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
§ Avantages inconvénients des différentes sources de données secondaires
9.2 Groupe contrôle externe prospectif
9.3 Sources dédiées
9.4 « Données de la baseline »
9.5 Recherche et qualification de la source de données
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
Devant l’importance prise par les études monobras dans le développement de certains nouveaux traitements, en oncologie en particulier, des bases dédiées ont été créées à la construction de groupe contrôle externe ont faites leur apparition. La plus importante est la base commerciale Flatiron (https://flatiron.com/real-world-evidence/real-world-data ).
La société MEDIDATA commercialise pour la création de groupes contrôles externes des données historiques issues de fichiers d’essais cliniques (https://www.medidata.com/en/clinical-trial-products/medidata-ai/real-world-data/synthetic-control-arm/ ).
Transcelerate biopharma inc. propose le même type de partage de données historiques d’études cliniques (https://www.transceleratebiopharmainc.com/initiatives/historical-trial-data-sharing/ )
Quelques initiatives se mettent en place pour regrouper aux mêmes endroits des données d’études précédentes ou de registres dans le but de simplifier la création de groupe contrôle externes. L’initiative la plus aboutie en avril 2026 concerne le glioblastome [76] .Ces registres peuvent être constitués soit prospectivement soit en regroupant des sources de données existantes.
Tableau 10 – Comparaissons des différences sources de données historiques
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Avantages |
Inconvénients |
Registres, cohortes |
Effectifs importants Suivi longitudinal Standardisation du recueil des données Diversité des patients Biais de sélection type 2 |
Limitation aux données collectées Manque souvent des variables clés (critères de jugement, facteurs de confusion, contrôles négatifs Données manquantes |
Dossiers médicaux, EDS, electronic health records |
Richesse en variables cliniques Effectifs importants Exhaustivité des variables patients Données biologiques et d'imagerie |
Inconsistance dans le recueil des données (non standardisées,) Données non structurées nécessitant un pré-processing important Données manquantes |
Chart review |
Spécifique à la question de recherche Information spécifique Recueil de données ciblées Capture les nuances médicales, biologiques, etc. |
Couteux en temps et en argent Effectifs plutôt réduits Nécessite un consentement patient Non représentatif de la population |
Bases de données administratives |
Disponibilité Grand nombre de patients Conservation des historiques des traitements et des actes |
Finalité très éloignée de la recherche clinique Pas de données cliniques |
Essais cliniques précédents |
Qualité optimale des données Variables bien définies et mesurées directement Disponibilité des critères de jugement spécifiques à l’évaluation (PFS par exemple) |
Données propriétaires, difficilement accessibles en cas d’études industrielles de traitements qui seront concurrencés par le nouveau traitement N’existe pas toujours (maladies rares) |
