m-Rehab OSA : Impact d'un programme de télérééducation associé à la CPAP sur les marqueurs de gravité du syndrome d'apnée obstructive du sommeil (mRehabOSA)

Plan d'analyse statistique Le nombre de patients sollicités pour l'étude et le nombre de sujets inclus et randomisés dans chaque groupe seront reportés sur l'organigramme. Les arrêts prématurés (perdus de vue, décès, abandons d'étude) et leurs raisons seront signalés ainsi que tout écart par rapport au protocole.

Une première analyse descriptive de chacun des groupes sera effectuée. Pour les variables qualitatives, cette description comprendra le nombre ainsi que la fréquence des différentes modalités. Concernant les variables quantitatives, la description comprendra le nombre, la moyenne, l'écart-type, la médiane ainsi que les valeurs extrêmes selon la distribution.

La comparabilité des 2 groupes sera vérifiée pour toutes les caractéristiques initiales susceptibles d'influencer les résultats. En cas de non comparabilité sur un ou plusieurs paramètres, un ajustement sera effectué sur ce ou ces paramètres pour les comparaisons entre groupes de critères de jugement.

Analyse du critère de jugement principal La variation de l'évolution des différents critères principaux sera comparée entre les 2 groupes à l'aide d'un test de comparaison de moyennes non paramétrique (test de Mann-Whitney) ou si la distribution s'avère gaussienne et que les conditions d'application sont vérifiées , un test paramétrique (T de Student).

Analyse des critères de jugement secondaires Les variables qualitatives seront comparées par un test du Chi-carré. Dans le cas contraire, si les conditions de réalisation de ce test ne sont pas remplies, le test exact de Fisher sera utilisé.

Les variables quantitatives seront comparées entre les deux groupes :

• dans le cas de variables gaussiennes, par un test t de Student ou une analyse de variance
• dans le cas de variables non gaussiennes, par un test de Wilcoxon-Mann-Withney

Les données longitudinales (scores de qualité de vie, activités physiques) seront modélisées par une régression mixte avec l'effet patient comme variable aléatoire. Un modèle de régression linéaire modélisant la variation des critères longitudinaux sera ajusté aux covariables ayant au moins une tendance (p<0,15) à la différence entre les deux bras de l'étude. Une procédure de type direct sera mise en œuvre pour obtenir un modèle multivarié final.

Gestion des données manquantes :

La méthode IPTW sera utilisée. Les perdus de vue seront considérés en utilisant une pondération sur l'inverse de la probabilité d'être censuré