Le modèle statistique de Fine & Gray permet d'évaluer l'association entre des covariables et la survenue d'un évènement qui peut être non-observé du fait d'un évènement concurrent. Sur les 894 publications entre 2015 et 2020 incluant le modèle de Fine & Gray, seules deux applications ont été réalisées avec les données du système national des données de santé (SNDS).

Notre équipe s'est intéressée à la survenue des amputations mineures et majeures dans une population de patients présentant une ischémie aiguë des membres inférieurs en France entre 2015 et 2018 dans le SNDS. Le décès avant amputation est considéré comme risque concurrent pour chaque modèle. Les associations avec la technique de revascularisation (chirurgie/endovasculaire), ajustées sur les caractéristiques/antécédents des patients et du séjour initial ont été exprimés en termes de "subdistribution hazard ratios" (SHR).

Parmi les 41 032 patients inclus, 1961 (4,8 %) ont eu une amputation mineure et 2865 (6,9 %) une amputation majeure dans les quatre ans suivant leur inclusion, soit respectivement 4,3 % et 7,1 % dans le groupe chirurgie (n=31 845 patients) et 6,5 % et 6,3 % dans le groupe endovasculaire (n=9187). On observait 30,6 % de décès avant amputation mineure (32,5 % pour chirurgie versus 23,9 % pour endovasculaire) et 29,9 % avant amputation majeure (31,6 % pour chirurgie versus 24,1 % pour endovasculaire). Après ajustement, la technique de revascularisation n’était pas significativement associée à une incidence plus élevée d'amputation majeure, alors que les patients du groupe chirurgie présentaient une plus faible incidence d'amputation mineure (SHR=0,65 [0,59 ; 0,72]).

Le modèle de Fine & Gray est particulièrement adapté à l'étude d'occurrence d'évènements comme ceux disponibles dans les bases SNDS. Dans cette application, ce modèle permet de conclure que bien que la revascularisation par chirurgie soit associée à une plus faible incidence d'amputation mineure, elle se traduit aussi par une plus forte incidence de décès avant amputation. Il est nécessaire de considérer l'ensemble des évènements pour bien appréhender le pronostic des patients.