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Les résultats faux positifs ou quelle est la probabilité que le traitement soit efficace quand p < 0,05 ? - 12/09/17

False positive results or what's the probability that a significant P-value indicates a true effect?

Doi : 10.1016/j.therap.2016.09.021 
Michel Cucherat a, , Silvy Laporte b
a Service de pharmacologie clinique, LBBE UMR CNRS 5558, université Lyon 1, 69008 Lyon, France 
b Inserm, UMR 1059, SAINBIOSE, dysfonction vasculaire et hémostase, unité de recherche clinique, innovation, pharmacologie, CHU Saint-Etienne, université Jean-Monnet, 42023 Saint-Étienne, France 

Auteur correspondant. Service de pharmacologie clinique, LBBE UMR CNRS 5558, université Lyon 1, 11, rue Guillaume-Paradin, 69008 Lyon, France.

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Résumé

L’utilisation du test statistique est centrale dans l’essai thérapeutique. Au niveau statistique, l’obtention d’un p<0,05 permet de revendiquer l’efficacité du nouveau traitement évalué. Cependant, compte tenu de sa logique mathématique sous-jacente, la notion de « p value » est souvent mal interprétée. Elle est souvent assimilée, de manière erronée, à la probabilité que le traitement soit sans effet. En réalité la « p value » ne donne qu’une information indirecte sur la plausibilité de l’existence de l’effet du traitement. Avec « p<0,05 », la probabilité que le traitement soit effectivement efficace peut varier en fonction d’autres paramètres statistiques qui sont le niveau du risque alpha, la puissance de l’étude et surtout la probabilité a priori de l’existence de l’effet du traitement. Ainsi un « p<0,05 » ne donne pas toujours le même degré de certitude. Il existe ainsi des situations où le risque qu’un résultat « p<0,05 » soit en réalité faussement positif est très élevé. C’est le cas si la puissance est faible, s’il existe une inflation du risque alpha ou si le résultat est exploratoire ou de découverte fortuite. Cette possibilité est importante à prendre en considération lors de l’interprétation des résultats des essais cliniques afin de ne pas pousser en avant de façon systématique des résultats significatifs, donc en apparence positifs, mais qui ont toutes les chances d’être en réalité des résultats faussement positifs.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Summary

The use of statistical test is central in the clinical trial. At the statistical level, obtaining a P<0.05 allows to claim the effectiveness of the new studied treatment. However, given its underlying mathematical logic the concept of “P value” is often misinterpreted. It is often assimilated, mistakenly, to the likelihood that treatment is ineffective. Actually the “P value” gives an indirect information about the plausibility of the existence of treatment effect. With “P<0.05”, the probability that the treatment is effective may vary depending on other statistical parameters which are the alpha level of risk, the power of the study and especially the a priori probability of the existence of treatment effect. A “P<0.05” does not always produce the same degree of certainty. Thus there exist situations where the risk of a result “P<0.05” is in reality a false positive is very high. This is the case if the power is low, if there is an inflation of the alpha risk or if the result is exploratory or chance discoveries. This possibility is important to take into consideration when interpreting the results of clinical trials in order to avoid pushing ahead significant results in appearance, but which are likely to be actually false positive results.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Résultats faux positif, Risque alpha, Puissance, Essais thérapeutiques

Keywords : False positive results, Type 1 error, Statistical power, Clinical trials


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Vol 72 - N° 4

P. 421-426 - septembre 2017 Retour au numéro
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  • False-positive results in pharmacoepidemiology and pharmacovigilance
  • Julien Bezin, Pauline Bosco-Levy, Antoine Pariente
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  • The anticholinergic impregnation scale: Towards the elaboration of a scale adapted to prescriptions in French psychiatric settings
  • Jeanne Briet, Hervé Javelot, Edwige Heitzmann, Luisa Weiner, Catherine Lameira, Philippe D’Athis, Marie Corneloup, Jean-Louis Vailleau

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