Résumé

Si les essais cliniques randomisés permettent d’estimer la quantité d’effet produite par une traitement au regard d’un autre, il est fondamental de replacer les résultats obtenus par un traitement innovant par rapport à l’ensemble des traitements existants dans l’indication. C’est de cette confrontation élargie qu’il sera possible de conclure à l’existence ou non d’un véritable progrès thérapeutique. Instruments incontournables de la connaissance scientifique, les essais randomisés ne peuvent pas à eux seuls éclairer la décision politique et ne sauraient être le vecteur de l’évaluation des technologies de santé. Deux types d’outils semblent aujourd’hui à même de pallier les éventuelles insuffisances des schémas expérimentaux : les méta analyses bayésiennes et les analyses décisionnelles stochastiques. Cet article se propose d’étudier ces outils de deuxième génération et de les codifier pour faciliter leur mise en oeuvre dans des domaines où il existe de véritables enjeux de santé publique : prévention et dépistage du cancer, traitements de première et de deuxième ligne des cancers métastatiques ou non du sein, du poumon, du colon, etc.

Mots-clés :

Synthèse quantitative, Mélange de comparaison de traitement, Analyse de Monte Carlo, Courbe d’acceptabilité.