La médecine fondée sur les preuves a conféré à l’essai contrôlé randomisé (ECR) le plus haut niveau de preuve dans l’évaluation de l’effet des médicaments, et par extension de toute intervention en santé. Cependant, le recours aux études observationnelles s’avère également nécessaire (i) pour conforter, en situation réelle, les résultats issus des ECR dont la validité externe est limitée, (ii) dans des situations, notamment lorsqu’il s’agit d’interventions complexes, où l’ECR n’est pas toujours réalisable pour des questions éthiques et/ou organisationnelles. Toutefois, les études observationnelles sont sujettes à différents types de biais, et notamment au biais d’indication. Ce travail de thèse explore les différentes techniques d’analyse statistique des résultats permettant de maîtriser ce biais. Dans une première partie, les aspects théoriques ont été abordés. Les différentes techniques disponibles ont été identifiées, analysées et comparées : les techniques d’ajustement multivarié, celles utilisant un score de propension (SP) et celles utilisant une variable instrumentale (VI). Pour approfondir les connaissances sur la question, une revue systématique de la littérature a été effectuée. Elle a mis en évidence la faible concordance entre les résultats obtenus en utilisant un SP et ceux obtenus en utilisant une VI, lorsque ces deux techniques étaient utilisées dans une même étude pour évaluer la même intervention. Dans une seconde partie, l’utilisation de SP et/ou VI a été testée dans trois exemples d’évaluation d’interventions complexes à partir de données de pratiques courantes recueillies dans le cadre de deux études observationnelles de cohorte : (i) l’évaluation de l’effet d’un réseau de soins spécialisé dans l’insuffisance cardiaque (IC) sur la mortalité ; (ii) l’évaluation de l’effet des stratégies médicamenteuses appropriées dans l’IC sur la mortalité ; (iii) l’évaluation de l’effet des stratégies antithrombotiques chez les patients hémodialysés sur le risque hémorragique. / Evidence-based medicine placed randomized controlled trials (RCT) at the highest level of evidence to evaluate the effects of medications and, by extension, of all health interventions. Nevertheless, observational studies are necessary (i) to support, in real-world settings, the results of RCTs, the external validity of which is limited, and (ii) in situations where RCTs are not feasible for ethical or practical reasons, particularly when evaluating complex interventions. However, observational studies are particularly prone to confounding by indication. This thesis focuses on analytical methods to reduce this bias. In its first part, the theoretical aspects were addressed. Available methods were identified, reviewed and compared: multivariate adjustment methods, methods using a propensity score (PS) and methods using an instrumental variable (IV). To further knowledge on this issue, a systematic literature review was performed. This review revealed that more and more observational studies simultaneously use PS and IV approaches to evaluate the same intervention, often leading to nonconcordant results that may be dif?cult to interpret. In a second part, the use of PS and/or VI methods was tested in three evaluations of complex interventions in real-world settings, using data from two cohort studies: (i) to evaluate the effectiveness on mortality of a community-based multidisciplinary disease management programme for heart failure (HF) patients; (ii) to evaluate the effectiveness of recommended drug prescriptions on mortality in patients with HF; (iii) to evaluate the effect of antiplatelet and anticoagulant therapies on the risk of major bleeding events in chronic hemodialysis patients
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016LORR0242 |
| Date | 09 December 2016 |
| Creators | Laborde-Castérot, Hervé |
| Contributors | Université de Lorraine, Thilly, Nathalie, Agrinier, Nelly |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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