Le test triangulaire permet-il de diminuer le nombre d’inclusions dans les essais cliniques randomisés ? Une revue systématique
Résumé
Introduction Dans un essai thérapeutique, le délai entre l’inclusion du premier patient et l’analyse finale des résultats est souvent long et l’envie d’analyser les résultats à mesure que les données s’accumulent est forte. Les méthodes statistiques dites « séquentielles » ont justement été développées pour répondre à cette problématique : elles permettent de répéter les analyses au fur et à mesure de l’inclusion des patients, tout en maintenant la puissance et le risque de type I aux valeurs prédéfinies. L’intérêt de ces méthodes est à la fois éthique et économique, puisqu’elles permettent de conclure au plus tôt à l’efficacité d’un traitement, ou à l’inverse, de stopper une étude précocement si les données suggèrent qu’il ne sera probablement pas possible de démontrer la différence recherchée (arrêt pour futilité). Au regard de différentes études de simulation, le test triangulaire apparaît comme la méthode la plus efficace en termes de diminution du nombre de sujets nécessaires. Néanmoins, son intérêt en condition réelle d’utilisation n’a pas encore été décrit. Nous avons donc recherché et analysé l’ensemble des essais cliniques planifiés à l’aide d’un test triangulaire, avec pour objectif d’identifier les avantages et les inconvénients de cette méthode séquentielle. Matériel et méthodes Une revue systématique de la littérature, à partir des bases de données Medline (PubMed), EMBASE, Google Scholar, Cochrane Central Register of Controlled Trials, HighWire et Web of Science, a été réalisée sur les 30 dernières années. Les études sélectionnées sont des essais cliniques randomisés planifiés à l’aide d’un test triangulaire. Résultats Au total, nous avons identifié 129 essais cliniques dont 13 ont été arrêtés prématurément et 28 ne fournissent pas l’ensemble des hypothèses utilisées lors de la planification du test triangulaire. Pour chacune des 88 études restantes, le nombre de sujets qu’il aurait fallu inclure avec un essai en analyse unique a été calculé et comparé au nombre de patients inclus avec le test triangulaire. Le test triangulaire permet de réduire le nombre de patients inclus dans 76 des 88 essais cliniques analysés (86 %) et la réduction est supérieure à 30 % pour 58 des 88 essais cliniques (66 %). Si l’on considère les essais cliniques avec variable binaire ou continue, 14 595 patients ont été inclus avec le test triangulaire. En analyse unique, 21 243 patients auraient du être inclus (soit une économie de 6648 patients au cours de 64 essais cliniques). Pour les 24 essais cliniques avec variable censurée, 2549 événements ont été observés avant de décider de l’arrêt des essais ; en analyse unique, 3915 événements auraient été nécessaires. Conclusion Cette revue systématique met en évidence la sous-utilisation du test triangulaire. Pourtant, par rapport à une analyse unique, le test triangulaire permet de diminuer le nombre de patients inclus. Nous recommandons d’utiliser plus largement le test triangulaire au moment de la planification et de l’analyse des essais cliniques