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
La prise en compte de tous les facteurs de confusion (le contrôle sur tous les facteurs de confusion) est indispensable pour corriger les résultats du biais de confusion. L’identification de ces facteurs de confusion est donc un point fondamental de validité des études observationnelles et à pour but de pouvoir obtenir l’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle de l’inférence causale, ou hypothèse NUC no unobserved confusion ).
La prise en compte de tous les facteurs de confusion est indispensable pour vérifier l’hypothèse fondamentale d’échangeabilité conditionnelle de l’inférence causale
Or la liste de ces facteurs de confusion ne s’impose pas d’elle-même. L’établir nécessite un travail à part entière suivant un processus formalisé garantissant que tous les facteurs de confusion affectant une étude ont été en mesure d’être identifiés correctement.
Les facteurs de confusion doivent être déterminés en se basant sur les connaissances externes concernant les facteurs influençant le critère de jugement et non pas sur ce qui pourrait transparaitre de l’analyse des données de l’étude. Même si cette dernière option a été pratiquée dans le passé en épidémiologie, il a été montré qu’elle est contreproductive (introduit des biais) et insuffisante pour identifier les réels facteurs de confusion.
Ces techniques sont encore proposées parfois et des méthodes plus sophistiquées de sélection automatique des variables d’ajustement sont aussi recherchées [119] .
Les déterminants des critères de jugements (facteurs pronostiques, facteurs de risques) peuvent varier d’un critère à l’autre. Par conséquent, les variables d’ajustement doivent être définies spécifiquement pour chaque critère de jugement et ne sauraient être considérées comme uniques à l’échelle globale d’une étude.
Par exemple les déterminants de la mortalité totale en oncologie (overall survival) peuvent inclure les facteurs de risques des décès d’autres causes que le cancer (pour les cancers à relativement bon pronostic comme le cancer du sein précoce) qui ne seront pas des déterminants des critères plus spécifiques du cancer comme la réponse tumorale ou la PFS.
