CO1.2 - La Randomisation Distributive : Un Nouveau Schéma D'essai Pour L'évaluation Simultanée D'interventions
Deleted Journal(2024)
Abstract
Dans certaines indications médicales, de multiples interventions ont une faible présomption d'efficacité, mais une bonne présomption d'innocuité. Ceci rend possible de les évaluer simultanément. La randomisation distributive, adaptée du schéma factoriel, alloue aléatoirement un nombre préspécifié d'interventions à chaque patient (Fig. 1), et teste l'efficacité de chaque intervention. Ce travail dérive des principes de conception de tels essais et compare leur performance à des bras parallèles et aux essais factoriels classiques. Nous avons simulé différents scénarios avec 4 à 20 interventions candidates et deux à huit allocations par patient, et un critère de jugement binaire. Une ou deux interventions étaient efficaces, avec différentes interactions (positives, négatives, aucune). Des algorithmes efficients de combinatoire et de simulation à l'application plus large ont été dérivés. Le nombre de sujets nécessaires et la perte ou le gain de puissance en cas de mauvaises hypothèses ont été évalués, en comparant test de différence de proportion et régression logistique sans ou avec interactions (pré-spécifiées ou hiérarchiquement testées), avec un alpha corrigé pour la multiplicité. Le schéma distributif réduit le nombre de sujets nécessaires d'un facteur 2 à 7 comparé aux essais à bras parallèles, et les augmente 1 à 2 fois comparé à un plan factoriel, quand moins d'allocations par patient sont possibles que ce que nécessiterait ce dernier. Une intervention efficace non prévue affecte peu la puissance (<10 %) en l'absence d'interactions mais peut l'annuler en l'absence d'additivité d'effet, comme pour un schéma factoriel. Cette baisse peut être prévenue par la pré-spécification d'interactions, mais cet estimand a un coût en nombre de sujets, qui est plus faible s'il est pré-spécifié. Un bras contrôle avec 0 interventions permet également de limiter ces pertes de puissance inattendues. La randomisation distributive est un schéma viable et économique d'essai d'interventions multiples. En plus de réduire le taux de refus de participation par crainte de se voir attribuer un placebo, elle pourrait s'appliquer avantageusement lorsque de multiples candidats sont disponibles, comme en prévention, pour évaluer des interventions comportementales, des suppléments nutritionnels, ou dans des maladies émergentes avec repositionnement de médicaments. Des simulations sont encouragées pour planifier de tels essais, et des outils sont mis à disposition.
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