3 L’impossible démonstration de l’équivalence

     

Il est impossible de conclure à la stricte équivalence de deux traitements en statistique.

Avec deux traitements strictement identiques évalués dans un essai thérapeutique avec un critère de jugement binaire, un risque ratio de 1 est attendu (signant bien qu’il n’y a pas eu de différence sur le critère de jugement entre les 2 bras). Cependant, même si l’estimation ponctuelle est en faveur de l’équivalence, il y aura forcément un intervalle de confiance autour de cette valeur qui déborde aussi bien de la supériorité et de l’infériorité d’un traitement par rapport à l’autre. Il est impossible en effet d’avoir un intervalle de confiance de largeur nulle.

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Figure 1 – Illustration de l’impossibilité de démontrer la stricte équivalence de 2 traitements. Avec un nouveau traitement ayant la même efficacité que le traitement comparateur, un risque ratio (RR) de 1 est attendu. Mais son intervalle de confiance, plus ou moins large, débordera des 2 cotés, entre autres du côté d’une moindre efficacité. Prouver la stricte équivalence nécessiterait une largeur de confiance de largeur nulle, ce qui est impossible.

Cet obstacle est contourné par la recherche d’une « équivalence » relative, qui consiste à montrer que deux traitements ne sont pas trop différents, et que cette différence reste inférieure à un seuil préalablement fixé. Ce seuil correspond à la quantité d’efficacité que l’on peut consentir de perdre, étant donnés les autres avantages du nouveau traitement. L’introduction de cette tolérance rend la démonstration possible et conduit au concept de non-infériorité.

Ainsi la limite de non-infériorité délimite deux zones :

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