Estimateurs de la variance de la fonction dose-réponse d'un traitement estimée par pondération sur le score de propension généralisé

Introduction Les méthodes basées sur le score de propension (SP) sont largement utilisées dans les études observationnelles afin d’évaluer l'effet marginal d'un traitement. Lorsqu'on utilise une méthode basée sur le SP, une attention particulière doit être donnée à l'estimation de la variance de l'effet du traitement, qui doit tenir compte du fait que SP théorique est inconnu et est estimé à partir des données observées lors d'une première étape de l'analyse. Le score de propension généralisé (SPG) est une extension du principe du score de propension (historiquement développé dans le cas d'expositions binaires) développée pour permettre son utilisation avec des expositions quantitatives ou continues (comme la dose d'un traitement). Pour ce type d'exposition T, on s'intéresse alors à l'estimation de la fonction dose-réponse (FDR) μ(t)=E[Yi(t)], qui correspond à la réponse moyenne si tous les sujets étaient exposés à une dose T = t. L'objectif de cette recherche était de proposer puis d’évaluer des estimateurs de variance adaptés à l'estimation de la FDR par pondération sur le SPG. Methodes Trois estimateurs de variances ont été proposés : • un estimateur bootstrap,• un estimateur analytique sandwich,• un estimateur analytique linéarisé, spécialement développé pour prendre en compte l'étape d'estimation du SPG.Ces estimateurs de variance ont été évalués à l'aide de simulations de Monte Carlo, sur un critère de jugement continue normalement distribué et une FDR linéaire : μ(T) = β0+β1 T. Divers scenarii ont été envisagés, définis par l'effectif n, le coefficient de détermination R2 du modèle de propension, la variance du critère de jugement σY2, et l'effet du traitement (β0, β1). Resultats Malgré l'utilisation de poids dits "stabilisés", la variabilité de l'estimateur pondéré de la FDR était particulièrement élevée, notamment pour les valeurs les plus grandes du coefficient de détermination (indiquant un plus haut degrés de confusion). Aucun des estimateurs de variance évalués n'a été en mesure de capturer adéquatement cette variabilité, entrainant des taux de recouvrement inférieurs à la valeur nominale. L'utilisation de ces méthodes a été illustrée sur un exemple réel extrait de l'étude de cohorte PreCARE, dans le but d'évaluer l'effet de l'IMC maternel sur le poids moyen des nouveau-nés. Conclusion Cette étude montre que la pondération sur le SPG est associée à deux problèmes importants : • une forte variabilité des estimations,• et l'incapacité de différents estimateurs de variance à capturer correctement cette variabilité.Ces limites nous conduisent à ne pas recommander l'utilisation de la pondération sur le SPG pour l'estimation de la FDG d'une exposition quantitative ou continue, et à préférer des méthodes d'application plus efficaces.Mots clés Score de propension généralisé ; Etude observationnelle ; Estimateur de varianceDéclaration de liens d'intérêts Les auteurs n'ont pas précisé leurs éventuels liens d'intérêts