La qualité de vie relative à la santé (QdV), critère majeur dans les essais cliniques en oncologie, est évaluée par des questionnaires auto-administrés à différentes visites au cours de la prise en charge du patient. En présence de sorties d’étude informatives, une modélisation conjointe de la trajectoire de QdV et du temps jusqu’à sortie d’étude est recommandée pour conduire à des résultats non biaisés. Cependant, le caractère informatif de la sortie d’étude pouvant dépendre de sa cause, il serait intéressant qu’une telle modélisation permette de différencier entre les types de sortie d’étude. L’objectif de ce travail est d’évaluer la performance d’un modèle conjoint à risques concurrents qui distingue les sorties d’étude liées à l’état de santé du patient (suspectées informatives) ou non au travers d’une étude de simulations puis d’illustrer le modèle sur les données de l’essai clinique randomisé ACCORD17.

Le modèle conjoint à risques concurrents se décompose en un sous-modèle linéaire mixte pour la trajectoire du score de QdV et un sous-modèle à risques concurrents pour le temps jusqu’à sortie d’étude, tous deux étant liés par une structure d’association commune. Il permet de différencier les sorties d’étude qui font suite à un événement clinique (progression de la maladie ou décès) ou « autres causes ». Des critères ont été calculés sur des séries de 1000 simulations pour comparer ce modèle au modèle conjoint usuel, c.-à-d. sans distinction des causes de sortie d’étude. Divers scénarios ont été considérés, en faisant varier le sens et l’intensité de l’association entre le niveau de QdV et le risque de sortie d’étude ainsi que l’effet du traitement sur le risque de sortie d’étude, selon deux causes différentes de sortie d’étude. Le modèle a été appliqué sur l’essai clinique ACCORD17 incluant 267 patients traités par radiochimiothérapie avec les traitements FOLFOX (expérimental) ou 5-fluorouracile-cisplatine (standard) pour un cancer de l’œsophage localement avancé où la QdV a été évaluée par le questionnaire EORTC QLQ-C30.

Les simulations montrent que les estimations des paramètres du modèle conjoint usuel peuvent être biaisées. En particulier, si le traitement a un effet sur le risque de sortie d’étude et si les paramètres d’association sont opposés (c.-à-d., si les deux causes sont inversement informatives), les paramètres liés à la modélisation des trajectoires de QdV sont biaisés et la différence de QdV entre les deux bras de traitement est sous-estimée. Seul le modèle conjoint avec risques concurrents permet de donner des estimations non biaisées, quel que soit le scénario envisagé. Concernant l’essai ACCORD17, parmi les 242 sorties d’étude, 103 (43 %) ont été attribuées à un événement clinique. Le modèle conjoint à risques concurrents détecte la présence de sorties d’étude informatives (p<0,001) lorsqu’elles ne sont pas liées à un événement clinique : la diminution de 10 points du score de QdV augmente de 1,27 fois le risque de sortie d’étude.

Le modèle conjoint à risques concurrents permet d’obtenir des estimations non biaisées lorsque plusieurs causes peuvent expliquer la sortie d’étude. Étonnamment dans ACCORD17, ce sont les sorties d’étude non attribuées à un événement clinique qui se sont révélées informatives. Le recueil systématique des raisons de sorties d’étude permettrait une meilleure attribution de leur cause et faciliterait l’utilisation des modèles conjoints à risques concurrents.