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Article de recherche
Le protocole actuel vise à définir systématiquement la portée, les tendances actuelles et l’orientation thérapeutique des essais cliniques de médicaments interventionnels en obstétrique et gynécologie dans les principaux hôpitaux tertiaires de Chine, ainsi qu’à identifier les lacunes dans la recherche en santé des femmes et à orienter la priorisation équitable des essais ultérieurs.
Les femmes restent sous-représentées dans le développement clinique de médicaments malgré leurs caractéristiques biologiques uniques et la charge croissante de la maladie. En Chine, cette disparité est particulièrement préoccupante compte tenu de l’augmentation de l’incidence de maladies gynécologiques telles que le cancer de l’utérus. Cette étude a examiné le profil et les tendances des essais médicamenteux en obstétrique et gynécologie (OBGYN) menés dans un grand hôpital tertiaire spécialisé en Chine. Une revue rétrospective des essais médicamentaux interventionnels enregistrés entre 2019 et 2023 a été réalisée à partir des données du Registre chinois des essais cliniques (ChiCTR) et du système de gestion des essais cliniques de l’hôpital. Tous les essais éligibles menés à l’Hôpital des femmes, à l’École de médecine et à l’Université du Zhejiang ont été inclus. Les informations sur la conception de l’essai, l’année d’initiation, la spécialité clinique, la catégorie de médicament et l’indication primaire ont été extraites et analysées de manière descriptive. Un total de 59 essais interventionnels de médicaments ont été identifiés. Le volume des essais est passé de 4 études en 2019 à 11 en 2023, ce qui représente une croissance de 176 %. La plupart des essais étaient des études multicentriques nationales (68 %), et 71 % restaient en cours à la fin de 2023. L’oncologie gynécologique représentait la plus grande proportion des essais (44 %), suivie de la gynécologie (29 %). Le cancer de l’ovaire était l’indication oncologique principale, tandis que l’endométriose et la procréation assistée étaient les affections bénignes les plus couramment étudiées. Les conjugués anticorps–médicament, les inhibiteurs de polypolymérase (ADP-ribose) (PARP) et les inhibiteurs de la protéine de mort cellulaire programmée 1 (-1)/ligand de mort programmée 1 (-L1) prédominaient dans les essais oncologiques, tandis que les thérapies hormonales et microbiennes étaient plus fréquentes dans les études non oncologiques. La recherche sur les médicaments en OBGYN en Chine s’est considérablement développée, avec un fort accent sur les cancers gynécologiques et les affections gynécologiques chroniques. Cependant, le développement de médicaments liés à la santé maternelle reste limité. Un suivi continu et systématique des données ChiCTR pourrait aider à soutenir des priorités de recherche plus équilibrées et équitables dans le domaine de la santé des femmes.
Les femmes sont présentes par diverses affections gynécologiques spécifiques au sexe, notamment l’endométriose, le cancer de l’ovaire, le cancer du col de l’utérus et les maladiesvaginales 1,2, qui nécessitent la prise en compte de la physiopathologie et des facteurs thérapeutiques spécifiques à chaque maladie dans la conception de l’essaiclinique 3. L’occurrence, l’évolution et le pronostic de ces maladies peuvent être très différents de ceux dominant chez les hommes, mettant en lumière les limites historiques de l’extrapolation des résultats issus de recherches cliniques principalement masculines vers des conditions de santé spécifiques aux femmes et des réponses thérapeutiques. Ces différences biologiques ont des impacts significatifs sur la pharmacocinétique, la pharmacodynamique et la réponse aux médicaments, et influencent ainsi l’absorption, la distribution, le métabolisme, l’efficacité et les schémas d’événements indésirablesdes médicaments 4,5.
Parmi les facteurs biologiques, de nombreux autres facteurs influencent les essais cliniques internationaux, notamment la génétique, l’environnement et l’alimentation dans diverses populations ; le système de santé ; l’environnement réglementaire ; et les capacités de recherche institutionnelles. La variabilité du patrimoine génétique, des taux de maladie et de la prise de médicaments est une cause importante des différences dans le profil risque-bénéfice des thérapies, et donc de la nécessité d’obtenir des résultats d’essais cliniques spécifiquesà chaque domaine 6. Bien que les registres internationaux d’essais puissent fournir des informations générales sur la performance de la recherche clinique, ils peuvent manquer de vérification du statut des essais, des détails au niveau de la spécialité et d’une description précise de la participation au niveau du site. Cela signifie que les analyses basées sur le registre pourraient mal classer l’avancement de l’essai, surestimer l’activité ou ne pas refléter les priorités de recherche institutionnelles.
Cette recherche comble un manque méthodologique en fournissant les résultats d’une analyse de portefeuille sur un seul site, croisée et vérifiée, des essais interventionnels de médicaments, basée à la fois sur des registres publics d’essais et sur un système institutionnel de gestion des essais cliniques (CTMS). Un hôpital spécialisé tertiaire spécialisé pour femmes a été choisi car ces institutions fonctionnent comme des centres majeurs de référence et de recherche pour les pathologies gynécologiques, oncologiques, reproductives et obstétricales complexes, et représentent donc des sites clés pour le développement de médicaments pour la santé féminine et les activités d’essais cliniques en Chine. L’orientation sur un seul centre permet une validation précise de dimensions telles que le statut de l’essai, le leadership, la répartition des spécialités et l’orientation thérapeutique, qui ne peuvent être capturées de manière fiable dans les études uniquement au registre. La vérification croisée du CTMS aide à corriger les irrégularités dans l’activité des essais, la réalisation et l’allocation départementale, améliorant ainsi la précision et l’interprétabilité des données.
La principale justification de cette analyse est de comparer l’activité des essais cliniques institutionnels, d’identifier la priorisation au niveau thérapeutique et spécialisé, et de définir les tendances temporelles dans le développement de médicaments en santé des femmes. L’étude proposée offre un aperçu empirique de l’évolution de l’environnement de recherche clinique dans l’un des plus grands hôpitaux tertiaires d’obstétrique et gynécologie de Chine, en examinant systématiquement le volume des essais, les indications, les classes de médicaments et la répartition des départements. Les résultats devraient être utiles pour la planification stratégique, l’allocation des ressources et la priorisation des futurs essais dans la recherche clinique axée sur les femmes.
L’objectif principal de cette étude était de caractériser systématiquement le profil, les tendances temporelles, l’orientation thérapeutique et la répartition des spécialités des essais cliniques interventionnels menés en obstétrique et gynécologie dans un grand hôpital tertiaire pour femmes en Chine entre 2019 et 2023. Nous avons émis l’hypothèse que le portefeuille d’essais institutionnels montrerait une concentration croissante en oncologie gynécologique et dans les pathologies gynécologiques chroniques, avec une représentation relativement limitée des traitements pour la santé maternelle.
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Cette étude a impliqué une analyse secondaire de données de registre désidentifiées et publiques ainsi que de dossiers administratifs institutionnels. Conformément aux directives institutionnelles et aux réglementations nationales, le Comité d’éthique de l’Hôpital des femmes, École de médecine, de l’Université du Zhejiang, a renoncé à l’approbation éthique, car l’étude n’impliquait ni participants humains, ni données personnelles identifiables, ni procédures interventionnelles. Aucun numéro de référence officiel n’a été délivré pour cette étude.
Conception de l’étude et sources de données
Une revue rétrospective des essais médicamentaux interventionnels enregistrés entre 2019 et 2023 a été réalisée. La période d’analyse a été limitée aux essais enregistrés au 31 décembre 2023, car c’était la dernière année où une vérification complète du registre et des CTMS institutionnels était disponible lors de l’extraction et de l’analyse des données. Deux sources de données complémentaires ont été utilisées :
La récupération des données à partir de ChiCTR et CTMS a été initialement réalisée par l’enquêteur principal en utilisant des critères de recherche prédéfinis et des identifiants institutionnels. Pour améliorer la fiabilité, un sous-ensemble sélectionné au hasard d’enregistrements et de classifications extraits a été vérifié indépendamment par un second évaluateur. Les incohérences concernant le statut de l’essai, les délais ou la participation institutionnelle ont été résolues par un examen manuel des archives et une consultation avec un chercheur principal.
Étape 1 : Dépistage de la plateforme ChiCTR
La fonction de recherche avancée de ChiCTR a été utilisée pour identifier les essais médicamenteux interventionnels auxquels l’Hôpital des femmes, faculté de médecine, Université du Zhejiang était inscrit comme institution participante. La recherche a été limitée aux documents enregistrés entre 2013 et 2023. Les informations extraites comprenaient l’identifiant de l’essai, la date de première publication publique, la date d’achèvement principal, le sponsor, la phase, le type d’intervention, la condition cible et le statut de recrutement. Cela a été fait pour s’assurer que tous les essais médicamenteux enregistrés auprès du régulateur étaient identifiés de manièreexhaustive 9.
Étape 2 : Vérification croisée CTMS et alignement temporel
Les essais identifiés via ChiCTR ont été croisés à l’aide des dossiers CTMS institutionnels. La date de création de l’essai CTMS était utilisée pour représenter l’initiation de l’essai, tandis que la date d’archivage de l’essai signifiait l’achèvement ou la fin de l’étude. Pour les essais menés avant 2019, les dossiers papier ont été examinés manuellement pour déterminer la date d’achèvement sur site. Les essais étaient exclus s’ils avaient été achevés avant 2019 ou enregistrés à partir du 1er janvier 2024. Cette procédure de vérification croisée a permis d’assurer la précision des délais et de minimiser la mauvaise classification des phases d’activité de l’essai. Le processus global d’identification des essais, de dépistage, de vérification croisée CTMS, d’évaluation d’éligibilité et d’inclusion finale est résumé dans la Figure Supplémentaire 1.
Dans les dossiers CTMS, les essais « terminés » étaient définis comme des études respectant les procédures de recrutement, de suivi et d’archivage prévues conformément aux exigences du protocole, tandis que les essais « terminés » étaient arrêtés avant leur achèvement prévu pour des raisons administratives, liées au sponsor, opérationnelles ou au recrutement.
Extraction des données :
Un formulaire standardisé d’extraction de données et un manuel de codage prédéfini ont été développés avant la collecte des données afin d’assurer la cohérence entre variables et sources de données. L’extraction initiale a été réalisée par l’enquêteur principal, et un sous-ensemble sélectionné au hasard de variables extraites a été vérifié indépendamment par un second évaluateur dans le cadre des procédures de contrôle qualité.
Les variables extraites ont été standardisées et compilées dans une base de données Excel structurée, et comprenaient : 1) des métriques temporelles, y compris les dates d’initiation et d’achèvement des essais ; 2) portée et statut de l’essai, y compris la participation multicentrique et le rôle institutionnel ; et (3) informations thérapeutiques, incluant la catégorie du médicament, la maladie ou affection cible, et le département spécialisé. Ces variables ont été sélectionnées pour caractériser les tendances temporelles, la répartition des spécialités et l’orientation thérapeutique du portefeuille institutionnel d’essais médicamenteux.
Traitement des données et contrôle qualité
Définitions de variables, règles de classification et gestion des données manquantes
Pour garantir la reproductibilité et la transparence, un dictionnaire de variables prédéfini et des règles de classification explicites ont été appliquées de manière cohérente sur les deux sources de données (ChiCTR et CTMS) (Tableau supplémentaire 1). Les thérapies expérimentales ont été classées selon leur mécanisme pharmacologique principal et leur classe thérapeutique en utilisant des principes de classification alignés sur les produits chimiques thérapeutiques anatomiques (ATC) et une revue par consensus des chercheurs.
Évaluation des données manquantes
L’absence a été quantifiée pour toutes les variables analytiques clés. Il n’y avait aucune donnée manquante pour le numéro d’identification de l’essai, le département de spécialité ou le périmètre de l’essai. Les variables contenant des informations incomplètes ont été documentées lors des procédures de nettoyage et de vérification des données.
Nettoyage des données
Les identifiants ChiCTR étaient utilisés comme clés principales pour identifier et supprimer les enregistrements dupliqués. Les enregistrements contenant des informations temporelles manquantes ou incohérentes (par exemple, dates d’initiation ou d’achèvement des essais) ont été identifiés en comparant les ensembles de données ChiCTR et CTMS. Ces dossiers ont ensuite été vérifiés à l’aide de documents institutionnels archivés, y compris les formulaires d’initiation d’essai, la correspondance réglementaire, les rapports de suivi et les dossiers de clôture d’études. Lorsque suffisamment de documentation était disponible, les dates manquantes étaient corrigées et mises à jour dans la base de données analytique ; sinon, le dossier original a été conservé et signalé pour examen. Une revue a été réalisée pour identifier les valeurs aberrantes (plus de 3 écarts-types par rapport à la médiane de la durée du projet). Ces procédures ont été mises en œuvre pour améliorer l’intégrité, l’exhaustivité et la fiabilité de l’ensemble de données conformément aux meilleures pratiques pour la recherche observationnellerétrospective 10.
Assurance qualité
Pour améliorer la fiabilité, 20 % des essais inclus ont été sélectionnés au hasard à l’aide d’un échantillonnage aléatoire généré par ordinateur pour une validation indépendante des variables extraites et des classifications d’essais par un second évaluateur. L’accord entre évaluateurs entre évaluateurs était excellent (κ = 0,92 de Cohen), indiquant un très haut niveau de cohérence dans la classification. Les divergences ont été résolues par consultation avec un enquêteur principal.
Analyse statistique
Des statistiques descriptives ont été utilisées pour résumer le portefeuille d’essais sur cinq ans. Les domaines analytiques et les indicateurs de portefeuille évalués dans cette étude sont résumés dans le tableau 1. Les domaines analytiques évalués dans cette étude comprenaient : (1) le volume et la distribution des essais, y compris le volume annuel, la répartition des spécialités, la participation multicentrique, le rôle institutionnel et le statut des essais ; (2) l’orientation thérapeutique, incluant les classes de médicaments et les indications de maladies ; et (3) tendances temporelles dans l’initiation annuelle des essais.
Analyse des tendances
volume annuel d’essais sur le temps, avec des intervalles de confiance correspondants à 95 %. Les statistiques descriptives ont été utilisées pour résumer les caractéristiques des essais, la répartition des spécialités, l’orientation thérapeutique, la participation multicentrique, le rôle institutionnel et le statut de l’essai. L’analyse a été réalisée à l’aide de SPSS v27.0. 11 et R v4.3.212.
Directives de déclaration :
Cette étude est rapportée conformément aux directives STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) pour les études transversales. Une liste de contrôle STROBE complète indiquant l’emplacement de chaque élément recommandé dans le manuscrit est fournie sous forme de Tableau Supplémentaire 2.
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L’analyse des essais cliniques de médicaments menés à l’Hôpital des femmes, faculté de médecine de l’Université du Zhejiang, du 1er janvier 2019 au 31 décembre 2023, a permis d’identifier un total de 59 projets. Cela comprenait 40 essais multicentriques nationaux (68 %) et 19 essais multicentriques internationaux (32 %). L’hôpital servait principalement de site participant (57, 97 %). Au 31 décembre 2023, 42 essais étaient en cours (Tableau 2). Aucune comparaison formell...
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Cette analyse descriptive de portefeuille résume 59 essais cliniques de médicaments interventionnels menés dans un hôpital tertiaire d’obstétrique et de gynécologie en Chine sur cinq ans. Bien que la taille limitée de l’échantillon limite la solidité de l’inférence, les résultats offrent une image institutionnelle validée du développement de médicaments axé sur la santé des femmes et démontrent comment les données de registre, lorsqu’elles sont croisées avec les Clinical Trial Management...
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L’auteur n’a aucun conflit d’intérêts à déclarer.
| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
|---|---|---|---|
| Chinese Clinical Trial Registry (ChiCTR) – Drug Clinical Trial Registration and Information Publicity Platform | http://www.chinadrugtrials.org.cn | National Medical Products Administration (NMPA), China | Utilisé pour identifier les essais cliniques de médicaments enregistrés et obtenir les informations d'enregistrement des essais pour l'extraction des données |
| Hospital Clinical Trial Management System (CTMS) | https://gcp.womanhospital.cn | Hôpital des femmes, École de médecine, Université du Zhejiang | Utilisé pour récupérer les dossiers d'essais cliniques, surveiller l'avancement des études et vérifier les informations liées aux essais. |
| IBM SPSS Statistics for Windows, Version 27.0 | Version 27.0 | IBM Corp., Armonk, NY, USA | Utilisé pour les statistiques descriptives, la régression linéaire et l'analyse χ² |
| Microsoft Excel | Microsoft365 Excel | Microsoft Corporation | Utilisé pour l'extraction standardisée des données, le codage des variables et l'organisation des données |
| R Statistical Software | Version 4.3.2 | R Foundation for Statistical Computing, Vienne, Autriche | Utilisé pour l'analyse statistique et la modélisation des tendances |
| STROBE Statement Checklist | https://www.strobe-statement.org/ | EQUATOR Network | Directive de rapport pour les études observationnelles transversales |