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Multiplicité dans le domaine de la santé

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Multiplicité dans le domaine de la santé Empty Multiplicité dans le domaine de la santé

Message par zezima Jeu 27 Juil 2017 - 9:21

Bonjour,

Je suis en train de travailler sur les ajustements de risque de première espèce FWER=(probability that at least one null hypothesis is rejected by error).

J'ai plusieurs designs d'étude en tête mais je vais me baser sur un design où on teste un véhicule (placebo) en fonction :
- d'une référence (comparaison A)
- d'une dose 2 d'un produit (comparaison B)
- d'une dose 1 d'un même produit (comparaison C)

On a au final trois comparaisons à faire.
La comparaison entre le placebo et la référence est un objectif principal, tout comme la comparaison entre les doses et le véhicule.

Etant donné que la comparaison entre le placebo et la référence est faite pour confirmer que l'expérience a bien fonctionné, est-ce que la comparaison entre les doses et le véhicule est dépendante de la première comparaison ? (et donc le risque alpha sera plus faible pour les prochaines comparaisons ?)

De même, peut-on dire que les trois comparaisons sont des objectifs principaux et sont des comparaisons dépendantes les unes des autres ?

Merci d'avance
zezima
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Message par c@ssoulet Ven 28 Juil 2017 - 11:33

Normalement il ne doit y avoir qu'un et un seul objectif principal. Dont découle un seul critère primaire d'évaluation. Donc quand on rédige son obj. ppal, le mot "et" devrait être proscrit :-)

Dans ton cas, le CP peut probablement être exprimé sous la forme "étude de la relation dose-réponse".

c@ssoulet

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Message par zezima Lun 31 Juil 2017 - 8:12

Merci pour ta réponse,

En ayant fait un peu le tour de la littérature, les deux raisons pour lesquelles on peut avoir recours à un ajustement sont "avoir plusieurs endpoints" ou "avoir plusieurs comparaisons", je suis plus dans le deuxième cas de figure.

Cependant je suis en pré-clinique et j'ai très peu de pouvoir sur les designs d'études et on nous demande à chaque fois d'avoir une plus-value sur la méthodologie en aval, ce qui fait que je ne peux pas suivre ton conseil sur ce coup-là Sad.

Au final j'ai pas mal de schémas avec des "et" malheureusement.

Et j'ai d'un côté mon équipe de stat qui préfère mettre en avant des approches FWER et l'équipe de pharmacologistes qui veut mettre en avant les approches FDR Smile j'ai le cul entre deux chaises.
zezima
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Message par zezima Lun 31 Juil 2017 - 11:24

J'ai également une toute petite question cassoulet.

On parle souvent d'indépendance des hypothèses testées.
Je voulais savoir, dans le cas de figure où on compare la référence et le produit S au véhicule, est-ce que les deux hypothèses sont censées être dépendantes ? (auquel cas, les puissants ajustements de Hochberg et Hommel ne seraient pas adaptés et il faudrait recourir à un test FWER comme le test non-paramétrique Holm qui ne nécessite pas de conditions d'application)
zezima
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Message par c@ssoulet Lun 21 Aoû 2017 - 13:07

Si tu compares un vehicule, un traitement de référence et un traitement a l'essai, tu vas tester avec une ANOVA. Donc ton hypothèse est : "au moins l'une des moyennes est différente des autres". Il n'y a qu'une hypothèse, donc pas de problème d'indépendance.

c@ssoulet

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Message par Florent Aubry Lun 21 Aoû 2017 - 19:45

Dans le cas décrit par c@ssoulet, il n'y a en effet qu'une hypothèse donc il n'y a pas de problème. Par contre, en cas de rejet de l'hypothèse d'égalité des trois moyennes, si ton test post-hoc vise à savoir si la moyenne du groupe référence est différente de la moyenne du groupe vehicule et/ou celle du groupe produit S est différente de la moyenne du groupe vehicule, alors il n'y a plus indépendance entre les deux tests qui sont liés par le groupe vehicule et tu dois utiliser la correction de Dunnett qui est adapté à ce type de configuration.

Florent Aubry

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Message par zezima Lun 28 Aoû 2017 - 8:17

Oui, je suis plutôt dans le cas de figure que Florent Aubry cite, je souhaite comparer :
- le véhicule et la référence
- le véhicule et le produit S

D'accord, il n'y a donc pas d'indépendance des hypothèses, c'est une bonne nouvelle car j'appliquais déjà le test de Dunnett.

Merci pour vos réponses.
zezima
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