Le test statistique le plus simple: comment vérifier la différence entre les traitements

Le test statistique le plus simple: comment vérifier la différence entre les traitements

La complexité des méthodes statistiques d’analyse des données cliniques peut faire de l’interprétation des rapports d’essais cliniques une tâche décourageante pour de nombreux lecteurs. Cependant, le résultat clé de nombreux essais pourrait être présenté et interprété en utilisant des méthodes statistiques assez basiques. L’esprit général de cet article est d’encourager tous ceux intéressés à comprendre les essais cliniques à “ à ressentir les données ” plutôt que d’être trop absorbé par les technicités (et les confusions occasionnelles) des techniques statistiques avancées. Pour de nombreux essais, le résultat principal est un événement de la maladie. Cela peut être la mort ou un résultat composite tel que la mort, l’infarctus du myocarde ou un accident vasculaire cérébral. Les méthodes statistiques standard — modèles de risques proportionnels de Cox et log rank tests — tiennent compte de la variation dans les temps de suivi des patients, mais les ratios de risque, les intervalles de confiance et les valeurs P semblent une mystérieuse boîte noire # x0201d; à certains lecteurs. Alternativement, si les événements se rapportent à un temps de suivi fixe, des méthodes pour comparer deux proportions (par exemple, le test χ 2) peuvent être utilisées. Cet article décrit une méthode beaucoup plus simple que celles-ci, que les lecteurs peuvent utiliser pour évaluer. rapidement la force de la preuve pour une différence de traitement dans un résultat d’événement. Il est surprenant même de voir combien de statisticiens ne connaissent pas ce test le plus simple: j’ai d’abord entendu parler d’un cardiologue.

Sylvie

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