biais d'attrition

[camhile]

salut, 

est ce que quelqu'un pourrait m'expliquer ce qu'est le biais d'attrition svp? 

la prof m'a un peu embrouillée parce qu'elle a commencé à dire que quand certains patients n'arrivaient pas au bout d'un essai clinique on n'avait pas de données sur eux à la fin, mais ensuite elle a parlé du biais d'attrition en disant je cite "même si un patient ne suit pas bien le traitement ou si il reçoit A alors qu’il était groupe B, il est quand même analysé dans B", et en expliquant que ça permettait de rapprocher l'essai de la vie courante... 

du coup je suis perdue :/ 

 

[Chat_du_Cheshire]

en gros le biais d'attrition c'est les patients perdus de vue, genre le patient qui se présente pas aux examens à faire durant l'essai ou bien même un patient qui décès en plein milieu

il y a 1 minute, camhile a dit :

même si un patient ne suit pas bien le traitement ou si il reçoit A alors qu’il était groupe B, il est quand même analysé dans B"

alors là ça s'appelle l'analyse en intention de traiter ('' ITT '') où on prend en compte les patients perdus de vu qu'on inclut quand même dans l'analyse :)

l'inverse est l'analyse en per-protocole (je sais pas si on vous en parle en cours) où là les patients perdus de vu ne sont pas inclus dans l'analyse

[camhile]

@camhile ok d'accord du coup biais d'attrition = ceux qui désertent l'essai ou autre et analyse en intention de traiter = on analysera même ceux qui n'ont pas respecté les directives de l'essai clinique correctement ?

Mais du coup j'ai un peu du mal à comprendre comment si on inclut des gens qui font n'importe quoi dans l'essai on peut obtenir un truc à peu près correct et représentatif, c'est exploitable quand même du coup ? 

[Chat_du_Cheshire]

il y a une heure, camhile a dit :

biais d'attrition = ceux qui désertent l'essai

yep

il y a une heure, camhile a dit :

analyse en intention de traiter = on analysera même ceux qui n'ont pas respecté les directives de l'essai clinique correctement

oui (au lieu de les virer)

il y a une heure, camhile a dit :

Mais du coup j'ai un peu du mal à comprendre comment si on inclut des gens qui font n'importe quoi dans l'essai on peut obtenir un truc à peu près correct et représentatif, c'est exploitable quand même du coup ? 

déjà les perdus de vu sont toujours très minoritaires donc ça va pas fausser l'essai de les compter, et ensuite l'ITT analyse tout le monde donc ça diminue le risque de trouver une différence significative par le hasard, je te donne un exemple qui vient d'internet :

'' En analysant tous les patients randomisés (qu’ils aient arrêté ou non la prise du traitement), il s’avère que N n’est pas différent de S (taux
d’échecs thérapeutiques identiques : 10 %). En revanche, en retirant de l’analyse les patients qui ont arrêté leur traitement avant la fin prévue, le taux d’échecs thérapeutiques s’avère plus faible avec N (8,6 %) qu’avec S (9,8 %), ce qui conduit à conclure faussement que N est plus efficace que S (RR = 0,88). Ce biais provient du fait que les arrêts de traitement ne sont pas indépendants de l’effet du traitement. ''

 

(peu importe ce que veut dire N et S, ça montre juste que l'ITT peut éviter un biais entraîné par l'exclusion de certains patients)

[camhile]

@Chat_du_Cheshire okayyy merci bcp de ta réponse !