Protocole statistique d’un essai randomisé
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Randomisation et études multicentriques
Dans les études multicentriques, le tirage au sort est de plus en plus
souvent centralisé. Un centre, facilement joignable, sur Internet par
exemple, s’occupe de la centralisation des inclusions et, après avoir
vérifié le bon respect des critères d’inclusions, effectue le tirage au sort
et indique à l’investigateur le traitement que doit recevoir le malade
qu’il vient d’inclure. Si le tirage au sort est décentralisé, le centre qui
l’a conçu, adresse à chaque centre participant à l’étude, une série
d’enveloppes contenant les indications du traitement que doit recevoir
chaque malade au fur et à mesure de son inclusion dans l’essai.
Des logiciels de statistiques (comme SAS®
) ont des programmes de
randomisation qui peuvent être déterminés en fonction du nombre
de centres qui participent à l’étude, de la stratification éventuelle, du
nombre de malades qui doivent être inclus, etc.
Dans ces essais multicentriques, une stratification par centre est
souvent souhaitable, surtout si certains centres incluent beaucoup plus
de patients que les autres.
Les risques
Rappelons qu’il y a deux risques principaux dans tout essai
randomisé. Le risque de deuxième espèce doit être pris en compte dès
la conception de l’étude. Il implique le calcul des effectifs de malades
à inclure afin de limiter ce risque, de conclure à tort qu’un traitement
n’est pas plus efficace qu’un autre alors que le nombre de malades
inclus dans l’étude est insuffisant. Pendant très longtemps, l’absence
de prise en compte du risque de deuxième espèce a été le grand point
faible des essais randomisés. Il sera expliqué à propos des comparaisons cherchant à montrer une différence (cf. p. 92).
L’autre risque, de première espèce, se présente en fin d’étude dans la
comparaison des résultats. Il consiste à conclure à tort qu’un traitement est plus efficace qu’un autre, alors que c’est essentiellement le
hasard qui est intervenu dans les différences observées. Pour limiter
ce risque, en pratique à moins de 5 %, il convient d’utiliser des tests
d’inférence statistique (cf. p. 78).
Déviations par rapport au protocole
Il y a deux principales déviations par rapport au protocole :
– des sujets qui remplissaient les critères d’inclusion dans l’étude et
qui n’ont pas été inclus ;
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Randomisation et études multicentriques
Dans les études multicentriques, le tirage au sort est de plus en plus
souvent centralisé. Un centre, facilement joignable, sur Internet par
exemple, s’occupe de la centralisation des inclusions et, après avoir
vérifié le bon respect des critères d’inclusions, effectue le tirage au sort
et indique à l’investigateur le traitement que doit recevoir le malade
qu’il vient d’inclure. Si le tirage au sort est décentralisé, le centre qui
l’a conçu, adresse à chaque centre participant à l’étude, une série
d’enveloppes contenant les indications du traitement que doit recevoir
chaque malade au fur et à mesure de son inclusion dans l’essai.
Des logiciels de statistiques (comme SAS®
) ont des programmes de
randomisation qui peuvent être déterminés en fonction du nombre
de centres qui participent à l’étude, de la stratification éventuelle, du
nombre de malades qui doivent être inclus, etc.
Dans ces essais multicentriques, une stratification par centre est
souvent souhaitable, surtout si certains centres incluent beaucoup plus
de patients que les autres.
Les risques
Rappelons qu’il y a deux risques principaux dans tout essai
randomisé. Le risque de deuxième espèce doit être pris en compte dès
la conception de l’étude. Il implique le calcul des effectifs de malades
à inclure afin de limiter ce risque, de conclure à tort qu’un traitement
n’est pas plus efficace qu’un autre alors que le nombre de malades
inclus dans l’étude est insuffisant. Pendant très longtemps, l’absence
de prise en compte du risque de deuxième espèce a été le grand point
faible des essais randomisés. Il sera expliqué à propos des comparaisons cherchant à montrer une différence (cf. p. 92).
L’autre risque, de première espèce, se présente en fin d’étude dans la
comparaison des résultats. Il consiste à conclure à tort qu’un traitement est plus efficace qu’un autre, alors que c’est essentiellement le
hasard qui est intervenu dans les différences observées. Pour limiter
ce risque, en pratique à moins de 5 %, il convient d’utiliser des tests
d’inférence statistique (cf. p. 78).
Déviations par rapport au protocole
Il y a deux principales déviations par rapport au protocole :
– des sujets qui remplissaient les critères d’inclusion dans l’étude et
qui n’ont pas été inclus ;