L’asthme

2004

Date Source: 

GSK has provided this Case Study in cooperation with Edmee Franssen, BSc, MSc., Statistician Consultant

Organizer: 

Dr. Peggy Ng, York University, or Nevin Chan, MA

Contexte

L’asthme est une condition chronique. L’une des façons de mesurer si le sujet contrôle son asthme est de lui demander de juger ses symptômes pendant une période donnée. Les symptômes les plus communément signalés sont la toux, une respiration sifflante et le manque de souffle. Chaque symptôme est noté de 0 à 3 : symptôme inexistant, bénin, modéré et grave. Les symptômes de jour sont parfois différents de ceux de nuit. De plus, l’utilisation de médicaments broncho-dilatateurs est un signe de mauvais contrôle. Cependant, ces données de score peuvent être résumées et analysées de différentes manières.

Ce projet est destiné à évaluer, sur la base de données provenant de deux essais d’asthme, quelles sont les méthodes de résumé et d’analyse qui permettent de détecter des différences de traitement de la façon la plus fiable et si l’une de ces méthodes produit des statistiques sommaires qui sont plus faciles à comprendre et à interpréter. Nous disposons pour cette analyse de données tirées de deux grands essais multi-centres de 12 semaines.

Le projet

L’objectif global du projet est d’explorer l’utilisation de différents modèles pour des mesures répétées de données de symptômes multi-dimensionnelles catégoriques ordonnées. L’on pourra explorer, parmi d’autres, les approches suivantes :

  1. mesures sommaires appropriées. Par exemple : scores individuels ou combinés; scores bruts; pourcentage de jours sans symptômes; pourcentage de jours avec symptômes bénins uniquement.
  2. régression logistique, chaque symptôme / combinaison de symptômes étant considérée comme une variable binaire.
  3. extension de la régression logistique à une Équation d’estimation généralisée (EEG) permettant une corrélation propre entre les mesures de symptômes répétées.
  4. probabilité proportionnelle ou modèles de ratios de continuation (continuation ratio models) pour une réponse catégorique ordonnée.

Remarque : Chaque projet ne saurait couvrir tous les points cités ci-dessus. Une exploration détaillée d’une ou deux approches suffirait. Pour chacun des modèles proposés, il serait utile de discuter les questions pratiques suivantes : (a) le modèle produit-il une estimation sérieuse de l’effet du traitement, (b) le modèle peut-il être ajusté à l’aide de logiciels standard (p. ex., SAS), (c) les données répondent-elles aux hypothèses du modèle. Les co-variables suivantes pourront également être prises en compte : pays de recrutement, âge et sexe du sujet.

 

Research Question: 

Explorer l’utilisation de différents modèles pour des données catégoriques de symptômes notées dans un journal quotidien par des sujets souffrant d’une condition chronique.

Ce projet convient à des étudiants qui souhaitent explorer et étudier des méthodes qui ne sont pas forcément couvertes en détail dans les programmes de M.Sc., mais qui connaissent d’importantes applications pratiques.

 

Variables: 

L’ensemble de données, disponible comme fichier SAS binaire, contient des données de scores de symptômes notés par les participants à 2 études (désignées comme A et B). Les variables sont brièvement décrites ci-dessous :

ITT = Le sujet appartient-il à la population retenue au début de l’étude?
ANA = Le sujet appartient-il à la population analysée? Donnée plus importante puisque c’est elle qui est utilisée pour les analyses primaires des scores de symptômes. La population analysée est identique à la population ITT, sauf qu’elle exclut les sujets d’un centre particulier où les données n’ont pas été collectées de façon satisfaisante.
TRTMNT = Traitement, FP ou Placebo.

AMWHEEZ = Score pour le symptôme « Respiration sifflante de jour »
AMCOUGH = Score pour le symptôme « Toux de jour »
AMBREATH = Score pour le symptôme « Manque de souffle de jour »
PMWHEEZ = Score pour le symptôme « Respiration sifflante de nuit »
PMCOUGH = Score pour le symptôme « Toux de nuit »
PMBREATH = Score pour le symptôme « Manque de souffle de nuit »

En ce qui concerne les variables ci-dessus, les scores ont les significations suivantes :
0 = symptômes inexistants
1 = symptômes bénins, pas gênants
2 = symptômes modérés
3 = graves, symptômes gênants

AMUSE = Utilisation de médicaments broncho-dilatateurs pendant la journée
PMUSE = Utilisation de médicaments broncho-dilatateurs pendant la nuit

Les 2 variables précédentes indiquent le nombre d’occasions auxquelles le médicament broncho-dilatateur Ventolin a été utilisé pour soulager les symptômes d’asthme.

DASMTDT = Date de l’observation dans le journal.
DAY = Numéro du jour à partir de la date à laquelle le sujet a reçu sont premier traitement (Jour 0). En d’autres termes, les jours –7 à –1 correspondent à la dernière semaine de référence.
FREQBASE = Description de la sévérité de l’asthme du sujet avant l’essai : Chronique persistant ou Épisodique (moins grave).
WDW = Le sujet a-t-il abandonné l’étude en cours?
WDWDT = Date de l’abandon (le cas échéant)
WDWREAS = Raison de l’abandon (le cas échéant)
AGE = Âge en années.
CENTRE = Centre d’essai.

References: 

  • Ashby M et al. An annotated bibliography of methods for analysing correlated categorical data. Statistics in Medicine 11, 67-99 (1992).
  • Lindsey JK et al. Simple models for repeated ordinal responses with an application to a seasonal rhinitis clinical trial. Statistics in Medicine 16, 2873-2882 (1997).