Rappels de LCA Thérapeutique Raphaël Favory

Biais de sélection Je ne randomise pas (je choisi à qui je vais donner le traitement test): Je vais avoir un biais de sélection  Randomisation Je randomise, mais je sais dans quel groupe je vais tirer au sort le patient suivant (ou du coup je ne le sélectionne pas) enveloppes scellées Transparentes, blocs de randomisation de taille Fixe et connue  Randomisation de bonne qualité: centre unique, Informatisation, blocs de taille variable et inconnue Je randomise mais que les jours ouvrables ou Quand un opérateur est présent… Certains des patients ne peuvent pas recevoir Un des 2 traitements (clause d’ambivalence)

exemple Essai thérapeutique nouveau anti ischémique coronaire Critère de jugement principal : IDM

Groupe testGroupe contrôle Valeur de p Age5354ns Sexe30%31%ns Diabète42%60%p= 0,02 HTA44%45%ns Exemple le traitement contrôle est plus donné dans un des centres d’investigation, dans la région duquel il y a plus de diabétique, Biais de sélection Si le diabète peut influencer l’efficacité du traitement = facteur de confusion Extrapolation altérée Les patients diabétiques sont plus à risque de présenter un IDM Biais de confusion

Biais de sélection lié aux perdus de vue = biais d’attrition Les groupes ne vont plus être comparables Solution pour atténuer le biais d’attrition: analyse en intention de traiter

Biais de confusion Évolution spontanée Régression à la moyenne Effet placebo Répartition inhomogène des facteurs de confusion « baseline » En cours d’étude, un médicament concomitant va altérer le critère de jugement principal Groupe contrôle Randomisation

Biais de classement/mesure Critère de jugement principal mesuré en connaissance du traitement alloué évaluation en aveugle

les études de non infériorité, d'équivalence. Ce sont des mots synonymes ? L'interprétation en fonction de l'intervalle de confiance et des différences ? Quand peut-on dire qu'on revendique une supériorité ? Peut-on revendiquer autre chose ? NON

0 Traitement test pire Traitement test meilleur Étude d’équivalence

0 (ou 1) Traitement test pire Traitement test meilleur Borne de non infériorité Revendication supériorité possible Étude de non infériorité positive Borne supérieure IC 95% Borne inférieure IC 95% Résultat Borne inférieure IC 95% Borne supérieure IC 95%

0 (ou 1) Traitement test pire Traitement test meilleur Borne de non infériorité Étude de non infériorité négative Borne supérieure IC 95%

0 (1) Traitement test pire Traitement test meilleur SUPERIORITE EQUIVALENCE NON INFERIORITE

concernant les perdus de vue, si ils sont quantitativement très différents entre les 2 groupes, de quel type de biais s'agit-il ? Biais d’attrition Quand exactement peut-on parler de biais d'attrition ? Dès que des patients sont perdus de vue

Concernant les essais cliniques de non-infériorité, j'ai pu lire à plusieurs reprises qu'ils cherchaient à souligner au moins une efficacité acceptable et non une équivalence. Par conséquent, on ne pourrait conclure ni à une équivalence, ni à une supériorité, faute de puissance. Or, il me semble que le professeur Favory nous a enseigné le contraire. Que retenir ? Dans quelle type d'étude retrouve-t-on des analyses bilatérales ? o Supériorité (facultatif) / Equivalence (obligatoire)

1 - Je suis souvent confuse quant aux notions de "pertinence clinique" et "validité externe". Sont-elles similaires ? Ou distingue-t-on la "pertinence clinique" comme l'extrapolabilité des résultats à la population cible et la "validité externe" comme les données de la littérature mentionnées dans la discussion et allant dans le même sens que les résultats de l'étude ? Cohérence externe = par rapport à la littérature/physio… Validité externe = applicabilité des résultats Pertinence clinique : il faut validité interne bonne, applicabilité (validité externe) notion de balance bénéfice risque, effet minimal cliniquement pertinent..

2 - Confirmez-vous que l'utilisation de la grille HAS est uniquement faite pour les essais thérapeutiques ? NON thérapeutiques, épidémio (niveau 1 si expérimental), thérap avec un diag

ThérapEpidémioDiag Niveau 1Contrôlé randomisé de forte puissance (effectif suffisant) N/ASauf Interven tionnel N/ASauf utilisation test diagnostic pour mettre en route/arrêter un traitement Niveau 2Contrôlé randomisé de faible puissance (effectif insuffisant) cohorteN/A Niveau 3Cas témoins N/A Niveau 4Rétrsospectif / Biais majeurs Étude descriptiv e N/A

3 - Il nous a été indiqué qu'une analyse en per- protocole conserve le bénéfice de la randomisation et c'est une notion que j'ai quelques difficultés à intégrer situation à risque de perte du bénéfice de la randomisation si grosse différence du nombre de patients risque de perte du bénéfice de la randomisation: là biais de confusion uniquement (traitement reçu = obligatoire) 4 - Est-il vrai que l'on ne peut-on apparier que sur 4 variables au maximum ? SI oui, pour quelle raison ? Euh ??

5 - Il existe de nombreux types de biais... Pour les ECN, ceux que l'on doit retenir sont-ils bien uniquement: biais de sélection, biais d'attrition (type de biais de sélection), biais de confusion et biais de classement ? OUI 6 - Des connaissances sur les types de tests statistiques utilisés (Mann-Whitney, Khi-2, Fisher etc) sont-elles exigibles aux ECN ? 7 - Peut-on conclure qu'il n'existe pas de différence significative entre deux traitements sur un effet si les deux intervalles de confiance se recoupent (exemple: réduction de la douleur groupe A IC95% [-6;-2] et groupe B IC95% [-3;-1.5]), même si l'on ne dispose pas de la valeur du p? OUI leur différence passera par 0 (même si on n’a pas le droit d’additionner les IC95%)