Analyses de sensibilité et "hazard ratios"

HR , c'est quoi ?
J'ai trouvé ici cette définition :
HR = L'effet d'une variable étudiée concernant la probabilité de la survenue d'un événement ou d'un risque (par exemple dans le cadre d'analyses de survie, avec le décès comme expérience). La probabilité à chaque instant que l'événement indiqué (par exemple le décès par OS) se produise pendant le temps d'observation. Un HR de 0,75 pour la survie globale (OS) signifie par exemple que la probabilité de décès s'élève à chaque instant à 75% (soit 25% de moins que dans le groupe-témoin).

C'est bien ça la définition du HR dans ton contexte ?
Si ce n'est pas ça, inutile de lire la suite, je suis hors-sujet.


Donc on a un groupe témoin, et un groupe étudié. Dans chacun de ces 2 groupes, on peut faire l'analyse sur le groupe total, et on constate 4 fois plus de décès proportionnellement dans le groupe étudié que dans le groupe témoin.
Alors que si on fait la même analyse sur les hommes d'une part, et sur les femmes d'autre part, on a des ratios de 1.2 et 1.4 (par facilité, je nomme les 2 sous groupes hommes et femmes, c'est peut-être un autre critère dans ton cas)

Le HR sur la population totale n'est pas entre les HR des 2 sous groupes. Ca peut arriver.

Seulement une centaine d'événements, ça accentue un peu le risque d'avoir cet atypisme, mais ce n'est pas la raison essentielle.

Est-ce que la proportion Hommes/Femmes est la même (ou quasiment la même) dans le groupe témoin et dans le groupe étudié ?
Est-ce que le taux de décès est le même (ou quasiment le même) pour les hommes et pour les femmes ?
Si la réponse à ces 2 questions est Non, alors on peut avoir le phénomène que tu décris.
Si pour au moins une des 2 questions, la réponse est oui, alors ... alors il y a une erreur dans ton traitement.

En faisant quelques simulations sur Excel, en donnant un HR de 1.2 et 1.4 aux 2 sous-groupes, j'arrive facilement à avoir un HR de 1.6 pour le total.
Mais pour arriver à un HR de 4 avec des HR de 1.2 et 1.4 dans les 2 sous-groupes, il faut vraiment à la fois :
- une proportion Hommes/Femmes très différente entre le groupe témoin et le groupe étudié
- un taux de décès très différent entre les Hommes et les Femmes.

Et concrètement, le HR sur le total n'est pas représentatif, il est trop biaisé, il ne faut garder que les HR des 2 sous-groupes.

Peux tu partager les 8 valeurs que tu as : Effectif total/nbre de décès // Groupe témoin/Groupe étudié // Hommes/Femmes ?

Avec ces chiffres, je trouve un HR de 3.1 pour le total population, et pas de 4. Mais c'est un détail, ça reste très supérieur à 1.2 ou 1.4.

Pourquoi je considère que ce HR de 3.1 n'est pas représentatif ?
On trouve que sur le total de la population, le taux de décès est 3.1 fois plus faible avec le traitement A qu'avec le traitement B. Ok.

Mais ce résultat très bon n'est pas dû à un traitement A qui serait beaucoup plus efficace que le traitement B, il est dû au fait qu'on a testé le médicament A sur une population avec beaucoup de membres du groupe 2 (90%), et ce groupe 2 est un groupe avec peu de décès.

Si on oublie quel traitement a été utilisé, si on fait les totaux au sein de chaque groupe, le groupe 2 a eu 32+4=36 décès sur un groupe de 11566+990=12556, soit 0.3% de décès, alors que le groupe 1 a un taux de décès de 78/2034=3.8%

On teste le médicament A sur une population à faible risque (seulement 10% d'individus du groupe 1), et on teste le médicament B sur une population plus équilibrée (40% d'individus du groupe 1), donc forcément, on conclue que le médicament B est nettement moins efficace que le médicament A.