SCORE DE PROPENSION PROPENSITY SCORE. Virginie Migeot
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1 1 SCORE DE PROPENSION PROPENSITY SCORE STAFF SANTE PUBLIQUE - 11 janvier 2012 Virginie Migeot
2 2? Traitement Evénement
3 3
4 4 Expérimentale Comparabilité des groupes (randomisation, procédure d insu) Limite les biais Moyens financiers et humains importants
5 5
6 6
7 7 Expérimentale Comparabilité des groupes (randomisation, procédure d insu) Limite les biais Moyens financiers et humains importants Observationnelle Pas d attribution aléatoire des traitements, groupes «non» comparables Favorise les biais (sélection, information) Reflète la réalité, faisabilité ++
8 8 En amont au moment du protocole : Appariement Mais sur Nb covariables faible En aval au moment de l analyse : Stratification Mais quand nombre élevé de covariables, exponentielle du nombre de strates (2 k strates pour k covariables dichotomiques) Ajustement analyse multivariée modèles supposent une forme particulière de la relation entre covariables et issue (linéarité, loglinéarité) pas toujours effective ni vérifiée Observationnelle Pas d attribution aléatoire des traitements, groupes «non» comparables Favorise les biais (sélection, information) Reflète la réalité, faisabilité ++
9 Succès des modèles apparente facilité d utilisation avec les logiciels de stat difficultés à apparier ou stratifier sur un grand nombre de covariables Mais si différences de distribution des caractéristiques de base (covariables-facteurs de confusion) risque d une estimation biaisée de l effet du TTT ou exposition sur l issue
10 10
11 Score de propension Remplacement de toutes les covariables par une variable unique qui est une fonction de ces covariables (condensation de l information) Utilisation comme une covariable de confusion unique Rosenbaum P, Rubin DB; Biometrika 1983
12 Utilisation dans la littérature médicale ( diapo Gayat GDR statistiques et santé 2008)
13 exemple [Labarère, 2008] 13 Tester efficacité prolongée de HBPM pour la prophylaxie de thrombose veineuse profonde (TVP) chez les 65 ans et + à mobilité réduite Cohorte de 866 patients + HBPM et 737 patients HBPM Taux de TVP par echodoppler veineux systématique 4% chez HBPM+ 5.7% chez HBPM- OR brut = 0.71 [ ] Commentaire? Patients HBPM+ initialement sont + à risque de dév TVP
14 2 objectifs 14 Contrôler les F de confusion dans les études observationnelles Modéliser la relation entre le traitement étudié et les caractéristiques des patients pour constituer a posteriori des groupes de patients de caractéristiques comparables et ne différentiant que par le traitement Se rapprocher des conditions de l essai clinique, en comparant les 2 groupes sur leur probabilité d être traité
15 Score de propension Méthode initialement proposée par Rosenbaum et Rubin en 1983 Le score de propension est la probabilité pour un individu i de recevoir un traitement Z=1 connaissant ses caractéristiques x Intérêt : comparer des patients qui ont la même probabilité d avoir reçu le traitement à l étude
16 Principes 16 Calcul du score de propension prédit par un modèle de régression logistique Variable à expliquer : avoir le TTT (HBPM + oui/non) Variables explicatives : caractéristiques mesurées des patients Score de propension Valeurs entre 0.07 et 0.99 => probabilité d un patient de recevoir HBPM connaissant ses caractéristiques à l inclusion Appariement ou Stratification sur le score de propension Comparaison du critère de jugement entre les 2 groupes au sein des paires ou strates de patients ayant des caractéristiques comparables
17 17 [Labarère, 2008]
18 OR brut = 0.71 [ ] OR ajusté = 0.58 [ ] 18 [Labarère, 2008]
19 19
20 Choix des covariables 20 Variable de confusion potentielle: variable liée à l allocation du traitement Vrai variable de confusion: variable à la fois liée à l allocation du traitement et pronostique Non confondeur: variable ni liée à l allocation du traitement ni pronostique
21 Hypothèses Trois hypothèses Les Zi sont indépendants conditionnellement à Xi Toutes les variables de confusion sont observées Indépendance conditionnelle de l assignation du traitement et de la réponse observée (strongly ignorable treatment assignment)
22 Estimation du score de propension Modèle de régression logistique le plus souvent
23 23 (plusieurs stratégies : plus proche voisin, distance de Mahalanobis, 5 to 1 digit matching)
24 26
25 27
26 28
27 29
28 30
29 31
30 32
31 33
32 Avantages 34 5 raisons d utiliser le score de propension en pharmacoepidemiology Glynn RJ, Basic Clin Pharmacol Toxicol, 2006
33 43 Limites score de propension
34 44 Conclusion
35 Traitement? Evénement (survie ) BIAIS? Covariables Effet ajusté sur les covariables Traitement Evénement (survie ) AJUSTEMENT Covariables Effet dans 2 groupes comparables pour les covariables Traitement Evénement (survie ) SCORE de PROPENSION 45 Covariables
36 Références 46 Austin PC. An introduction to propensity-score methodes for reducing confounding in observational studies. Multivariate Behavioral Research 2011, 46; Austin PC. A tutorial and case study in propensity score analysis : an application to estimating the effect of in-hospital smmoking cessation counseling on mortality. Multivariate Behavioral Research 2011, 46; Glynn R.J, et al. Indications for propensity scores and review of their use in pharmacoepidemiology. Basic Clin Pharmacol Toxicol 2007, 98: Labarère J., et al. L analyse par score de propension. Exemple d application à une étude observationnelle sur la prophylaxie de la maladie thromboembolique veineuse. Rev Med Interne 2008, 29;255-8.
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