ameli.fr - Revue Médicale de l'Assurance Maladie 2001 n°2

EBM : tenir compte des données manquantes

L'objectif était de démontrer que la recherche des données manquantes et la réflexion à leur propos joue aussi un rôle dans l’évaluation des techniques de diagnostic et de dépistage.

Médecine fondée sur les niveaux de preuve :
tenir compte des données manquantes

Auteur : Doubovetzky JV

Résumé

Pour prendre leurs décisions, les praticiens aimeraient tout savoir des bénéfices et des risques comparés de toutes les options thérapeutiques disponibles. Mais beaucoup de ces données n'existent pas. Pourtant, tenir compte de ces données manquantes est indispensable à l'évaluation comparative des traitements disponibles. Les données manquantes sont souvent des données de pharmacovigilance pour les spécialités médicamenteuses récentes, et des données d'efficacité pour les médicaments anciens, ce qui introduit un biais d'évaluation. La pertinence clinique des critères d'évaluation de nombreux essais thérapeutiques peut être mise en doute, et on manque souvent de données cliniques solides (comme des données de mortalité), même pour des médicaments récents. A efficacité similaire, la prise en compte des données manquantes pousse à utiliser en priorité les médicaments dont les effets indésirables sont les mieux connus, c'est-à-dire les plus anciens ou les plus prescrits. La recherche des données manquantes et la réflexion à leur propos joue aussi un rôle dans l'évaluation des techniques de diagnostic et de dépistage.

Rev Med Ass Maladie 2001;32,2:193-9

Evidence-Based Medicine:
Taking Into Account Missing Data

Summary

In order to make the best decisions, clinicians would like to have complete information concerning the comparative risks and benefits of all the therapeutic options at their disposition. Unfortunately, much of the data required doesn't exist. Nevertheless, in the comparative evaluation of available treatments, it is essential to take into account missing data. For recently introduced drugs, data concerning adverse effects are often lacking, whereas in the case of well-known drugs, their effectiveness is often poorly documented. This fact can introduce a systematic evaluation bias. The clinical relevance of the evaluation criteria used in many therapeutic trials may be questionable and hard clinical data (on mortality for instance) is often lacking, even in the case of new treatments. Given the same effectiveness, if weight is given to missing data, subscribers are influenced to prescribe drugs whose adverse effects are well-known, i.e. the betterestablished or more frequently prescribed treatments. Taking into consideration missing data is also important for evaluating diagnostic and screening techniques.

Rev Med Ass Maladie 2001;32,2:193-9