Multiplicité des tests, et calculs de taille d'échantillon en recherche clinique

Multiplicity of tests, and sample size determination of clinical trials

• Auteur / Autrice : Jérémie Riou
• Direction : Benoit Liquet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sociétés, Politique, Santé publique. Santé Publique. Biostatistique
• Date : Soutenance le 11/12/2013
• Etablissement(s) : Bordeaux 2
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sociétés, politique, santé publique (Talence, Gironde ; 2011-....)
• Jury : Président / Présidente : Jérôme Saracco
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Benoit Liquet, Pierre Lafaye De Micheaux, Sébastien Marque, Philippe Saint-Pierre, Rodolphe Thiébaut
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Frank Bretz, Philippe Broët

Mots clés

Mots clés contrôlés

Échantillonnage

Études cliniques

Mots clés libres

Calcul de taille d’´echantillon

Co-critères de jugement principaux

Essais cliniques

Tests multiples

Clinical trials

Co-primary endpoints

Multiple Testing

Sample-size Computation

Résumé

Ce travail a eu pour objectif de répondre aux problématiques inhérentes aux tests multiples dans le contexte des essais cliniques. A l’heure actuelle un nombre croissant d’essais cliniques ont pour objectif d’observer l’effet multifactoriel d’un produit, et nécessite donc l’utilisation de co-critères de jugement principaux. La significativité de l’étude est alors conclue si et seulement si nous observons le rejet d’au moins r hypothèses nulles parmi les m hypothèses nulles testées. Dans ce contexte, les statisticiens doivent prendre en compte la multiplicité induite par cette pratique. Nous nous sommes consacrés dans un premier temps à la recherche d’une correction exacte pour l’analyse des données et le calcul de taille d’échantillon pour r = 1. Puis nous avons travaillé sur le calcul de taille d’´echantillon pour toutes valeurs de r, quand les procédures en une étape, ou les procédures séquentielles sont utilisées. Finalement nous nous sommes intéressés à la correction du degré de signification engendré par la recherche d’un codage optimal d’une variable explicative continue dans un modèle linéaire généralisé

This work aimed to meet multiple testing problems in clinical trials context. Nowadays, in clinical research it is increasingly common to define multiple co-primary endpoints in order to capture a multi-factorial effect of the product. The significance of the study is concluded if and only if at least r null hypotheses are rejected among the m null hypotheses. In this context, statisticians need to take into account multiplicity problems. We initially devoted our work on exact correction of the multiple testing for data analysis and sample size computation, when r = 1. Then we worked on sample size computation for any values of r, when stepwise and single step procedures are used. Finally we are interested in the correction of significance level generated by the search for an optimal coding of a continuous explanatory variable in generalized linear model.