Acceptabilité des « nouvelles méthodologies » pour l’évaluation des médicaments

1 Objectifs, démarche mise en œuvre

2 Fondamentaux et principes de base considérés

3 Définition et classification des nouvelles « méthodologies »

4 L’acceptabilité des méthodologies « moins-disantes »

5 Retour des premières utilisations de nouvelles méthodologies

6 Évaluation des revendications de bénéfice clinique d’un nouveau traitement

7 Les real world evidences (RWE )

8 Les études observationnelles

9 L’approche d’émulation d’un essai cible

10 Les registres

11 Les essais pragmatiques

12 Les essais plateformes

13 Les essais bayésiens

13.1 Principes des essais bayésiens

13.1.1 Résultats des essais bayésiens

13.1.2 Risque alpha et multiplicité

13.1.3 Dépendance des résultats à l’apriori

13.1.4 Études de cas - exemples de présentation de résultats bayésiens

13.1.4.1 Exemple 1

13.1.4.2 Exemple 2 [135]

13.2 Problématiques méthodologiques spécifiques des essais bayésiens

13.3 Méta-recherche

13.4 Avis de la SFPT

14 Les essais adaptatifs

15 Les essais combinés (« sans couture », seamless )

16 Études mono-bras (non comparative)

17 Études à contrôle externe (groupes contrôles synthétiques )

18 L’emprunt d’information

19 Les surrogates (critères de substitution)

20 Les essais basket

21 Les analyses poolées , les méta-analyses

22 Les comparaisons indirectes en remplacement d’études « head to head » manquantes

23 Les maladies rares

Références

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13.4 Avis de la SFPT

     

Pour être recevable comme preuve du bénéfice clinique, il est attendu spécifiquement pour les essais bayésiens :

L’utilisation d’un « a priori » strictement non informatif (ou septique)

L’utilisation d’un seuil pour la probabilité a posteriori d’au moins 97.5%, idéalement recalibrée pour garantir le risque alpha global de la décision compte tenu de la multiplicité

Une gestion de la multiplicité au niveau des analyses intermédiaires, des critères de jugements, des doses, etc.

L’utilisation de l’inférence bayésienne dans les essais randomisés pivots permet de produire des résultats statistiques directement compréhensibles comme la probabilité que le traitement soit efficace.

Cette approche a longtemps été écartée pour les essais pivots en raison de la possibilité de conditionner le résultat par l’information arbitraire introduite a priori . L’utilisation d’un a apriori non informatif est donc nécessaire (cette approche peut aussi être utilisée pour faire de l’emprunt d’information, cf. section 18 ).

La conclusion à la démonstration du bénéfice clinique repose sur la comparaison de la probabilité a posteriori d'efficacité par rapport à un seuil qui doit avoir été prédéfini pour garantir un contrôle du risque alpha global (et qui ne peut pas être inférieur à 97.5%).