SCORE DE PROPENSION

PROPENSITY SCORE

STAFF SANTE PUBLIQUE - 11 janvier 2012

Virginie Migeot

1

2

Traitement Evénement

?

3

Comparabilité des

groupes

(randomisation,

procédure d’insu)

Limite les biais

Moyens financiers et

humains importants

Expérimentale

4

5

6

Comparabilité des

groupes

(randomisation,

procédure d’insu)

Limite les biais

Moyens financiers et

humains importants

Pas d’attribution

aléatoire des

traitements, groupes

« non » comparables

Favorise les biais

(sélection, information)

Reflète la réalité,

faisabilité ++

Expérimentale Observationnelle

7

Pas d’attribution

aléatoire des

traitements, groupes

« non » comparables

Favorise les biais

(sélection, information)

Reflète la réalité,

faisabilité ++

Observationnelle

8

En amont – au moment du

protocole :

Appariement

Mais sur Nb covariables faible

En aval – au moment de l’analyse :

Stratification

Mais quand nombre élevé de

covariables, exponentielle du

nombre de strates (2k strates pour k

covariables dichotomiques)

Ajustement

analyse multivariée

modèles supposent une forme

particulière de la relation entre

covariables et issue (linéarité,

loglinéarité) pas toujours effective ni

vérifiée

Succès des modèles

apparente facilité d’utilisation avec les logiciels de stat

difficultés à apparier ou stratifier sur un grand nombre

de covariables

Mais si différences de distribution des

caractéristiques de base (covariables-facteurs de

confusion) risque d’une estimation biaisée de l’effet

du TTT ou exposition sur l’issue

10

Remplacement de toutes les covariables par une variable unique qui est une fonction de ces covariables (condensation de l’information)

Utilisation comme une covariable de confusion unique

Rosenbaum P, Rubin DB; Biometrika 1983

Score de

propension

Utilisation dans la littérature médicale

( diapo Gayat GDR statistiques et santé 2008)

exemple

Tester efficacité prolongée de HBPM pour la

prophylaxie de thrombose veineuse profonde (TVP)

chez les 65 ans et + à mobilité réduite

Cohorte de 866 patients + HBPM et 737 patients –

HBPM

Taux de TVP par echodoppler veineux systématique

4% chez HBPM+

5.7% chez HBPM-

OR brut = 0.71 [0.44-1.14]

Commentaire ?

Patients HBPM+ initialement sont + à risque de dév TVP

13

[Labarère, 2008]

2 objectifs

Contrôler les F de confusion dans les études

observationnelles

Modéliser la relation entre le traitement étudié et

les caractéristiques des patients pour constituer a

posteriori des groupes de patients de

caractéristiques comparables et ne différentiant

que par le traitement

14

Se rapprocher des conditions de l’essai clinique, en

comparant les 2 groupes sur leur probabilité d’être traité

Score de propension

Méthode initialement proposée par Rosenbaum et

Rubin en 1983

Le score de propension est la probabilité pour un

individu i de recevoir un traitement Z=1 connaissant

ses caractéristiques x

Intérêt : comparer des patients qui ont la même

probabilité d’avoir reçu le traitement à l’étude

Principes

Calcul du score de propension

prédit par un modèle de régression logistique

Variable à expliquer : avoir le TTT (HBPM + oui/non)

Variables explicatives : caractéristiques mesurées des patients

Score de propension

Valeurs entre 0.07 et 0.99 => probabilité d’un patient de recevoir

HBPM connaissant ses caractéristiques à l’inclusion

Appariement ou Stratification sur le score de

propension

Comparaison du critère de jugement entre les 2

groupes au sein des paires ou strates de patients

ayant des caractéristiques comparables

16

17 [Labarère, 2008]

18 [Labarère, 2008]

OR brut = 0.71 [0.44-1.14] OR ajusté = 0.58 [0.35-0.99]

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Choix des covariables

Variable de confusion potentielle: variable liée à

l’allocation du traitement

Vrai variable de confusion: variable à la fois liée

à l’allocation du traitement et pronostique

Non confondeur: variable ni liée à l’allocation du

traitement ni pronostique

20

Hypothèses

Trois hypothèses

Les Zi sont indépendants conditionnellement à Xi

Toutes les variables de confusion sont observées

Indépendance conditionnelle de l’assignation du

traitement et de la réponse observée (strongly ignorable

treatment assignment)

Estimation du score de propension

Modèle de régression logistique le plus souvent

23

(plusieurs stratégies : plus proche voisin,

distance de Mahalanobis, 5 to 1 digit

matching)

26

27

28

29

30

31

32

33

Avantages

5 raisons d’utiliser le score de propension en

pharmacoepidemiology

Glynn RJ, Basic Clin Pharmacol Toxicol, 2006

34

Limites – score de propension 43

Conclusion 44

45

Traitement Evénement (survie…)

Covariables

AJUSTEMENT

Traitement Evénement (survie…)

Covariables

BIAIS ?

Traitement Evénement (survie…)

Covariables

SCORE de

PROPENSION

Effet ajusté sur les covariables

Effet dans 2 groupes comparables pour les covariables

?

Références 46

Austin PC. An introduction to propensity-score methodes for reducing confounding in

observational studies. Multivariate Behavioral Research 2011, 46;399-424.

Austin PC. A tutorial and case study in propensity score analysis : an application to

estimating the effect of in-hospital smmoking cessation counseling on mortality.

Multivariate Behavioral Research 2011, 46;119-51.

Glynn R.J, et al. Indications for propensity scores and review of their use in

pharmacoepidemiology. Basic Clin Pharmacol Toxicol 2007, 98:253-9.

Labarère J., et al. L’analyse par score de propension. Exemple d’application à une

étude observationnelle sur la prophylaxie de la maladie thromboembolique

veineuse. Rev Med Interne 2008, 29;255-8.