L’analyse par score de propension: Exemple d’application à une étude observationnelle sur la prophylaxie de la maladie thromboembolique veineuse

RésuméIntroductionDans une étude observationnelle (non randomisée), une différence statistiquement significative du critère de jugement entre les sujets traités et les sujets non traités peut s’observer en l’absence d’effet du traitement et refléter une différence du pronostic initial entre les deux groupes comparés.ExégèseL’analyse par score de propension est une méthode d’ajustement qui consiste à dériver la probabilité conditionnelle (le score de propension) d’un patient de recevoir le traitement évalué, connaissant ses caractéristiques mesurées à l’inclusion. L’appariement de chaque sujet traité à un sujet non traité ayant un score de propension identique ou proche aboutit à la constitution de deux groupes de sujets ayant des caractéristiques comparables et entre lesquels le critère de jugement peut être comparé.ConclusionL’analyse par score de propension est une méthode d’ajustement a posteriori pertinente pour les situations cliniques où les essais randomisés sont difficilement réalisables du fait de contraintes économiques ou organisationnelles. Elle ne permet cependant qu’un ajustement sur les caractéristiques mesurées et une analyse de sensibilité des résultats peut être nécessaire.

IntroductionIn observational studies, a significant difference in the outcomes between treated and untreated patients may be observed in absence of treatment effect and caused by differences in baseline characteristics.ExegesisPropensity score analysis is a post hoc adjustment method which consists in deriving the conditional probability of receiving the treatment for a patient given his measured baseline characteristics (i.e., the propensity score). Matching each treated patient to an untreated one who has the nearest propensity score tends to balance baseline characteristics between the two groups and reduce the risk for overt bias. Then, the outcomes can be compared between matched treated and untreated patients.ConclusionPropensity score analysis is relevant for clinical conditions and treatments for which randomized controlled trials are unlikely to be conducted. However, propensity analysis cannot adjust for unmeasured characteristics and sensitivity analysis should be performed to assess how sensitive the conclusions are to potential confounding factors.