Essai clinique

[Will]

Salut tout le monde ^^ et oui quelques questions en lisant le passionant cours sur les essais cliniques ^^
Tout d'abord comment on fait, ou plutôt qu'est ce qu'on fait lorsque dans notre étude on a des perdus de vue?
ensuite quelle différence entre l'intention de traiter et le per protocole

[BlackJesus]

Salut ;

Dans le per-protocole tu évalues l'efficacité propre du traitement en ne prenant en compte que les patients ayant respecté le protocole ( les perdues de vus sont retiré par exemple car ils n'ont pas fait tous le protocole ) généralement tu étudies ceux qui sont traités contre les autres

Dans l'intention de traiter généralement tu as une comparaison entre 2 groupes issues de la randomisation mais qui ne sont pas traitement/pas traitement, dans l'intention de traiter tu ne retires pas de patients n'y d'événements, le patient est suivie jusqu'à la fin du traitement

Tu vois donc que dans le per-protocole si le patient ne respecte pas le protocole de départ on le rejette alors que dans l'intention de traiter même si le protocole n'est pas respecté on garde dans l'étude le patient jusqu'à la fin on doit éviter les pertes

J'espère avoir éclairé cette partie

[Will]

Oui merci ^^ et coment on ait pour tenir compte des perdus de vue?

[BlackJesus]

Pour les perdues de vues je te renvoi au cours de Staccini sur la survie où il en discute de long en large et en travers

Mais les perdus de vues sont pris normalement en compte jusqu'à la dernière date de point

Pour les patients perdus de vue d'emblée ou après une certain temps d'étude, il faut vérifier que cela n'est pas relié a l'événement d'intérêt

Les patients perdus de vue sont censuré dans l'étude car ils n'ont pas suivit l'étude jusqu'au bout
Quand on parle de censure on entend pas une délétion du patient mais une censure du reste de l'étude depuis l'ultime rendez-vous jusqu'à la fin de l'étude, lors de la date point

Donc en faite pour prendre en compte les patients perdu de vue, tu prend en compte le temps d'étude depuis le début de celle-ci jusqu'à la dernière date de rendez-vous

[Will]

Ok merci de la réponse BJ

[Vincent B]

Oui merci ^^ et coment on ait pour tenir compte des perdus de vue?

Salut,

Dans quasiment tous les essais cliniques on trouve:

• Des "perdus de vue" (personnes ayant arrêté l'essai)
Les raisons peuvent être:
- Candidats trouvant les contraintes de l'essai trop lourds
- Candidats trouvant les effets secondaires du traitement suffisamment désagréables pour ne pas vouloir poursuivre l'essai clinique.

• Des données manquantes : absence à une visite de suivi par exemple

Problème: Conséquences sur l'analyse des résultats = Biais.

→2 situations: (Imaginons un essai clinique testant un traitement. Nous avons 2 groupes : Groupe Placebo (P) et Groupe Traitement (T). Le critère de jugement est dichotomique = succès ou échec du traitement)

Situation 1 : Il y a le même nombre de perdue de vue dans le Groupe Placebo et dans le groupe Traitement = Biais de sélection non différentiel.

Conséquence : Perte de puissance* observée pour la comparaison des 2 groupe.

*Schématiquement, la puissance est la probabilité de conclure au succès du traitement si celui-ci est réellement efficace.

Situation 2 : Le nombre de perdue de vue dans le Groupe Placebo et dans le groupe Traitement est différent = Biais de sélection différentiel

Conséquence : Sous-estimation ou surestimation de l’effet du traitement.

Exemple concernant le biais de sélection différentiel :

Je veux tester un sirop contre la toux. J’ai un groupe de 100 personnes qui ont un traitement placébo (P), et un autre de 100 personnes qui ont le traitement (T) que l’on souhaite tester. La répartition des traitements a été faite par TAS (tirage au sort).
Au bout de 5 jours on analyse les résultats :

Parmi P, 30 ont arrêté de tousser. Soit 30%

Parmi T, 25 ont arrêté de tousser, mais 30 ont arrêté le traitement en raison d’un effet secondaire : maux d’estomac. Résultat 25/70 = 0,35%. Résultat clairement sous-estimé, pouvant conduire à conclure à une inefficacité du traitement !

Comment y remédier? :

On peut rechercher les causes de l'arrêt du traitement (chercher les perdus de vue) et attribuer éventuellement une valeur au critère (assez compliqué dans la réalité).
On peut utiliser la méthode des biais maximum (Nota : d’autres méthodes existent)

Principe de la méthode des biais maximum :

(Nota : On utilise la Méthode des biais maximum dans le cas d’un critère de jugement dichotomique: succès / échec)

1ère étape :

Dans le groupe T, on remplace les données manquantes concernant le critère principal (succès/ échec) par un « échec ».
Dans le groupe P, on remplace les données manquantes concernant le critère principal (succès/ échec) par un « succès ».

On regarde le résultat.

2ème étape : On fait l’inverse !

Dans le groupe T, on remplace les données manquantes concernant le critère principal (succès/ échec) par un « succès ».
Dans le groupe P, on remplace les données manquantes concernant le critère principal (succès/ échec) par un « échec».

On regarde le résultat.

3e étape :
On compare les résultats des étapes 1 et 2. Si les 2 résultats vont dans le même sens (ex : efficacité du traitement) alors on peut conclure que le traitement est bien efficace.


Remarque :
Il est indispensable de définir avant le début de l’essai, la façon dont seront pris en compte les perdus de vus et autres données manquantes.
On peut rechercher les patients perdus de vue afin de savoir si l’arrêt de l’essai peut être lié au traitement, ou utiliser la méthode des biais maximum dans le cas où le critère de jugement serait dichotomique par exemple.

Autre chose:

Concernant la différence entre analyse en intention de traiter et analyse per-protocole, BlackJesus a bien répondu.

J'ajouterais simplement concernant l'analyse en intention de traiter qu'il s'agit de l’analyse à privilégier, car elle reflète bien plus l’efficacité du traitement sur une population qui prendrait ce traitement (les patients ne prennent pas parfaitement leur traitement).

L’analyse en intention de traiter prend en compte les aléas du suivi d’un traitement (comme dans la réalité), ce n'est pas le cas de l’analyse per-protocole qui exclut tout aléas, ne conservant que les données conformes au protocole.