Parution de La LCA en anglais facile aux ECNi

Hervé Devilliers et Thomas Thibault

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Pour aborder sereinement et efficacement la lecture critique d’articles (LCA) aux ECNi, l'ouvrage La LCA en anglais facile aux ECNi propose un entraînement sous forme de fiches pratiques. Après une première partie dédiée aux généralités, il aborde successivement les essais cliniques, les études diagnostiques et enfin les études observationnelles (analytiques). Il comporte des liens vers des vidéos didactiques d’Hervé Devilliers - "Pr Geek"- sur la chaîne YouTube.

Nous vous proposons de découvrir en accès libre la fiche 8 Critères de sélection de la partie II Essais cliniques.

FICHE 8

Critères de sélection

Échantillon, population source et population cible (voir fiche 2)

  • Dans un essai clinique, le biais de sélection peut survenir si :
    • L’échantillon n’est pas représentatif de la population cible : critères de sélection trop restrictifs, inclusion de patients non consécutifs, etc. ;
    • La population source n’est pas représentative de la population cible. Par exemple, si la population source est choisie dans un centre d’expertise de la maladie étudiée, les malades auront alors un profil particulier (plus graves, présentations atypiques, etc.). Il est alors possible que l’échantillon constitué finalement ne soit plus représentatif de la population cible (c’est-à-dire de tous les patients atteints de la maladie).
  • Le biais de sélection ne remet pas en cause la validité interne des résultats, mais ils ne seront généralisables qu’à une population ayant les mêmes caractéristiques que celles de l’échantillon (moindre validité externe).

Critères d’inclusion et d’exclusion

Les critères d’inclusion et d’exclusion peuvent être classés en trois grands groupes en fonction de leurs objectifs.

Homogénéiser la population

  • L’objectif est d’optimiser l’efficacité du traitement afin de ne pas gaspiller du temps et de l’argent. On sélectionne une population homogène pour laquelle on s’attend à une efficacité du traitement. On exclut également les patients pour lesquels on sait que le traitement ne fonctionnera pas.
  • Exemple : on souhaite tester l’efficacité d’une statine en prévention primaire des accidents vasculaires au sein d’une population d’étudiants de 20 à 25 ans.
    Le taux d’événements attendu est si bas que l’étude nécessitera de sélectionner des milliers de patients à suivre sur plusieurs dizaines d’années pour avoir une chance d’être positive. Il est plus judicieux de sélectionner une population de
    sujets de plus de 60 ans, consommateurs de tabac et atteints de diabète.

Assurer la sécurité des patients

  • Il est bien entendu logique d’exclure d’emblée les patients pour lesquels on sait par avance que le traitement peut être dangereux ou comporte un risque.
  • Exemple : les patients allergiques aux médicaments étudiés, les femmes enceintes (médicaments à risque tératogène), les enfants, les patients ayant une contre-indication au traitement étudié (les asthmatiques pour les bêta-bloquants, les insuffisantes rénaux pour la metformine, etc.).

Respecter la clause d’ambivalence

  • Respecter la clause d’ambivalence , c’est s’assurer que tous les patients ont la même probabilité d’être randomisés dans l’un ou l’autre bras de l’essai clinique. Il s’agit principalement d’exclure à l’avance les patients ayant une contre-indication à l’un et à l’autre des traitements testés. Le problème se pose essentiellement dans les essais ouverts où l’on pourrait être tenté d’inclure des patients dans un bras, alors qu’ils ont une contre-indication à l’autre traitement.
  • Exemple 1 : on souhaite comparer chirurgie d’emblée et antibiothérapie dans la prise en charge de l’appendicite aiguë non compliquée. Les patients ayant des contre-indications anesthésiques doivent être exclus (et non pas inclus dans le bras antibiothérapie) pour respecter la clause d’ambivalence.
  • Exemple 2 : on souhaite comparer l’effet thérapeutique des inhibiteurs de l’enzyme de conversion (IEC) et des bêta-bloquants. Il faut exclure des deux bras les sténoses bilatérales des artères rénales (contre-indication aux IEC) et l’asthme sévère (contre-indication aux bêta-bloquants).

À retenir

Attention au piège QCM sur la clause d’ambivalence

Le fait d’exclure les patients ayant une contre-indication commune aux deux traitements testés dans les deux bras n’intervient pas dans le respect de la clause d’ambivalence. La clause d’ambivalence intervient lorsqu’on exclut des patients ayant une contre-indication à seulement un des deux bras.

Exemple : on souhaite évaluer dans le traitement de la pneumopathie à pneumocoque la non-infériorité d’une durée d’un traitement par amoxicilline de 5 jours versus 10 jours. Le fait d’exclure les patients avec une allergie à l’amoxicilline ne rentre pas dans le cadre du respect de la clause d’ambivalence puisque les deux bras exposent les patients à cette contre-indication. La probabilité d’être randomisé dans le bras « amoxicilline 5 jours » ou dans le bras « amoxicilline 10 jours » est la même pour tous les patients allergiques, c’est-à-dire égale à 0. En revanche, on exclut bien ces patients pour assurer leur sécurité.

En pratique


Exemple (épreuve test 2017)

Hugosson J, Carlsson S, Aus G, Bergdahl S, Khatami A, Lodding P, Pihl CG, Stranne J, Holmberg E, Lilja H. Mortality results from the Göteborg Randomised Prostate Cancer Screening Trial. Lancet Oncol 2010 ; 11(8) : 725-32.

« In December 1994, 20 000 men born 1930 to 1944, randomly sampled from the Population Register, were computer randomised in a 1:1 ratio to a screening group invited for biennial PSA [prostate-specifi c antigen] testing or to a control group not invited. In each arm, 48 men were excluded from analysis due to either death or emigration before randomization date or prevalent prostate cancer. The primary endpoint was prostate cancer specific mortality analyzed according to the intention to-screen principle. »

Le registre de population qui recense au 31 décembre 1994 les 32 298 hommes nés entre 1930 et 1944 à Göteborg peut être considéré comme :

Il aurait fallu cocher…Commentaires
La population source de l’étudeLa population source est la population au sein de
laquelle est tiré l’échantillon. Il s’agit de la population
de recrutement. Dans le meilleur des cas, elle doit être
représentative de la population cible pour laquelle on
souhaite généraliser les résultats
Il n’aurait pas fallu
cocher…
Commentaires
Un registre épidémiologique
des cancers
C’est un registre de population, toutes les naissances
sont enregistrées entre 1930 et 1944, et non pas
seulement les cas de cancer
L’échantillon de l’étudeL’échantillon est constitué des 20 000 hommes tirés au
sort au sein du registre (registre = population source)
La cohorte des participantsCela correspond à l’échantillon de l’étude. La cohorte
des patients est tirée au sort au sein du registre
Le groupe témoinLe groupe témoin correspond au groupe des
participants randomisés au sein de l’échantillon dans
le groupe contrôle

Les auteurs ont choisi de réaliser l’étude en population parce qu’ils souhaitaient
privilégier :

Il aurait fallu cocher…Commentaires
La meilleure généralisation possible des
résultats
L’intérêt principal d’une étude en
population est qu’elle permet une
meilleure généralisation des résultats à
la population cible grâce à une bonne
représentativité de l’échantillon
Il n’aurait pas fallu
cocher…
Commentaires
Un registre épidémiologique
des cancers
C’est un registre de population, toutes les naissances
sont enregistrées entre 1930 et 1944, et non pas
seulement les cas de cancer
L’échantillon de l’étudeL’échantillon est constitué des 20 000 hommes tirés au
sort au sein du registre (registre = population source)
La cohorte des participantsCela correspond à l’échantillon de l’étude. La cohorte
des patients est tirée au sort au sein du registre
Le groupe témoinLe groupe témoin correspond au groupe des
participants randomisés au sein de l’échantillon dans
le groupe contrôle


Les auteurs ont choisi de réaliser l’étude en population parce qu’ils souhaitaient
privilégier :

Il aurait fallu cocher…Commentaires
La meilleure généralisation possible des
résultats
L’intérêt principal d’une étude en
population est qu’elle permet une
meilleure généralisation des résultats à
la population cible grâce à une bonne
représentativité de l’échantillon
Il n’aurait pas fallu
cocher…
Commentaires
La qualité de la randomisation en deux
groupes parallèles
Le choix de la population source
n’affecte en rien la qualité de la
randomisation
Les aspects éthiques liés à ce type d’étudeLe recrutement en population
n’améliore pas les aspects éthiques
par rapport à un recrutement par des
investigateurs
La procédure d’assignation masquée des
patients dans chacun des groupes
Le choix de la population source est
indépendant du choix de mettre en
place une procédure en aveugle ou non
Le contrôle d’un biais de classementLa mesure de la maladie n’est pas
influencée par le choix de la population
de recrutement (population source)

Nous venez de lire la fiche 8 de l'ouvrage La LCA en anglais facile aux ECNi

La LCA en anglais facile aux ECNi
© 2020 Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.

LES AUTEURS

Hervé Devilliers

Thomas Thibault

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La LCA en anglais facile aux ECNi
Fiches théoriques et pratiques
Hervé Devilliers, Thomas Thibault
ISBN 9782294766022
A paraître le 20 mai 2020

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Fiches théoriques et pratiques

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