6 Biais prévenus par l’analyse en ITT

     

L’analyse en intention de traiter consiste à inclure dans l’analyse de l’effet du traitement sur le critère de jugement tous les patients randomisés, dans le groupe où ils ont été randomisés, sans tenir compte des évènements intercurrents qui auraient pu survenir : erreur de traitement, arrêt du traitement (treatment discontinuation, treatment stopped prematurely ), retrait de l’étude (withdrawal ), recours au traitement de l’autre groupe, inclusion à tort (included in error ), patient perdu de vue (lost to follow-up ), etc.).

All efficacy and safety analyses were based on the intention-to-treat principle and included all the patients who underwent randomization. [10.1056/NEJMoa1916870]

Cette analyse empêche que l’on puisse conditionner le résultat de l’étude en sortant des patients de l’analyse.

Si des patients sont « perdus de vue » (lost to follow-up ), c’est-à-dire s’ils ne sont pas venus à la dernière visite de l’étude où les critères de jugement étaient mesurés, il est impossible de les faire contribuer à l’analyse. La valeur de leur critère de jugement est manquante, on parle de données manquantes (missing value ).

Un essai a comme critère de jugement la fraction d’éjection ventriculaire gauche (FEVG) mesurée par échocardiographie cardiaque lors de la dernière visite de suivi. L’effet du traitement sera mesuré par la différence de moyenne entre les 150 patients inclus dans le groupe traité et les 148 du groupe contrôle. Douze patients dans chaque groupe ne sont pas venus à la dernière visite (ils ont été perdus de vue). Même avec la volonté de les faire participer à l’analyse, cela sera impossible, car ils ne peuvent pas être pris en compte dans le calcul des 2 moyennes (les prendre en compte qu’au niveau du dénominateur entraine une sous-estimation de la moyenne). Pour les faire contribuer à la moyenne, il faut remplacer les valeurs manquantes de VEFG pour ces patients par une valeur arbitraire, mais en veillant bien à ce qu’elles ne puissent pas favoriser le groupe traité.

Les données manquantes représentent un risque de biais, car elles peuvent survenir en fonction du traitement reçu et de l’évolution du patient.

Un essai évalue un antidépresseur versus placebo. Le critère de jugement est l’échec du traitement à la 12 ème semaine mesuré avec un score de dépression. Les patients qui présentent des effets secondaires vont avoir tendance à abandonner l’étude surtout s’ils ne ressentent pas d’amélioration de leur état. Ainsi les patients, qui auraient été des échecs du traitement s’ils étaient allés jusqu’au bout de l’essai, le quitteront plus fréquemment dans le groupe traité que dans le groupe contrôle (étant donné que les EI sont plus fréquents dans le groupe traité que dans le groupe placebo). Si le traitement n’est pas efficace, le même nombre d’échecs du traitement devrait être observé dans les 2 groupes. Mais en raison des perdus de vue, il y aura moins de patients en échec au terme de l’essai dans le groupe traité que dans le groupe contrôle conduisant à un résultat biaisé faisant conclure à tort à une efficacité du nouveau traitement.

Avec les analyses de survie (time to event analysis ) les perdus de vues sont souvent considérés comme des censures. Cette approche ne protège pas contre les biais, car il n’y a pas de remplacement conservateur.

“Efficacy outcomes were examined in the intention-to-treat population with the use of time-to-event analyses; data on patients who withdrew from the trial or were lost to follow-up were censored at the last available follow-up time.”

Les données manquantes sur les critères de jugements doivent être remplacées par une valeur arbitraire choisie de façon que cette imputation ne puisse pas favoriser le groupe traité. La méthode de remplacement doit être conservatrice, c’est-à-dire handicaper l’apparition de la supériorité du traitement. Si après ce remplacement conservateur, la supériorité du traitement est toujours présente, le résultat est robuste, car il vient d’être montré qu’il n’était pas conditionné par les données manquantes sur le critère de jugement.

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Figure 1 – Flow chart Le flow chart permet de vérifier que l’analyse est faite en intention de traiter en comparant les effectifs randomisés (5523 et 5493) aux effectifs analysés (inclus dans l’analyse primaire). Un seul perdu de vue a été observé dans cette étude dans le groupe traité. Les patients non traités restent bien dans l’analyse. [10.1056/NEJMoa1916870]