PROGRAMME (Susceptible de modifications)

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1 Page 1 sur 8 PROGRAMME (Susceptible de modifications) Partie 1 : Méthodes des revues systématiques Mercredi 29 mai 2013 Introduction, présentation du cours et des participants Rappel des principes et des étapes des RS Les biais potentiels d un essai contrôlé randomisé Identifier les risques de biais d un essai contrôlé randomisé Construire une table de risque de biais Cochrane Travail en groupe Pause de midi Discussion sur l exercice et sur les problèmes rencontrés Comparaison avec l extraction des données effectuées dans la revue systématique Hétérogénéité, analyse de sous-groupes/sensibilité Random and fixed effects : que choisir? Problèmes spécifiques (scientific misconduct : double publication, données truquées, etc.) Atelier facultatif : Introduction à RevMAn et exercices Atelier facultatif : Introduction à GradePro 9h00-9h30 9h30-10h00 10h00-10h15 10h15-12h00 12h00-13h00 13h00-14h00 14h00-14h45 14h45-15h00 15h00-15h45 15h45-16h30 16h30-17h30 16h30-17h30

2 Page 2 sur 8 Partie 1 : Méthodes des revues systématiques Jeudi 30 mai 2013 Questions par rapport à la première journée Quelques variantes de design d études randomisées: Etudes cross-over ; études en cluster ; études avec plus de deux groupes de comparaison, études factorielles Quelques variantes de design d études randomisées : suite La problématique des études non-randomisées Pause de midi Summary of findings table et lien avec GRADE Exercice avec table SoF (1h) Atelier facultatif : Introduction à RevMAn et exercices Atelier facultatif : introduction à GradePro 9h00-9h15 9h15-10h30 10h30-10h45 10h45-11h30 11h30-12h15 12h15-13h15 13h15-14h15 14h15-14h30 15h00-16h00 16h00-17h00 16h00-17h00

3 Page 3 sur 8 Partie 1 : Méthodes des revues systématiques Vendredi 31 mai 2013 Introduction aux revues pronostiques Introduction aux revues avec données individuelles Introduction aux revues systématiques de test diagnostiques Introduction aux revues systématiques en réseau (network meta-analysis) Conclusion et évaluation 9h00-9h45 9h45-10h30 10h30-10h45 10h45-11h30 11h30-12h15 12h15-12h30

4 Page 4 sur 8 Partie 2 : Statistiques des méta-analyses (attention, début du cours à 14h le 26 juin) Mercredi 26 juin Introduction à la méta-analyse Introduction I. Pourquoi faire une méta-analyse? II. Comment fonctionne une méta-analyse? Quelques concepts III. Définition d un «effect size» 1. Les notions de paramètre, d estimateur et d estimation 2. «Effect sizes» basés sur des données continues a. La moyenne (mu) b. La différence des moyennes (D) c. La différence des moyennes standardisée (d et g) d. Le rapport des moyennes (R) e. Laquelle des mesures D, d, g et R utiliser et quand? Exercices (moyennes) 3. «Effect sizes» basés sur des données binaires a. La proportion (p) b. Le Risque Relatif (RR) c. L Odds Ratio (OR) d. La différence de risque (RD) e. Laquelle des trois mesures RR, OR et RD utiliser et quand? Exercices (données binaires) 14h00-14h15 14h15-14h35 14h35-15h15 15h15-15h45 15h45-16h00 16h00-16h40 16h40-17h15h

5 Page 5 sur 8 Partie 2 : Statistiques des méta-analyses Jeudi 27 juin Introduction à la méta-analyse 4. «Effect sizes» basés sur des corrélations 5. Conversion des «Effect sizes» Exercices (corrélations) Matin IV. Modèles à effet fixe versus effets aléatoires 1. Le modèle à effet fixe a. Estimation du modèle à effet fixe : «Méthode de la variance inverse» b. Estimation du modèle à effet fixe lorsque les événements sont rares : Les méthodes de Mantel-Haenszel et de Peto, les approches multi-niveaux et Bayésienne 2. Le modèle à effets aléatoires a. Estimation de la variance «inter-études» b. Estimation du modèle à effets aléatoires : «DerSimonian&Laird method» c. Estimation du modèle à effets aléatoires lorsque les événements sont rares : L approche par la vraisemblance exacte 3. Lequel des deux modèles choisir Exercices (modèles à effet fixe et à effets aléatoires) V. L hétérogénéité 1. Sources de l hétérogénéité 2. Comment identifier l hétérogénéité? Pause de midi 9h00-9h20 9h20-9h50 9h50-10h30 10h30-10h45 10h45-11h30 11h30-12h30 12h30-13h00 13h00-14h00

6 Page 6 sur 8 Partie 2 : Statistiques des méta-analyses Jeudi 27 juin Introduction à la méta-analyse 3. Quantification de l hétérogénéité a. Le calcul de Q b. L estimation de la variance inter-études τ 2 c. Le calcul de I 2 4. Que fait-on de l hétérogénéité? Exercices (l hétérogénéité) VI. Intervalle de prédiction Exercices (Intervalle de prédiction) Après-midi VII. L analyse de sous-groupes 1. Quel modèle adopter pour calculer l effet «combiné» au niveau de chacun des sous-groupes d études? 2. Est-il raisonnable de calculer un effet «combiné» global de chacun des effets «combinés» des sous-groupes et comment? 3. Méthode de comparaison des sous-groupes 4. La proportion de variance expliquée R2 14h00-14h45 14h45-15h30 15h30-15h45 15h45-16h00 16h00-16h20 16h20-17h15

7 Page 7 sur 8 Partie 2 : Statistiques des méta-analyses Vendredi 28 juin Techniques avancées de méta-analyse Matin Exercices (l analyse de sous-groupes) VIII. La méta-régression 1. Le modèle mathématique 2. Les indices d hétérogénéité résiduelle 3. Test de l hétérogénéité résiduelle 4. Proportion de variance expliquée 5. Intervalle de prédiction 6. Le Risque de faux positif et le «biais écologique» Exercices (la méta-régression) IX. Outils de diagnostique 1. Investigation du biais de sélection et du biais de publication a. Le funnel plot b. Tests d asymétrie du funnel plot c. Le contour-enhanced funnel plot 9h00-9h45 9h45-10h45 10h45-11h00 11h00-11h30 11h30-12h30 Exercices (outils de diagnostique) Pause de midi 12h30-13h00 13h00-14h00

8 Page 8 sur 8 Partie 2 : Statistiques des méta-analyses Vendredi 28 juin Techniques avancées de méta-analyse Après-midi 2. Analyse de sensibilité, analyse des résidus et détection des cas influents a. Le funnel plot stratifié b. La méthode Trim&Fill c. La méta-analyse cumulée d. Analyse des résidus e. Détection des cas influents Exercices (outils de diagnostique) X. Peut-on combiner des études randomisées avec des études observationnelles? 1. Différences fondamentales entre essais cliniques randomisés et études observationnelles 2. Ajustement sur la base de scores de qualité 3. Combien d études faut-il pour conduire une méta-analyse? Evaluation et conclusion 14h00-15h00 15h00-15h30 15h30-15h45 15h45-16h30 16h30-16h45