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P21 - Comment analyser un traitement qui varie au cours du temps ? Illustrations dans le cadre des analyses de survie - 10/05/24

Doi : 10.1016/j.jeph.2024.202461 
E. Herquelot 1, , C. Vabre 1, H. Denis 1
1 HEVA, Statistiques, Lyon, France 

Auteur correspondant

Résumé

Introduction

Une large sélection d'outils sont disponibles pour analyser les données de survie avec un traitement qui varie au cours du temps. L'analyse en intention de traiter, avec la considération du traitement initial, permet une compréhension simple de l'analyse mais n'est pas la seule alternative. L'objectif de cette étude est de décrire la méthodologie et l'interprétation de modèles de survie en prenant en compte une exposition au traitement qui varie au cours du temps.

Méthodes

Ce travail détaille les différentes étapes pour analyser l'effet de traitements qui varient au cours du temps sur des trajectoires d’évènements de santé. Les méthodes de réalisation et l'interprétation seront illustrées sur deux études. Une étude du PMSI sur l'association entre la pose d'implants mammaires (IM) et la survenue de complications successives à l'aide d'un modèle Andersen-Gill. Une étude du SNDS avec une cohorte de patients ayant une bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO) sur l'association entre la continuation du traitement par ventilation non-invasive (VNI) et les exacerbations et le décès à l'aide d'un modèle multi-états. Les associations sont exprimées en Hazard Ratios (HR) et leurs intervalles de confiance associés.

Résultats

L'analyse d'un traitement qui varie au cours du temps peut être réalisée en utilisant les fonctions usuelles sur les données de survie, mais en adaptant les données en entrée et le calcul de variance des estimateurs. Un total de 32 264 patients du PMSI avec des IM pouvant varier lors de leur suivi avaient un sous-risque de 15 % d'avoir des complications avec un certain IM versus les autres IM pour la première complication (HR=0,85 [0,79 ;0,92]) et aucune différence entre les dispositifs après la première complication. Dans la cohorte de 49 503 patients avec une BPCO identifiée via les données du SNDS, la probabilité d'exacerber n’était pas significativement différente entre les patients continuant la VNI par rapport aux patients arrêtant la VNI au cours du suivi); en revanche, le risque de décéder (hors exacerbation) était plus important chez les patients arrêtant la VNI que chez les patients continuant la VNI (HR=0,88 [0,83-0,93]).

Conclusion

Prendre en compte les évolutions d'exposition à un traitement d'intérêt au cours du temps peut permettre des comparaisons plus fines des trajectoires de survie et éviter des problématiques de biais immortel. De nombreux logiciels permettent ce type d'analyses, la difficulté réside ensuite dans l'interprétation correcte de ces résultats et dans leur illustration.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots-clés : Modèle multi-états, Modèle Andersen-Gill, Exposition dépendantes du temps



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