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Evaluation d'un traitement - Coggle Diagram
Evaluation d'un traitement
Référence
: essai contrôlé randomisé (comparabilité initiale) en double aveugle avec analyse et intention de traiter (maintien de la comparabilité)
Objectif
P
= population concercée
ex : population en choc septique
I
= Intervention thérapeutique évaluée
ex : ttt spécifique
C
= Intervention dans le groupe contrôle (le comparateur)
ex: placebo
O
= Outcome (critère de jugement principal)
ex : mortalité
Essai contrôlé randomisé
Essai de phase 3 --> AMM
Essai à 2 bras parallèles : reçoivent un des deux ttt selon le résultat de la randomisation
Essai de supériorité --> limite des biais par le double aveugle et analyse en intention de traiter
Essai monocentrique/multicentrique : modifie la validité externe de l'essai (reproductibilité)
Choix du comparateur
Abs de ttt efficace = placebo
TTT ayant fait ses preuves = ttt
Randomisation
: : répartition au hasard dans les deux groupes (validité interne)
Assignation secrète
(clause d'ignorance)
Randomisation centralisée
Enveloppes numérotées séquentiellement opaques et scellées
Pharmacie : médicaments dans containers identiques
Vérification comparabilité initiale des groupes
Tableau 1 d'un article
: comparaison à l'œil que les deux groupes sont environ identiques
Randomisation de bonne qualité peut ne pas aboutir à des groupes comparables par le simple fait du hasard --> reste à savoir si différence est suffisamment importante pour altérer les résultats
Génération de la séquence de randomisation
inadéquate
--> randomisation alternée, basée sur une caractéristique du patient, le jour de son inclusion etc...
équilibrée
--> autant de patients dans le groupe expérimental et contrôle
adéquate
--> séquences informatiques aléatoires
déséquilibrée
--> plus de patient dans le groupe expérimental que dans le groupe contrôle
Méthodes de randomisation si faible effectif
Randomisation par blocs
: assure qu'à tout moment de l'essai à peu près même nombre de participants dans chaque bloc
Stratification de la randomisation
: complément de la randomisation par bloc, limiter les déséquilibres liés au hasard (ex : avoir environ même nombre de patients avec stade avancé de la maladie)
Randomisation par minimisation
: limiter les déséquilibres sur les facteurs pronostiques importants (ex : cancéro)
Maintien de la comparabilité des groupes pendant l'essai
Double aveugle
Limite les
biais de performance
Utilisation d'un placebo voire double placebo si comparaison de deux médicaments avec galénique différente
Analyse en intention de traiter
Tous les patients randomisés sont analysés dans le groupe dans lequel ils ont été randomisés --> analyse comme ils auraient dû être traités et non comme ils l'ont réellement été
Limite les
biais d'attrition
: risque de surestimer l'effet du traitement si on ne compte pas les patients partis
Notion à évaluer dans un article grâce
Diagramme de flux : nombre de patients analysés en bas du diagramme = nbr de patients randomisés
Résultats : dénominateur doit correspondre au nombre de patients randomisés
Stratégie de gestion des données manquantes
Imputation des données multiple : remplacer les valeurs manquantes du critère de jugement en fonction des caractéristiques des patients perdus de vue
Méthode du pire scénario : considère les données manquantes du bras expérimental comme des échecs et celles du bras contrôle comme des échecs
Analyse per protocole (moins bien)
Seuls les patients ayant reçu le ttt/placebo jusqu'au bout sont comptés
PAS RECOMMANDE DANS LES ESSAIS DE SUPERIORITE
Critères de jugement
Principal
: unique, ne pas changer au cours de l'étude, pertinent, pré-spécifié dès le protocole
Pertinence
clinique : mortalité, évènement clinique, douleur, qualité de vie, incapacité/handicaps
Intermédiaire *
surrogate* : mesures cliniques, biologiques ou radio
Evaluation
objective
: évaluation incontestable --> mortalité, examens bio sans analyse
Evaluation
subjective
: douleurs rapportées par le patient, qualité de vie etc... --> nécessite évaluation avec échelle validée --> important que patient soit en aveugle pour limiter les
biais de classement