2 TL ; DR - Guide d’évaluation des comparaisons à un groupe contrôle externe
3 Les études de comparaison externe, de quoi s’agit-il ?
5 Les problématiques méthodologiques soulevées par les comparaisons externes
6 Les comparaisons externes sont des études observationnelles
7 Position des agences de régulation et de HTA
8 De la nécessité d’avoir des preuves de l’intérêt cliniques des nouveaux traitements
9 Les sources de données utilisables
10 Les problématiques liées à l’aspect rétrospectif de ces études
12 Démarche hypothético déductive
13 L’inférence causale et les hypothèses sous-jacentes
15 Les techniques d’analyses statistiques
16 Le diagnostic d’absence de biais de confusion résiduel
18 Identifications des patients dans la source de données
21 Les outils d’évaluation du risque de biais
22 L’émulation d’un essai cible
23 Le benchmarking et les contrôles positifs
24 Analyses de sensibilité , analyses quantitatives du biais
§ Conséquences des analyses ajustées
§ Déséquilibres d’effectifs
§ Rareté des patients contrôles indépendamment de la fréquence de la maladie
§ Importance du calcul d’effectifs
§ Calcul d’effectif et choix de la source de données
§ Que faire en cas de nombre de sujets disponibles insuffisants
26 Contrôle du risque alpha global
En général, le groupe contrôle externe est constitué après la réalisation de l’étude monobras (ou du RCT qu’il doit complémenter). L’effectif du groupe traité est donc déjà défini et non modifiable. Seule se posera la question du nombre de sujets du groupe contrôle. En effet, la puissance est conditionnée par le nombre total de patients (ou d’événements) et à effectif fixé du groupe traité, la seule possibilité pour avoir le nombre total de patients (ou d’événements) garantissant la puissance est de jouer sur l’effectif du groupe contrôle.
Cela conduit très fréquemment à un déséquilibre des effectifs, car la taille de l’étude monobras n’a pas été fixée dans la perspective de garantir une certaine puissance à une éventuelle comparaison externe subséquente, mais sur une tout autre base (par exemple obtenir une certaine précision sur l’intervalle de confiance du critère de jugement principal). Le déséquilibre d’effectif n’est pas un problème au niveau statistique, mais un grand déséquilibre (>1:5, 1 :10) pose cependant la question d’un résultat dans lequel la contribution des patients traités sera très minoritaire.
Un déséquilibre d’effectif, nécessaire pour obtenir la puissance voulue, entraîne aussi des répercussions sur la méthode de prise en compte des facteurs de confusion : par exemple un matching devra s’aligner sur ce déséquilibre.
