Dans cette vidéo, nous définissons les critères d’inclusion grâce à une liste de variable. Nous sélectionnons les patients transplantés à Lyon, Montpellier, Nancy et Nice ainsi que les greffes réalisées entre janvier 2010 et décembre 2017.

Nous limitons l’étude aux greffes d’un seul rein et sélectionnons les donneurs de type décédé à cœur battant et restreignons notre étude aux receveurs non-immunisés : anti-HLA classes I et II négatifs. 393 greffes sont inclus dans l’étude.

Ensuite, nous créons deux groupes d’étude que nous souhaitons comparer.

Notre premier groupe correspond aux patients ayant reçu de la Thymoglobuline comme traitement d’induction, le second groupe aux patients ayant reçu du Basiliximab.

179 patients sont dans le groupe Thymoglobuline et 204 dans le groupe Basiliximab.

10 patients avaient des données manquantes sur le traitement reçu.

Dans cette étude, nous choisissons la survie patient/greffon comme critère de jugement principal. Le traitement d’induction donné aux patients étant modifiable, nous avons choisi d’estimer un effet marginal.

Dans cette étude, nous avons appliqué une stratégie basée uniquement sur les associations entre les covariables et le critère de jugement tel que recommandé dans la littérature. Nous sélectionnons donc toutes les covariables significativement associées au critère de jugement à un seuil égal à 20%.

La deuxième étape présente une analyse univariée entre les covariables et les deux groupes d’exposition. Selon la stratégie choisie, nous pouvons passer cette étape.

Nous vérifions hypothèses du modèle. La figure permet de vérifier l’hypothèse de positivité alors que le tableau permet de vérifier l’équilibre entre les groupes. Des tutoriels sont disponibles tout au long de ces étapes, offrant aux utilisateurs des possibilités d’auto-formation.

Dans notre étude, l’hypothèse du risque propositionnel est respectée.

Après validation, nous obtenons un rapport de résultats complet. Il est composé de différentes sections : la population étudiée, les données disponibles, les analyses statistiques où, par exemple, il est expliqué que : « pour prendre en compte d’éventuels facteurs de confusion, la méthode de pondération selon l’inverse du score de propension a été utilisée ».

Notez que tout ce rapport peut être exporté dans un fichier Word.

Ce rapport pré-écrit permet de gagner du temps en vue d’une publication dans une revue scientifique internationale.

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