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
14.1 Particularité des facteurs de confusion dans les comparaisons externes
14.1.1 Modificateurs de l’effet du traitement
14.2 La détermination des facteurs de confusion
14.2.2 Revue systématique des facteurs pronostiques
14.3 Les méthodes statistiques
14.4 Les ajustements à éviter car contreproductifs
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
Classiquement les facteurs de confusion sont des facteurs qui causent à la fois le critère de jugement et le traitement reçu par les patients. Il s’agit donc, dans les études observationnelles classiques où les patients traités et les patients contrôles sont issus de la même source de données, des facteurs pronostiques du critère de jugement qui ont aussi été pris en considération par les médecins pour choisir le traitement des patients.
Dans les comparaisons à un groupe contrôle externe, ce mécanisme de choix du traitement n’existe pas vraiment. Personnes ne « choisi » qu’un patient soit dans le groupe contrôle plutôt que dans l’étude expérimentale (monobras par exemple). Mais il est tout à fait possible que les patients de ces 2 groupes soient différents, car recrutés dans deux populations sources différentes. Même si le mécanisme est différent, le résultat sera le même, avec des différences sur des variables pronostiques entre les deux groupes pouvant entrainer une différence sur le critère de jugement qui pourrait être confondue avec l’effet du traitement. [117] .
Dans les études observationnelles classiques, il n’y a qu’un seul échantillonnage de patients traités et contrôles provenant de la même source de données (Figure 5). Les études de comparaison externe reposent sur deux échantillonnages distincts : les patients traités sont issus d’un premier échantillonnage dans une certaine population source et les patients contrôles proviennent d’un autre échantillonnage dans une population différentes
Pour cette raison, dans les comparaisons externes, tous les facteurs pronostiques peuvent être facteurs de confusion, car leurs distributions peuvent être différentes entre les deux « populations sources », y compris les facteurs non connus : facteurs génétiques, environnementaux, socioéconomiques et qui ne pourront jamais être pris en compte. Pour ces raisons la possibilité d’obtenir l’échangeabilité conditionnelle est encore moins probable que dans les études observationnelles classiques.
Il y a endogénéité, car il existera une corrélation entre des facteurs pronostiques inconnus ou non mesurés/mesurables et le traitement (c’est-à-dire l’étude). On parle d’endogénéité lorsqu’une variable explicative (exposition, traitement, facteur de risque) est corrélée avec l’erreur du modèle, c’est-à-dire avec des facteurs non observés qui influencent aussi le résultat étudié.
Bien qu’amenant à la même situation, cette différence de mécanisme dans le phénomène de confusion va impacter la façon identifier les facteurs de confusion potentielle. En l’absence de processus de choix raisonné sous-jacent du traitement, il devient difficile d’identifier parmi les facteurs pronostiques des critères de jugement, ceux qui pourraient ne pas être distribués de la même manière entre les 2 groupes. De ce fait tous les facteurs pronostiques des critères de jugements sont des facteurs de confusion potentiels, car rien ne permet de savoir sur quels plans les deux populations sources diffèrent. En effet ces deux populations sources ne sont pas accessibles et il est donc impossible de les comparer ou de disposer de connaissances externes sur les différences de distributions des facteurs pronostiques entre ces deux populations.
La construction d’un graphe de causalité (par un DAG par exemple) permettra d’aider à la compréhension des relations entre facteurs pronostiques et donc à la détermination du « minimally sufficient adjustment sets ».
Figure 5 – Différence dans le processus d’échantillonnage d’une étude observationnelle classique (A) et d’une comparaison à un groupe contrôle externe (B). dans une études observationnelles classiques (A) l’échantillonnage s’effectue dans un seul « bassin de recrutement », constitué de différents hôpitaux ou médecins, mais où les deux traitements comparés sont susceptibles d’être utilisé. Dans les comparaisons externe, l’échantillonnage s’effectue dans deux « bassins de recrutement » différents, où les hôpitaux et les médecins peuvent être systématiquement différents par traitement (tous comme les aires géographiques).
