, Volume 1, Issue 5, pp 355-372
Date: 18 Jul 2011

Évaluation statistique d’un biomarqueur

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Résumé

Un biomarqueur permet d’établir un diagnostic de maladie, d’évaluer sa sévérité, d’estimer un risque ou de guider une intervention thérapeutique (théranostique). Bien que des progrès très importants aient été accomplis dans la standardisation de la méthodologie des essais cliniques, beaucoup reste à faire dans le domaine de l’évaluation des biomarqueurs. La performance diagnostique ou pronostique d’un biomarqueur peut être évaluée à l’aide de la sensibilité, de la spécificité, et des valeurs prédictives positive et négative, dont l’influence de la prévalence doit être prise en compte. L’utilisation des rapports de vraisemblance permet de prendre en compte l’information existante (probabilité prétest) et l’amélioration apportée par le biomarqueur. La courbe ROC (receiver operating characteristic) et son aire sous la courbe (AUCROC) sont importantes pour une appréciation globale du biomarqueur et le choix d’un seuil. La définition d’une zone d’incertitude et les méthodes de reclassification constituent des approches modernes de l’évaluation des biomarqueurs, qui ne doivent pas faire négliger le critère de qualité essentiel qu’est la puissance statistique. De fait, toute étude diagnostique doit inclure un calcul a priori du nombre de patients à inclure. Les études diagnostiques restent encore trop souvent conduites avec des méthodologies et des analyses statistiques inadaptées, limitant la validité et la robustesse des résultats observés, et donc leurs valeurs cliniques. Les investigateurs doivent les prendre en compte dans la construction de leurs études, les rédacteurs en chef et les relecteurs des journaux quand ils les analysent et les acceptent pour publication, et les lecteurs quand ils en prennent connaissance.

Abstract

A biomarker may provide a diagnosis, assess disease severity, estimate a risk, or guide other clinical interventions such as the use of drugs. Although considerable progress has been made in standardizing the methodology and reporting of randomized trials, less has been accomplished concerning the assessment of biomarkers. The diagnostic performance may be evaluated by its sensitivity, specificity, positive and negative predictive values and accuracy; but the influence of prevalence on some of these indices should be considered. Likelihood ratios can be used in conjunction with existing information to enhance the prediction of an outcome. The receiver operating characteristic curve (ROC) and its associated area (AUCROC) are important to globally asses a biomarker and choose a cut-off value for clinical use. Alternatively, the definition of a zone of uncertainty is possible and is advocated. The techniques of reclassification (net reclassification index and integrated discrimination improvement) are becoming more widely used. The power issue remains crucial, and every diagnostic study should include a calculation of the number of patients required to achieve the research goal. Biomarker studies are often presented with poor biostatistics and methodological flaws or bias that precludes them from providing a reliable and reproducible scientific message. Some recommendations have recently been published but they are not comprehensive. Investigators should be aware of these issues when designing their studies, editors and reviewers when analyzing a manuscript, and readers when interpreting results.