Méthodes séquentielles de groupe basées sur des statistiques logrank suprêmes sous des risques proportionnels et non proportionnels

Malgré l'utilisation répandue de la régression de Cox pour modéliser les effets du traitement dans les essais cliniques, dans les essais d'oncologie en immunothérapie et d'autres contextes, les bénéfices thérapeutiques ne sont pas immédiatement réalisés, violant ainsi l'hypothèse des risques proportionnels. Des tests logrank pondérés et le soi-disant test Maxcombo, impliquant la combinaison de plusieurs statistiques de tests logrank, ont été prônés pour augmenter la puissance de détection des effets dans ces contextes et d'autres où les risques sont non proportionnels. Nous décrivons un cadre de test basé sur des statistiques logrank suprêmes créées en analysant et en excluant successivement les événements précoces, ou obtenues en utilisant une fenêtre de temps mobile. Nous décrivons ensuite comment de tels tests peuvent être réalisés dans un essai séquentiel de groupe avec des analyses intermédiaires effectuées pour un éventuel arrêt précoce de l'avantage. Les limites de croisement pour les statistiques de test intermédiaires sont déterminées à l'aide d'un algorithme de Monte Carlo facile à mettre en œuvre. Des études numériques illustrent les bonnes propriétés de fréquence des méthodes séquentielles de groupe proposées.