Value of information analyses in the area of medical devices : utility for prioritizing research and for the product development process

Introduction. Une information nouvelle possède une valeur si elle permet de réduire le risque de prendre une mauvaise décision. En utilisant une caractérisation bayésienne de l’incertitude, les méthodes fondées sur la valeur de l’information (VoI) estiment cette valeur au regard des conséquences associées à la mauvaise décision. Du fait de ses spécificités, le dispositif médical constitue un domaine de choix pour ces méthodes. L’objectif de cette thèse était, à partir d’exemples sélectionnés, d’illustrer dans quelle mesure les méthodes VoI pouvaient être utiles lors des décisions prises dans la vie du dispositif médical.Méthodes. Deux cadres d’utilisation décrits dans la littérature ont été utilisés : la priorisation des efforts de recherche et l’optimisation des designs d’études. Ils ont été appliqués à deux temps distincts de l’évaluation du dispositif médical : la détermination des études post-inscription (EPI) demandées à l’occasion de la demande de remboursement et la détermination de la taille d’échantillon lors de l’évaluation précoce de l’utilisabilité réalisée par l’industriel en vue de l’obtention du marquage CE. Ces deux applications ont nécessité de préciser le contexte décisionnel (ensemble des choix, fonction-objectif des parties prenantes, etc.) de développer le modèle d’aide à la décision correspondant à la perspective décisionnelle adoptée et enfin, de caractériser l’incertitude. Les exemples concernaient respectivement les demandes d’EPI pour les endoprothèses aortiques et l’évaluation de l’utilisabilité d’un dispositif innovant d’auto-injection d’adrénaline. Ces exemples ont permis d’identifier les conditions de mise en oeuvre des analyses VoI en termes de données requises, de délai, et de complexité.Résultats. L’analyse menée sur l’exemple des endoprothèses aortiques a requis une re-paramétrisation de l’ensemble du modèle d’aide à la décision existant pour : incorporer les données françaises, intégrer l’incertitude relative à l’ensemble des paramètres en tenant compte des corrélations existantes, et prendre en compte l’hétérogénéité des effets selon les sous-groupes de patients. Sur l’ensemble de la population, l’EVPI élevée quel que soit le critère de jugement justifiait d’envisager l’acquisition de données supplémentaires. Les calculs de l’EVPPI confirmaient l’intérêt d’une d’EPI sur les paramètres d’efficacité, particulièrement sur le long terme. La prise en compte de l’hétérogénéité, originale tant d’un point de vue méthodologique qu’applicatif, a montré qu’il aurait été pertinent de restreindre ces EPI aux patients jeunes et en bon état général. Ce qui n’était pas envisagé dans les EPI demandées aux industriels.Dans le cadre des études d’utilisabilité, le développement de novo d’un modèle statistique de la découverte des erreurs d’usage a été rendu nécessaire au regard des insuffisances des modèles existants. En effet, notre approche reposant sur la modélisation de la matrice complète de découverte des erreurs dominait les modèles existants en termes de biais, de consistance et de probabilité de couverture de l’intervalle de confiance, notamment pour des petits échantillons. Cette approche originale a permis d’intégrer la fonction-objectif du décideur dans la détermination de la taille optimale des échantillons, dans une logique de gestion, plutôt que d’évitement du risque. Les tailles d’échantillon estimées étaient plus importantes que dans la littérature (environ 100 participants). L’implémentation de notre méthode est permise par la mise à disposition de l’outil de calcul en libre accès. Plusieurs enseignements émergent de ces applications [...]Introduction. New information has value if it reduces the risk of making a wrong decision. Using a Bayesian characterization of uncertainty, Value of Information (VOI) methods estimate this value in terms of the consequences associated with the wrong decision. Due to its specific features, the medical device is a field of choice for these methods. The objective of this thesis was, based on selected examples, to illustrate to what extent VoI methods could be useful in decisions made during the life of the medical device.Methods. Two applications of VoI methods described in the literature were used in this thesis: prioritization of research efforts and optimization of study designs. They were applied to two distinct phases of the medical device evaluation: (i) the determination of the post-marketing studies (PMS) requested at the time of the reimbursement application and (ii) the determination of the sample size at the time of the early usability evaluation performed by the industry, in order to obtain the CE mark. These two applications required the specification of the decision-making context (alternatives, objective function of the stakeholders, etc.) to develop the decision model corresponding to the adopted decision-making perspective and finally, to characterize the uncertainty. The examples were respectively (i) PMS for aortic stents and (ii) usability assessment of an innovative adrenaline self-injection device. These examples were used to identify the conditions for implementing VoI analyses in terms of data requirements, timeframe, and complexity.Results. The value-of-information analysis conducted on the aortic stenting example required a re-parameterization of the existing decision model to: incorporate French data, integrate uncertainty related to all parameters by taking into account existing correlations, and account for heterogeneity of effects across patient subgroups. In the overall population, the high EVPI for any perspective supported the collection of additional data. The EVPPI calculations confirmed the interest of an PMS on the efficacy parameters, particularly over the long term, as requested by the regulator. The consideration of heterogeneity, original both from a methodological and an applicative point of view, showed that it would have been relevant to restrict these PMSs to young patients in good fitness. This was not suggested by the PMS requested to the manufaturers.Within the framework of usability studies, the de novo development of a statistical model of the discovery of use errors was made necessary regarding the limits of the existing models. Indeed, our approach based on the modeling of the full discovery matrix dominated the existing models in terms of bias, consistency, and coverage probability of the confidence interval, especially for small samples. This original approach allowed the decision maker's objective function to be integrated into the determination of the optimal sample size, in a management, rather than a risk avoidance logic. The estimated sample sizes were larger than in the literature (about 100 participants). The implementation of our method is made possible since we made the computational tool available in open access.Several lessons emerge from these two applications: the need to re-interrogate the decision model, the data generation process, and the characterization of uncertainty, the importance of considering the existence of different decision-making perspectives and conclusions depending on the stakeholders, and in general, the methodological requirements leading to an increase in the time needed for carrying out the analysis.Conclusion. The usefulness of these methods for market access will therefore have to be justified to avoid imposing an unnecessary burden on analysts. Finally, the development of recommendations by the regulator is likely to promote more widespread use in the French context