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18/11/2008 C. Fermanian 1
Le score de propension (ou
méthode de la probabilité prédite)
D’après : Rosenbaum et Rubin 1983. Biometrika 70, 1, 41-55
Drake et Fisher, 1995. Int. J. Epidemiol. 24, 1, 183-187
Austin, 2007. Stat. Med. 26, 3078-3094
Austin, 2008. Stat. Med. 27, 2037-2049
www.infectiologie.com/site/medias/JNI/JNI06/CP/cp1-Alla.pdf

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Quand un essai thérapeutique contrôlé randomisé
n'est pas perçu comme possible
-> étude observationnelle.
Les études d'observation ne permettent
habituellement pas de conclure en termes de
causalité, car une différence observée entre les
patients traités et non traités (ou exposés et non
exposés) peut être liée non pas au choix
thérapeutique (ou au facteur d'exposition), mais
aux raisons de ce choix (biais d'indication, ou plus
largement biais de sélection).

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Historiquement, les études ayant analysé
cette situation ont utilisé des modèles de
régression pour estimer des effets traitement
conditionnels (régression logistique
« classique » ou modèles de Cox).

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L'analyse de propension consiste à tenir compte,
dans l'analyse de la relation entre un traitement et
son résultat, de la probabilité d'avoir été traité.
Si on tient compte de cette probabilité dans
l'estimation de l'effet du traitement, on se met en
situation 'quasi-expérimentale'.

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Etapes d'une analyse de propension:
1) Identifier les variables pouvant avoir un lien
avec la nature du traitement / de l'exposition
(variables de confusion)
2) Estimer la Pr conditionnelle d'être traité sachant
la valeur de certaines covariables (= score de
propension, SP)
3) Etudier la relation entre le traitement et le
résultat en appariant, ajustant et/ou stratifiant sur
les variables de confusion, utilisées soit
individuellement, soit combinées dans le SP.