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jeudi 25 septembre 2014

Commentaires

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Aliboron

Le Dr. Thomas Insel, directeur du NIMH, illustre son engagement en faveur du data sharing en s'appuyant notamment sur la récente publication d'Ebrahim : "The recent concern over lack of reproducibility of both basic and clinical research supported by NIH suggests the need for greater transparency. Data sharing not only brings transparency; it provides the detail required to conduct replication studies. With sharing comes a need to standardize results, using common data elements so that results can be compared or integrated across studies. While this approach to big and small science has long been familiar in physics and information science, data sharing calls for a culture change in biomedical science."
http://www.nimh.nih.gov/about/director/2014/from-my-data-to-mined-data.shtml

Alexis Clapin

Bonjour,

J'ai été très intéressé par cet article et j'ai donc été le chercher à la BIUM.
Les réanalyses des 37 articles sont (plusieurs réponses possibles):
une autre méthode statistique : 18
autre critère/mesure : 12
autre analyse des données manquantes : 8
analyse en ITT : 2
autre : 6
Dans 29 cas d'analyse, il n'y a pas d'impact sur les résultats et dans 13 cas, l'analyse conclut qu'il faut traiter plus de patients qu'initialement observé (différents patients 3 ; moins de patients 1).
Donc la plupart des réanalyses ont permis d'augmenter le succès de l'étude.
C'est normal puisque les données individuelles ne sont pas disponibles pour la communauté scientifique.
A ce jour, seule la FDA réanalyse les données individuelles. Toutes ses analyses sont disponibles là : http://www.accessdata.fda.gov/scripts/cder/drugsatfda/
Parfois on peut y trouver de jolis biais comme décrit ici http://pharmacritique.20minutes-blogs.fr/archive/2014/09/10/avonex-dans-la-sclerose-en-plaques-exemple-de-mauvaise-evaluation-des-medic.html#more


Rien de surprenant donc à ce qu'il n'y ait que très peu de remise en cause des essais cliniques
Bonne journée

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