Prise en compte des données manquantes potentiellement informatives dans l’analyse longitudinale de la qualité de vie relative à la santé sur les données de l’essai clinique PRODIGE5/ACCORD 17

摘要: Introduction La qualite de vie relative a la sante (QdV) est plus en utilisee comme critere jugement dans les essais cliniques oncologie. En Europe, QdV evaluee par l’auto-questionnaire EORTC QLQ-C30. Il cependant frequent que des questionnaires soient manquants. Les donnees manquantes (DM) peuvent etre monotones ou intermittentes. Elles sont dites MCAR lorsque le mecanisme independant QdV, MAR lorsqu’il depend uniquement observee et MNAR non observee. Une problematiques l’analyse longitudinale prise compte DM liees une sortie d’etude (DO, « drop-out ») donc potentiellement informatives (c.-a-d., MNAR). L’objectif ce travail d’explorer comparer deux approches sur l’essai clinique PRODIGE5/ACCORD 17, mene 267 patients traites FOLFOX fluoro-uracil-cisplatin (FC) pour un cancer l’œsophage localement avance. Methodes Des modeles lineaires mixtes (LMM) ont d’abord ete utilises disponibles, ignorant sous l’hypothese MAR). effet, methodes basees vraisemblance LMM produisent resultats biaises induisent seulement perte puissance statistique verifiee. revanche, cas MNAR, il indispensable modeliser densite conjointe du score processus DO. Nous avons utilise « pattern mixture model » (PMM) « selection (SM), decompositions possibles conjointe. Dans l’approche SM, nous modelisons completes (observees manquantes) DO conditionnellement aux completes. PMM, considerons differents profils DM. alors melange densites au profil, ponderees probabilite d’appartenir chaque profil. Resultats cours six visites : inclusion, fin radiotherapie, semaines 10 et 15, mois 6 et 12. A l’inclusion, bras (resp. FC), 119/134 (89 %) 20/133 (90 %)) patients repondu questionnaire. 12 mois, compliance decroit 48/101 (48 %) 44/99 (44 %), respectivement. MAR. Pour modele logistique multinomial QdV. decrivent profil defini correspondant temps chacun estimee proportion ayant disponibles jusqu’aux visites 1, 2, 3, 4, 5 et 6, respectivement : 11,5 %, 10,0 %, 14,6 %, 15,4 %, 36,9 % (bras FOLFOX) ; 12,2 %, 11,4 %, 8,1 %, 17,9 %, 35,8 % FC). Conclusion Faire peut conduire analyse biaisee SM PMM permettent considerer type mais imposent aussi certaines hypotheses afin garantir l’identifiabilite modeles. Notre permet d’illustrer ces comparaison discuter validite hypotheses. Relever connaitre cause pourraient guider choix strategie d’analyse.