Test statistique voire méthodo

Bonjour à toutes et tous,
Je cherche à faire le test le plus adapté à mes données, comme tout le monde je pense, donc je vous les explique, et je vous remercie d'avance d'excuser mon langage un peu néophyte (mais je me soigne !).

La population : 54 patients répartis en deux groupes pour un expérience en stepped wedge. Chaque groupe participe à 32 séances qui peuvent avoir deux conditions : contrôle ou expérimentale
- Groupe 1 : 32 séances expérimentales
- groupe 2 : 16 premières séances contrôles puis 16 séances expérimentales

A chaque séance et pour chaque individu, on évalue sa qualité de vie avec une échelle allant de 0 à 5 sans décimale.

Donc mon hypothèse est que les séances expérimentales ont un effet positif sur la qualité de vie et c'est à partir de là que je coince : Test paramétrique, non paramétrique, comparaison de séries temporelles ??? voici ce que j'aurais tendance à vouloir faire :
- Dans le groupe 2 : Faire les moyennes de chaque individu de la séance 1 à la séance 16 et les comparer aux moyennes de chaque même individu de la séance 17 à la séance 32.
- Et histoire d'utiliser le groupe 1, faire les moyennes de chaque individu de la séance 1 à la séance 32 et les comparer aux moyennes de chaque individu du groupe 2 de la séance 1 à la séance 16 ...
Le tout avec des tests non paramétriques car j'ai entendu dire que pour une échelle allant de 0 à 5, c'est ce qui est le plus indiqué.

Bon, je me plante probablement complètement. Bref, j'espère avoir été assez clair, bien que pas très concis (avec mes excuses) si au moins vous pouvez m'indiquer une marche à suivre, ce serais déjà super !

Merci d'avance, à bientôt,

Anthony

Normalement un stepped wedge prévoit beaucoup de sous groupes (au moins 5 ou 6), différenciés par la durée de "décalage" du début de la période test. C'est un schéma rarement utilisé car il pose des problèmes d'interprétation, et amène la plupart du temps à un niveau de preuves pas hyper solide. La tu proposes un "simili stepped wedge " complètement tronqué (avec 1 seul décalage) qui va te poser d'énormes problèmes méthodo au moment de l'interprétation. Je ne sais meme pas si on peut honnetement parler de stepped wedge dans ton cas.
En clinique on préfère de loin faire des cross-over, surtout avec un schéma simple comme le tien, qui amènent à des conclusions beaucoup plus solides - pour peu qu'aucun effet période ou interaction ne soit attendu.


Autre problème: évaluer "la qualité de vie" sur une seule échelle analogique n'est pas très crédible. Et sur 2 groupes de 25 ca le fait pas trop non plus.

Merci pour ta réponse hyper rapide c@ssoulet ! Je dois bien avouer que je suis entièrement d'accord avec tout ce que tu me dis. Malheureusement, le protocole de cette étude a été fait avant que je la mène, par mon supérieur hiérarchique qui ne jure que par ce type de design, va savoir pourquoi ! Maintenant, je me retrouve un peu le bec dans l'eau à devoir pondre un poster pour un congrès sur cette unique échelle sur des tous petits échantillons.

Oui il n'y a pas grand chose de crédible, mais je voulais au moins savoir si je peux en sortir quelque chose, même avec un tout petit test stat, même pas très robuste, mais en restant au moins honnête.

Il n'y a vraiment rien que je puisse faire ?

Tu peux essayer autre chose qui se rapproche un peu plus des standards
- dans un premier temps tu ne t'intéresse qu'aux séances 1 a 16 et tu compares tes deux groupes contrôle/expérimental. En fait tu interprètes uniquement ta période 1 , comme un essai en parallèle classique.j'espère pour toi que tu verras une différence, sinon c'est mal barré.
- dans un second temps tu regardes comment evolue le groupe 1 en période 2 = tu regardes si l'effet constaté en période 1 en conditions expérimentales se maintient ou evolue dans le temps
- et finalement tu regardes si le groupe 2 période 2 ( début du traittt expérimental chez les contrôles) "rattrape" le groupe 1 période 2. = es ce que lorsque j'applique le ttt exp chez les controles je gagne quelque chose qui est du même ordre de grandeur que la différence que j'ai mis en évidence au point 1

Si la réponse est oui partout, c'est le rêve: le poster est magnifique! je montre que l'exp fait mieux que le contrôle en 16 seances, je peux discuter sur es ce que ça semble valoir le coup ou pas de poursuivre les séances jusqu'à 32, et j'enfonce le clou en confirmant que les contrôles bénéficient de l'effet lorsqu'ils passent a exp

Un énorme merci à toi. Cest la première fois que je poste un sujet sur ce forum et c'est grâce à toi que je vais devenir addict. Du coup j'abuse un peu de ton aide, mais il me reste une question : comment je fais mes analyse ? Je les fais sur les moyennes de chaque individu pour une période donnée ? Je fais mes tests en paramétrique ou en non paramétrique ? Et quel test ? Student, khi2, wilcoxon...

C'est presque impossible de conseiller correctement à distance sur l'interpretation d'un protocole de recherche. Je peux essayer de te donner quelques indications, mais il faudrait avoir au moins une idée de l'allure des données = voir la gueule des courbes des moyennes de chaque groupe pour chaque seance.

Du coup, je ne connais pas trop les coutumes du forum, mais ce serait exagéré si je t'envoie mes données ? N'hésite pas à me dire si c'est trop demandé, je me vexerais pas, tu m'as déjà pas mal aidé jusque là

J'aurai pas le temps de mouliner tes données. Par contre, tu dois pouvoir sortir facilement le graphe de l'évolution des moyennes avec n'importe quel soft et afficher l'image sur le forum. Je pourrai peut etre te donner quelques conseils avec ca.

Quelque chose comme ça, c'est bon ? ... Oui c'est pas joli joli  

Bon. Pas de miracle. Il y a bien d'autres choses que ton traitement qui peuvent peser sur la qualité de vie d'ou la variabilité (il suffit de se lever du pied gauche ou de s'etre engueulé avec sa femme pour baisser le score, même si le traitement a un super effet...). C'est un grand classique avec la QDV, c'est pour ca qu'il faut de gros effrectifs. On quand meme essayer de se raccrocher à la dernière branche.

Mon idée: on ne regarde pour l'instant que la période S1-S16. Lorsque tu appliques un traitement, il ne fait pas effet immediatement. Il faut un certain nombre de seances avant que l'effet ne se fasse vraiment sentir. Ca se voit un peu sur la période 1. Alors on va couper a l'arrache à la moitié. On va décréter que pour chaque patient la moyenne S1-S8 est considéré comme la période initiale (un espère de run-in), et que la moyenne S9-S16 reflète la pleine efficacité du traitement. Tu calcules pour chaque patient la différence "moyenneS9S16 - moyenne S1S8", ce delta reflète donc l'efficacité du traitement. Tu testes si ces deltas sont différents selon le groupe exp/controle avec un non paramétrique (U de Mann Whitney) et si les dieux sont avec toi tu verras peut etre quelque chose. En tout cas, visuellement il semble y avoir une certaine différence.

Pour etre cohérent tu appliques le meme découpage des seances en période 2 :
- tu regardes dans le groupe 1 si moyenne S17-S25 évolue par rapport à S8-S15, puis si moyenne S26-S32 évolue par rapport à S8-S15 (= y a t il une stabilité ou une évolution lorsqu'on prolonge le trait exp?)
- Tu calcules tes deltas dans le groupe 2 de la meme facon qu'à la première étape et tu regardes si c'est cohérent avec ce que tu as observé en periode 1

Pour le dernier point (gr2 periode2) visuellement ca me semble mal barré, et tu vas toucher la limite de ce que permet ton design.

Mais bon, c'est déjà assez tiré par les cheveux comme ca. Si tu estimes que, en fonction de la pathologie, et de l'effet attendu des traitements, il est justifiable de faire ce découpage, ou quelque chose de similaire mais plus justifié, alors tu peux essayer.

Bon je dirais que je suis banni des dieux , pas de différence significative avec les deltas, pourtant ton idée était top, et complètement justifiable sur le plan clinique ...
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Pour la deuxième étape, je te ferais grâce des captures d'écran, mais pour avoir comparé avec un test de Wilcoxon, rien ne ressort entre S17S25 vs S8S15 et entre S26S32 vs S8S15 ... Quel que soit le groupe...

Le seul truc que je trouve c'est que :
- moyS1S16 différente de moyS17S32 pour groupe contrôle
- moyS1S16 différente de moyS17S32 tout groupe confondu

Histoire de comparer les deux périodes entières avec toujours un test de Wilcoxon.

Bon, je dois bien dire que je m'attendais un peu à ce genre de résultat un peu décevant, et que c'est bien pour ça que je ne ferais qu'un poster. Quoiqu'il en soit, nous sommes sur une phase pilote qu'on va étendre l'année prochaine sur un échantillon beaucoup plus large et avec d'autres échelles !

En tout cas, un très gros merci à toi pour ton aide, j'ai vraiment l'impression d'avoir fait un pas de géant dans ma connaissance des stats et pour le coup (coût) ça n'a pas de prix !