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
13.1.1 Hypothèse de positivité
13.1.3 Échangeabilité conditionnelle
13.2 Petite introduction à l’inférence causale
13.3 Association n’est pas causalité
13.3.1 DAG générique des comparaisons externes
13.4 Effet causal, estimand causal , cible de l’inférence
13.4.1 Effet traitement moyen (average treatment effect)
13.4.2 Analyse en intention de traiter (as started ) / analyse per protocole (as treated )
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
Le réseau de causalité générique des comparaisons externes peut être représenté de la façon suivante [18] .
Figure 4 – DAG générique des comparaisons externes à un bras contrôle externe. La source de données (S) désigne les 2 groupes constituant cette comparaison (étude monobras d’un côté et groupe contrôle externe de l’autre)
Apparait aussi l’existence d’un effet étude direct sur le critère de jugement (ligne pointillée orange). La valeur du critère de jugement Y dépend, indépendamment du traitement et des patients inclus, de l’étude dans laquelle il est mesuré. Les médiateurs de cet effet sont facilement imaginables. [54] [16] : différence de définition, mesure du critère de jugement entre les 2 études, différences de suivi, de contexte de soins, de prise en charge des patients, de paramètres populationnels influençant le niveau de santé (comme le niveau de vie, la structure en classes socio-économiques, socio-éducatives des populations sources des deux études, etc.).
Comme il est impossible d’ajuster sur l’étude, le seul moyen permettant de supprimer cet effet-étude direct serait de connaitre ses médiateurs et de les prendre en considération dans le design et l’analyse. Mais pour beaucoup de ces variables, l’étude va être une variable instrumentale du traitement impossible à prendre en compte par ajustement (par exemple PFS dans l’étude monobras et rwPFS dans le groupe contrôle externe). Ce point représente un véritable défi qui sans solution satisfaisante obère la possibilité d’estimer correctement l’effet des traitements par des comparaisons externes.
