→ car ne laisse pas le choix de l'intervention au médecin qui pourrait favoriser l'attribution du traitement à certains patients

• Assurer que l'assignation d'un patient à un groupe donné ne peut être prédite
• Permet la répartition uniforme et équilibrée des facteurs de confusion potentiels (= facteurs pronostiques) connus et inconnus
• Assure la comparabilité initiale des groupes (ils sont identiques en tout point sauf pour le traitement reçu par le groupe testé)
• Permet une analyse en ITT (intention de traiter) = par définition il n'existe pas d'ITT sans randomisation
• Permet une analyse en sous-groupes de qualité → la randomisation stratifiée permet de stratifier sur les sous-groupes qui seront analysés à postériori | | Qualité | Qualité de la randomisation ✅ repose sur 3 points (élément clef pour évaluer la validité interne d'un essai contrôlé randomisé) : 1/ Génération de la séquence de randomisation (méthodes aléatoires, randomisation resteinte, équilibrée/déséquilibrée, centralisé pour les essais multicentriques) 2/ Assignation secrète = clause d'ignorance (investigateur ne doit pas pouvoir prévoir dans quel bras va être randomisé le patient) 3/ Vérification de la comparabilité initiale des groupes (se vérifie sur le tableau 1 à vue d'oeil) | | Risque | Si l'un de ces 3 éléments pose problème, il y a un risque de biais de sélection | | OUI | Randomisation et toutes ses caractéristiques ont pour but de :
• Garantir la comparabilité initiale des groupes ;
• Assurer que la seule différence entre les bras est liée au traitement ;
• Conférer aux essais cliniques un niveau de preuve élevé ;
• Limiter l'effet des facteurs de confusion | | NON | Randomisation ne garantit pas :
• Éthique de l'étude
• Comparabilité du suivi entre les deux groupes → permis par le double aveugle
• Diminuer la fluctuation d'échantillonage → permis en augmentant l’effectif
• que le critère de jugement soit mesuré de la même manière dans les 2 groupes
• l'absence d'effet placebo |

Génération de la séquence de randomisation

• Méthodes adéquates vs méthodes inadéquates
• Randomisation simple vs randomisation restreinte
• Randomisation équilibrée vs randomisation non équilibrée
• Pour essais multicentriques : randomisation localisée/décentralisée vs randomisation centralisée

Respect de la clause d'ignorance

• Principes de la clause d'ignorance
• Modalités qui assurent une assignation secrète ✅
• Ne pas confondre l'assignation secrète avec le concept de l'aveugle (insu)

Vérification de la comparabilité initiale

• Exemple
• Rappel sur score de propension

| Où vérifier ? | Vérifie sur le tableau 1 ✅ (qui regroupe les caractéristiques des groupes à l'inclusion), c'est une vérification à vue d'oeil (Eye Ball test) : sans faire de tests statistiques (dans le tableau 1, le petit p n'a pas d'intérêt en dehors des facteurs de confusion majeurs) → permet aussi d'évaluer la validité externe (évaluer si la population testée est proche de celle que l'on traite en pratique) | | --- | --- | | Attention ⚠️ | - Absence de différence majeure entre les groupes randomisés est un indice de qualité mais n’est pas synonyme de randomisation bien faite ⚠️, car les groupes peuvent différer sur des caractéristiques non renseignées dans l’essai

• Randomisation de bonne qualité peut ne pas aboutir à des groupes comparables, → par le simple fait du hasard (fluctuations d’échantillonnage), surtout en cas de petit effectif | | Selon l’effectif | - Si effectif important : le déséquilibre doit être minime
• Si effectif faible : on peut s'attendre à quelques déséquilibres entre les groupes liés au hasard (fluctuations d'échantillonage) : → Doivent aller dans les 2 sens (favorisant tantôt le bras expérim0ental, tantôt le bras contrôle ) → Déséquilibres favorisant toujours le même groupe doivent alerter et faire évoquer un risque de biais de sélection | | CAT si déséquilibre | En cas de répartion inégale de facteurs pronostiques cliniquement pertinents :
• Soit on équilibre le facteur de confusion par randomisation stratifiée
• Soit on fait un ajustement au cours de l'analyse statistique (multivariée) pour corriger à posteriori les écarts |