Correction Sujet 2 LCA ECNi : Lung Volume Reduction Coil
La notion d'hypothèse de biais maximum vous est décrite en détail dans la correction de la question suivante. Proposition D.
Glossaire - ECN : Lecture Critique darticles médicaux
Moyen dans une enquête épidémiologique
Comment analyser les données ?
(Extrême : hypothèse du biais maximum). • Le meilleur moyen de résoudre la question des données manquantes est de ne pas en avoir…
Estimation par la méthode du Maximum de Vraisemblance
20 juil. 2019 L'on notera aussi que sous l'hypothèse que les erreurs sont ... MCO de la variance des erreurs étant sans biais
EXERCICE N° 41 : Remplacer les absents
2. Imputation des données manquantes pour le critère d'évaluation primaire en utilisant l'hypothèse du biais maximum. Pour les données manquantes concernant
La lecture critique des essais cliniques Petit manuel de lecture
2.3.8 Biais liés à l'absence d'analyse en intention de traiter Qu'elle est la robustesse du résultat vis-à-vis de l'hypothèse du biais maximum ?
Modèles de régression linéaire
1 avr. 2010 aux estimateurs du maximum de vraisemblance sous hypothèse gaussienne ? ... régression de l'estimateur sans biais de la variance
Analyse Essai Clinique - G. Chene
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Réussite LCA au nouveau concours
biais de SÉLECTION = l'investigateur pourra préférer inclure un patient plus jeune hypothèse du biais maximum = renforce le niveau de preuve d'une ...
Traitement statistique des processus alpha-stable
Déterminer l'estimateur du maximum de vraisemblance. ??2 n de ?2 et étudier ses propriétés. 4) En déduire un estimateur ??n de ?. A-t-il un biais?
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En effet le principe de l'hypothèse de biais maximum est d'allouer le pire résultat possible pour l'étude à tous les perdus de vue en fonction de leur groupe d
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Qu'elle est la robustesse du résultat vis-à-vis de l'hypothèse du biais maximum ? ? Est-ce qu'une méthode de remplacement des données manquantes a été
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Les biais encourus par la recherche de l'équivalence ou de la non-infériorité sont différents de ceux qui peuvent survenir dans les essais de supériorité La
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L'hypothèse de base dans un essai randomisé à unité de randomisation participer à l'étude induisant bien évidemment un biais et aggravant le risque de
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Le calcul de l'espérance montre que l'estimateur est sans biais De plus la loi forte des grands nombres appliquée aux variables aléatoires i i d 1{Xi?t} (
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Moyen dans une enquête épidémiologique de prendre en compte un biais de confusion au moment de l'analyse Aléatoire Hypothèse du biais maximum
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évaluation de la tolérance conduite à tenir = faire l' analyse en ITT et en per protocole car l'hypothèse du biais maximum est celle du per-protocole !
Le biais de confirmation en recherche - Érudit
Fanelli posait l'hypothèse que les chercheurs en sciences « molles » présentent volontairement ou inconsciemment des résultats positifs Effectivement le
Comment analyser les données ?
Pr Olivier CHASSANY
EA 7334, Patient-Centered Outcomes, Université Paris-Diderot URC-ECO (Economie de la Santé), Hôpital Hôtel-DieuComparabilitédes groupesà l'inclusion
COMPARABILITÉ DES GROUPES À L'INCLUSIONsur des données démographiques, diagnostiques, pronostiques Faut-il faire des comparaisons statistiques qui augmentent le pas) ? Inversement une différence peut être pertinente mais non significative car peu de patients sont inclus (risque béta = manque de puissance) Quand le poids à l'inclusion est de 90±5 kg dans le groupe traité et de 101±4 kg dans le groupe placebo, mais p non significatif... Noble, RE.A six-month study of the effects of dexfenfluramine on partially successful dieters.CurrTherRes.1990;47:612-619Analyseenintention de traiter
(Intent to treat analysis -ITT) Principe de l'analyse en ITT (Ηfull set analysis") : Prise en compte de tous les patients randomisés (pour garder la comparabilité des groupes randomisés) Même ceux présentant des déviations au protocole :Pas de prise correcte du traitement
Arrêt prématuré du traitement
Cela nécessite de remplacer les données manquantesAnalyseenintention de traiter
(Intent to treat analysis -ITT) Il est licite de ne pas prendre en compte ("modifiedfull set analysis") :Patient inclus à tort
Patient n'ayant pris aucune dose du traitement
après la randomisationAnalyseenintention de traiter
(Intent to treat analysis -ITT) Le remplacement des données manquantes est toujours délicat :Techniques plus ou moins complexes
Depuis la simple dernière évaluation disponible (LOCF "last observation carriedforward")La ǀaleur lors de l'inclusion
Échec ou décès
(Extrême : hypothèse du biais maximum) Le meilleur moyen de résoudre la question des donnéesAnalyseenintention de traiter
(Intent to treat analysis -ITT) Robuste : tendance à diminuer la différence entre les groupes de traitement Si différence statistiquement significative : confiance dans les résultats Pourquoi faire une analyse ITT, qui inclut des patients qui n'ont probablement pas bien rĠpondu au traitement ͍ Car exclure de l'analyse des patients pour différentes raisons, risque de détruire la comparabilité des groupes En ne gardant que les "bons" patients (analyse Per Protocol), on peut favoriser le traitement à l'étude vs traitement comparateurAnalyseper protocol (PP)
Avantages
Ne prend en compte que les patients
ayant correctement pris le traitement jusqu'à son terme, sans déviation au protocole Plus précis pour démontrer la vraie efficacité du traitementAnalyseper protocol (PP)
Inconvénients
Risque d'introduire un biais dans la comparabilité des groupesDoute possible sur la ǀaliditĠ de l'essai
patients edžclus de l'analyse est grand l'edžtrġme, en edžcluant les patients n'ayant probablement pas répondu au (nouveau) traitement : On augmente la différence entre les 2 traitements On maximalise la probabilité de montrer une différence statistiquement significative (essai de supériorité)Analyseenintention de traiterouper protocol
(PP)?SupérioritéNon-
inférioritéAnalyse en intention de traiter (ITT)
Tendance à réduire la différence
obserǀĠe (surtout s'il y a eu beaucoup de dĠǀiations au protocole, sorties d'essaisMéthodela
plus robuste pour démontrerune supérioritéRisque de
conclure à tort àAnalyse "per protocol" (PP)
Censée optimiser une différence entre 2
traitements, si celle-ci existeMais, le nombre de patients exclus de
l'analyse ne doit pas ġtre trop important, ni déséquilibré entre les 2 groupes (nombre et motifs)Seulement
pour confirmer les résultatsen ITTPossiblement
plus adaptéeà un essai de
non- inférioritéAnalyseenintention de traiterouper protocol
(PP)?SupérioritéNon-infériorité
Analyse en intention de
traiter (ITT)Seuleanalyse
non critiquable pour l'AMMPrésenter les
résultatsen II etPP pour vérifier
leur cohérence en faveur de la non-inféroritéAnalyse "per protocol" (PP)
Multiplicitédes tests statistiques
Augmente le risque alpha de montrer à tort une différence qui n'existe pas -Critère principal mesuré plusieurs fois au cours du temps : -Multiples critères (principal, secondaires, tertiaires) -Définir le critère principal, le premier critère secondaire -HiĠrarchie des critğres d'Ġǀaluation Multiplicité des tests par multiplication des critères d'Ġǀaluation secondaires Tentative de rattraper un résultat non significatif sur le critère principal Tendance à revendiquer des effets additionnels au critère principal déjà significatif (identification de facteurs de différentiation) 13 Risque de reconnaître à tort un bénéfice sur des critğres d'Ġǀaluation secondaires 14Un seul critğre d'Ġǀaluation ͍
Îcritğre d'Ġǀaluation UNIYUE (principal) Aucun bénéfice reconnu en dehors du critère primaire On ne peut plus tricher car protocoles enregistrés dans clinicaltrials.govIREDUCTEUR de résumer en un seul critère le
bĠnĠfice d'un traitementExemple : OS et PFS en cancérologie
15 Ex : 2 co-critères primaires et risque d'erreur global de 5%Critère 1 : seuil 0.025
Critère 2 : seuil 0.025
-conclure indépendamment sur chacun des critères Inombre limité de co-critères car ajustement pénalisant ÎAbaissement du risque attribué à chaque critèreÎAugmentation du nombre de patients
seuil 0.046 OS seuil 0.004 PFS Plusieurs critères et partage du risque alpha sur ces CJ Ajustement du seuil (Méthodes classiques : Hochberg, Bonferroni)Solution : co-critères primaires
Gilbert MR. N EnglJ Med 2014
1.Hiérarchisation a priori
2.Tests séquentiels
3.Fin de la procédure au premier
test non significatif 16Autre solution : méthode séquentielle
hiérarchique (gatekeeper)Intérêt
ÎDémonstration licite des
avantages supplémentairesPas de comparaisonavant-après dansun essai
randomisé PAS DE COMPARAISON AVANT-APRÈSdans chaque groupe sans comparaison entre les 2 groupes : Exemple : l'évolution entre le début et la fin du traitement est statistiquement significative dans le groupe traité, alors que dans le groupe placebo, il n'y a pas de différence... Mais on prend habituellement la valeur de baselineen co- variable : Comparaison ȴA(avant-après) versus ȴB(avant-après)Analyseensous-groupe
Dogme : Seules pourront être prises en compte
des analyses en sous-groupe :1.Planifiées à priori
2.Et si il existe une différence significative sur le
critère principal sur l'ensemble des patientsPropriété de la Faculté de Médecine
Paris 7 Denis Diderot
= 103, mais 125 patients randomisés, où sont 22 patients ?Aérosol de salbutamol avec ou sans bromure d'ipratropiumdans l'obstruction aiguģ des ǀoies aériennes
Différence
significative : NON (44 vs 59 patients: 184 vs 163 de peakflow, p = 0,12)Analyse en sous-
groupe : PAS DEVALEUR
A partir du moment où la comparaison globale est non significative, et que les sous-groupes n'ont pas ĠtĠ constitués au départ (stratification). La répartition des traitements dans les groupes "asthme» et "bronchite O'Driscoll BR, et al. Nebulisedsalbutamol with and without ipratropium bromide in acute airflow obstruction. Lancet. 1989 Jun 24;1(8652):1418-20.ET SI LA DIFFÉRENCE N'EST PAS SIGNIFICATIVE:
manque de puissance ? (ß trop élevé)REALITE
HOH1DECISIONNON REJET
HO (p>0.05)
ɴmanque de
Puissance
REJET HO
(H1)p<0.05ɲ1-ɴpuissance HO nulle ͗ hypothğse d'ĠgalitĠ des traitements H1 alternative : traitement A supérieur au traitement B Risque ɴ: ne pas pouvoir montrer une ȴqui existe réellementEt si la différence est significative
Biais (validité interne) ?
Pertinence de la différence ?
Validité externe (extrapolation)
BiaisSource debiaisSolution
ConfusionComparaison groupe contrôle
(respectée ?)SélectionRandomisation (respectée ?)
Suiviet d'Ġǀaluation
(Performance and detection)Double-aveugle (respecté ?)
Attrition(pertede
comparabilité)Suivirigoureuxdes patients ?
Analyseenintention de traiter?
Étudede cohorte
ConfusionAnalysemultivariée
Pertinence de la différence?
2% de réductionde la mortalité
3 semainesde survie
0,5% d'hĠmorragiesgraves enmoins
Treatment of symptoms of moderate to severe
irritable-bowel syndrome (IBS) with constipation Especially for the EU analysis, analysis of sustained response : overall 50% response with an additional 50% response during the last 4 weeks thus excluding a deterioration towards the end of treatment European public assessment report (EPAR) -http://www.ema.europa.euLinaclotidevsplacebo12-wk A12-wk B26-wk B
Abdominalpain
responder (30%)55 vs42%
ȴ = 13%
54 vs39%
ȴ с 15й
54 vs36%
ȴ с 18й
IBS reliefresponder37 vs19%
ȴ с 16й
39 vs17%
ȴ с 16й
37 vs17%
ȴ с20%
Abdpain responder (40%)
Abdpain responder (50%)
48 vs34%
39 vs26%ÅSensitivity analyses
Sustained
Pain responder
IBS relief responder
53 vs41%
34 vs18%
Étude de prévention secondaire chez 4444 patients (angine de poitrine, infarctus secondaire) traités pendant 5,4 ans par simvastatineou placeboTaux de mortalité à 5 ansPlacebo
12,4%Simvastatine
8,7%Calcul
Diminution absolue du taux de
mortalité à 5 ansȴ= 3,7%(12,4-8,7)Diminution relative du taux de
mortalité à 5 ans30%(3,7/12,4)Risque relatif (Relative Risk)RR = 0,70
IC95= 0,58-0,83, p = 0,0003(8,7/12,4)
Nombre de patients à traiter
Randomised trial of cholesterol lowering in 4444 patients with coronary heart disease: the Scandinavian simvastatin survival study (4S). Lancet 1994.Extrapolation des résultats
Fonctionde :
Critèresd'inclusionet de non inclusion
Comparaisondes résultatsà d'autresétudes
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