Notions de méta-analyses

Transcription

1 Notions de méta-analyses Dr Roch Giorgi LERTIM, Faculté de Médecine, Université de la Méditerranée, Marseille, France

2 Introduction Technique développer en psychologie et en sociologie dans les années Apparition plus tardive dans le domaine médical (Leizorovicz et Boissel, 1983) Pourtant : concept ancien (Cochran, 1954) existence de méthodes statistiques (Fisher, 1932, Mantel et Hænszel, 1959)

3 Introduction Intérêt croissant dans le domaine médical : Exemple pour les essais thérapeutiques Années Nombre Actuellement 400/ans Pourquoi cet accroissement d intérêt? Besoin ressenti par les acteurs de santé, prescripteur ou décideur ; augmentation de la somme des connaissances médicales ; nécessité de posséder des données synthétique ; intégrer efficacement dans la pratique les résultats de la recherche médicale.

4 Exemple : cholestérol et maladies CV Constat épidémiologique : l augmentation du taux de cholestérol (LDL) est un FDR des maladies coronariennes ischémiques pathologies sources de mortalité prématurée (IDM) Recherche expérimentale : présence de cholestérol dans les plaques d athérome études sur les animaux

5 Exemple : cholestérol et maladies CV Question : la baisse du taux de cholestérol peut-elle diminuer le risque de maladie cardiaque? Essai Evénements Mortalité Mortalité coronariens coronarienne totale OMS clofibrate NS NS p < 0,05 LRC NS NS NS Helsinki Heart? p=0,02 NS Study WOSCOPS p < 0,01 p = 0,13 p = 0,051 Source : Cucherat, 1997

6 Définition - Buts Définition : méthode d intégration structurée et statistique de nombreux résultats de recherche (études distinctes mais similaires), de leur analyse et de leur synthèse Buts : obtenir les informations les plus utiles sur un sujet donné afin d en faire la meilleure synthèse possible

7 Objectifs Objectifs : confirmer et affirmer une information augmenter la puissance statistique améliorer la précision de l estimation lever le doute en cas de résultats discordants tester et augmenter la généralisation d un résultats à un large éventail de patients expliquer la variabilité des résultats constater le manque de données fiables dans un domaine formuler des hypothèses nouvelles poser des hypothèses pour les recherche futures

8 Étapes d une méta-analyse Formulation du problème Formulation des objectifs Élaboration d un protocole de recherche Bibliographie Évaluation de la qualité des études Études retenues Études exclues Analyse(s) statistique Discussion des résultats Conclusions

9 Recherche bibliographique La plus exhaustive possible source : bases de données bibliographiques informatisées (Medline, Embase, Biosis, Pascal, ) bibliographie citée par les études actes de congrès (peu de BDD informatisées) demande au près d «expert» entreprises, institutions (industrie pharmaceutique, ) biais : bibliographie incomplète résultats NS : autocensure des auteurs, sélection par les comités de lecture essais non destinés à être publiés (industrie pharmaceutique)

10 Évaluation de la qualité des études Hiérarchie du niveau de preuve (modulable selon que les questions relèvent soit du diagnostic, de l étiologie, du pronostic ou du traitement) Source : C. Delvenne et al. (

11 Évaluation de la qualité des études Évaluation critique de la littérature : Evidence-based Medicine working group (JAMA, 1993 à 1997) recherche de critères spécifiques en fonction de l aspect clinique abordé : diagnostic, causalité, efficacité thérapeutique et pronostic. exemples : randomisation dans un essai thérapeutique comparaison avec un test de référence dans une étude d efficacité thérapeutique évaluation de la validité des résultats

12 Analyse statistique (1) Problématique quantifier dans chacune des études l effet du facteur par une statistique appropriée (%, OR, RR, ) combiner en une seule statistique l effet du facteur dans l ensemble des études Objectifs tester l existence d un effet du facteur étudié dans l ensemble des études estimer l importance de cet effet vérifier l absence d hétérogénéité importante de cet effet d une étude à l autre

13 Analyse statistique (2) Méthodes il faut pouvoir tenir compte des particularités des patients de chaque étude (on ne regroupe pas les données de toutes les étude en une seule) les études seront pondérées selon leur taille, leur qualité il s agit principalement de méthodes d ajustement exemple : χ 2 de Mantel-Hæntszel (variables qualitatives seuil de signification du test : il peut être choisi comme étant < 5 % (on diminue le risque de considérer que l effet est efficace à tord)

14 Cholestérol et mortalité C.V. Représentation graphique de l estimation de RR avec son IC pour chacune des études et pour la méta-analyse études OMS clofibrate LRC HHS WOSCOPS effectifs TOTAL RR = 0,944 p=0,027 Source : Cucherat, RR

15 Limites Les différentes études doivent utiliser des stratégies identiques fournir des données quantitatives semblables Variabilité entre les études dues à des différences de niveau de qualité dans la conception des expériences dans le choix des méthodes statistiques