Powerpoint - Université Lyon 1
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Méthodologie Problématique Mettre en évidence un effet, sans biais Effet : – effet thérapeutique • un traitement modifie un paramètre d’état de santé – effet étiologique ou pronostique • un facteur modifie le risque ou le pronostique – effet diagnostique • un test modifie la probabilité d’être malade pour un sujet Biais Biais – Le résultat observé peut provenir d’une autre cause que le traitement – la méthodologie empêche la survenue de biais Essai biaisé – Il existe un défaut dans la méthodologie ou la réalisation – qui est susceptible d’entraîner une différence au niveau du critère de jugement, même en l’absence d’effet du traitement Impossible de savoir si un essai est effectivement biaisé – déterminer si la méthode utilisée protège contre les biais Exemple de biais patent Ev. cardiovasculaires Diabétique 15% 6% Traitement 10% Diabétique 45% La différence de fréquence des ev. cardiovasculaires peut provenir de la différence de pronostic et non pas de l’effet traitement Biais potentiel : il y a un défaut dans la méthodologie qui n’empêche pas de sélection les patients dans les groupes Protection contre les biais Les résultats biaisés sont difficiles à identifier Protection contre les biais – empêche par construction la survenue des biais – principes méthodologiques En l’absence de mise en oeuvre de ces principes – il n’est pas possible de garantir l’absence de biais Observation empirique Administration du traitement à un patient Observation de l'effet – guérison – non guérison Non utilisable car – nombreuses maladies non guérissables – grande variabilité d'évolution entre les patients Niveau individuel M. A., 59 ans, infarctus inférieur, pas de trouble du rythme, pas d'insuffisance cardiaque, pas d'ATCD – décès à la 12ème heure M. B., 59 ans, infarctus inférieur, pas de trouble du rythme, pas d'insuffisance cardiaque, pas d'ATCD – sorti vivant de l'hôpital Grande variabilité d'un sujet à l'autre Niveau du groupe Groupe 1 : 500 patients nécrose inférieure – mortalité à 30j = 6.1% Groupe 2 : 500 patients nécrose inférieure – mortalité à 30j = 6.2% Peu de variabilité d'un groupe à l'autre Série de cas Administration puis observation Ex : patients présentant un œdème Administration d’un AINS Effet sur l’œdème à 3j 3j d’AINS disparition de l’œdème dans 60% des cas Exemple Ulcère gastro-duodénal Complexes ferro-sodiques – Série de cas consécutifs : 50% de guérison des poussées ulcéreuses à 3sem Groupe placebo des anti H2 dans l'ulcère : 50% de guérison spontané – Importance de la prise en compte de l'évolution spontanée de la maladie Comparaison avant-après Traitement Mesure avant Mesure après 275 mg/dl 225 mg/dl 38.5°C 37.2°C Problème Évolution naturelle – guérison (ou aggravation spontané) l’évolution naturelle est un facteur de confusion – l'effet du traitement est confondue avec l'évolution naturelle Solution = Étude comparative Comparaison à un groupe contrôle – prise en compte de l'évolution naturelle – le groupe contrôle donne une référence – l'effet du traitement est déterminé par comparaison avec cette référence Illustration avec l’évolution naturelle température 39°C Évolution spontanée ? 37°C Évolution observée t Le cas avec des événements 1000 patients hypertendu s Traitement durant 5 ans 6 décès Efficacité du traitement ? Groupe contrôle donnant le nombre de décès attendus chez ces sujets Facteurs de confusion - définition Définition – facteur engendrant un effet qui peut être pris pour un effet du traitement – l'évolution naturelle peut être confondue avec l'effet du traitement Résultat biaisé – résultat suggérant un effet du traitement – en l'absence de vrai effet du traitement – biais de confusion Biais supprimé par la comparaison à un groupe contemporain Les facteurs de confusion Évolution naturelle – guérison ou aggravation spontané Régression à la moyenne Effet placebo Facteurs extérieurs – traitements concomitants Régression à la moyenne -1 Mesure variable – ex pression artérielle Conséquence – A un moment donné, un sujet peut avoir une valeur particulièrement élevée par rapport à sa vraie valeur Régression à la moyenne - 2 Sélection des patients en fonction d'un seuil Sélection Mesures ultérieures Seuil Conséquence – La moyenne d'un groupe sélectionné d'après un seuil diminue dans le temps en dehors de toute baisse des vraies valeurs des sujets Effet placebo Effet bénéfique du traitement apporté en dehors de tout effet biologique Effet placebo en thérapeutique – élément positif et utile – remis en question Effet placebo en expérimentation – élément parasite dont on cherche à se débarrasser Effet placebo - visualisation Anxiolyse Effet nocebo Effet placebo Information donnée au sujet Placebo Placebo Actif Actif Nature Placebo Actif Placebo Actif Effet placebo Effet secondaire du placebo (Beecher HK et al.) – somnolence – Céphalées – Condition physique – Difficultés intellectuelles – Endormissement Effet secondaire sévères – Malaise vagal – Signes cutanés 50% 25% 18% 15% 10% Effet placebo - conséquence Le groupe contrôle doit recevoir un traitement pour contrôler l'effet placebo Utilisation d'un placebo – même apparence – même posologie – indiscernable du traitement actif Le placebo aide aussi au maintient de l'aveugle Essai comparatif Critère de jugement mortalité à 5 ans Pas de traitement 12 % Différence = effet du traitement Traitement étudié 10 % Groupes comparables Groupes identiques – même type de patients – même stade de la maladie, etc. qui ne diffèrent que par le traitement appliqué Si, à la fin, il existe une différence, celle-ci n’est due qu’au traitement Grp T Traitement Grp C Constitution des groupes La répartition ne doit dépendre – – – – ni du patient ni de la maladie ni du médecin ni du médicament Par tirage au sort – Allocation aléatoire, randomisation – Assure, qu'en moyenne, les deux groupes seront strictement comparables Mauvais groupes contrôles Contrôles historiques – – – – crtl historiques ad hoc : avant après crtl historiques de la littérature par exemple, patients traités l'année dernière ces patients ne sont pas comparables à ceux traiter actuellement • évolution du contexte de soins • modification du recrutement – sélection de la littérature Contrôle géographique – patients d'un autre service Approche expérimentale / observationnelle Expérimental – l’expérimentateur attribue les traitements aux sujets Observation – étude de cohorte, exposé-non exposé, cas-témoin – l’expérimentateur n’a pas le contrôle de l’attribution des traitements aux sujets – risque majeur de biais de confusion – ou de biais de mémorisation (cas témoin) Exemple : bêta-carotène et mortalité cardiovasculaire Angioplastie - Choc cardiogénique Importance de la randomisation Neuro-stimulation transcutanée (Carroll, 1996) Études non randomisées : 17 études positives sur 19 (89%) Essais randomisés 2 positifs parmi 17 (12%) 20 17 15 15 10 5 2 2 0 Essais randomisés Résultat positif Etudes non randomisées Résultat négatif Imprévisibilité de la randomisation Biais de sélection potentiel – La nature du prochain traitement est prévisible – L'inclusion d'un patient peut être retardée jusqu'au moment où il recevra le traitement souhaité Moyens incorrects de randomisation – jour de la semaine – numéro de dossier – etc. CAPP – hypertension, captopril vs traitement standard par diurétique ou bêta-bloquants – 10 985 patients suivis en moyenne 6,1 ans – PA initiale : 166.6/103.6 vs 163.3/101.2 mm Hg, p<0·0001 Validation empirique des marqueurs de qualité Concealment of allocation (inadequate or unclear versus adequate) Schultz 1995 0.66 (0.59 - 0.73) Moher 1998 0.63 (0.45 - 0.88) Kjaergard 2000 0.60 (0.31 - 1.15) // Jüni 2000 0.79 (0.70 - 0.89) Combined 0.70 (0.62 - 0.80) ROR 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 Jüni et al. BMJ 2001;323:42-46 Allocation centralisée Toute inclusion d'un patient doit laissée une trace Biais potentiel : – Identification de la nature du traitement après inclusion – Le patient est "retiré" de l'étude car le traitement qu'il reçoit ne satisfait pas l'investigateur ou le traitement est sans effet chez ce patient – Aucune trace de l'inclusion de ce patient, seul une boîte de traitement est manquante – Explication donnée (et invérifiable) : le traitement a été cassé ou perdu – conséquence : exclusion arbitraire d'un patient randomisé Maintien de la comparabilité Grp T Suivi Trt concomitant Évaluation du critère Grp C Les deux groupes doivent être suivis de la même façon évalués de façon objective double aveugle et placebo pas de perdus de vue Biais de mesure - mécanisme Prophylaxie des TVP en chirurgie Les HBPM sont considérés comme plus efficace que l'HNF – Subjectivement les TVP sont plus facilement suspectées devant des signes cliniques avec l'HNF – Recours à la phlébographie plus facile HBPM HNF Sensibilité 70% 90% Incidence réelle 10% 10% Test positif 7% 9% Double insu - simple insu - ouvert Double insu – ni l'investigateur, ni le patient ne connaît la nature réelle du traitement – évaluation du critère de jugement en aveugle – double aveugle Simple insu – l'investigateur connaît le traitement, pas le patient – simple aveugle Ouvert – le traitement est connu de tous • p.e. : chirurgie vs traitement médicamenteux Double insu En ouvert ou en simple insu, il est possible d'identifier les patients du groupe traité avec le traitement étudié et ceux du groupe contrôle. En double insu, les patients ne peuvent se distinguer en fonction de leur appartenance à un groupe ou un autre. Mise en évidence du biais de suivi et de mesure méta-analyse en chirurgie générale : HBPM versus HNF Mismetti et al. Br J Surg 01;88:913-30 TVP « phlébographiques » double aveugle n = 12 698 ouvert n = 5 297 TVP + EP cliniques double aveugle ouvert en faveur HBPM 0,5 1 en faveur HNF Mise en évidence du biais de suivi et de mesure Amiodarone prophylactique – – – – méta-analyse 19 essais (4 en ouvert) effet sur la mortalité totale DA 0.96 (0.84-1.10) ouvert 0.64 (0.50-0.82)p het = 0.006 Biais des études en ouvert Recherche empirique de biais – Pour un domaine donné – comparaison des résultats des essais en ouvert au essai en double aveugle – calcul du rapport des odds ratio (ROR) Jüni P BMJ 2001;323:42- Jüni et al. BMJ 2001;323:42-46 Essai en ouvert en chirurgie Arch Gen Psychiatry. 2004 Jun;61(6):627. large double-blind sham surgery-controlled trial transplantation of human embryonic dopamine neurons for advanced Parkinson's disease quality of life (QOL) of participants during the 1 year of double-blind follow-up CONCLUSIONS: The placebo effect was very strong in this study, demonstrating the value of placebo-controlled surgical trials. Perdus de vue ou données manquantes Critère de jugement indisponible – les patients arrêtent de se faire suivre par l'investigateur – impossibilité de les inclure dans l'analyse Risque de biais d’attrition – il y a une relation entre perdus de vue et traitement • échec du traitement • effet indésirable du traitement Solution – pas de perdus de vue (0%) – robustesse du résultat vis-à-vis du biais maximum Biais d'attrition Patients randomisés Effectif randomisé Fréquence échec Échecs thérapeutiques (non rép.) Patients analysés taux d'arrêts chez les répondeurs taux d'arrêts chez les non répondeurs sortie d’étude chez les répondeurs sorties d’étude chez les non rép. Répondeurs non répondeurs Effectif fréquence échec risque relatif Nouveau traitement Traitement standard 1000 10.0% 100 1000 10.0% 100 13% 2% 26% 4% 117 26 783 74 857 8.6% 18 4 882 96 978 9.8% 0.88 Données manquantes et perdus de vue G traité n randomisé 100 pdv 10 n analysable 90 événement 10 fréquence mesurable 10 / 90 % 11% biais maximum (10+10)/100 % 20% Biais d'attrition G contrôle 100 30 70 20 Risque relatif 20 / 70 29% 0.39 20/100 20% 1.00 ITT, per protocol, traitement reçu Analyse en intention de traiter – intention to treat (ITT) – Analyse de tous les patients randomisés, dans le groupe où ils furent randomisés • quelle que soit leur observance au traitement alloué • quel que soit le traitement réellement reçu • quel que soit l'éventuel retrait du patient de l'étude ou d'éventuelle déviation au protocole – remplacement des données manquantes ITT, per protocol, traitement reçu Analyse per protocol – Analyse uniquement des patients qui ont été traités en pleine conformité avec le protocole. – Les inclusions à tort, les patients non observant, les patients traités avec le traitement de l'autre groupe sont exclus de l'analyse. Analyse en traitement reçu – Les patients sont analysés en fonction de la nature du traitement qu'ils ont reçu, – même s'il ne s'agit pas du traitement qui leur fût alloué par la randomisation ITT, per protocol, traitement reçu R Allocation au traitement chirurgical (C) Allocation au traitement médical (M) T chirurgical T médical appliqué appliqué T chirurgical T médical appliqué appliqué per protocol C - - M traitement reçu C M C M intention de traiter C C M M Intérêt de l’intention de traiter - 1 Être représentatif de la réalité – le diagnostique n'est pas certain au moment où il faut débuter le traitement – le traitement est délétère chez les patients ne présentant pas la maladie – exclure ces patients entraîne une vue erronée de ce que sera la réalité Intérêts de l’intention de traiter - 2 Risque potentiel de biais – biais d'attrition – les arrêts de traitement ou déviations au protocole : • ne sont répartis de la même manière entre les 2 groupes • les raisons de leur survenue diffèrent entre les 2 groupes – éliminer ces patients risque d'entraîner un biais L'intention de traiter réduit la puissance Coronary Drug Projet – Ttt hypocholestérolémiant vs placebo – mortalité à 5 ans de patients atteints de coronaropathies. Résultats – groupe hypocholestérolémiant 20% vs 21% (Placebo) – observants traitement 15% vs placebo 21% p<0.05 – mais chez les observants du groupe placebo M=15% Exemple – – – – chirurgie vs traitement médical sténoses carotidiennes bilatérale. critère de jugement : AVC, AIT, et décès. Exclusion de 16 patients qui avaient présentées un AVC ou qui étaient décédés avant de sortir de l’hôpital. Traitement Ev / n Fréquence Analyse initiale médical 53/72 74% chirurgie 43/79 54% p=0.02 Analyse en intention de traiter médical 54/73 74% chirurgie 58/94 62% p=0.09 Les différents biais - récapitulatif Biais de sélection – différence dans le pronostic de base des patients Biais de réalisation – différence dans le suivi et les soins appliqués aux patients Biais d'évaluation (de mesure) – différence dans l'évaluation du critère de jugement Biais d'attrition – différence au niveau des "sorties" d'étude Essai contrôlé randomisé en double aveugle Biais d'attrition ITT Grp T Randomisation Groupe comparable Critère Maintient de la comparabilité Grp C Biais de sélection Randomisation Critère Biais de réalisation Biais d'évaluation Double aveugle
