L’importance du calcul du nombre de sujets nécessaires dans une étude clinique

 Au sein d’EasyMedStat, j’échange avec des entreprises ayant pour projet de lancer des études cliniques. Pour certaines d'entre elles, les études cliniques sont un sujet nouveau et je dois parfois expliquer pourquoi le calcul du nombre de patients devant participer à l'étude clinique doit se faire de manière précise et scientifique.

  Définitions

 Les "études cliniques" reposent sur l’observation d’un nombre restreint de patients (= un échantillon) pour connaître une ou plusieurs caractéristiques au sein d'une population totale étudiée (par exemple, la durée moyenne séparant deux poses de la même prothèse chez un patient).

 Plus le nombre de patients dans l'échantillon est élevé, plus on a de chances d'avoir un échantillon représentatif de la population totale… mais évidemment, plus le coût de l'étude clinique augmente ! 

 On utilise la théorie des probabilités pour restreindre au minimum le nombre de patients nécessaires dans l'échantillon permettant de garantir la validité de l'étude clinique. Autrement dit, un "test statistique" détermine le nombre minimal de patients à avoir dans l'étude clinique et il calcule ensuite le risque de se tromper quand, à partir de cette étude clinique, on conclue sur les caractéristiques de la population totale : c'est ce qu'on appelle "la statistique inférentielle".  

 Ce "risque de se tromper" dépend, bien entendu, en grande partie du nombre de patients dans l'échantillon et les statisticiens distinguent  deux "risques de se tromper" : 

• Le risque de "première espèce" (= la confiance du test)

Ainsi, par exemple, pour un test COVID-19, quelle est la probabilité que le test m'indique "négatif"… alors que je suis en réalité positif !

• Le "risque de deuxième espèce" (= la puissance du test)

Ainsi, par exemple, pour un test COVID-19, quelle est la probabilité que le test m'indique "positif" alors que je suis en réalité "négatif" !

Ensuite, Il y a des aspects éthiques. En effet, une étude "trop petite" ne permettra pas de répondre à la question posée avec suffisamment de confiance et, a contrario, une étude surdimensionnée n’est pas éthique car elle conduirait à inclure des patients de façon inutile et à collecter plus de données que nécessaire.

Comment calculer la taille de l'échantillon ?

Le calcul de la taille d’échantillon permet d’évaluer les aspects financiers et logistiques de l’étude.

Par exemple, j’ai échangé avec un responsable des affaires réglementaires qui a décidé de repousser son étude car le nombre de sujets étant élevé, le coût global dépassait le budget initialement alloué. 

Dans la pratique courante, l’estimation du nombre de sujets se révèle trop souvent approximative, alors qu'elle est essentielle pour éviter de s’engager dans des protocoles aberrants. Pour estimer le nombre de patients suffisants pour assurer la validité de l'étude clinique, il est assez aisé d'utiliser les formules disponibles sur des tableurs (Excel, Libreoffice), ou des "tables de la loi normale" ou encore les nombreux calculateurs en ligne disponibles gratuitement, comme celui d’EasyMedStat sur le web. 

Faire appel à un consultant biostatisticien ou un prestataire externe est recommandé dans les cas complexes, dans lesquels un doute subsisterait. Le prestataire prendra alors connaissance du protocole de l’étude et du-des critères de jugement principal pour définir le calcul du nombre de sujets nécessaires à garantir la validité statistique de l'étude clinique.