Etude des facteurs pronostiques

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Etude des facteurs pronostiques
Pr. Virginie WESTEEL Avril 2006
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Définition

• variable pronostique variable explicative
• Variable liée au critère de jugement
• (critère de jugement variable expliquée
• Ex survie, réponse au traitement, toxicité )
• Exemple
• Critère de jugement avoir de la moustache
• Variable pronostique sexe
• Variable non pronostique mois de naissance

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Intérêt des facteurs pronostiques Décision
thérapeutique

• ex vais-je prescrire une chimiothérapie
  agressive
• à un patient de 80 ans ?
• Option 1
• lâge est une variable pronostique
• lâge ?, la survie est courte
• Option 2
• lâge na pas de valeur pronostique,
• létat général altéré facteur pronostique
  défavorable

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Intérêt des facteurs pronostiques Conception des
essais thérapeutiques

• Pour obtenir 2 groupes dun essai randomisé
• comparables stratification
• (? population homogène vis-à-vis dun facteur
• pronostique dans la strate)

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Stratification

• Ex Etude multicentrique nationale de
  comparaison
• de lefficacité de 2 antibiotiques (A et B)
• résistances bactériennes Besançon peu, Lyon
  

Randomisation par centre
Randomisation nationale
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Intérêt des facteurs pronostiques Analyse des
essais thérapeutiques

• Permet la prise en compte dinégalités de
  répartition de
• facteurs pronostiques entre 2 groupes (facteurs
  de
• confusion) ajustement
• Ex comparaison des 2 antibiotiques par un essai
  sans
• stratification ? Comparaison en maintenant
  constant
• mathématiquement le risque de résistance
  bactérienne

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Protocole dune étude pronostique

• Ecrire un protocole
• Rationnel,
• objectif,
• matériels et méthodes,
• calendrier prévisionnel
• Revue exhaustive de la littérature

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Paramètres à définir

• Critère de jugement
• Choix des variables dont on veut étudier la
  valeur pronostique
• Critères déligibilité de la population
• Type détude prospective, rétrospective, étude
  rétrospective sur données prospectivement
  recueillies

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Choix des variables explicatives

• Facteurs pronostiques classiques déjà identifiés
• Taille de la population et de la fréquence de
  lévènement (ex pour la survie, évènement
  DC)
• Nb de variables ? 1/10 évènements
• doivent être connues avant le point de départ de
  la mesure du critère de jugement
• Ex mesure de la survie (date de la
  randomisation ? décès)
• Variables pronostiques possibles âge, sexe,
  stade
• mais pas réponse, toxicité (techniques de prise
  en compte
• linfluence de ce type de variables sur la survie)

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Types détudes pronostiques
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Analyse statistiqueDescription de la population
de détude

• Effectifs pour chacune des variables dont on
  étudie la valeur pronostique
• Ex sexe, âge (médiane, extrêmes), stade
• Transformation des variables quantitatives en
  variables qualitatives définition des valeurs
  seuils
• pertinence clinique
• Équilibre des effectifs

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Analyse bivariée ( univariée)

• Objectif
• déterminer la valeur pronostique de chaque
  variable isolément
• Tests
• Variables quantitatives régression linéaire
  simple
• Variables qualitatives Chi-2 ou Test Exact de
  Fisher
• Variables quantitative-qualitative test de t de
  Student
• ou ANOVA à un facteur
• Variable retenue pour le multivarié si plt0,15 ou
  0,20

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Analyse bivariée - Exemple
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Analyse multivariée

• Objectif déterminer la valeur pronostique dun
  facteur indépendamment des autres facteurs sur un
  critère (ou un événement)
• Ex la survie de patients atteints dun cancer
  dépend de lâge, de létat général, du stade de
  la maladie, de la localisation des métastases

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Variables candidates à lanalyse multivariée

• Degré de significativité avec le critère de
  jugement
• Etude des corrélations entre variables candidates
• Choix clinique valeur clinique, facilité et
  fiabilité dobtention des données
• Garder les variables de stratification, les
  variables classiquement pronostiques de la
  littérature
• (si résultats très différents erreur ? Biais
  ?)

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Interprétation des résultats de lanalyse
multivariée

• Difficile et délicate
• Attention aux traitements (ajustement)
• Les résultats dépendent
• Du choix des variables (évolutifs avec les
  progrès ex nouveau marqueur biologique)
• Du codage des variables
• Du nombre de sujets (puissance du test)
• Des caractéristiques de la population
  (extrapolation ?)

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Exercice 15

• But recherche des facteurs pronostiques de la
• maladie de Hodgkin
• Matériels et méthodes
• 270 patients, variables testées
• Type histologique sclérose nodulaire (SN),
  prédominance lymphoïde (PL), cellularité mixte
  (CM), déplétion lymphoïde (DL)
• Sexe
• Stade de I à IV
• Age en 4 classes 0-14, 15-34, 35-49, 50 ans et
  
• Signes généraux lors du diagnostic présents ou
  absents

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Interprétez ces résultats
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Résultats (suite)
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Interprétation

• Analyse bivariée
• Comparaison de 2 variables qualitatives (Chi-2)
• Stade et âge déséquilibre des effectifs par
  classes
• Corrélation statistiquement significative
  (plt0,05) avec la survie pour les variables
  suivantes, avec un pronostic défavorable
• histologie (SNgtPLgtCMgtDL), stade croissant
  (Intérêt du Chi-2 de tendance),
• sexe masculin, signes généraux

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Quels facteurs doivent être retenus à lissue de
cette étape ?

• Tous car il existe une tendance à la
• significativité de la relation
• entre âge et survie (plt0,10)

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Comment poursuivre lanalyse ?

• Par une analyse multivariée avec lensemble des
  variables

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Est-il possible détudier la valeur pronostique
de chaque facteur en maintenant les autres
constants ?

• Ce nest pas possible (A discuter)
• Leffectif des 50 ans et est trop faible et
  trop de cases sont à effectifs nuls.

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Valeur pronostique du sexe et des signes généraux
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Calcul du test du Chi-2 ajusté
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Chi-2 ajusté

• Chi-2 ? (Oi-Ci)2/Ci
• ?(O1 O2) - ?(C1 C2)2
• Chi-2 ajusté ?
• C1 C2
• Ceci peut être généralisé à plusieurs strates
• ? (?(Oi) - ?(Ci))2 / ? Ci
• Résultat