Qu’est-ce qu’une méta-analyse ?

Une méta-analyse est une technique statistique permettant de combiner des données provenant de plusieurs études sur un sujet particulier. Le but est de répondre à une question de recherche claire.

La méta-analyse se situe au sommet de la pyramide de la médecine fondée sur les preuves scientifiques. Cela correspond au niveau de preuve le plus élevé en médecin fondée sur les preuves (Cochrane ; Crawford, Nature, 2007 ; Murad BMJ EBM 2016) par rapport à d’autres modèles d’études (tels que les essais contrôlés randomisés ou les études de cohorte). En combinant des études individuelles et en utilisant ainsi plus de données, la précision et l’exactitude des estimations sont améliorées. De plus, si le nombre d’études individuelles était insuffisant, leur combinaison dans une méta-analyse peut augmenter la puissance statistique globale pour détecter un effet.

Les étapes de base impliquées dans une méta-analyse sont

  1. Identifier / formuler un problème
  2. Décider des critères de sélection / inclusion des études
  3. Pré-enregistrer le protocole de sa méta-analyse sur la plateforme internationale PROSPERO
  4. Faire une recherche documentaire sur les bases de données de publications scientifiques (PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane library) à partir de mots clefs
  5. Extraction de données (date de publication, auteur, effet du traitement, nombre de participants, variables d’exposition…)
  6. Évaluation des biais de chaque étude à partir d’outils validés (ROBIN-I pour les essais non-randomisés et Rob2 pour les essais randomisés)
  7. Faire la méta-analyse de base qui va combiner les résultats à partir d’une modèle à effets aléatoires ou à effets fixes

Comment la méta-analyse a été conduite ?

  1. La question de recherche était : est-ce que l’ajout de chloroquine ou d’hydroxychloroquine avec ou sans azithromycine est associée avec la mortalité chez les patients atteints de COVID-19 ?
  2. Les critères d’inclusion étaient la présence de données de mortalité sur le COVID-19 et d’utilisation d’hydroxychloroquine (avec ou sans azithromycine) chez des cas confirmés. Les commentaires, case report, méta-analyses et revues, éditoriaux, études in vitro et in vivo ont été exclus.
  3. Le protocole de la méta-analyse (Fiolet et al.) a été pré-enregistré, accepté et validé sur la plateforme PROSPERO CRD42020190801.
  4. La recherche de publication s’est faite sur Pubmed, Embase, Web of Science, Cochrane Library, Google Scholar et Medrixv avec ces mots clefs : (hydroxychloroquine OU HCQ) ET (Mortalité OU décès) ET (COVID-19 OU SRAS-CoV-2). 839 articles ont été identifiés. De nombreux duplicatas ont été identifiés puisque une étude peut être sur plusieurs bases de données. Plusieurs études ne répondaient pas aux critères d’inclusion
  5. Les données ont été extraites
  6. Les biais ont été évalués avec les outils Cochrane. Trois essais randomisés contrôlés présentaient « some concerns ». Parmi les essais non-randomisés, 11 études présentaient des risques de biais critiques et 14 des biais modérés ou sérieux. Les études avec des biais critiques ont été excluses puisque la méta-analyse ne corrige pas les biais individuels des études. Combiner des études à biais élevés donne un résultat global biaisé. Un biais est une erreur systématique, ou un écart par rapport à la vraie valeur dans les résultats ou les inférences. Les biais peuvent opérer dans les deux sens: différents biais peuvent conduire à une sous-estimation ou une surestimation du véritable effet d’intervention (effet du médicament). La méthodologie Cochrane recommande de restreindre l’analyse principale aux études avec des biais faibles et modérés et de présenter en analyse de sensibilité une stratification par risque de biais . Source : https://handbook-5-1.cochrane.org/chapter_8/8_8_3_1_possible_analysis_strategies.htm
  7. Un modèle à effet aléatoire a été mis en place pour tenir compte de l’hétérogénéité des études. Une analyse bayésienne, une analyse d’influence et des analyses en sous-groupe ont été conduites pour vérifier la robustesse des résultats

Qu’est-ce qu’un biais ?

Voir cet article : https://metahcq.wordpress.com/2020/09/03/quest-ce-quun-biais-erreur-systematique-dans-une-etude/


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