un risque à partir de données Méthodes statistiques :  Régression multiple (Y:variable continue)  Analyse discriminante (Y:variable continue)  Régression logistique (Y: variable catégorielle)  Modèle de Cox (Y: risque de survenue à un temps donné) Réseaux neuronaux Apprentissage symbolique

6 URC HEGP, 2009, G Chatellier Hypothèses des méthodes statistiques Le respect des hypothèses conditionne la validité Régression multiple et analyse discriminante :  Hypothèse de linéarité (le risque Y est représenté comme une combinaison linéaire des facteurs prédictifs Xi)  Normalité et égalité des variances (pour toute valeur fixée d’un Xi, Y suit une loi de distribution normale définie par sa moyenne et sa variance)  Indépendance des observations entre elles Régression logistique (temps non pris en compte)  Beaucoup moins d’hypothèses sont requises  Nombre d’événements par variable du modèle (10) Modèle de Cox (temps pris en compte)  Risques proportionnels (

7 URC HEGP, 2009, G Chatellier Modèles statistiques multivariés: les difficultés Petit nombre d'événements (et non de sujets)  risque d'association due au hasard  imprécision dans l'estimation des événements Trop nombreuses covariables - règles de sélection des variables Modalités de prise en compte des interactions Non respect de la linéarité Codage des variables non précisé Colinéarité des variables Poids de certaines observations (« outliers »)

8 URC HEGP, 2009, G Chatellier Un exemple simple La plus étudiée des règles de prédiction clinique…. L’équation de Framingham Prédit à 10 ans le risque de maladie cardio-vasculaire, en fonction de l’âge du sexe, de la PA, du cholesterol, du tabagisme… REMARQUE: de multiples papiers ont montré que la performance prédictive des médecins était très loin de celles des modèles de Framingham!

9 URC HEGP, 2009, G Chatellier 1er niveau: Précision Reproductibilité Échantillons d’apprentissage et validation Indicateurs de performance Discrimination (index C, Sensibilité, Spécificité) Calibration (observés-prédits) 2e niveau: Transportabilité Autres populations: différences historiques, géographiques, cliniques 3e niveau: Évaluation sur le terrain Indicateurs de qualité des soins: Processus de soins, événements cliniques Règle de prédiction clinique Validité techniqueImpact Échantillons différents

10 URC HEGP, 2009, G Chatellier Discrimination et calibration Discrimination: dans quelle mesure le modèle sépare bien les malades des non malades ?  Index C (1 pour une discrimination parfaite, 0.5 pour une discrimination aléatoire). Calibration: dans quelle mesure le risque prédit est-il proche du risque réel (approché par l’observation) ?  Confrontation, par tranches de risque, du nombre d’événements prédits et du nombre d’événements observés  Test de Hosmer et Lemeshow (plus la valeur du test est élevée plus la différence (observés-prédits) est importante)

11 URC HEGP, 2009, G Chatellier Discrimination Signification de l’aire sous la courbe ROC Sensibilité Discrimination: Parfaite:C index = 1 Bonne:C index = 0.8 Absente: C index = Spécificité (taux de faux positifs)

12 URC HEGP, 2009, G Chatellier Calibration Dans quelle mesure le risque prédit est-il proche du risque réel (virtuel) ? (nombre d’événements observés par décile de risque prédit) Observed event rate Predicted event rate Events Patients /décile Bien calibré relativement Modèle sans valeur

13 URC HEGP, 2009, G Chatellier Guide de lecture du groupe EBM : CPR JAMA, 2000

14 URC HEGP, 2009, G Chatellier Guide de lecture du groupe EBM : CPR JAMA, 2000

15 URC HEGP, 2009, G Chatellier Guide de lecture du groupe EBM : CPR JAMA, 2000

16 URC HEGP, 2009, G Chatellier Guide de lecture du groupe EBM : CPR JAMA, 2000

17 URC HEGP, 2009, G Chatellier

18 ML Brown et al. J Thorac Cardiovasc Surg 2008;136:

19 URC HEGP, 2009, G Chatellier ML. Brown et al. J Thorac Cardiovasc Surg 2008;136:

20 URC HEGP, 2009, G Chatellier Modele de risque (Mitral Valve Replacement) appliqué sur une autre population: C-index (95% confidence interval) 0.81 (0.76 to 0.86) Test de Hosmer- Lemeshow: 7.10 (p: 0.526)

21 URC HEGP, 2009, G Chatellier AUC = 66.1%  0.2% Discrimination : courbe ROC Équation de Framingham Prédiction maladies cardio-vasculaires Essai Insight 1 - Sp Se 1 1 Au niveau individuel, mauvaise valeur prédictive

22 URC HEGP, 2009, G Chatellier Discrimination Equation de Framingham Maladies Cardio-Vasculaires(MCV) Essai Insight Application aux données d’un essai international (INSIGHT) Risk/ratio*:ItalieEspagneFranceScandin.HollandeUK MCV *: quintile supérieur/quintile inférieur L’équation de Framingham permet de différencier les groupes de patients à haut et à bas risque

23 URC HEGP, 2009, G Chatellier Comparaison des % de maladies coronariennes prédits par l’équation de Framingham aux % observés Essai Insight Italie EspagneFranceScandin.Holl.UKTous Prédits Fram. 7%6%7%8%8%8%7% Observés2%2%1%3%2%4%3% Fram./Observés L’équation de Framingham surestime le risque de maladie cardio- vasculaire (principalement coronarienne) dans tous les pays (2 à 7) (calibration inadéquate)

24 URC HEGP, 2009, G Chatellier L’estimation est-elle précise ? Il ne s’agit pas d’un risque individuel, mais d’une estimation à partir d’une population dont les caractéristiques « couvrent » celles du patient. L’estimation obtenue est imprécise Ex : Homme, 65 ans, non fumeur, non diabétique, PAS: 160 mmHg, CT:6.22 mmol/L, HDL-C:0.98 mmol/L, HVG : oui Risque coronarien à 10 ans (Framingham) 47.1% 33.1% % (IC 95%)

25 URC HEGP, 2009, G Chatellier Présentation graphique New Zealand risk prediction chart Femmes

26 URC HEGP, 2009, G Chatellier Conclusion Oui, il est possible d’employer des modèles de prédiction MAIS:  Validation nécessaire  ATTENTION: il s’agit d’une estimation sur un groupe de patients dont les caractéristiques sont celles du patient  Il s’agit d’une AIDE à la décision, pas d’un chiffre « couperet »

27 URC HEGP, 2009, G Chatellier


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