Salut !
Désolé avec tous ces posts j'ai zappé le tien.
Le professeur Benoliel dans son cours ne fait que cité bêta et la puissance surtout.
Il s'attarde beaucoup sur le risque alpha mais la puissance lors des essais, c'est une notion qui sera reprise dans le cours des essais clinique. C'est-à-dire, le cours que faisait l'année dernière le professeur Muller-Bolla. Or cette année, c'est le professeur Lupi Pégurier qui assurera ce cours. Par conséquent je préfère attendre de voir le poly car comme le prof change, le diapo risque de changer, pour ne pas te dire de bêtise ^^
Par contre si tu veux jeter un coup d'oeil au post de l'année dernière voici le lien :
viewtopic.php?f=218&t=17590&p=125388&hilit=beta#p125378Bonne journée.
Je me permet quand même de tenter une réponse (je peux pas m'en empecher ^^) en attendant la sortie du cours que je t'ai parlé :
I - Rappel sur la puissance :
La puissance d'un essai est la
probabilité d'obtenir un résultat statistiquement significatif si le traitement est réellement efficace, autrement dit de
mettre en évidence l'efficacité du traitement étudié.
On sait que puissance = 1-beta, avec beta : risque 2ème espèce.
La puissance c'est un peu comme un
microscope.
Pour pouvoir voir deux points proches, qui sont séparés il faut un gros grossissemeent, sinon on ne peut pas les distinguer -> ils ne font qu'un. Et donc plus ils sont proches, plus le grossissement doit être important.
C'est un peu pareil pour les tests et la puissance des tests.
Il faut une
puissance suffisante pour montrer qu'il existe une différence entre les 2 traitements.
II - De quoi dépend la puissance ?
-la taille de l'effet à mettre en évidence, ++++
-le nombre de sujets,
-le risque de base (c'est à dire, le risque sans traitement)
-le risque d'erreur statistique alpha voulu.a) taille de l'effet à mettre en évidence
C'est surtout la
taille de l'effet à mettre en évidence qui conditionne le plus la puissance d'un essai.
En d'autres termes,
+ l'effet du traitement est faible, + il "faut de la puissance.Ce paramètre n'est pas contrôlable par l'investigateur, c'est une caractéristique du traitement étudié.
b) nombre de sujets
Aussi le nombre de sujets inclus dans l'essai est important.
+ le nombre de patients est élevé, + l'essai est puissant.
L'effectif de l'essai est le paramètre sur lequel l'investigateur peut le plus directement agir pour contrôler la puissance de son essai.
Quand
l'effet recherché est faible, il faut inclure un grand nombre de patients. c) risque de base
Le risque de base est un autre paramètre qui conditionne la puissance d'un essai.
Il faut
+ de puissance pour mettre en évidence un même effet sur un événement rare que sur un événement fréquent.
Il faut donc
+ de patients à faible risque que de patients à haut risque pour mettre en évidence un effet .
Le risque de base est un paramètre sur lequel l'investigateur peut partiellement agir.
Comment ? Tout simplement, en recrutant des patients à haut risque. Ce sera alors plus facile de mettre en évidence un effet.
d) risque d'erreur statistique alpha voulu
Le risque alpha choisi agit aussi sur la puissance.
Risque alpha et puissance varient en sens inverse.
Pour faire simple :
+ la variabilité entre sujet du critère de jugement est faible, plus la puissance est importante.
Pour augmenter au plus la puissance, il faut réduire au maximum la variabilité des valeurs.
Comment ?
Plusieurs solutions doivent exister, mais si par exemple on constitue des groupes très homogènes de patients ou en réduisant les erreurs de mesure
En conclusion :
j'ai envie de te dire que les conditions de l'étude détermine en soit la puissance, car tu as vu qu'elle dépend de plusieurs éléments. Après aller à dire que l'on fixe arbitrairement la puissance, j'ai envie de te dire non, car cela dépend de tous ces éléments donc c'est pas si arbitraire que ça...
J'espère que ça t'as aidé un peu cette longue explication.
Si ça t'embrouilles attends le cours, ce sera peut être plus simple.
Bonne journée biostatistiquement puissante !!!
