Les Arcanes décryptées de l'analyse médico économique à l'usage du décideur

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Date

2008

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Cairn

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Keywords

synthèse quantitative mélange de comparaison de traitement analyse de Monte Carlo courbe d'acceptabilité quantitative synthesis mixed treatment comparisons Monte Carlo analysis acceptability curve

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Robert Launois, « Les Arcanes décryptées de l'analyse médico économique à l'usage du décideur », Journal d'économie médicale, ID : 10670/1.7ji7mz


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Abstract Fr En

Si les essais cliniques randomisés permettent d’estimer la quantité d’effet produite par une traitement au regard d’un autre, il est fondamental de replacer les résultats obtenus par un traitement innovant par rapport à l’ensemble des traitements existants dans l’indication. C’est de cette confrontation élargie qu’il sera possible de conclure à l’existence ou non d’un véritable progrès thérapeutique. Instruments incontournables de la connaissance scientifique, les essais randomisés ne peuvent pas à eux seuls éclairer la décision politique et ne sauraient être le vecteur de l’évaluation des technologies de santé. Deux types d’outils semblent aujourd’hui à même de pallier les éventuelles insuffisances des schémas expérimentaux : les méta analyses bayé-siennes et les analyses décisionnelles stochastiques. Cet article se propose d’étudier ces outils de deuxième génération et de les codifier pour faciliter leur mise en œuvre dans des domaines où il existe de véritables enjeux de santé publique : prévention et dépistage du cancer, traitements de première et de deuxième ligne des cancers métastatiques ou non du sein, du poumon, du colon, etc.

The Secrets Regarding Medico-Economic Analysis Decoded for Decision-MakersA common feature of available evidence is the absence of head-to-head trials comparing all relevant options being considered. Instead, there is a series of trials making different pair-wise comparisons among the interventions of interest. Healthcare authorities are interested in comparing a new treatment to several alternatives. The “historical approach”, extracts arms from different clinical trials and plugs them into a markov model taking for granted that the populations in the trials are comparable. This approach, clearly “breaking” the randomisation, leads to bias and is more and more considered as inappropriate. A mixed treatment comparisons model allows for dealing with that kind of evidence structure, where both direct and indirect evidence may be used to estimate the parameters.

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