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Santé Décision Management

1960-8748
publication abandonnée
 

 ARTICLE VOL 12/1-4 - 2009  - pp.27-47  - doi:10.3166/sdm.12.27-47
TITRE
Synthèse des données probantes et évaluation des technologies médicales

RÉSUMÉ
Si les essais cliniques randomisés permettent d'estimer la quantité d'effet produite par une technologie de santé au regard d'une autre, il est fondamental de replacer les résultats obtenus par un produit innovant par rapport à l'ensemble des traitements existants dans l'indication. C'est de cette confrontation élargie qu'il sera possible de conclure à l'existence ou non d'un véritable progrès thérapeutique. Instruments incontournables de la connaissance scientifique, les essais randomisés ne peuvent à eux seul éclairer la décision politique et ne sauraient être le vecteur de l'évaluation des technologies de santé. Deux types d'outils semblent aujourd'hui à même de pallier les éventuelles insuffisances des schémas expérimentaux : les méta-analyses multitraitements et les analyses décisionnelles stochastiques. Cet article se propose d'étudier ces outils de deuxième génération et de les codifier pour faciliter leur mise en oeuvre dans des domaines où il existe de véritables enjeux de santé publique.


ABSTRACT
A common feature of available evidence is the absence of head-to-head trials comparing all relevant options being considered. Instead, there is a series of trials making different pair-wise comparisons among the interventions of interest. Health authorities are interested in comparing a new treatment to several alternatives. The "historical approach", extracts results from different clinical trials and plugs them into a Markov model, taking for granted that the populations in the trials are comparable. This approach, clearly "breaking" the randomisation, leads to bias and is more and more considered as inappropriate. Mixed treatment comparison models allow dealing with the evidence structure, where both direct and indirect evidence may be used to estimate the parameters.


AUTEUR(S)
Robert LAUNOIS

MOTS-CLÉS
synthèse quantitative, mélange de comparaisons de traitement, méta-analyse multitraitements.

KEYWORDS
quantitative synthesis, mix treatment comparisons, meta-analysis multitreatments.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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