Méthodes de gestion des valeurs sous des seuils de détection ou de quantification

Introduction Les donnees quantitatives recueillies en recherche clinique (donnees biologiques ou environnementales par exemple) peuvent presenter des valeurs non detectables ou non quantifiables. Ces donnees qui sont censurees a gauche posent des difficultes dans l’analyse statistique et necessitent un traitement particulier. L’objectif de ce travail etait de comparer differentes methodes de gestion des valeurs signalees comme non quantifiees dans le cadre d’etudes cliniques en les appliquant sur des jeux de donnees reelles et simulees. Methodes Les donnees sont issues de deux essais cliniques prealablement analyses par Biofortis, en presence de donnees censurees a gauche. Les taux de censure pour les variables concernees etaient de 9 %, 24 % et 60 %. Les methodes statistiques testees etaient : les methodes d’imputation simple et d’imputation multiple, la modelisation par le maximum de vraisemblance, la methode de Kaplan–Meier et la methode de regression sur les statistiques d’ordre. Une etude de simulation par reechantillonnage a egalement ete realisee a partir des jeux de donnees reelles. Les methodes ont ainsi ete comparees entre elles en termes de risque d’erreur de premiere espece (α) et de puissance statistique (1-β). Resultats Ce travail methodologique a montre que les resultats obtenus variaient en fonction de la methode utilisee. L’etude de simulation a montre que les resultats des methodes du maximum de vraisemblance et de substitution par LOQ/2 et LOQ/racine carree (2) etaient proches et generalement les plus performantes. Lorsque le taux de censure etait eleve, aucune methode statistique ne s’est montree efficace. Conclusion La presence de valeurs signalees comme non detectees ou non quantifiees necessite une attention particuliere. Ce travail a permis de conforter que la methode de substitution LOQ/2, utilisee actuellement par Biofortis dans les essais cliniques, est adaptee lorsque le taux de censure est faible (