FICHE À DÉTACHER
La Lettre du Pharmacologue • Vol. 30 - n° 3-4 - juillet-décembre 2016 | 73
f i c h e t e c h n i q u e
Sous la responsabilité de ses auteurs
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pas donnée pour les 16 patients restants. Du fait du caractère observationnel de l’étude, aucune randomisation n’était prévue pour évaluer l’intérêt de la préparation colique… C’est donc un cas de figure idéal pour utiliser une approche basée sur un score de propension.
Calcul du score de propension
Étape 1. Analyse univariée de la propension à réaliser une préparation colique
Les paramètres cliniques figurant dans le tableau I sont dispo- nibles pour la présélection des variables susceptibles d’intégrer le calcul du score de propension.
D ans les chirurgies colorectales, un préalable a longtemps consisté en la préparation, ou purge colique, avec l’idée que cette étape pouvait limiter la morbidité de l’intervention (1). Dans une étude de cohorte prospective nationale réalisée en 2002 par l’Association française de chirurgie (AFC) [2] relative aux chirurgies colorectales, 1 421 patients furent inclus, dont 997 pour cancer colorectal et 424 pour diverticulites sigmoïdiennes. Une préparation colique était réalisée chez 1 153 patients, tandis que pour 252 autres, elle n’était pas faite ; enfin, l’information n’était
Le score de propension
Partie II - Exemple pour valider
ou non l’utilité de la préparation colique
F. Kwiatkowski*, S. Laporte**, S. Karem***
* Division de recherche clinique, centre Jean-Perrin, Clermont-Ferrand.
** Unité de recherche clinique, innovation et pharmacologie, CHU de Saint-Étienne ; INSERM, SAINBIOSE U1089, Saint-Étienne.
*** Chirurgie digestive, CHU Estaing, Clermont-Ferrand.
Tableau I. Caractéristiques des covariables susceptibles d’influer la réalisation d’une préparation colique et probabilité associée à cette réalisation.
Libellé des paramètres Caractéristiques Probabilité associée
Sexe (m/f) m = 54 % ; f = 46 % 0,78
Âge à l’hospitalisation (années) 66,5 ± 13,8 (16,3 ; 98,9) 0,00066
Poids (kg) 70,7 ± 14,8 (31 ; 133) 0,0035
Indice de masse corporelle (kg/m2) 25,4 ± 4,6 (14,5 ; 49,2) 0,07
Score ASA (1..6) 1 =24 % ; 2 = 53 % ; 3 = 20 % ; 4 = 3 % 0,00000042
Score Possum - Morbidité - 0,38 ± 1,29 (- 2,53 ; 5,82) < 0,0000001
Diabète (type I ou II) [oui/non] oui = 13 % ; non = 87 % 0,034
Amaigrissement (> 10 % en 6 mois) [oui/non] oui = 11 % ; non = 89 % 0,00033
Antécédent laparotomie (oui/non) oui = 43 % ; non = 57 % 0,19
Antécédent laparoscopie (oui/non) oui = 5 % ; non = 95 % 0,15
Antécédents cardiorespiratoires (oui/non) oui = 52 % ; non = 48 % 0,34
Antécédents neurologiques (oui/non) oui = 9 % ; non = 91 % 0,0014
Antécédents gastroentérologiques (oui/non) oui = 10 % ; non = 90 % 0,035
Cancer colorectal ou diverticulites Cancer = 70 % ; diverticulites = 30 % 0,28
Chirurgie programmée/urgente Programmée = 82 % ; urgente = 18 % < 0,0000001
Voie d’abord (1 = laparotomie/2 = laparoscopie) 1 = 82 % ; 2 = 18 % < 0,0000001
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(RR = 0,80 ; IC95 : 0,68-0,94 ; p = 0,0073). Qu’advient-il si l’on utilise le score de propension pour limiter les biais entachant ce résultat ?
Comme facteur d’ajustement
La régression logistique avec ajustement sur le score de propension fournit un odds ratio (OR) de 1,29 (IC95 : 0,81-2,08) pour l’impact de la préparation colique en termes de morbidité, soit une absence de significativité (p = 0,29). L’utilisation du score de propension conduit donc à invalider l’association initialement mise en évidence en univarié. On doit donc conclure ici que la préparation colique ne diminue pas significativement le risque de morbidité opératoire. C’était la conclusion de l’article de l’AFC (3).
Comme critère d’appariement
Dans cette étude, l’appariement 1:1 sur le score de propension fait perdre 15/252 patients sans préparation colique et 916/1 153 sujets avec préparation colique. Dans cette cohorte, un appariement 1:4 sera préféré puisque les préparations coliques sont 4,5 fois plus nombreuses. La difficulté va être d’apparier les cas et les contrôles, sachant qu’on trouvera peu de contrôles avec des valeurs basses du score de propension et vice-versa.
Deux méthodes peuvent être proposées :
1. On essaie de conserver autant de cas “sans” que possible, quitte à ne réaliser que des appariements incomplets (moins de 4 contrôles “avec” par cas).
2. On apparie chaque cas successivement avec le maximum de contrôles, quitte à avoir au final beaucoup de cas avec zéro contrepartie (et donc inutilisables dans l’analyse).
Avec les données de cet exemple, une dizaine d’itérations a été réalisée pour chaque cas de figure. Comme l’appariement est aléatoire au sein des catégories identiques, les taux de morbidité varient à chaque itération. Ils sont les suivants selon le cas de figure 1 ou 2 :
1. Taux de morbidité = 42,7 % pour les patients sans préparation colique et 42,8 % pour ceux avec. La probabilité associée à la différence des taux de morbidité varie de 0,48 à 0,94, avec une moyenne à 0,71.
2. Taux de morbidité = 36,7 % pour les patients sans préparation colique et 42,5 % pour ceux avec. La probabilité varie désormais de 0,06 à 0,91, avec une moyenne à 0,45.
Presque tous les paramètres s’avèrent significativement liés à la réalisation ou non de la préparation colique. Peuvent être exclus, si l’on fixe la barre à p < 0,10, le sexe, les antécédents de laparotomie ou de laparoscopie et ceux cardiorespiratoires et l’urgence de la chirurgie.
Étape 2. Analyse multivariée à l’aide d’une régression logistique
L’analyse multivariée (régression “mode pas à pas descendant”) ne conserve que 3 covariables parmi les 16 entrées (tableau II).
Le fait que le patient soit pris en charge en urgence ou de manière programmée est le facteur le plus discriminant quant à une préparation colique. C’est un facteur indépendant, car entre le modèle initial et le modèle final, la probabilité associée reste stable. De nombreuses covariables, initialement signi- ficatives, disparaissent dans le modèle final (3 colonnes de droite) du fait des relations intervariables, par exemple, le score Possum (Physiologic and Operative Severity Score for the enUmeration of Mortality and Morbidity), qui intègre le score ASA (Physical Status Classification System, de l’American Society of Anesthesiologists), rend ce dernier superflu.
Étape 3. Détermination du score de propension
Le score de propension peut désormais être calculé à partir de la formule fournie par la régression logistique afin de déterminer la probabilité (p) de réaliser la préparation colique :
p = 1/(1+Y) avec Y = e-(3.38 - 4.55 × urgence + 0.41 × IMC - 0.25 × possum)
Le score prédit bien la présence ou l’absence de préparation colique, puisque l’aire sous la courbe ROC vaut 0,92 (IC95 : 0,89-0,94). C’est un excellent résultat car cette aire commence à être intéressante à partir de 0,70 (son maximum vaut 1). Au seuil 0,91 du score de propension (donné par la courbe ROC), le taux de bien classés (c’est-à-dire avec préparation colique quand p ≥ 0,91 et sans sinon) est de 93 %.
Utilisation du score de propension
Le critère d’évaluation (les morbidités, tous types confondus) était noté chez 34 % des patients avec préparation colique contre 43 % chez les autres, soit un effet traitement significatif
Tableau II. Analyse multivariée pour la sélection des covariables du score de propension.
Covariables Modèle initial Modèle final
Coefficient Erreur Std Proba Coefficient Erreur Std Proba
Chirurgie urgente/programmée – 4,5975 0,25 0,0000023 – 4,5503 0,2424 0,0000025
Indice de masse corporelle 0,6322 0,186 0,00068 0,4072 0,1484 0,0061
Score Possum – Morbidité – 0,2841 0,1199 0,018 – 0,2497 0,0978 0,011
Diabète – 0,6017 0,3347 0,072
Poids – 0,4996 0,2825 0,077
Âge 0,1867 0,1159 0,11
Voie d’abord 0,6237 0,4121 0,13
Antécédents gastroentérologiques 0,1884 0,3556 0,6
Score ASA 0,0128 0,1797 0,94
Antécédents neurologiques 0,0035 0,3686 0,99
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1. Solla JA, Rothenberger DA. Preoperative bowel prepa- ration. A surgery of colon and rectal surgeons. Dis Colon Rectum 1990;33(2):154-9.
2. Alves A, Panis Y, Mancion G, Slim K, Kwiatkowski F,
Heyd B. Mortalité et morbidité en chirurgie colorectale.
In : Monographie de l’Association française de chirurgie.
Rueil-Malmaison : Arnette, 2003: 3-28.
3. Rohr S, Brigand C, Reche F, Meyer C. Prévention pré-opé- ratoire des complications de la chirurgie colorectale. In : Monographie de l’Association française de chirurgie.
Rueil-Malmaison : Arnette, 2003: 111-21 .
Références bibliographiques
F. Kwiatkowski déclare ne pas avoir de liens d’intérêts en relation avec cet article.
Les autres auteurs n’ont pas précisé leur éventuels liens d’intérêts.
Point particulier, le passage d’un taux de 42,7 % à 36,7 % chez les patients sans préparation colique montre qu’une des 2 méthodes d’appariement induit un biais. Quelle méthode d’appariement privilégier ? Le type d’appariement 2 car la méthode 1 réintroduit le biais (de sélection) qu’on essayait justement d’éliminer en utilisant un score de propension.
En conclusion ici, on obtient une réduction apparente de la morbidité quand les patients n’ont pas de préparation colique, mais non celle-ci est non signifi cative.
Comme facteur de stratifi cation
Les intervalles interquartiles déterminés par cette méthode sont calculés sur les 2 groupes ensemble. Ils contiennent respecti- vement 209, 483, 137 et 324 patients avec préparation colique et 224, 14, 7 et 7 patients sans. Comme le score de propension est très discriminant, on observe des effectifs par strate très déséquilibrés, avec une quasi-absence de patients sans prépa- ration colique dans les 3 derniers intervalles : c’est une des limites de cette approche. Le taux de morbidité est comparé à l’intérieur de chacun des intervalles interquartiles (fi gure) , mais aucune différence n’est signifi cative (p = 0,62, 0,63, 0,56 et 0,91 par intervalle).
Conclusion
Cet exemple montre tout l’intérêt du score de propension (on est passé de 10 covariables potentiellement confondantes à
une seule qui les synthétise) et démontre son effet correcteur.
Finalement, on peut penser qu’on a signifi cativement réduit les biais possibles même s’il reste probable qu’on ignore toujours certains facteurs pouvant infl uencer le résultat. Avec une rando- misation, on est en droit de penser que ces facteurs seront plus ou moins également répartis dans les groupes comparés. Ce n’est malheureusement pas le cas avec un score de propension, aussi les conclusions devront-elles être nuancées pour tenir compte de cette inévitable incertitude. ■
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Intervalles interquartiles
Taux de morbidité (%)
[0 ; 0,947] [0,947 ; 0,967]
Avec préparation colique Sans préparation colique
[0,967 ; 0,972] [0,972 ; 1]
40 30 20 10 50
Figure. Taux de morbidité par intervalle interquartile du score de propension et selon la réalisation ou non d’une préparation colique.
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