L’application des résultats d’essais randomisés aux patients

L’application des résultats d’essais randomisés aux patients

Editor — Guyatt et al # 02019; s proposition d’analyse des essais randomisés1 est erronée, vole face à la théorie statistique élémentaire, et devrait être résisté. Il existe trois sources évidentes de variabilité dans les essais cliniques. Tout d’abord, des différences pures se produisent entre les patients: certains sont plus gravement malades que d’autres. Deuxièmement, il existe une variabilité au sein des patients: même avec le même traitement, ils peuvent varier de temps à autre. Troisièmement, certains patients peuvent réagir plus favorablement à un traitement donné que les autres patients. L’essai de groupe parallèle ne distingue pas et ne peut pas distinguer les trois types de variabilité à moins que nous puissions trouver des façons significatives de classer les sous-groupes.2 – 3 L’essai croisé standard établira une distinction entre le premier type de variabilité et les deux autres. les deuxième et troisième, 4 et certainement pas sous la forme d’une analyse suggérée par Guyatt et al chronique. Guyatt et coll. Ont implicitement supposé que l’on peut déterminer lequel des deux traitements est le meilleur pour un patient en comparant une période de traitement à chaque patient. Ceci est en complète contradiction avec les conseils que Guyatt et ses collègues ont donnés ailleurs5. Ils ont précédemment suggéré que pour établir l’efficacité pour des patients individuels, les patients devraient être randomisés à des périodes répétées de traitement et de contrôle: le soi-disant “ x0201d; méthode. Rien dans les deux essais cliniques présentés par Guyatt et al n’est incompatible avec la théorie selon laquelle tous les patients en bénéficiaient également. Si nous voulons déterminer la proportion de patients qui bénéficient de traitements, plutôt que de simplement être satisfaits des effets moyens, nous avons besoin de modèles d’effets aléatoires et de séquences de n essais sur 1.3 Puisque la méthode proposée ne répartit pas correctement les sources de variabilité aléatoire, elle produira simplement des résultats aléatoires.

Sylvie

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