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
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
19 Biais liés aux données
19.1.1 Biais de classification du critère de jugement
§ Erreur de classification dans les études monobras
19.1.2 Le biais de classification de l’exposition
19.1.3 Erreur de mesure sur les covariables
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
Les données peuvent être à l’origine de deux biais :
Au premier abord, les données semblent aussi contribuer aux biais liés aux données manquantes, mais le mécanisme de ce biais est de nature différente par rapport aux deux précédents et conduit à traiter ce biais de façon séparée (section 17).
Dans les études observationnelles classiques, les erreurs de classification (ou de mesure) peuvent être symétriques (affectant de la même façon les 2 groupes, appelés aussi erreurs non différentielles) ou asymétriques (survenant de manière différente entre le groupe traité et le groupe contrôle, aussi appelée erreurs différentielles).
Cette distinction est importante, car les erreurs symétriques ne peuvent pas créer un biais dans une conclusion de supériorité (différence entre les 2 groupes). Seule l’erreur asymétrique peut faire conclure à tort à la supériorité du nouveau traitement. En revanche, les erreurs symétriques peuvent biaiser les résultats vers l’absence de différence (bias toward the null ) et faire conclure à tort à l’absence d’effet ou à une équivalence de traitement, conclusion à tort qui peut aussi provenir d’erreurs asymétriques.
Les erreurs symétriques induisent aussi un bruit de fond aléatoire pénalisant pour la précision des estimations et la puissance des comparaisons.
Contrairement aux études purement observationnelles où souvent les erreurs de classification affectent les 2 groupes, les erreurs de classification/mesure dans les comparaisons externes affectent surtout le groupe contrôle, de nature observationnelle, et peu ou pas le groupe traité, de nature expérimentale. Dans ce cas, les erreurs de classification purement aléatoire du groupe contrôle deviennent des erreurs asymétriques (contrairement à ce qui se passerait dans une étude observationnelle classique).
Cette différence avec les études observationnelles « classiques » est fondamentale et montre que les comparaisons à un groupe contrôle externe sont bien plus exposées aux biais de classification/mesure ce qui ajoute aux limites méthodologiques de ces études.
