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Calcul du nombre de sujets nécessaire
UE de "méthodologie de la recherche clinique" Année 2010-2011Jean-Louis Quesada - Tel 04 76 76 38 81
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Généralités sur le calcul d'effectif
Le calcul du nombre de sujet nécessaire doit figurer dans le protocole.
Dans la pratique ,
ce calcul permet de vérifier si les objectifs peuvent être atteints avec le critère de jugement retenu,
éventuellement de s'orienter vers d'autres critères, de changer les objectifs ou de modifier la forme de l'étude (Etude en Cross-Over plutôt que parallèle, …).
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Le rôle du calcul d'effectif
• Le rôle du calcul d'effectif est de garantir une puissance suffisante permettant de mettre en évidence le bénéfice minimum cliniquement intéressant compte tenu des risques fixés.
• Ce calcul dépend à la fois du bénéfice cliniquement intéressant et de la variabilité de la réponse au traitement ainsi que des risques de 1ère et 2ème
espèce .
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Notions de puissance, risques
• La puissance , probabilité de mettre en évidence une différence (l’efficacité d’un traitement) qui existe.
• Le risque de conclure à une différence qui n'existe pas : risque αααα ou risque de 1ère espèce .
• Le risque de ne pas conclure à une différence, au moins égale à ∆, qui existe : risque ββββ ou risque de2ème espèce .
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Les éléments servant au calcul …• Lé bénéfice minimum cliniquement intéressant (∆) est
fixé par le praticien (exemple 20%).
• La variabilité de la réponse (σ²) est fournie par les résultats d'études antérieures.
• La puissance est en général de 0,80 (1 - β)
• Les risques sont fixés par le statisticien.
α est en général fixé à 0,05β est en général fixé à 0,20
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Quelques points de repère
• Plus la différence minimum intéressante entre 2 traitements est petite, plus il faut de sujets.
• Plus la variabilité de la réponse est grande, plus il faut de sujets.
• Dans la pratique il convient également d'estimer l'effectif des perdus de vue.
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Test unilaté ral :- Groupe égaux
- Groupe inégauxEn pratique un déséquilibre des groupes supérieur à k =3
semble peu intéressant.
et
Test bilatéral :
Comparaison de moyennes
)²(²
²2 11 βα
σ−− +
∆= ZZn
+=k
nnA
11
2AB nkn =
)²(²²
2 12/1 βασ
−− +∆
= ZZn
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Table 1 - Fonction de répartition de la loi normale centré réduite
• Comment lire Z1- α et Z1- β ?
Ref. A.Laplanche, C.Com-Nougué, R.Flamant. Méthodes statistiques appliquées à la recherche clinique. Médecine-sciences Flammarion, 1987.
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Exercice: Comparaison de moyennes
• On souhaite mettre en évidence une différence d’efficacité entre un traitement et un placebo de 5mmHg ; La variabilité de la réponse, exprimée par sa variance, est de 100mmHg.
• On prend un risque de 1ère espèce de 5% et l’on souhaite avoir une puissance de 90%.
• Quel est l’effectif total nécessaire ?
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Autres méthodes
Biblio :A.Laplanche, C.Com-Nougué, R.Flamant. Méthodes statistiques appliquées à la
recherche clinique : Médecine-sciences Flammarion, 1987.
Critère quantitatif Critère qualitatifDéterminer ∆ et σ² Déterminer les taux PA et PB
Calculer la différence standardisée DS
Choisir α et β
Lire M dans la table 2
Calculer
σ∆=SD
)1()1(
2
BBAA
BAS
PPPP
PPD
−+−−
=
²SD
Mn =
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Table 2 – valeur de M
Ref. A.Laplanche, C.Com-Nougué, R.Flamant. Méthodes statistiques appliquées à la recherche clinique. Médecine-sciences Flammarion, 1987.
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Comparaison à l’aide de logiciels
• http://www.spc.univ-lyon1.fr/mfcalc/
• http://www.u707.jussieu.fr/biostatgv/
• NQuery Advisor, …
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Exercice - Comparaison de moyennes à l’aide dehttp://www.spc.univ-lyon1.fr/mfcalc/
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Exercice - Comparaison de moyennes à l’aide de http://www.u707.jussieu.fr/biostatgv/
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Exercice - Comparaison de moyennes à l’aide de NQuery Advisor
Sample Size per Group
30 40 50 60 70 80 90 100
Power
50
60
70
80
90
100
Two group t-test of equal means (equal n's)
Column: 1
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Exercice: Comparaison de moyennes
• Que se passe-t-il si l’on veut montrer la supériorité(plutôt que la différence) de A à B ? (test unilatéral)
• Idem avec une puissance à 80% ?
• Idem avec une variance de 50mmHg ?
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Comparaison de proportionsFormule de Casagrande et Pike :
avec
Casagrande JT, Pike MC, Smith PG. An improved approximate formula for calculating sample sizes for comparing two binomial distributions Biometrics 1978 ; 34:483-6.
( ) ( )[ ] 211 11)1()1( BBAA PPPPkZppkZY −+−+−+= −− βα
( ) ²4
²]/))1(2(11[
BA
BA
PPk
YPPkYn
−
−+++=
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Exercice: Comparaison de proportions
• On désire montrer la supériorité de A par rapport à B dans le traitement d’une maladie donnée. Des études préliminaires ont montré que B assurerait un pourcentage de succès de 25%. La différence minimum (PA-PB) cliniquement intéressante est de 10%.
• On choisit α de 5% et β de 5%. Les effectifs des 2 groupes sont égaux.
• Quel est le nombre de sujets nécessaires par groupe pour mettre en évidence la différence ∆ compte tenu du risque de 1ère espèce et de la puissance ?
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Exercice: Comparaison de proportions
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Comparaison de taux d’évènements dans le temps
• Le test de comparaison à mettre en œuvre est le test de Log-rank.
Exemple taux de survie.
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Les sites internet
� http://www.u707.jussieu.fr/biostatgv/
� http://www.spc.univ-lyon1.fr/mfcalc/
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Bibliographie
1. A.Laplanche, C.Com-Nougué, R.Flamant.Méthodes statistiques appliquées à la recherche cliniqueMédecine-sciences Flammarion, 1987.
2. J.Bouyer, D. hémon, S.Cordier, F.Derriennic, I. Stücker,B. Stengel, J.Clavel.Epidémiologie, Principes et méthodes quantitativesLes Editions INSERM, 1995.
3. B.Fallissard.Comprendre et utiliser les statistiquesLes Editions MASSON, 1998.
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Cas Pratique : l’étude AVK
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Cas Pratique : l’étude AVK
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Cas Pratique : l’étude AVK
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Cas Pratique : l’étude AVK