" Risque cardiovasculaire réduit de 6% " peut facilement faire croire qu’un médicament donné est meilleur dans toutes les situations. En réalité, cette étude comparait une trajectoire thérapeutique très précise : la façon dont les personnes qui utilisaient déjà le sémaglutide ont ajusté leur traitement par la suite.
Le point de départ de l'étude est que tout le monde utilisait déjà un médicament
L'analyse COMPETE SWITCH CV annoncée le 29 septembre portait sur des données de remboursement organisées pour 636525 adultes atteints de diabète de type 2. Tous utilisaient du sémaglutide 1 milligramme au départ.
Ensuite, certains ont maintenu le schéma initial, certains ont augmenté la dose de sémaglutide, et certains sont passés au tirzépatide. L'étude s'est concentrée sur les deux parcours que sont l'augmentation de dose et le changement de médicament, et non sur des personnes n'ayant jamais utilisé le médicament et choisissant un médicament pour la première fois.
Quels événements entend-on par événements cardiovasculaires ?
Les événements cardiovasculaires majeurs ici incluent le décès toutes causes confondues, l'infarctus du myocarde et l'accident vasculaire cérébral. Ce sont des indicateurs différents de la baisse de la glycémie ou de la perte de poids.[1]
Si un traitement obtient de meilleurs résultats sur le poids, cela ne signifie pas automatiquement qu'il doit aussi obtenir de meilleurs résultats sur les événements cardiovasculaires dans une autre population. Pour évaluer une étude, regardez d'abord ce qu'elle a réellement mesuré.
Une réduction relative de 6% ne signifie pas 6 événements en moins pour 100 personnes
L'annonce de la société indiquait qu'augmenter la dose de sémaglutide à 2 milligrammes était associé à un risque d'événement plus faible, avec une différence relative d'environ 6%. Une différence relative doit être comprise avec la probabilité initiale de l'événement pour saisir l'impact réel.[1]
Donnons un exemple purement mathématique : si un événement avait initialement un risque de 10%, une réduction relative de 6% le porterait à 9.4%, soit une différence de 0.6 points de pourcentage. Ce n'est qu'une explication du calcul, pas le taux d'incidence réel de cette étude.
Pourquoi les données rétrospectives ne permettent-elles pas encore de désigner un gagnant ?
Les médecins ne décident pas au hasard qui augmente la dose et qui change de médicament. Le contrôle de la glycémie, les variations de poids, les antécédents médicaux, le coût et la tolérance peuvent tous influencer le choix, et ces personnes pouvaient déjà être différentes.
L'ajustement statistique peut gérer certaines différences enregistrées, mais il ne garantit pas que toutes les différences soient éliminées. Par conséquent, l'affirmation la plus prudente est que " les résultats de ces deux parcours sont associés ", et non que " le changement de médicament a fait monter le risque "."
Quand on lit des actualités comparatives, il faut d'abord vérifier trois conditions
Regardez d'abord la population : ici, ce sont des personnes atteintes de diabète de type 2 qui utilisaient déjà le sémaglutide. Regardez ensuite la méthode de comparaison : ici, ce sont des dossiers rétrospectifs. Regardez enfin le critère d'évaluation : ici, l'accent porte sur les événements cardiovasculaires, pas seulement sur le poids.
Si l'une de ces trois conditions change, la réponse peut changer. Mettre ce résultat côte à côte avec un autre essai sur la perte de poids dans l'obésité et les classer sur un seul pourcentage n'est généralement pas équitable.
Si l'étude porte sur un très grand nombre de personnes, le biais de sélection peut-il être exclu ?
Un grand échantillon rend généralement les estimations plus précises, mais il ne peut pas automatiquement rendre les deux groupes identiques. Même avec des centaines de milliers de personnes, si les raisons pour lesquelles les médecins ont choisi de changer de médicament sont liées au risque de maladie, la comparaison peut encore être affectée.
Vous pouvez enregistrer à la fois l'ampleur de la différence et le plan de l'étude. Un petit nombre avec une estimation précise ne signifie pas que la causalité est prouvée ; un grand nombre avec une large incertitude doit aussi être interprété avec prudence.
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