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
10.2.1 Problématique
10.3 Importance du protocole et le plan d’analyse statistique
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
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
Au moment de l’analyse des données, un problème peut aussi provenir de l’exploration de nombreuses façons d’analyser les données en faisant varier les méthodes, les covariables, les critères de sélection des patients, les définitions des populations d’analyses, les critères de jugement, les temps de mesure, etc. Ces différentes options pouvant donner des résultats très différents (on parle de vibration des effets en fonction de l’analyse effectuée). Il pourrait être alors possible de ne retenir que l’analyse donnant les résultats les plus proches de ceux souhaités. On parle alors de p hacking [101] [101] [102] .
