Les méthodes de minimisation et de randomisation par strates sont devenues incontournables dans les essais cliniques. Elles assurent la comparabilité des groupes (par exemple allocation du bras de traitement) lors d’essais en recherche interventionnelle, permettant une répartition équilibrée des facteurs pronostiques. La randomisation est la méthode recommandée par les autorités de santé, cependant en cas de petits échantillons, d’un grand nombre de variables pronostiques, d’interaction de ces variables sur l’outcome étudié, il est compliqué de multiplier les listes de randomisation, au risque d’avoir très peu de patients dans chacune d’entre elles. À la différence de cette dernière, l’allocation du bras de traitement par minimisation garantit un équilibre marginal des variables de stratification, mais pas conditionnel. L’ajustement sur ces variables au moment de l’analyse est donc recommandé pour étudier l’effet traitement. L’objectif de ce travail est de comparer l’impact du choix de la méthode d’allocation du bras de traitement sur l’équilibre des groupes et sur l’effet traitement mesuré. L’impact de l’ajustement sur les variables impliquées pour mesurer l’effet traitement sera également étudié.

Des essais cliniques ont été simulés selon plusieurs scenarii en comparant les deux méthodes : minimisation (Pocock et Simon, 1975) ou randomisation stratifiée par bloc, sur l’équilibre des bras (« total amount of imbalance »/nombre de modalités) et l’impact sur les résultats de l’analyse finale. Les paramètres étudiés dans les scenarii sont : nombre de patients (N), nombre de variables à stratifier, prévalences de leurs modalités, effets des variables pronostiques, effet du traitement, effet d’une interaction entre variables pronostiques sur l’effet traitement. Plusieurs types de critères d’évaluation cliniques seront évalués : continu, binaire, censuré. La taille des blocs en randomisation ainsi que la part d’aléatoire dans la procédure de minimisation ont aussi été étudiées.

De façon générale, pour nos simulations sur critère de jugement binaire, les résultats de la minimisation sont au moins aussi bons que ceux de la randomisation stratifiée sur le total imbalance, excepté au-delà de 20 % d’affectation aléatoire. Les blocs de grande taille et le nombre de variables font augmenter le déséquilibre des groupes. En cas de corrélation entre deux variables pronostiques, les estimations d’effet traitement entre les deux méthodes sont très proches et le faible écart qui les sépare se réduit quand N augmente. La minimisation continue de faire mieux que la randomisation en total imbalance (résultats proches des scenarii sans corrélation). Les analyses sont actuellement en cours pour mesurer l’effet d’un ajustement statistique sur ces variables sur l’estimation de l’effet traitement, pour l’ensemble des paramètres. Des simulations complémentaires avec critères de jugement quantitatifs et censurés (temps de survie) compléteront ces observations.

Ces résultats illustrent le compromis à faire entre prédictibilité de l’allocation du bras de traitement (taux d’affectation aléatoire, taille des blocs), équilibre des groupes, ajustement des variables et taille d’échantillon. Cette étude vise à éclairer le choix du méthodologiste pour la méthode d’allocation du bras de traitement afin d’obtenir les groupes de traitement les plus comparables possible lorsque les contraintes liées à la taille d’échantillon et l’effet d’interactions entre variables sont importantes.