3 Finalité de la lecture critique d’un essai thérapeutique
5 Limites des autres types d’études pour l’évaluation de l’efficacité des traitements
6 Le contrôle du risque d’erreur statistique
6.1 Risque alpha (type I error rate )
6.2 Risque alpha global (overall type I error rate)
6.3 Multiplicité et inflation du risque alpha global global
6.4 Techniques de contrôle du risque alpha global gérant la multiplicité
6.4.2 Hiérarchisation (closed testing )
6.4.3 Combination des deux approches
6.5 Nouvelle politique de présentation des p value
6.6 Critères de jugement secondaires
6.6.1 Essai avec un critère de jugement principal unique
6.6.2 Essai gérant la multiplicité par un plan de contrôle du risque global
6.7 Les analyses en sous-groupes
6.7.3 Vérification de la généralisabilité du résultat
6.8 L’analyse finale et les analyses intermédiaires
6.9.1 Signification statistique et pertinence clinique
7 Évaluation du risque de biais
8 Lecture critique et fraude scientifique
10 Évaluation de la pertinence clinique (clinical relevance)
11 Le cas des essais « négatifs »
Les analyses en sous-groupes mesurent l’effet du traitement pour des sous-catégories de patients (et non plus pour la totalité des patients inclus dans l’étude).
Les analyses en sous-groupes ont des limites statistiques importantes qui empêchent de les utiliser pour conclure à l’effet du traitement ou à son absence au niveau des sous-types de patients.
Sauf méthodes particulières, les analyses en sous-groupes n’ont qu’une valeur exploratoire et leurs résultats ne permettent pas de faire des conclusions fiables, à même de faire changer les pratiques.
Au mieux, elles permettent de générer de nouvelles hypothèses, à vérifier dans de nouveaux essais entrepris spécialement.
Cela étant dit, il faut noter qu’en pratique, hors du champ d’une interprétation rigoureuse, les analyses en sous-groupe sont largement surinterprétées, exposant à des prises de décisions potentiellement erronées. La littérature regorge d’exemples de résultats de sous-groupes qui ont été invalidés par les études de vérification ultérieures.
Par exemple, dans un essai négatif, les sous-groupes sous souvent entrepris de manière erronée pour chercher si le traitement ne serait pas utile que pour un sous-groupe particulier de patients, où l’on trouverait un résultat « statistiquement significatif ».
Figure 4 – Exemple d’analyses en sous-groupes réalisées dans un essai de vaccins de la COVID19 [10.1056/NEJMoa2035389]. Le résultat de l’essai (all patient) est rappelé en haut du graphique. Plusieurs analyses en sous-groupes sont représentées. La première est l’analyse en fonction de l’âge avec 2 modalités : entre 18 et 65 et supérieure à 65. L’efficacité du vaccin est estimée spécifiquement pour chacune de ces 2 modalités : 95.6% pour les 18-65 ans et 86.4% pour les 65 et plus. L’efficacité vaccinale est la réduction relative du risque (= 1-risque relatif*100%).
