1 Principe des analyses en sous-groupes
2 Les limites des analyses en sous-groupes
4 Vérification de la généralisabilité du résultat
6 La gestion du risque alpha global
6.1 Exemple avec hiérarchisation
6.2 Exemple avec répartition du risque alpha
L’essai SATURN a évalué l’erlotinib comme traitement de maintenance dans le cancer du poumon avancé non à petite cellule [15] . Les patients EGFR positifs représentent un sous-groupe d’intérêt. Afin de donner un statut décisionnel à ce sous-groupe tout en permettant aussi de pouvoir conclure sur la population totale (quel que soit le statut EGFR) une répartition du risque alpha global a été effectuée avec 3% de risque alpha pour la totalité des patients et 2% pour le sous-groupe EGFR+ :
The co-primary endpoints were PFS in all analysable patients irrespective of EGFR status, and PFS in patients with EGFR immunohistochemistry-positive tumours. … The alpha level of 5% was split between the two co-primary endpoints: 3% for all patients and 2% for patients with EGFR immunohistochemistry-positive tumours.
Le terme “co-primary endpoint” est utilisé ici non pas pour désigner 2 critères de jugements principaux différents, mais plutôt dans une acception de « co-objectif ». Un résultat statistiquement significatif a été obtenu aussi bien pour le sous-groupe EGFR+ (HR 0·69, 0·58–0·82; p<0·0001) que pour tous les patients (HR 0·71, 95% CI 0·62–0·82; p<0·0001). Comme dans l’exemple précédent de la Keynote-010, cette approche statistique ne permet pas de démontrer le bénéfice dans le sous-groupe complémentaire.
