En oncologie, la survie sans progression (SSP) est régulièrement utilisée comme critère d’évaluation principal, sachant que la progression est majoritairement définie par des critères radiologiques (RECIST v1.1). Étant donné que les imageries sont effectuées de manière régulière ou bien sur suspicion clinique de progression, cela induit que la date exacte de la progression est souvent inconnue mais comprise entre deux dates d’évaluation et l’on parle alors de données censurées par intervalle. L’objectif de ce travail est de rappeler l’existence de ce biais et de donner les outils nécessaires à l’application des méthodes qui existent pour le contrer.

Nous avons tout d’abord décrit les différents types d’étude dans lesquels ce biais est important, puis nous avons recensé les différentes méthodes existant pour prendre en compte les données censurées par intervalle. Enfin, nous avons ré-analysé différents essais cliniques afin d’appréhender la valeur et l’impact de ce biais.

Le biais associé aux données censurées par intervalle est particulièrement important dans les études rétrospectives ou dans les essais de phases 1 et 2. En effet, dans les études rétrospectives, les délais entre les évaluations radiologiques peuvent être longs et ne suivent pas toujours un protocole de suivi particulier. Dans les essais de phases 1 et 2 sans randomisation ni de bras contrôle, l’estimation de la SSP est souvent comparée à des données de la littérature pour lesquelles un calendrier de suivi différent a pu être établi. En ce qui concernent les études de phase III randomisées, ce biais est toujours présent pour l’estimation de la SSP mais a un faible impact sur la comparaison des groupes lorsque le calendrier de suivi est le même entre les différents bras. En règle générale, plus les évaluations radiologiques sont rapprochées, moins le biais sera important. Plusieurs méthodes existent pour estimer la SSP dans le cadre des données censurées par intervalle :

– une méthode simple consiste à considérer la date de progression comme étant la date à mi-chemin entre le lendemain du dernier examen négatif et le jour du premier examen positif, afin que la distribution des erreurs soit plus équilibrée ; on peut aussi compléter cette méthode en y ajoutant une analyse de sensibilité pour évaluer l’impact de la date de la progression sur les résultats de l’étude ;

– des méthodes plus complexes (d’estimation de la SSP et des hazard-ratios, de comparaison de la SSP ou encore de modélisation par régression ou méthodes bayésiennes) existent et sont implémentées dans différents packages R (survival, interval, ICsurv, SmoothHazard, etc.), dans le module STATA intcens ou dans les fonctions SAS ICPHREG et ICLIFETEST.

Afin d’estimer le biais associé à l’estimation ou à la comparaison de SSP, nous avons ré-analysé quelques études cliniques en appliquant les différentes méthodes de prise en compte des données censurées par intervalle.

Malgré l’existence de méthodes simples ou complexes qui prennent en compte les données censurées par intervalle, la SSP est quasiment toujours estimée en considérant la date de progression au jour du premier examen radiologique la documentant. Pour certaines études, le biais associé est négligeable, mais pour d’autres, il reste conséquent.