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KÉZAKO #2 Les scores de propension, kézako ?

Notre série de webinaires KEZAKO continue ! Lors de ce 2eme webinaire KEZAKO #2, nous traitons le sujet : "Le score de propension : kézako ?" Au programme : 00:00:00 Introduction 00:00:35 Début de la présentation 00:08:35 Comment se servir du score de propension ? 00:16:36 En pratique 00:27:47 A retenir 00:29:03 Les réponses à vos questions Comment comparer des traitements/stratégies de prise en charge qui ont été évalués dans des études distinctes, ou au sein d'une même étude sur des patients différents ? Pour éviter les biais liés aux tiers facteurs (sujet traité lors du KEZAKO #1 , si vous l'avez manqué vous pouvez voir le replay), des méthodes existent, à partir de données individuelles, pour rendre les groupes aussi comparables que possible, et certaines méthodes statistiques s'appuient sur le score de propension. Ce webinar vous présente, sur la base d'exemples, le principe, le calcul, les différentes utilisations possibles en fonction de la question posée, et les avantages et limites de ces méthodes. Références: Austin, 2011, A Tutorial and Case Study in Propensity Score Analysis: An Application to Estimating the Effect of In-Hospital Smoking Cessation Counseling on Mortality, Multivariate Behavioral Research Faria, Rita, Monica Hernandez Alava, Andrea Manca, et Allan J Wailoo. « NICE DSU technical support document 17: the use of observational data to inform estimates of treatment effectiveness in technology appraisal: methods for comparative individual patient data », mai 2015. HAS, Guide méthodologique, Méthodologie pour le développement clinique des dispositifs médicaux, 2021. https://www.coursera.org/lecture/cras... McDonald, Robert J., Jennifer S. McDonald, David F. Kallmes, et Rickey E. Carter. « Behind the Numbers: Propensity Score Analysis—A Primer for the Diagnostic Radiologist ». Radiology 269, no 3 (décembre 2013): 640‑45. https://doi.org/10.1148/radiol.13131465. Neuhäuser, M., Thielmann, M. and Ruxton, G.D., 2018. The number of strata in propensity score stratification for a binary outcome. Archives of medical science: AMS, 14(3), p.695. Sanam, Kumar, Vikas Bhatia, Navkaranbir S. Bajaj, Saurabh Gaba, Charity J. Morgan, Gregg C. Fonarow, Javed Butler, et al. « Renin-Angiotensin System Inhibition and Lower 30-Day All-Cause Readmission in Medicare Beneficiaries with Heart Failure ». The American Journal of Medicine 129, no 10 (1 octobre 2016): 1067‑73. https://doi.org/10.1016/j.amjmed.2016.... Shiba, Koichiro, et Takuya Kawahara. 2021. « Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips ». Journal of Epidemiology 31(8): 457‑63. Stuart E.A., 2010, Matching methods for causal inference: A review and a look forward. Stat Sci, 25(1):1-21.PM:20871802 Zhao, Qin-Yu et al. 2021. « Propensity score matching with R: conventional methods and new features ». Annals of Translational Medicine 9(9): 812. Présenté par : 👩🏻 Vanessa Barbet, Statisticienne Senior 👩🏻 Louise Baschet, Co-fondatrice d'Horiana, responsable du département méthodes avancées A VENIR : KEZACO #3 : Les analyses MAIC : kézako ? Rdv 📅 Mardi 17 mai 👉 Vous y inscrire dès maintenant : https://app.livestorm.co/horiana/les-... … et d'autres événements en préparation !