p Value- ARR ou p value- NNT plots

L’hypothèse nulle est que l’ARR pour le nouveau traitement est inférieur à x. les valeurs de p sont calculées pour une plage de valeurs de x. Ces valeurs de p sont tracées sur l’axe des ordonnées et l’ARR sur l’axe des abscisses. Par conséquent, pour une plage de valeurs de l’ARR, nous avons la probabilité correspondante que les observations de l’essai clinique soient apparues par hasard si l’ARR réel était inférieur aux valeurs données. La méthode de calcul est présentée en annexe (voir p 203).

EXEMPLE 1 – ÉTUDES AVEC LES MÊMES EFFETS DE TRAITEMENT MAIS DES TAILLES D’ÉCHANTILLON DIFFÉRENTES

Je vais illustrer ce graphique en comparant les résultats de trois études fictives avec le même risque relatif attendu, ARR et NNT. Cependant, la taille des échantillons est différente et les niveaux de signification statistique sont également différents. Dans la première étude, p > 0,05 et n’est pas statistiquement significatif, tandis que dans les deuxième et troisième études, p < 0,05 et est statistiquement significatif.

Étude 1

Groupe de traitement: 50 sujets; 49 ont survécu, un est décédé.

Groupe témoin: 50 sujets; 45 ont survécu, cinq sont morts.

ARR = 0,08 (IC à 95% -0,012 à 0,172)

NNT = 12,5 (IC à 95% et)

Étude 2

Groupe de traitement: 250 sujets; 245 ont survécu, cinq sont décédés.

Groupe témoin: 250 sujets; 225 ont survécu, 25 sont morts.

ARR = 0,08 (IC à 95% de 0,039 à 0,121)

NNT = 12,5 (IC à 95% de 8,3 à 25,7)

Étude 3

Groupe de traitement: 1250 sujets; 1225 ont survécu, 25 sont décédés.

Groupe témoin: 1250 sujets; 1125 ont survécu, 125 sont morts.

ARR =0.08 (IC à 95 % de 0,062 à 0,100)

NNT =12,5 (IC à 95 % de 10,2 à 16,2)

Les calculs pour ARR et NNT sont détaillés en annexe. Les graphiques valeur p-ARR sont représentés sur la figure 1A. Comme la valeur attendue pour ARR est de 0,08, les valeurs p avec l’hypothèse nulle que la réduction réelle du risque absolu est inférieure à 0,8 sont de 0,5 pour chacune des trois études (voir flèche sur la figure). Autrement dit, les valeurs ARR réelles sont aussi égales susceptibles d’être supérieures à 0,08 que inférieures à 0,08. Les valeurs p avec l’hypothèse nulle que le traitement et les témoins sont également efficaces (c’est-à-dire ARR = 0) sont inférieures à 0.05 pour les études 2 et 3 (voir intersection des courbes avec l’axe vertical). Ceci est conforme à l’IC à 95 % sans compter zéro. Cependant, la figure 1A montre également que dans l’étude 1, la valeur de p correspondante est supérieure à 0,05 (voir interception avec l’axe vertical). Cela est compatible avec l’IC à 95 % incluant zéro.

Supposons qu’un clinicien considère le traitement comme valable uniquement si le RAR est supérieur à 0,05. En utilisant l’IC traditionnel à 95% pour l’ARR, on conclura que l’IC à 95% pour l’ARR comprend 0,05 pour les études 1 et 2. Dans l’étude 2, l’IC à 95% pour l’ARR varie de 0,04 à 0,121. L’ARR de 0,05 est proche de l’IC inférieur, mais on ne sait pas avec quelle probabilité l’ARR réel dépasse 0,05. Le clinicien devrait-il poursuivre le traitement avec les résultats de l’étude 2?

Cependant, on peut voir sur la figure 1A que les probabilités que les observations de l’étude soient apparues par hasard avec l’hypothèse nulle que l’ARR réel est inférieur à 0,05 sont de 0,26, 0,08 et 0.000 pour la première à la troisième étude respectivement (voir intersections entre les trois courbes et la ligne pointillée verticale, notées A, B et C respectivement). Alors que p = 0,05 est le niveau habituellement utilisé comme seuil dans les tests statistiques utilisés pour décider si un traitement est plus efficace que le placebo, ce seuil peut ne pas être applicable pour tester les probabilités que le RAR soit inférieur à une signification clinique prédéterminée. En fait, la plupart des cliniciens utiliseraient un seuil beaucoup plus élevé — peut-être jusqu’à 0,2 (une probabilité sur cinq que les résultats soient apparus par hasard). Par exemple, dans l’étude 2, le niveau p = 0,08 signifie que la chance que les observations soient apparues par hasard si ARR < 0,05 n’est que de 0,08. Par conséquent, il est beaucoup plus probable qu’autrement que le niveau requis de signification clinique soit atteint. C’est un bon argument pour utiliser le traitement. Le graphique valeur p-ARR donne une valeur p pour chaque niveau de signification clinique approprié pour les cliniciens particuliers.

De même, les valeurs p avec leur IC à 95% peuvent être calculées et tracées pour différentes valeurs NNT, en utilisant la relation NNT = 1/ARR. Ceci est représenté sur la figure 1B. L’équivalence de ARR < 0,05 est NNT >20. La figure 1B peut être interprétée de la même manière, donnant des conclusions similaires à celles de la figure 1A.

EXEMPLE 2 — ÉTUDES AVEC DIFFÉRENTES TAILLES D’EFFET DU TRAITEMENT ET DE TAILLES D’ÉCHANTILLON

Les avantages des graphiques de la valeur p-ARR ou de la valeur p-NNT par rapport à l’IC peuvent être mieux démontrés avec deux études: l’une avec une signification statistique inférieure mais clinique supérieure (étude 2 ci-dessous), et l’autre avec une signification statistique supérieure mais clinique inférieure (étude 4 ci-dessous).

Étude 2

Groupe de traitement: 250 patients; 245 ont survécu, cinq sont morts.

Groupe témoin: 250 patients; 225 ont survécu, 25 sont décédés.

ARR = 0,08 (IC à 95% de 0,04 à 0,121)

NNT = 12,5 (IC à 95% de 8,3 à 25,7)

Étude 4

Groupe de traitement: 2500 patients; 2400 ont survécu, 100 sont décédés

Groupe témoin: 2500 patients; 2250 ont survécu, 250 sont décédés.

ARR = 0,06 (IC à 95% de 0,05 à 0,075)

NNT= 16,7 (IC à 95 % de 13,5 à 21,8)

Tout d’abord, supposons que le clinicien décide qu’une signification clinique de l’ARR >0.056 (c’est-à-dire NNT <18) est requis, et que différents traitements sont étudiés dans les études 2 et 4. Pour les deux études, la valeur NNT de 18 se situe dans l’IC à 95 %. Il n’est pas clair lequel, le cas échéant, des traitements devrait être utilisé par le clinicien. Que se passe-t-il si le clinicien décide que le niveau de signification clinique est ARR > 0,048 (c’est-à-dire NNT < 21)? Encore une fois, cette valeur NNT se situe dans l’IC des deux études.

La figure 2A montre le tracé de la valeur p-ARR et la figure 2B montre le tracé de la valeur p-NNT des études 2 et 4. Il ressort clairement des figures 2A et 2B qu’à ARR > 0,056 (c’est-à-dire NNT < 18), la valeur p de l’étude 4 dépasse largement l’étude 2, tandis que l’inverse est le cas au niveau de ARR > 0,048 ( autrement dit, NNT <21). Sur la base de ce graphique, le clinicien peut choisir le traitement de l’étude 4 si la signification clinique requise est NNT <21, mais choisir le traitement de l’étude 2 si la signification clinique requise est NNT <18.