Nathalie GAULT

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Transcription:

P2 Evaluation Thérapeutique Nathalie GAULT nathalie.gault@bch.aphp.fr Département d Epidémiologie, de Biostatistiques et de Recherche Clinique Hôpital Bichat Claude Bernard Unité INSERM U738 : «Modèles et méthodes de l évaluation thérapeutique» Evaluation thérapeutique 1

Objectif Plan Evaluation thérapeutique avant-après Essais cliniques Validité interne Biais de sélection Biais de performance/ détection Biais d attrition Validité externe Nombre de sujets nécessaires Phases d études cliniques Evaluation thérapeutique 2

Objectif Évaluation de l efficacité ou de la tolérance d un traitement médicamenteux ou non, d une intervention, d une stratégie de prise en charge Domaine de l évaluation thérapeutique (par opposition à l évaluation diagnostique qui évalue un test diagnostique) Evaluation thérapeutique 3

Objectif Une intervention thérapeutique est habituellement ce qui est prescrit par des médecins à des malades pour améliorer leur état de santé : Médicaments Dispositifs médicaux Conseils hygiénodiététiques Régime Exercices physiques Chirurgie Acupuncture Rééducation Evaluation thérapeutique 4

Evaluation thérapeutique avant - après Evaluation thérapeutique 5

Évaluation thérapeutique Études avant - après Injections intradiscales de dextrose chez les patients lombalgiques chroniques Facteurs explicatifs de l amélioration? Treatment of painful advanced internal lumbar disc derangement with intradiscal injection of hypertonic dextrose. Miller MR, Mathews RS, Reeves KD., Pain Physician. 2006 Apr;9(2):115-21. Evaluation thérapeutique 6

Évaluation thérapeutique Études avant - après Facteurs pouvant expliquer la réponse à un traitement 1. Histoire naturelle de la maladie : en l absence de traitement, la maladie peut s améliorer disparaître se stabiliser progresser Problème distinguer évolution naturelle de la maladie et effet du traitement Evaluation thérapeutique 7

Évaluation thérapeutique Études avant - après Facteurs pouvant expliquer la réponse à un traitement 1. Histoire naturelle de la maladie : Exemples: maladies aigues (grippe), maladies chroniques qui évoluent par poussée Evaluation thérapeutique 8

Évaluation thérapeutique Études avant - après Facteurs pouvant expliquer la réponse à un traitement 2. Effet Hawthorne : amélioration de la maladie liée à des modifications du comportement d un patient, du fait qu il participe à une étude (attention particulière attention accordée au malade) Evaluation thérapeutique 9

Évaluation thérapeutique Études avant - après Facteurs pouvant expliquer la réponse à un traitement 3. Effet placebo : tout effet thérapeutique «non spécifiques» associé à l administration d un placebo Placebo : substance «inerte» dénuée d activité pharmacologique mais perçue par le malade comme un médicament Evaluation thérapeutique 10

Évaluation thérapeutique Études avant - après Facteurs pouvant expliquer la réponse à un traitement 4. Effet réel du traitement : pour évaluer l effet réel du traitement, il faut contrôler les 3 autres facteurs (évolution naturelle, effet Hawthorne, effet placebo) Les études avant-après : pas de contrôle de ces facteurs conclusions erronées (biaisées) Evaluation thérapeutique 11

Evaluation thérapeutique Essais cliniques Evaluation thérapeutique 12

Essais cliniques Principe : Evaluation de l amélioration sur un groupe de patients Exemple : 60% de succès (ou 60 % de patients améliorés avec le produit testé) C est une évaluation absolue Ne permet pas de conclure à l efficacité du produit (donc au lien de causalité) Obligation de comparer l amélioration avec 1 groupe contrôle (ou témoin) qui n a pas reçu le produit Contrôler les facteurs d amélioration de la maladie autre que l effet du traitement Evaluation thérapeutique 13

Essais cliniques Bon groupe contrôle Amélioration Traitement spécifique Effet placebo Effet Hawthorne Histoire naturelle Groupe témoin hors essai clinique Groupe témoin essai clinique sans traitement placebo Groupe témoin essai clinique avec traitement placebo Groupe expérimental essai clinique Evaluation thérapeutique 14

Essais cliniques Groupe expérimental : taux de guérison 60% Différence réelle? Groupe contrôle : taux de guérison 40% Différence réelle ou différence imputable aux seules fluctuations d échantillonnage du pourcentage de succès que l on observerait si les 2 traitements ne différaient pas. Test statistique dont le résultat donne la probabilité d obtenir du simple fait du hasard (si les taux de succès par le produit à tester et le placebo ne diffèrent pas dans la réalité) une différence au moins égale à la différence observée (60 % - 40 %) Evaluation thérapeutique 15

Essais cliniques Si cette probabilité à l issue du test est égale ou inférieure à 5 % (seuil choisi arbitrairement pour définir la signification), on dit alors que les deux pourcentages diffèrent significativement au risque 5 % (risque α). Imaginons que la différence d efficacité des deux traitements comparés était inexistante, on aurait alors moins de 5 chances sur 100 de trouver une différence aussi grande que celle observée (60 % - 40 %). Evaluation thérapeutique 16

Essais cliniques ATTENTION!! Différence statistiquement significative ne signifie pas que le traitement est efficace Preuve de l efficacité (ou causalité) Différence d amélioration statistiquement significative entre le groupe traité et le groupe contrôle Essai clinique bien conduit (sans biais), bonne validité interne Evaluation thérapeutique 17

Essais cliniques Validité interne Evaluation thérapeutique 18

Validité interne Validité interne : à quel point les résultats d une étude sont corrects pour la population étudiée Dépend de la méthodologie d étude utilisée Menacée par les biais Biais: différence systématique entre l effet mesuré et l effet réel distorsion des résultats Evaluation thérapeutique 19

Validité interne Biais possible menaçant la validité interne de l étude Population cible Échantillon : patients inclus Groupe intervention : reçois le traitement Groupe contrôle : ne reçois pas le traitement Mesure du critère de jugement Mesure du critère de jugement Analyse statistique Analyse statistique Evaluation thérapeutique 20

Essais cliniques Validité interne Biais de sélections Evaluation thérapeutique 21

Biais de sélections Biais de sélection : les caractéristiques des patients ne sont pas réparties de façon uniforme entre les 2 groupes Comment faire pour assurer la comparabilité initiale des groupes? Evaluation thérapeutique 22

Biais de sélections Randomisation: Répartition aléatoire du traitement, par tirage au sort Permet d assurer la comparabilité initiale des 2 groupes, et l équilibre des caractéristiques (connues et inconnues) des patients dans les 2 groupes (d autant plus que le nombre de sujets par groupe est grand) Evaluation thérapeutique 23

Biais de sélections Randomisation: S il existe une différence entre les 2 groupes traités, on ne pourra l imputer aux effets du traitement que si la comparaison a porté sur deux groupes comparables à tous égards c est à dire ne différant que par la nature du traitement reçu même facteurs pronostics même gravité de la maladie même histoire naturelle Evaluation thérapeutique 24

Biais de sélections 1er essai randomisé : Utilisation de la streptomycine dans la tuberculose pulmonaire. Dans cet essai, la randomisation a été considérée comme le moyen d éviter aux cliniciens d avoir à choisir les patients qui allaient bénéficier de la streptomycine en période de pénurie. Evaluation thérapeutique 25

Biais de sélections Randomisation: Principe de l assignation secrète : consiste à dissimuler la séquence d'allocation au médecin, évite l influence (inconsciente ou non) de l'assignation des patients vers un groupe d'intervention donné Seul le hasard doit décider du traitement administré Evaluation thérapeutique 26

Biais de sélections Randomisation: Clause d ambivalence (ou équipoise): tout patient inclus dans un essai est à même de recevoir indifféremment l'un ou l'autre des traitements que le hasard lui assignera Exemple : imaginons la comparaison d une intervention chirurgicale versus un traitement médicamenteux, pas de contre-indication à l un ou l autre Evaluation thérapeutique 27

Biais de sélections Randomisation: La différence de taux de guérison entre le groupe traité et le groupe témoin ne peut être attribuée au seul effet traitement que si les deux groupes ne diffèrent que par leur traitement La randomisation garantit (si échantillon suffisant) que tous les facteurs déterminants de l'évolution (connus ou inconnus) sont également répartis entre groupes traité et témoin. Elle assure la comparabilité initiale. Elle ne garantit pas que les 2 groupes soient identiques, mais augmente fortement la probabilité qu ils le soient Evaluation thérapeutique 28

Biais de sélections Biais possible menaçant la validité interne de l étude Population cible Échantillon : patients inclus Biais de sélection Randomisation Groupe intervention : reçois le traitement Groupe contrôle : ne reçois pas le traitement Mesure du critère de jugement Mesure du critère de jugement Analyse statistique Analyse statistique Evaluation thérapeutique 29

Essais cliniques Validité interne Biais de performance / détection Evaluation thérapeutique 30

Biais de performance / détectiond Biais de performance : différence systématique lors de l administration des soins en dehors du traitement à l étude) réalisation de l intervention intensité du suivi prescription et utilisation de co-interventions (différence systématique lors de l administration des soins en dehors du traitement à l étude) compliance au traitement adhésion au protocole nombre de sortie d étude et de perdus de vue Evaluation thérapeutique 31

Biais de performance / détectiond Biais de performance : Biais de détection : différence systématique lors de l évaluation des critères de jugement Appréciation du critère d efficacité du traitement Évaluation des effets indésirables Comment faire pour maintenir la comparabilité initiale des groupes? Evaluation thérapeutique 32

Biais de performance / détectiond Insu : tentative de ne pas informer les différents participants à une étude du type de traitement reçu par les patients (traitement actif ou placebo) afin d éviter des modifications systématiques de leur comportement pouvant biaiser les résultats de l étude Lecture ou appréciation des critères de jugement (même si c est un critère dit objectif) doit se faire en aveugle par une personne ignorant la nature des traitement reçus (évaluateur) Le malade, l équipe soignante et l évaluateur doivent être tenus dans l ignorance du traitement reçu Evaluation thérapeutique 33

Biais de performance / détectiond Insu : Si connaissance par le malade de la nature de son traitement, risque de : modifier son comportement dans un sens différent selon le groupe auquel il appartient retentir sur son mode de vie (régime, ) modifier l observance du traitement fausser son propre jugement sur l effet qu il ressent (malade qui sait appartenir au groupe placebo aura tendance à minimiser ses résultats). Evaluation thérapeutique 34

Biais de performance / détectiond Insu : Si connaissance par le médecin ou l évaluateur du traitement reçu par le malade, risque de : Influencer le cours de la maladie Modification de la qualité des soins Modification de l écoute et des conseils donnés Modification de la surveillance des effets indésirables et l évaluation des traitements Evaluation thérapeutique 35

Biais de performance / détectiond Insu : Influence du type de critère de jugement Critères «durs» ou «objectifs» : d autant plus que l insu n est pas respecté ou n est pas possible décès certains examens complémentaires (biologie) Critères «mous» ou «subjectifs» symptômes déclarés par le patient, examen clinique événement clinique ou thérapeutique Evaluation thérapeutique 36

Biais de performance / détectiond Insu : L insu assure la meilleure égalité possible du suivi, indépendamment des effets des traitements Permet d éviter les biais de performance Permet d éviter les biais de détection Comment faire pour obtenir l insu? Evaluation thérapeutique 37

Biais de performance / détectiond Placebo : substance «inerte» dénuée d activité pharmacologique mais perçue par le malade comme un médicament Evaluation thérapeutique 38

Biais de performance / détectiond Placebo de traitement médicamenteux : Similarité des caractéristiques physiques du traitement actif et du placebo Comprimé : même aspect, couleur, consistance, forme, goût (penser à masquer le goût) Injection ou perfusion : sérum physiologique, poche+tubulure masquée Evaluation thérapeutique 39

Biais de performance / détectiond Placebo de traitement médicamenteux : Similarité des caractéristiques physiques du traitement actif et du placebo Similarité des effets indésirables Exemple : Rifadine et urines rouges Evaluation thérapeutique 40

Biais de performance / détectiond Placebo de traitement médicamenteux : Similarité des caractéristiques physiques du traitement actif et du placebo Similarité des effets indésirables Similarité du schéma posologique : double placebo Placebo B A B 1 injection x2/j 3 comprimés x2/j Placebo A Evaluation thérapeutique 41

Biais de performance / détectiond Placebo de traitement non médicamenteux : Chirurgie? Insu pas toujours possible Evaluation thérapeutique 42

Biais de performance / détectiond Placebo de traitement non médicamenteux : Chirurgie Dispositif ou appareil médical : appareil éteint Exemple : traitement par ultra-sons Evaluation thérapeutique 43

Biais de performance / détectiond Placebo de traitement non médicamenteux : Chirurgie Dispositif ou appareil médical Accupuncture : aiguilles superficielles Etc Evaluation thérapeutique 44

Biais de performance / détectiond Biais possible menaçant la validité interne de l étude Population cible Échantillon : patients inclus Biais de sélection Biais de performance Groupe intervention : reçois le traitement Groupe contrôle : ne reçois pas le traitement Randomisation Insu (placebo) Mesure du critère de jugement Mesure du critère de jugement Analyse statistique Analyse statistique Evaluation thérapeutique 45

Biais de performance / détectiond Choix du critère de jugement principal : Pertinents, signifiants en termes cliniques Consensuels dans la communauté médicale Disponibles chez tous les sujets Recueil pas trop pénible pour les patients Mesure facile précise reproductible discriminante sensible au changement Critère objectif (si possible) Evaluation thérapeutique 46

Biais de performance / détectiond Appréciation identique du critère de jugement dans les 2 groupes en aveugle du traitement reçu Standardiser conditions et technique de mesure Si possible centralisation de la mesure du critère de jugement pour améliorer la reproductibilité Evaluation thérapeutique 47

Biais de performance / détectiond Biais possible menaçant la validité interne de l étude Population cible Échantillon : patients inclus Biais de sélection Randomisation Groupe intervention : reçois le traitement Groupe contrôle : ne reçois pas le traitement Biais de performance Insu (placebo) Biais de détection Mesure du critère de jugement Mesure du critère de jugement Insu (mesure) Standardisation Analyse statistique Analyse statistique Evaluation thérapeutique 48

Essais cliniques Validité interne Biais d attritiond Evaluation thérapeutique 49

Biais d attritiond Biais d attrition: Différence systématique survenant au moment de l analyse, quand des patients randomisés sont écartés de l analyse statistique Ex : analyse uniquement des patients de sexe féminin et de moins de 40 ans Ex : analyse éliminant les patients perdus de vue Comment faire pour maintenir la comparabilité initiale des groupes? Evaluation thérapeutique 50

Biais d attritiond Analyse en Intention de traiter (ITT) : Analyse de tous les patients randomisés Analyse des patients dans leur bras de randomisation Evaluation thérapeutique 51

Biais d attritiond Randomisation Tt alloué Tt A (n=100) Tt B (n=100) Tt reçu Tt A (n = 90) Tt B (n = 10) Tt B (n=100) Analyse correcte Evaluation thérapeutique 52

Biais d attritiond Randomisation Tt alloué Tt A (n=100) Tt B (n=100) Tt reçu Tt A (n = 90) Tt B (n = 10) Tt B (n=100) Analyse incorrecte Evaluation thérapeutique 53

Biais d attritiond Patients n ayant pas reçu le traitement alloué exclus des analyses? Evaluation thérapeutique 54

Biais d attritiond Patients n ayant pas reçu le traitement alloué exclus des analyses? Erreur majeure Biais d attrition Raisons d arrêt du traitement = en rapport avec le pronostic Evaluation thérapeutique 55

Biais d attritiond Les patients les plus compliants ont le meilleur pronostic! Les patients non observants ou ne pouvant pas recevoir leur traitement ont un moins bon pronostic que les autres, même lorsque le traitement reçu est un placebo Les patients suivis tout au long de l'essai ont une plus forte probabilité de s'améliorer que les perdus de vue Evaluation thérapeutique 56

Biais d attritiond Si arrêt du traitement : suivre le patient jusqu à la fin de l étude pour mesurer le critère de jugement Chaque patient inclus dans l'essai doit être pris en compte dans les conclusions Evaluation thérapeutique 57

Biais d attritiond Si patient perdu de vue Mesure du critère de jugement impossible : données manquantes Tableau d analyse en ITT impossible Méthodes d imputation des données manquantes Evaluation thérapeutique 58

Biais d attritiond Analyse en Intention de traiter (ITT) : Evite les biais d attrition Préserve les avantages de la randomisation Evaluation thérapeutique 59

Biais d attritiond Biais possible menaçant la validité interne de l étude Population cible Échantillon : patients inclus Biais de sélection Randomisation Groupe intervention : reçois le traitement Groupe contrôle : ne reçois pas le traitement Biais de performance Insu (placebo) Biais de détection Mesure du critère de jugement Mesure du critère de jugement Insu (mesure) Standardisation Biais d attrition Analyse statistique Analyse statistique ITT Evaluation thérapeutique 60

Essais cliniques Validité externe Evaluation thérapeutique 61

Validité externe Validité externe (généralisabilité) : permet de juger de l applicabilité des résultats à la population générale, de la généralisabilité des résultats Critères d éligibilité (critères d inclusion et d exclusion) Mode de recrutement (par médecin, campagne) Centres (nombre et type) Prise en charge, adhérence au traitement Co-interventions (autorisées? Identiques dans les 2 groupes?) Evaluation thérapeutique 62

Validité externe Caractéristiques des malades à recruter : Être atteint de la maladie Former un groupe bien défini Respecter la clause d ambivalence Souvent hypersélection fondée sur des critères d inclusion et de non-inclusion très stricts recrutement difficile mais donne toutes ses chances au produit de montrer son effet (s il existe) Risque = problème de généralisabilité ultérieure Evaluation thérapeutique 63

Validité externe Population à laquelle sera prescrite le nouveau médicament Population acceptant de rentrer dans l étude Population correspondant aux indications du produit Population potentielle sélectionnée pour l étude A R B +++?????? Sorties d essai A B Généralisation Analyse en intention de traiter Evaluation thérapeutique 64

Essais cliniques Nombre de sujets nécessaires Evaluation thérapeutique 65

Nombre de sujets nécessairesn Le nombre de patients à inclure dépend de plusieurs paramètres : Les risques consentis L effet du produit de référence (B) La différence escomptée ou attendue, entre l effet de A et l effet de B Evaluation thérapeutique 66

Nombre de sujets nécessairesn Les risques consentis Risque de 1 ère espèce ou risque α Risque de conclure à une supériorité de A sur B alors qu elle n existe pas On fixe en général ce risque à 5 % (p < 0,05) Si l essai est concluant, en disant que A est supérieur à B, j ai plus de 95 % de chance de dire la vérité Evaluation thérapeutique 67

Nombre de sujets nécessairesn Les risques consentis Risque de 1 ère espèce ou risque α Risque de 2 ème espèce ou risque β Conclure à l absence de supériorité de A par rapport à B alors que cette supériorité existe Ce risque varie souvent entre 5 et 20 % Si β = 20 %, alors 1-β = 80% (puissance de l étude) Si l étude n est pas concluante en disant que A n est pas supérieur à B, j ai 20 % de chance de me tromper Evaluation thérapeutique 68

Nombre de sujets nécessairesn Les risques consentis Risque de 1 ère espèce ou risque α Risque de 2 ème espèce ou risque β L effet du produit de référence : l effet antérieurement connu de produit de référence B Littérature Expérience clinique Evaluation thérapeutique 69

Nombre de sujets nécessairesn Les risques consentis Risque de 1 ère espèce ou risque α Risque de 2 ème espèce ou risque β L effet du produit de référence La différence escomptée entre A et B A combien estime-t-on l effet de A pour que ce traitement soit cliniquement plus utile que B? Quelle différence souhaite-t-on être capable de mettre en évidence dans l étude? Evaluation thérapeutique 70

Nombre de sujets nécessairesn Les risques consentis Risque de 1 ère espèce ou risque α Risque de 2 ème espèce ou risque β L effet du produit de référence La différence escomptée entre A et B Exemple : Un traitement antihypertenseur B fait baisser la pression artérielle diastolique de 10 mm de Hg. De combien faut-il qu un traitement A la fasse baisser la pression artérielle diastolique pour qu il soit plus utile que B : de 10, 15, 20 mm de Hg? Evaluation thérapeutique 71

Nombre de sujets nécessairesn Plus le nombre de sujets inclus est important, plus la différence d efficacité entre A et B est «facile» à mettre en évidence (puissance de l étude élevée) Evaluation thérapeutique 72

Nombre de sujets nécessairesn n = 30/bras Tt A n = 300/bras Amplitude de l effet Tt Tt B Pas de différence mise en évidence Tt A Amplitude de l effet Tt Tt B Différence mise en évidence Evaluation thérapeutique 73

Les phases d éd études cliniques Evaluation thérapeutique 74

Phases d éd études cliniques http://pages.usherbrooke.ca/bcm-514-bl/ Evaluation thérapeutique 75

Phases d éd études cliniques Phase I : 1ère administration chez l homme Vise à déterminer les conditions de tolérance humaine : Posologie entraînant les premiers effets indésirables Pharmacocinétique Volontaires sains si toxicité excomptée du médicament limitée D emblée chez les malades, si médicament toxique administré Petit nombre de personnes Evaluation thérapeutique 76

Phases d éd études cliniques Phase II : Etude de l efficacité pharmacologique Vise à déterminer les conditions de l efficacité Vise à définir les modalités thérapeutiques (posologie efficace, mode d administration idéal), relation doseeffet Volontaires malades Petit nombre de personnes Evaluation thérapeutique 77

Phases d éd études cliniques Phase III : essai thérapeutique randomisé Etude de l efficacité thérapeutique Comparaison à un placebo ou à un produit de référence Volontaires malades Grands effectifs Standards d excellence des études scientifiques visant à évaluer les effets du traitement (niveau de preuve élevé) Evaluation thérapeutique 78

Phases d éd études cliniques Phase IV : après mise sur le marché Etude d efficacité et de tolérance dans des conditions usuelles de prescription. A pour but aussi de déceler les effets secondaires rares (ne pouvant être décelés dans les études de phase III) Evaluation thérapeutique 79

Récapitulatif Evaluation thérapeutique 80

Récapitulatif Evaluation thérapeutique : la méthode de référence est l essai clinique de phase III, essai contrôlé, randomisé, en insu Critères de qualité d un essai clinique : Validité interne: limite des biais Biais de sélection : Randomisation Biais de performance/détection : Insu Biais d attrition : Analyse en intention de traiter Validité externe : applicabilité des résultats Evaluation thérapeutique 81

Références Epidémiologie Clinique, R. FLETCHER, ed. Pradel Evaluation thérapeutique 82