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Approche bayésienne pour l’analyse d’un essai mono-bras de phase II : étude REV-LEG - 29/04/17

Doi : 10.1016/j.respe.2017.03.076 
A. Maillard a, , D. Mermin b, M. Beylot-Barry b, c, d, É. Frison a
a CHU de Bordeaux, Pôle de santé publique, unité de soutien méthodologique à la recherche clinique et épidémiologique, Bordeaux, France 
b Service de dermatologie, CHU Bordeaux, Bordeaux, France 
c Inserm U1053, Bordeaux research in translational oncology, équipe 3 : oncogenèse des lymphomes cutanés, université de Bordeaux, Bordeaux, France 
d Groupe français d’étude des lymphomes cutanés (GFELC), France 

Auteur correspondant.

Résumé

Introduction

Le pronostic du lymphome cutané B diffus à grandes cellules type-jambe (LCBDGC-LT) a été amélioré grâce au traitement de première ligne par Rituximab-polychimiothérapie (R-PCT) mais reste inférieur à celui des autres lymphomes B cutanés. L’essai thérapeutique multicentrique REV-LEG de phase II a été mené au sein du groupe français d’étude des lymphomes cutanés afin d’évaluer le lenalidomide dans les LCBDGC-LT récidivant ou en échec d’une première ligne de traitement par R-PCT. L’objectif principal était d’évaluer l’efficacité à six mois (θ=taux de réponse complète (RC) et partielle (RP)). L’étude était conduite en deux étapes selon la méthode de Simon afin de permettre l’interruption précoce de l’essai si le traitement était inefficace. Le taux de réponse attendu était fixé à 40 % (p1). Le taux de réponse minimal était fixé à 20 % (p0). Pour un risque α bilatéral de 10 % et un risque β de 10 %, il fallait observer plus de quatre réponses parmi les 17 patients inclus à la première étape pour pouvoir poursuivre l’étude jusqu’au recrutement de 37 patients au total. L’essai a été arrêté à 32 mois devant des difficultés de recrutement sans que les résultats de l’analyse intermédiaire ne soient connus (n=19). Face au manque de puissance attendu, nous avons utilisé une approche bayésienne comme analyse de sensibilité afin de considérer plusieurs scenarii traduits par plusieurs distributions a priori.

Méthodes

Une analyse de sensibilité bayésienne a été menée suivant quatre distributions a priori définies à partir des hypothèses du calcul de la taille d’étude : (i) A priori clinique : Loi Beta (1,3 ; 2,8) telle que P<20 %)=P(20 %<θ<40 %)=P>40 %)=1/3. Il y a autant de chance que θ soit inférieur à p0, que θ soit entre p0 et p1 ou que θ soit supérieur à p1 ; (ii) A priori de référence (non informatif) : Loi uniforme Beta (1 ; 1) ; (iii) A priori sceptique : Loi Beta (2,6 ; 10,4) avec une moyenne égale à p0=20 % et telle que P>40 %)=5 % ; (iv) A priori optimiste : Loi Beta (5,6 ; 8,4) avec une moyenne égale à p1=40 % et telle que P<20 %)=5 %. On a utilisé les données de l’étude REV-LEG et les distributions a priori pour estimer les distributions a posteriori, les intervalles de crédibilité à 90 % du taux de réponse et la probabilité que le taux de réponse soit inférieur à p0.

Résultat

Au total, 19 patients d’un âge médian de 79 ans ont été inclus entre juillet 2012 et septembre 2014. Le taux de réponse à six mois était de 26,3 % (IC90 %=[11,0–47,6] ; 5/19 patients). Les intervalles de crédibilité à 90 % étaient [13,5 ; 43,3], [14,0 ; 45,6], [12,6 ; 36,8] et [19,6 ; 45,9] pour les a priori clinique, de référence, sceptique et optimiste respectivement. La probabilité que le traitement soit inefficace P20 %) a été estimée à 22,4 %, 19,6 %, 33,0 % et 5,7 % respectivement.

Conclusion

Selon l’approche fréquentiste, on conclut que le traitement est inefficace sur les 19 patients recrutés mais avec un manque de puissance important. Selon l’approche bayésienne, on constate que seul un scénario optimiste conduit à une faible probabilité de ne pas retenir le traitement. Ces deux approches tendent vers la même conclusion d’efficacité insuffisante du traitement. En l’absence de données de la littérature sur ce traitement dans des populations comparables, l’analyse bayésienne a permis d’interpréter les résultats suivant différents contextes et il a été possible d’utiliser les hypothèses du calcul de la taille d’étude pour définir les distributions a priori.

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Mots clés : Bayésien, Phase II, Lymphome cutané


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