Le système GRADE Dominique BROCLAIN La revue Prescrire 2005

Passage des données aux recommandations pour la pratique Deux questions essentielles sont au cœur de la problématique dite des niveaux de preuves … - comment juger de la solidité des données de recherche relatives à une question clinique précise ? - comment juger du poids à accorder à une recommandation fondée sur ces données ?

Appartenance des membres du GRADE Working Group a) Agency for Healthcare Research and Quality, USA b) Children's National Medical Center, USA c) Centers for Disease Control and Prevention, USA d) University of Newcastle upon Tyne, UK e) German Cochrane Centre, Germany f) Norwegian Centre for Health Services, Norway g) McMaster University, Canada h) Scottish Intercollegiate Guidelines Network, UK i) F é d é ration Nationale des Centres de Lutte Contre le Cancer, France j) University of Newcastle, Australia l) National Institute for Clinical Excellence, UK m) Universit à di Modena e Reggio Emilia, Italy n) Centro per la Valutazione della Efficacia della Assistenza Sanitaria, Italy o) Australasian Cochrane Centre, Australia p) Polish Institute for Evidence Based Medicine, Poland q) The Cancer Council, Australia r) Centre for Evidence-based Medicine, UK s) University of Buffalo, USA t) World Health Organisation, Switzerland u) Finnish Medical Society Duodecim, Finland v) Duke University Medical Center, USA

GRADE a été présenté pour la 1ère fois dans un article du BMJdu 19 juin 2004

5 Les symboles utilisés actuellement pour évoquer la solidité des données et la force des recommandations sont des lettres et chiffres variables selon les institutions, ce qui sème la confusion SoliditéPoids BClasse I C+ 1 IVC Organisme  AHA  ACCP  SIGN Exemple : la même recommandation pour utiliser l’anti-coagulation orale chez les patients avec une valvulopathie et une fibrillation auriculaire

6 Grade : 4 symboles pour refléter la solidité (qualité) des données ●●●●High = élevée ●●●○ Moderate = intermédiaire ●●○○Low = faible ●○○○ Very low = très faible Rond plein = les données sont probantes Rond vide = les données ne sont pas probantes

7 Grade : 4 symboles pour refléter la force des recommandations ↑↑ Do it = à mettre en pratique ↑? Probably do it = probablement à mettre en pratique ↓? Probably don’t do it = probablement à éviter ↓↓ Don’t do it = à éviter Vers le haut = recommandation à mettre en pratique Incertitude = ? Vers le bas = recommandation à ne pas mettre en pratique

8 GRADE : un système en chantier Les individus membres du Grade Working Group appartiennent à des institutions (OMS, NICE, SIGN, AHRQ, etc..) qui expérimentent Grade à l’heure actuelle Ce système est complexe : synthétiser des données de recherche et produire des recommandations nécessite des étapes multiples et des jugements successifs Grade est beaucoup moins simpliste que les systèmes actuels

9 Simplisme des systèmes actuels car … un essai comparatif randomisé de petite taille et mal conduit représente-t-il un "haut niveau de preuves" ? plusieurs essais comparatifs randomisés, de taille et de qualité correcte, mais très discordants entre eux, représentent-ils un "haut niveau de preuves" ?

10  un ensemble d'études d'observation de bonne qualité et convergentes ne pourraient-elles pas représenter, dans certains cas, un "haut niveau de preuves" ?  pourquoi l'existence d'une synthèse méthodique devrait-elle représenter un "haut niveau de preuves" ? Une synthèse méthodique peut porter sur un seul essai ou constater l'absence d'essais, porter sur des petits essais mal conduits et divergents, etc. Simplisme des systèmes actuels car …

11 Grade : sept étapes à parcourir pour graduer la solidité des données et la force des recommandations 1- La base de tout : des synthèses méthodiques répondant à des questions précises Exemple de questions :  Doit-on ajouter du fluor à l’eau potable pour prévenir les caries dentaires ?  Doit-on utiliser les antidépresseurs IRS plutôt que les tricycliques dans la dépression ?  Les casques doivent-ils être portés par les enfants qui font du vélo ?

12 Sept étapes à parcourir (suite) 2- sélectionner les effets mesurés (outcomes), bénéfiques ou indésirables, qui ont un impact clinique, une réelle valeur pour des groupes de patients, puis procéder à la recherche documentaire. 3- Pour chaque type d’effet mesuré retenu, analyser la solidité (alias qualité) des études disponibles en résumant dans un tableau les appréciations portées sur chaque composante de la solidité (qualité)

Qualité des données Type d'étudeAbaisser le niveau siAugmenter le niveau si ÉlevéeEssai comparatif randomisé Qualité de l'étude: -1 limitations sérieuses -2 limitations très sérieuses -1 Inconsistances importantes Caractère direct ou indirect des données (critères intermédiaires, population des essais particulières, etc..): -1 Incertitude modérée -2 Forte incertitude -1 Données éparses ou imprécises -1 Forte probabilité de biais de compte- rendu (reporting bias = preuves concrètes de biais de publication) Forte association: +1 Forte, sans facteur plausible de confusion +2 Très forte, sans biais majeur affectant la validité +1 Preuves supportant un gradient Dose réponse +1 Tous les facteurs plausibles de confusion auraient réduit l'effet Moyenne FaibleÉtude d'observation comparatives Très faibleAutres types

14 Solidité des données avant WHI et HERS Estroprogestatifs dans ménopause versus soins usuels Les paramètres pris en compte : type de plan expérimental (design), qualité de la conduite de l’étude (quality), cohérence des résultats entre études (consistency) et caractère direct ou indirect des données de recherche (directness)

15 Solidité des données avant et après WHI et HERS EFFETS SUR Maladie coronarienne Bénéfice possible ●○○○Nocivité confirmée ●●●● Fracture de hanche Bénéfice possible ●○○○Bénéfice confirmé ●●●● Cancer colorectal Bénéfice possible ●○○○Bénéfice confirmé ●●●● Cancer du sein Nocivité possible ●○○○Nocivité confirmée ●●●● AVC Nocivité possible ●○○○Nocivité confirmée ●●●● Thrombose Nocivité possible ●○○○Nocivité confirmée ●●●● Pathologie vésicule biliaire Nocivité possible ●○○○Nocivité confirmée ●●●●

16 Sept étapes à parcourir (suite) 4- Présentation des bénéfices et des risques dans un même tableau : les ‘evidence profiles’ Il s’agit de concevoir des tableaux résumant les résultats d'une synthèse méthodique Exemple : bupropion versus « pas de traitement médicamenteux » dans l’arrêt du tabac

17 Effets mesurés Fréquence de l'effet dans le groupe témoin Augmentation relative de fréquence Augmenta tion absolue de fréquence Quali té des donn ées Commentaires Arrêt du tabac perdurant plus de six mois après le début du traitement 10 % en moyenne (entre 0 et 22 %) 2,1 (odds ratio)9 %Haute L'effet mesuré est une augmentation de la fréquence du sevrage Insomnies, troubles du sommeil % Aucun calcul formel n'a été effectué 24 et 48 % des patients traités sont affectés Haute La littérature de la firme déclare 30 à 40% Bouche sèche4-25 % Aucun calcul formel n'a été effectué 6 et 63 % des patients traités sont affectés Haute La littérature de la firme déclare 10%

18 Faire autant d’ « evidence profiles » que :  D’effets mesurés (bénéfices) pris en compte dans la synthèse (exemple : mortalité coronarienne, cancer colorectal, fractures du col, etc.)  De contextes d’exercice apparaissant dans les études (exemple : ambulatoire, hôpital, etc.)  De sous-groupes de patients pour lesquels les résultats des essais sont nettement différents (exemple: degrés de sténose carotidienne et risque d’AVC, les hommes et les femmes, les adultes jeunes et les personnes âgées)

19 Sept étapes à parcourir (suite) 5- Porter un jugement sur la balance entre bénéfices et effets indésirables Bénéfices nets : l’intervention fait plus de bien que de mal. Arbitrages : des arbitrages par les patients sont requis pour peser les bénéfices contre les risques. Incertitude sur l’existence d’un bénéfice net : que l’intervention fasse plus de bien que de mal n’est pas clair. Aucun bénéfice net : l’intervention ne fait pas plus de bien que de mal. L'intervention peut bénéficier ou nuire nettement à tous les patients ; peut nécessiter un arbitrage, variable selon les jugements de valeur du patient ; de plus, on ne peut pas être toujours en mesure de juger si l'intervention est plus bénéfique que néfaste (données manquantes ou insuffisantes).

20 Sept étapes à parcourir (suite) 6- Élaborer des recommandations en se fondant sur la balance entre les bénéfices et les effets indésirables, la connaissance que l'on a de l'évolution de la maladie sans traitement (baseline risk), la qualité des données disponibles, et l'applicabilité.

21 Sept étapes à parcourir (suite) 7- Juger du poids de chacune de ces recommandations ↑↑ à mettre en pratique ↑? probablement à mettre en pratique ↓? probablement à éviter ↓↓ à éviter

22 Pour aider les organismes à utiliser GRADE et gérer ces étapes avec plus de facilité, un logiciel sera bientôt disponible : GRADE profiler (GRADEpro)

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25 Pour en savoir plus….