Dans les études épidémiologiques, on cherche souvent à comprendre les interventions dans un cadre causal pour atténuer les effets néfastes dans une population. Cependant, dans certains cas, le traitement ou la variable d'exposition d'intérêt – facilement disponible dans un essai contrôlé randomisé (ECR) – n'est pas directement mesuré ou est totalement absent des ensembles de données d'observation. L'objectif principal de cet exposé est d'explorer les méthodologies d'intégration des données pour estimer les résultats moyens contrefactuels dans le cadre d'interventions thérapeutiques, en particulier dans les scénarios où les données sur le traitement ne sont pas disponibles dans les études d'observation. En outre, notre contexte est compliqué par le fait que le résultat à long terme qui nous intéresse n'est pas mesuré dans l'essai contrôlé randomisé. Nous discuterons des hypothèses sous-jacentes requises pour cette approche et fournirons des conseils méthodologiques sur les stratégies d'estimation pour relever ces défis.