Lorsqu’un essai randomisé n’ est pas possible 223
Il comporte une liste de 22 items, mais, contrairement à d’autres
instruments d’évaluation, il ne comprend pas de scores.
Les scores de propension
Cette méthode est couramment utilisée en économétrie. Le score
de propension désigne la probabilité, pour une personne de caractéristiques données, d’être exposée à un traitement. La distribution de
ce score sur les groupes de traitements comparés fournit un critère
de jugement de la comparabilité entre ces deux groupes. S’il y a un
biais de recrutement, les scores auront tendance à être élevés pour les
patients exposés et faibles pour les non exposés. Afin de neutraliser ce
biais au maximum, un sous-échantillon de patients comparables entre
les deux groupes peut être élaboré, par appariement sur les scores de
propension : chaque patient exposé au « nouveau traitement » est
apparié au patient du groupe témoin ayant le score le plus proche,
à condition que la différence entre les deux scores ne soit pas trop
grande. Ce sous-échantillon possède ainsi des caractéristiques proches
de l’essai clinique. Toutefois, il ne permet d’assurer une similitude des
groupes que sur les caractéristiques observées.
Un exemple récent concerne la mortalité après gastroplastie de réduction chez les obèses. Un objectif de ces interventions est de réduire la
mortalité de ces personnes, à distance de l’intervention, en leur évitant le développement de pathologies liées à l’obésité. Dans un travail,
les auteurs ont comparé 850 patients ayant subi une gastroplastie à
une population contrôle de 41 255 personnes [3]. La mortalité observée dans le groupe d’obèses opérés, six ans après l’intervention était
de 7 % contre 15 % dans le groupe contrôle. Mais les opérés étaient
plus souvent plus jeunes et de sexe féminin que les sujets du groupe
contrôle. Les auteurs ont alors calculé un « score de propension », c’està-dire la probabilité d’avoir subi une intervention selon l’âge, le sexe,
le poids, etc. À l’issue de ce calcul, il leur a été possible de sélectionner
847 opérés et 847 témoins ayant le même score de propension. Ces
deux groupes étaient alors similaires en tout point, sauf la gastroplastie.
La comparaison de la mortalité entre ces deux groupes a montré une
mortalité de 7 % dans chaque groupe suggérant que la gastroplastie
ne semblait pas réduire la mortalité par comorbidité chez les obèses.
Signalons qu’il existe d’autres nouvelles approches de modélisation
statistiques comme les modèles « causal » utilisant les « graphes dirigés
acycliques » ou les « modèles structuraux marginaux ».
La différence entre les études multifactorielles et les scores de propension est que les premières incluent dans l’analyse finale des résultats
Il comporte une liste de 22 items, mais, contrairement à d’autres
instruments d’évaluation, il ne comprend pas de scores.
Les scores de propension
Cette méthode est couramment utilisée en économétrie. Le score
de propension désigne la probabilité, pour une personne de caractéristiques données, d’être exposée à un traitement. La distribution de
ce score sur les groupes de traitements comparés fournit un critère
de jugement de la comparabilité entre ces deux groupes. S’il y a un
biais de recrutement, les scores auront tendance à être élevés pour les
patients exposés et faibles pour les non exposés. Afin de neutraliser ce
biais au maximum, un sous-échantillon de patients comparables entre
les deux groupes peut être élaboré, par appariement sur les scores de
propension : chaque patient exposé au « nouveau traitement » est
apparié au patient du groupe témoin ayant le score le plus proche,
à condition que la différence entre les deux scores ne soit pas trop
grande. Ce sous-échantillon possède ainsi des caractéristiques proches
de l’essai clinique. Toutefois, il ne permet d’assurer une similitude des
groupes que sur les caractéristiques observées.
Un exemple récent concerne la mortalité après gastroplastie de réduction chez les obèses. Un objectif de ces interventions est de réduire la
mortalité de ces personnes, à distance de l’intervention, en leur évitant le développement de pathologies liées à l’obésité. Dans un travail,
les auteurs ont comparé 850 patients ayant subi une gastroplastie à
une population contrôle de 41 255 personnes [3]. La mortalité observée dans le groupe d’obèses opérés, six ans après l’intervention était
de 7 % contre 15 % dans le groupe contrôle. Mais les opérés étaient
plus souvent plus jeunes et de sexe féminin que les sujets du groupe
contrôle. Les auteurs ont alors calculé un « score de propension », c’està-dire la probabilité d’avoir subi une intervention selon l’âge, le sexe,
le poids, etc. À l’issue de ce calcul, il leur a été possible de sélectionner
847 opérés et 847 témoins ayant le même score de propension. Ces
deux groupes étaient alors similaires en tout point, sauf la gastroplastie.
La comparaison de la mortalité entre ces deux groupes a montré une
mortalité de 7 % dans chaque groupe suggérant que la gastroplastie
ne semblait pas réduire la mortalité par comorbidité chez les obèses.
Signalons qu’il existe d’autres nouvelles approches de modélisation
statistiques comme les modèles « causal » utilisant les « graphes dirigés
acycliques » ou les « modèles structuraux marginaux ».
La différence entre les études multifactorielles et les scores de propension est que les premières incluent dans l’analyse finale des résultats