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Dernière modification effectuée
le 10 June 2011
Calcul des résultats

La méthode de calcul de la survie actuarielle permet de tenir compte des différents moments d'inclusion dans les essais thérapeutiques ou les études rétrospectives.

A partir de la date d’origine et de la date des dernières nouvelles (soit la dernière consultation pour les sujets vivants, soit la date du décès pour les sujets morts), et de la date du point (moment où on trace la courbe), on calcule un recul et un temps de participation.

A chaque période de temps, on calcule la probabilité de mourir à chaque période en divisant le nombre de patients morts pendant cette période par rapport aux patients présents au début de la période. La probabilité de survie est l'inverse.

Ainsi, pour chaque période (exemple : après 1 an, 85 sur 100 malades ayant plus de un an de recul sont vivants ; après 2 ans, 78 malades sur les 85 malades ayant plus de deux ans de recul sont vivants, etc..).

Certaines données sont ‘censurées’ : soit que les sujets aient été perdus de vue, soit qu’ils soient vivants à la date du point (exclus vivants).

Ainsi, les courbes actuarielles sont le reflet de ce qui se passera quand tous les malades auront le recul voulu (par exemple de 5 ans), alors qu'une certaine proportion seulement de ces malades ont atteint ce recul.

Deux méthodes de calcul sont utilisées :

  • la méthode de Kaplan et Meier estime les probabilité de survie à partir de chaque événement (sujets décédés) 
  • la méthode actuarielle ne fixe pas a priori les espaces.

On peut aussi évaluer :

  • la survie spécifique (on ne considère comme décédés que les sujets morts du cancer ou d’une complication du traitement),
  • la survie globale (quelle que soit la cause de la mort),
  • la survie sans évolution (certains cancers ont une durée de survie longue après la première rechute, comme par exemple le cancer du sein).

On trouvera sur la feuille jointe la méthode de calcul simplifiée de la courbe de survie actuarielle.

La comparaison de deux courbes de survie fait appel à des méthodes statistiques complexes qui permettent de déterminer si un traitement est plus efficace qu'un autre, dans le cadre des études randomisées.

Le nombre de malades nécessaires pour ces études est important.

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