17. Les méta-analyses

Pourquoi un cours sur les méta-analyses?

• Synthèse chiffrée des connaissances.
• Clarification des incohérences entre études.
• Base solide pour interventions et recommandations.
• Évaluation de la variabilité des résultats.

Définition d'une méta-analyse

• Méthode statistique intégrant les résultats de plusieurs études sur une même question de recherche.
• Synthèse systématique et quantitative.
• Estimation groupée de l'ampleur de l'effet.

Avantages d'une méta-analyse

• Augmentation de la précision de l'estimation de l'ampleur de l'effet.
• Prise en compte des études avec de petites tailles d'échantillon.
• Amélioration de l'applicabilité des résultats.
• Aide à la résolution de conflits entre études contradictoires.
• Identification de tendances générales.

Désavantages d'une méta-analyse

• Biais de publication (seuls les résultats significatifs sont publiés).
• Hétérogénéité des études (difficulté de comparer des études avec des méthodologies différentes).

La taille d'effet

• Mesure quantitative de l'ampleur d'un phénomène.
• Quantifie la force d'une relation entre des variables.
• Importance pratique.

Indices de taille d'effet fréquents

• d de Cohen: Degré de séparation de deux distributions en déviation standard.
• r^2 (coefficient de détermination): Proportion de la variance de la variable dépendante prévisible par la variable indépendante.
• Odd-Ratio (OR): Chances d'avoir une issue plutôt qu'une autre, dans un groupe donné.

Intervalles de confiance

• Plage de valeurs estimant la valeur réelle du paramètre dans la population.
• Quantifie l'incertitude associée à l'estimation.
• Indique la précision des résultats.

Pondération des études dans une méta-analyse

• Les études sont pondérées en fonction de leur taille et de leur précision.
• Plus de poids aux études avec de grands échantillons et des intervalles de confiance plus restreints.

Étapes pour conduire une méta-analyse

1. Définir la question de recherche.
2. Recherche systématique de toutes les études.
3. Sélection des études selon critères d'inclusion/exclusion.
4. Extraire les tailles d'effet et informations pertinentes.
5. Rendre les tailles d'effet comparables et calculer le poids des études.
6. Calculer l'effet combiné.

Sélection des études: Raisons d'exclusion

1. Question de recherche non équivalente.
2. Base de données utilisées plusieurs fois.
3. Pas une recherche avec des données réelles.
4. Informations pertinentes non disponibles.
5. Échantillon trop faible.

Points clés à retenir

• Une méta-analyse combine les résultats de plusieurs études pour une estimation globale.
• Attention aux biais de publication et à l'hétérogénéité des études.
• Les tailles d'effet (d de Cohen, r^2, OR) sont cruciales.
• Le forest-plot aide à comprendre les tailles d'effet, les intervalles de confiance et les pondérations.