Régression logistique multivariée traditionnelle contre scores de propension : une étude pour mettre fin aux idées préconçues

Introduction Les methodes d’analyse par score de propension (SP) connaissent un veritable engouement pour prendre en compte les biais de confusion dans les etudes observationnelles. Un argument evoque est qu’elles permettent une interpretation causale de l’effet dans la population (effet marginal) en mimant un essai randomise controle. Dans ce travail, nous montrons que, contrairement aux idees recues, un modele de regression multivarie peut etre utilise pour obtenir une telle estimation causale avec un critere de jugement binaire. Methodes Nous etudions trois methodes : – la regression logistique multivariee ; – l’appariement sur le SP ; – la ponderation sur le SP ou inverse probability treatment weighting (IPTW). Ces methodes sont comparees pour l’estimation marginale de trois criteres : les probabilites d’evenement selon l’exposition et l’ odds ratio (OR) marginal correspondant. Pour la regression multivariee, la probabilite de subir l’evenement dans la population exposee a ete estimee par la moyenne des probabilites predites individuelles de tous les patients de l’echantillon en les supposant exposes. L’OR marginal a ete calcule apres avoir estime de maniere similaire la probabilite de subir l’evenement sans etre expose. Pour l’appariement sur le SP, un appariement 1:1 a ete realise (distance  – comparer l’efficacite de deux traitements (natalizumab et fingolimod) pour prevenir la rechute chez des patients atteints de sclerose en plaque de type recurrente ; – evaluer l’efficacite d’un traitement d’induction depletant pour prevenir le retard au demarrage du greffon chez des patients transplantes renaux. Resultats Les resultats des simulations montrent que la regression logistique multivariee et la ponderation IPTW sont les plus performantes en termes de biais (proches de zero) et de variance, avec une meilleure puissance pour la regression multivariee. Appliquees aux donnees reelles ces deux methodes ont des estimations marginales comparables. Une efficacite superieure du traitement natalizumab est ainsi mise en evidence pour prevenir la rechute d’une sclerose en plaque ( p Conclusion La regression logistique multivariee permet une estimation de l’effet marginal d’une exposition sur la probabilite d’un evenement en presence de facteurs de confusion. Ses performances sont comparables a la ponderation sur le SP et superieures a l’appariement sur le SP. La regression multivariee presente l’avantage de pouvoir estimer a la fois l’effet marginal (populationnel) et l’effet conditionnel (patient-specifique), ce qui interesse les medecins dans leur prise de decision medicale centree sur le patient et les decideurs politiques en sante publique.