Introduction
Il est courant, lors de la déclaration des résultats d’essais cliniques sur le cancer, d’exprimer le bénéfice pour la survie en fonction du rapport de risque (HR) d’une analyse de survie en tant que « réduction du risque de décès” d’un montant égal à 100 × (1 h) %. Déclarer, par exemple, que « le médicament x réduit le risque de mourir de 40%”, sur la base d’une HR de survie observée de 0,60, est un moyen typique de communiquer le bénéfice de survie., Une attention particulière est nécessaire dans l’interprétation de telles déclarations, car une réduction du « danger” d’un événement implique une réduction du risque uniquement dans un sens particulier et restreint. Le présent document clarifiera la différence entre un danger relatif et un risque relatif. En développant les brèves explications précédentes offertes dans , , nous soulignons l » importance de cette différence et démontrons en termes pratiques que 1 moins les RH ne doivent pas être interprétés comme une réduction des risques au sens communément compris du terme., L’objectif de cet article est donc de favoriser une meilleure compréhension du type de réduction des risques qu’un rapport de danger implique, clarifiant ainsi l’intention dans la communication entre les praticiens et les chercheurs et établissant une base précise et réaliste pour communiquer avec les parties prenantes les plus importantes—les patients.,
Si non plus, une « réduction du risque” d’un événement véhicule implicite de la durabilité de l’effet dans le sens que l’on est amené à croire que, pour une fraction de la population de l’intervention thérapeutique en question est en mesure d’éliminer la possibilité que l’événement se produise. Cela peut être un moyen précis de résumer les avantages de survie dans un contexte de risque aigu, à un moment historique approprié au-delà duquel ce risque aigu a été pratiquement surmonté., Ainsi, dans l’étude des résultats de la septicémie sévère, par exemple, il convient d’évaluer le bénéfice de survie en comparant la proportion de décès dans un bras expérimental et témoin à 28 jours après la randomisation dans l’Unité de soins intensifs et de calculer un risque relatif réel ou une réduction du risque. Les courbes de survie dans ce cadre sont biphasiques et après une chute rapide du plateau., L’hypothèse implicite est que le taux de mortalité dû à la septicémie aiguë après 28 jours est très faible par rapport à la fenêtre initiale de 4 semaines, et que 28 jours est donc un délai raisonnable pour évaluer les avantages durables de l’intervention.
cependant, dans des contextes comme le cancer métastatique en phase terminale, où la mort liée à la maladie (et trop souvent, immédiate) est une réalité pour la grande majorité des patients, le concept de réduction du risque de décès tel que décrit ci‐dessus ne s’applique pas., Au contraire, le risque de décès, et toute réduction du risque relatif (mesurée par 1 moins L’heure) due à un traitement particulier, devient plus pertinent. Le” danger » est un risque instantané, par opposition à un risque cumulatif. En termes simples, le risque d’un événement à un moment donné t peut être considéré comme la chance que cet événement se produise à l’instant t, étant donné la survie sans événement jusqu’à t (Voir aussi les explications dans , ). Ce risque est faible sur un intervalle de temps très court, mais a un effet cumulatif significatif au fil du temps—il décrit effectivement un taux d’événement., Une réduction du risque (taux) de décès signifie que la survie est prolongée, mais pas que le risque de décès a été évité. À titre d’exemple, supposons qu’un diagnostic de maladie particulier comporte un risque de décès de 1% par jour. Cela signifie que les chances de survivre 1 jour avec ce diagnostic sont de 99%. Le jour suivant a les mêmes chances de survie, compte tenu de cette hypothèse de danger, donc les chances de survivre 2 jours sont de 0,99 × 0,99 = 0,98. Chaque jour ayant une chance de survie de 99%, la probabilité de survivre 2 semaines est de 0,9914 = 0.,87, et les chances de survie à 6 mois et 1 an peuvent être montrées à 0.16 et 0.03, respectivement. Si un traitement efficace réduit le risque de décès de 40% (C.-à-d., entraîne une heure de 0,60), le risque n’est que de 0,6% par jour, ce qui signifie que les chances de survivre 1 jour avec ce diagnostic sont de 99,4%, les chances de survivre 2 jours sont de 0,994 × 0,994 = 0,988, En continuant à multiplier ces probabilités, les chances de survie à 6 mois et à 1 an peuvent être montrées à 0,33 et 0,11. Ainsi, alors qu’une réduction des risques de 40% (HR = 0.,60) est sans aucun doute un effet de traitement impressionnant, les chances de survie au-delà de 1 an sont minces dans les deux bras de traitement dans cet exemple, et à aucun moment dans le suivi du patient est la réduction relative du risque de décès égal à 40%. Une illustration plus formelle clarifiant les implications de cet exemple est donnée dans la section suivante.
exemple basé sur la survie exponentielle
dans la planification d’essais en oncologie avec des paramètres de survie, les temps d’événements exponentiels sont généralement supposés et souvent une approximation raisonnable, en particulier pour la survie globale., Dans ce cadre, considérons une cohorte témoin hypothétique avec une survie globale médiane de 6 mois et un groupe comparatif de patients dont le traitement entraîne une réduction de 40% du risque de décès, soit une HR = 0,60. Figure Figure11 montre les distributions de survie résultantes pour le groupe expérimental (a) et le groupe témoin (b), notés SE(x) et SC(x), respectivement. La réduction relative du risque de décès jusqu’au moment x est donnée par 1 moins la proportion de patients décédés jusqu’au moment x dans le bras de traitement par rapport au bras de contrôle., Cela peut être exprimé par
Exponentielle des distributions de survie pour un groupe expérimental (a) et un bras de commande (b). Les formes de distribution sont SE (x) = exp(−rθx) pour(a) et SC (x) = exp(−θx) pour (b), en supposant un taux de danger θ= 0,116 pour le bras témoin (donnant une survie médiane de 6 mois) et un taux de danger r= 0,60. Le bénéfice absolu de survie est maximisé à x = (1 / θ) (log r r/(r − 1)).,
Il peut être démontré que cette réduction du risque est inférieure à 1 − r à tous les points d’observation post‐référence et pour tout rapport de danger r< 1 (Voir Annexe). En d’autres termes, la réduction relative du risque de décès est toujours inférieure à ce que le rapport de risque implique. C’est aussi une fonction décroissante du moment où il est évalué. Par exemple,dans l’exemple de la Figure Figure1, 1, une réduction des risques de 40% implique des réductions des risques de 25% et de seulement 14% dans les taux de mortalité à 1 an et à 2 ans, respectivement.,
Une autre façon d’évaluer le bénéfice du traitement consiste à considérer la survie relative à un moment donné, exprimée comme le rapport entre la proportion de survie dans le bras témoin et celle dans le bras expérimental. Cela aussi est parfois mis en relation avec le rapport de risque, bien qu’il s’agisse d’une mesure des chances de survie relatives (traitement expérimental par rapport au traitement expérimental) plutôt que d’une mesure du risque relatif de décès (traitement expérimental par rapport au traitement témoin)., L’avantage de cette perspective est qu’elle découle naturellement d’un examen des distributions de survie et qu’elle ne nécessite pas d ‘ « inversion” pour calculer les taux de mortalité. Mais le lien entre le rapport de risque et les taux de survie relatifs est également faible. Dans l’hypothèse de la survie exponentielle, il n’y a qu’un seul point de référence x où la survie relative (rapport entre le bras témoin et le bras expérimental) est égale au rapport de danger. Cela peut être démontré pour xr=1θ (log R rr − 1), Où θ est le taux de danger de la distribution de survie de contrôle., Une caractéristique intéressante de la survie exponentielle est que xr est également le point où la différence de survie absolue entre les distributions expérimentale et témoin est maximisée (voir Annexe). À ce point de plus grande séparation, en tenant compte du point le plus favorable pour évaluer le bénéfice de survie, le rapport de survie relatif est égal au rapport de danger r, mais le risque relatif de décès (expérimental contre témoin) est considérablement supérieur à r, c’est − à-dire que la réduction du risque est beaucoup plus petite que 1-R. dans l’exemple de la Figure Figure11 avec r= 0. ,60, le bénéfice de survie absolu est maximisé à xr = 11 mois, auquel moment la réduction du risque de décès est de 26%.
ayant montré que la réduction du risque relatif jusqu’à un point x quelconque est une fonction décroissante de x avec une valeur maximale égale à 1 – h seulement à x= 0, et aussi que la survie relative (bras témoin par rapport au bras expérimental) est égale au HR à un seul point spécifique après la ligne de base, il est également important pour fair balance de souligner que l’augmentation relative de la survie (rapport du bras expérimental par rapport au bras témoin) jusqu’au point x est une fonction croissante de x, à partir d’un minimum de 1,0 à x= 0., L’implication de ceci est qu’aux points temporels éloignés de la ligne de base, bien que la réduction relative du risque de décès soit très faible, c’est essentiellement une caractéristique de la faible proportion de patients survivants dans les deux bras, et l’augmentation relative de la survie est assez importante. Dans l’exemple de la Figure Figure1,1, la réduction relative du risque de décès à 2 ans est de 14%, mais la probabilité de survie jusqu’à ce point dans le bras expérimental est plus de trois fois plus grande que dans le bras témoin (19% contre 6%).
