Nombre de sujets position du problème par le statisticien

Présentation au sujet: "Nombre de sujets position du problème par le statisticien"— Transcription de la présentation:

1 Nombre de sujets position du problème par le statisticien
Frédéric MISTRETTA Séminaire du 29/03/2007 Evaluation de l’intérêt de santé publique : bilan, questions et perspectives

2 Rappel : études cliniques
Etude clinique : comparer les effets des médicaments dans un cadre expérimental 1/ Différence attendue 2/ Risque  3/ Risque  Nombre de sujets Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)

3 Spécificité des études d’ISP
Etudes d’ISP : décrire/évaluer/estimer une réalité et l’expliquer : Efficacité Tolérance Observance / persistance Population cible / rejointe Place d’un médicament dans une indication L’usage d’un médicament… Exemples d’études : Etude OTA : «Décrire l'acceptabilité des différentes classes de médicaments antihypertenseurs …sur une période de un an, en pratique médicale courante par des MG » Etude A : « Décrire les modalités de prescription d’un traitement hypolipémiant B pour vérifier le respect des indications, des posologies et des co-prescriptions » Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)

4 Critères principaux des études d’ISP (exemples)
Précision de la mesure déterminée par l’IC95% bilatéral Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)

5 NS basé sur l’IC95% (estimation de fréquence)
IC95% (approximation normale) N dépend (pour une estimation de fréquence) : pourcentage attendu précision souhaitée par l’IC95% Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)

6 CNS d’un objectif principal descriptif
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7 Echantillonnage par grappe
Etudes d’ISP utilisent (en général) un échantillonnage par « grappe » : patients inclus par les médecins - conséquences Possible corrélation des résultats intra-grappe IC faussement diminués Prise en compte d’un facteur d’inflation Augmentation du nombre de sujets à inclure Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)

8 Effet grappe / facteur d’inflation
m = taille moyenne d’une grappe  = corrélation entre les réponses des sujets d’une même grappe – de l’ordre de à 0.05 ** N dépend (pour une estimation de fréquence) : p observé Précision de l’IC95% souhaitée m  ** : Kerry SM, Bland JM. The intracluster correlation coefficient in cluster randomisation. Br Med J 1998; 316: 1455. Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)

9 Influence de la taille de la grappe et de la corrélation intra-grappe
1 = 1 => N=1000 Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)

10 Influence de la taille de la grappe et de la corrélation intra-grappe
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11 Sous-groupes d’intérêt
Objectif de taille de l’IC95% appliqué au plus petit sous-groupe d’intérêt : IC95%  N du sous-groupe  N total Exemple : Etude OTA : «Décrire l'acceptabilité des médicaments antihypertenseurs …» Sous-groupe avec un traitement anti-HTA introduit / modifié dans les 2 mois précédents l’inclusion (1/3 de la population) Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)

12 Objectifs complémentaires
Exemple : Etude A : «Décrire les modalités de prescription d’un traitement hypolipémiant B pour vérifier le respect des indications, des posologies et des co-prescriptions » Taille de la population traitée recrutée par les médecins Taille de la population traitée recrutée par les pharmaciens «Décrire la stratégie thérapeutique mise en œuvre chez des patients dyslipidémiques afin de vérifier le positionnement de B dans cette stratégie ». Taille de la population non traitée (non exposée à B) Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)

13 Objectifs explicatifs
Etudes d’ISP : décrire une réalité et l’expliquer Exemple : déterminer les facteurs associés au mauvais usage d’un médicament Hypothèses : Risque  Puissance Odds Ratio Probabilité d’exposition à un facteur dans le groupe contrôle (BUM) Prévalence de mésusage estimée = 5% = 80%  1.5  20%  20% N=1625 : 325 cas (MUM) / 1300 contrôle (BUM) Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)

14 Conclusion (1) Nombre de sujets des études d’ISP :
% attendu du critère principal étudié Taille IC95% (attention à l’effet grappe) Dépend du critère étudié et du % attendu - à définir en fonction de : Critère : % Mésusage ou % Persistance… Contexte général : Indication / population cible / contexte économique … Si le % attendu est de l’ordre de 50% : N=500  IC95% absolue < ± 5% Si le % attendu est de l’ordre de 10% : N=1000  IC95% absolue < ± 2% Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)

15 Conclusion (2) Nombre de sujets des études d’ISP :
Appliquer l’objectif minimal de précision de l’IC95% au plus petit sous-groupe d’intérêt Penser à calibrer les groupes correspondant aux objectifs « complémentaires » Compléter si besoin le calcul en se donnant la puissance nécessaire pour une recherche des facteurs associés à la réalité observée Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)

16 Bibliographie Girerd X, Larguier JS, Mistretta F, Alamercery Y, Van Ganse E, on behalf of the OTA study investigators. Comparison of the intolerance of drug treatments during the usual management of hypertensive patients. Fourteenth European Meeting on Hypertension - Paris, France – June 13-17, 2004 Giraudeau B. L’essai clinique randomisé par grappes. Médecine sciences Volume 20, numéro 3, Mars 2004 Campbell MJ, Donner A, Elbourne DR. Design and analysis of cluster randomized trials. Stat Med 2001; 20: Donner A, Piaggio G, Villar J, et al. Methodological considerations in the design of the WHO antenatal care randomised controlled trial. Paediatr Perinat Epidemiol 1998; 12 (suppl 2): Kerry SM, Bland JM. The intracluster correlation coefficient in cluster randomisation. Br Med J 1998; 316: 1455. Schlesselman: Case-control Studies: Design, Conduct, Analysis. New York: Oxford U. Press; 1982: Eudipharm - 29 Mars Nombre de sujets : position du problème par le statisticien - Frédéric MISTRETTA (RCTs)