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OFFRE DE STAGE - lsta.upmc.fr · OFFRE DE STAGE SUJET A juste titre, ... Des scénarios a priori neutres (pour notre recherche) de l’évolution dans le temps du critère d’intérêt,

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Sanofi Recherche et Développement

OFFRE DE STAGE SUJET A juste titre, les Autorités de Santé sont de plus en plus rétives à l’emploi, dans le traitement des Données Manquantes des essais cliniques, de méthodes dites MAR (Missing At Random). De façon très optimiste, ces méthodes supposent que des patients ayant le même profil et le même historique auront ou auraient eu, à partir d’un instant T, des évolutions identiques sur un critère d’intérêt de l’essai, qu’ils soient ou non sortis de l’étude à ce même instant T. Les estimations de l’effet traitement, obtenues avec ces méthodes, seront souvent biaisées, possiblement en faveur du traitement : il est donc problématique qu’en cas d’approbation du médicament, elle figurent dans le labelling. Il faut donc recourir à des méthodes NMAR (Not Missing At Random), où la sortie d’étude n’est plus considérée comme indépendante du critère observé. En se penchant de façon ad hoc sur la problématique de chaque essai clinique, une approche NMAR non paramétrique serait de comparer, en aveugle, tous les résultats de tous les patients (le fait que des données soient manquantes faisant partie de la réponse du patient), de les classer qualitativement et de recourir à un test de type Mann-Whitney-Wilcoxon. En restant cependant dans un cadre plus classique, mais en s’inspirant un peu de cette philosophie pragmatique, on se propose d’explorer, par simulations, les propriétés de différentes méthodes NMAR (liste non exhaustive) : - Une méthode LOCF (Last Observation Carried Forward) censuré, où l'imputation LOCF habituelle est remplacée par une imputation censurée (les données manquantes sont simplement considérées comme nécessairement plus défavorables que l’imputation LOCF, - Une imputation par pénalisation sur les incréments (évolutions, temps après temps, du critère d’intérêt), basée sur les percentiles observés sur les données complètes (pour deux groupes équilibrés, on utilisera par exemple le plus mauvais quartile sur l’incrément, qui correspond alors à une estimation de l’incrément du patient par l’évolution médiane du plus mauvais groupe, dans le cas extrême où les évolutions dans les deux groupes seraient complètement disjointes), - La méthode NMAR de Heckman (1976), qui provient du domaine de l'économétrie, mais ne semble guère utilisée, actuellement, en recherche clinique. Des scénarios a priori neutres (pour notre recherche) de l’évolution dans le temps du critère d’intérêt, issus des travaux de Siddiqui (et al.) et de travaux effectués en interne, seront utilisés pour les simulations. PROFIL Niveau BAC + 5, avec de préférence une spécialisation en Biostatistique (ENSAI, ISUP, Master 2 Université , …) Très bonne connaissance de SAS et/ou R/S+ souhaitée Bonne maîtrise de l’anglais (rapport de stage obligatoirement à rédiger en anglais) Durée : 6 mois Début de la mission : entre Février et Avril 2012 Lieu de la mission : Chilly-Mazarin (91) Si vous êtes intéressé(e) par cette offre, merci de postuler directement auprès des 2 tuteurs : Éric DEROBERT / adresse e-mail : [email protected] Loïc DARCHY / adresse e-mail : [email protected]