Votre étude est-elle fragile? Product update v3.21

Comme vous, nous sommes toujours heureux lorsque nous pouvons valider l’hypothèse de notre étude clinique en obtenant une p-value < 0,05 sur notre hypothèse principale. Mais ce résultat est-il robuste ? Est-ce que le sort d’un seul patient pourrait modifier la p-value et la faire passer au-delà du sacro-saint seuil de “significativité” ? Vous allez maintenant pouvoir répondre à cette question très facilement grâce à EasyMedStat. Nous avons également des nouveautés du côté des courbes ROC. Lisez attentivement la suite pour en savoir plus …

L’indice de fragilité est un indicateur statistique de la robustesse de votre résultat statistique . Il s’applique dans le cas d’une comparaison entre deux groupes sur un critère binaire. Par exemple lorsque l’on compare le taux de complications entre un traitement et un placebo. Cet indicateur a été décrit par Walsh en 2014 et calcule le nombre de patients nécessaires à faire passer la p-value du test statistique au-dessus de 0,05 lorsque celle-ci est initialement “significative”. Si pour un test statistique on obtient une p-value < 0,05 et que l’indice de fragilité est de 2, alors si 2 patients seulement présentaient un résultat différent, la p-value du test deviendrait supérieure à 0,05. Cet indice n’est calculé que pour les tests de Fisher du Chi-2.
Pour l’utiliser sur EasyMedStat, rendez vous sur “Test variables”, choisissez 2 variables “Yes-no” puis ouvrez le panel “Find an association between …” . Descendez en bas du panel et cliquez sur “Is this result fragile?”. Si la p-value de votre test est < 0,05 alors l’indice de fragilité sera calculé. Par ailleurs, l’indice de fragilité est automatiquement comparé au nombre de patients avec des données manquantes. Si cet indice est inférieur au nombre de patients pour qui des données sont inconnues, cela renforce le doute sur la robustesse du résultat. À noter que l’indice de fragilité n’est calculé que pour les échantillons de moins de 100 patients pour le moment pour des raisons de performance.

Une autre nouveauté de cette version est la possibilité de calculer automatiquement les VPP et VPN lorsque vous étudiez une courbe ROC.
Pour l’utiliser sur EasyMedStat, rendez vous dans “Test variables” puis choisissez une variable “Yes-no” et une variable “Numeric”. Ouvrez le panel “ROC curves” puis descendez jusqu’à voir apparaître le panel “Sensitivity, specificity, PPV and NPV”. Vous trouverez alors en plus de la sensibilité et de la spécificité, les VPP et VPN pour chaque seuil de votre variable numérique.