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Justification des principes méthodologiques des essais cliniques
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Les principes méthodologiques : pour quoi faire ?
Michel Cucherat
Problématique
Mettre en évidence un effet thérapeutique, sans biais
Biais
Biais – Le résultat observé peut provenir d’une autre cause que le traitement
– Biais = faux positif• Le résultat est positif (en faveur de l’efficacité du traitement) alors que le
traitement est sans effet
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
Exemple de biais
6%
10%
Ev. cardiovasculaires
Traitement
Diabétique 45%
Diabétique 15%
La différence de fréquence des ev. cardiovasculaires peut provenir de la différence de pronostic et non pas de l’effet traitement
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
Mesureavant
Mesureaprès
Traitement
275 mg/dl 225 mg/dl
38.5°C 37.2°C
Évolution naturelle– guérison (ou aggravation spontané)
l’évolution naturelle est un facteur de confusion– l'effet du traitement est confondue avec l'évolution naturelle
Problème
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
t
température
37°C
39°C
Évolution observée
Évolution spontanée ?
Le cas avec des événements
1000 patients
hypertendusTraitement 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
Évolution naturelle– guérison ou aggravation spontané
Régression à la moyenne Effet placebo Facteurs extérieurs
– traitements concomitants
Les facteurs de confusion
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
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
Sélection Mesures ultérieures
Seuil
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
Information donnée au sujet Placebo Placebo Actif Actif
Placebo PlaceboActif ActifNature
Effet placebo
Effet nocebo
Anxiolyse
Effet placebo
Effet secondaire du placebo(Beecher HK et al.)– somnolence 50%– Céphalées 25%– Condition physique 18%– Difficultés intellectuelles 15%– Endormissement 10%
Effet secondaire sévères– Malaise vagal– Signes cutanés
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
Pas de traitement
Traitement étudié
12 %
10 %
Différence = effet du traitement
Critère de jugementmortalité à 5 ans
Groupes « comparables »
En fait, éviter la sélection de patients plutôt à bon pronostic dans un groupe ou l’autre
Allocation aléatoire– même probabilité d’aller dans un groupe ou l’autre pour tous les patients
Ne crée pas vraiment des groupes identiques– mais s’il y a non comparabilité, celle-ci est due uniquement au hasard– donc pris en compte par le test statistique
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%)
2
1517
2
0
5
10
15
20
Essaisrandomisés
Etudes nonrandomisées
Résultat positif Résultat négatif
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
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
Concealment of allocation(inadequate or unclear versus adequate)
Schultz 1995
Kjaergard 2000
Jüni 2000
Combined
Moher 1998
//
0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
0.66 (0.59 - 0.73)
0.63 (0.45 - 0.88)
0.60 (0.31 - 1.15)
0.79 (0.70 - 0.89)
0.70 (0.62 - 0.80)
Jüni et al. BMJ 2001;323:42-46
Validation empirique des marqueurs de qualité
ROR
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
Les deux groupes doivent être suivis de la même façon évalués de façon objective double aveugle et placebo pas de perdus de vue
Grp T
Grp C
Évaluation du critèreSuivi
Trt concomitant
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
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
Sensibilité Incidence réelle Test positif
HBPM 70% 10% 7%
HNF 90% 10% 9%
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.
méta-analyse en chirurgie générale : HBPM versus HNF
Mise en évidence du biais de suivi et de mesure
10,5en faveur HBPM en faveur HNF
Mismetti et al. Br J Surg 01;88:913-30
TVP « phlébographiques »
double aveugle
ouvert
TVP + EP cliniquesdouble aveugle
ouvert
n = 12 698
n = 5 297
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-
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%)– Analyse en ITT et remplacement des données manquantes
Biais d'attrition Nouveau
traitement Traitement standard
Patients randomisés Effectif randomisé 1000 1000 Fréquence échec 10.0% 10.0% Échecs thérapeutiques (non rép.) 100 100
Patients analysés taux d'arrêts chez les répondeurs 13% 2% taux d'arrêts chez les non répondeurs
26% 4%
sortie d’étude chez les répondeurs 117 18 sorties d’étude chez les non rép. 26 4 Répondeurs 783 882 non répondeurs 74 96 Effectif 857 978 fréquence échec 8.6% 9.8% risque relatif 0.88
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
Allocation au traitement chirurgical (C)
Allocation au traitement médical (M)
R
T chirurgical appliqué
T médical appliqué
T médical appliqué
T chirurgical appliqué
per protocol
traitement reçu
intention de traiter
C
C M
C C
- - M
C M
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
Empêche la survenue d’un biais d'attrition
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%
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
Solution– pas de perdus de vue (0%)– remplacement des données manquantes de manière conservatrice
• biais maximum
• LOCF Last observation carried forward
MMSE