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
5.1 Solutions potentielles pour les comparaisons externes
5.2 Hypothèses des comparaisons indirectes
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
26 Contrôle du risque alpha global
Ces problématiques représentent ainsi autant de défis majeurs à relever pour produire des résultats exploitables en termes de prise de décision. Relever ces défis n’est devenu vraiment envisageable que récemment en raison de nombreuses avancées récentes en épidémiologie théorique (cf. Tableau 3) comme :
⚠ Remarque importante
Il faut cependant remarquer que toutes ces solutions reposent sur des hypothèses statistiques ou causales intestables, et donc invérifiables en pratique. L’inférence de l’effet traitement effectuée n’est exacte que si ces hypothèses sont effectivement vérifiées par les données et les conditions de réalisation de la comparaison externe.
Ainsi même si des solutions à ces problématiques semblent apparaître, elles sont imparfaites et n’assurent pas, par principe, l’exactitude des résultats produits, contrairement aux solutions génériques qui ont été trouvées par ailleurs en construisant l’approche basée sur l’essai randomisé (cf. section suivante) [15] .
Sans solution aussi robuste que celles développées pour l’approche classique reposant sur l’essai randomisé, les comparaisons externes ne peuvent prétendre se substituer à cette dernière.
Par exemple la problématique est de supprimer complètement le biais de confusion comme le fait la randomisation dans un essai randomisé correctement conçu et réalisé. Les techniques d’ajustement actuellement disponibles ne peuvent prétendre que limiter le risque de biais de confusion. Une autre problématique est de pouvoir conclure à l’absence de biais de confusion résiduel. Les techniques disponibles pour cela ne permettent que de renforcer les arguments en faveur d’un faible risque de confusion résiduelle compte tenu de leur limite (cf. section 16).
