1 min lire
La méta-analyse est un sous-ensemble des examens systématiques qui combine des données qualitatives et quantitatives pertinentes provenant de plusieurs études sélectionnées afin d'aboutir à une conclusion unique ayant une plus grande puissance statistique. Cette conclusion est statistiquement plus significative que l'analyse d'une seule recherche en raison du plus grand nombre de sujets, d'une plus grande diversité parmi les sujets ou de l'accumulation des effets et des résultats.
La méta-analyse est décrite plus en détail ci-dessous :
Objectif
- Établir la signification statistique d'études dont les résultats sont contradictoires.
- Développer une estimation correcte de l'ampleur de l'effet.
- Fournir une analyse plus complexe des dommages, des données de sécurité et des avantages.
- Examiner des sous-groupes dont les chiffres individuels ne sont pas statistiquement significatifs.
Avantages
- Amélioration de la précision des preuves convaincantes des effets de l'intervention lorsque les études sont trop petites.
- Une plus grande puissance statistique et une analyse confirmative des données.
- Répondre aux questions sans réponse ou non mentionnées dans l'étude de recherche.
- Une bonne source pour répondre aux études contradictoires et générer de nouvelles hypothèses.
- Considéré comme une ressource fondée sur des données probantes.
Inconvénients
- Il est difficile et long d'identifier les études appropriées.
- Toutes les études ne fournissent pas les données adéquates pour l'inclusion et l'analyse.
- Nécessite des techniques statistiques avancées.
- Hétérogénéité des populations étudiées.
Le processus en cinq étapes
Parcelle forestière
Les estimations finales d'une méta-analyse sont souvent illustrées graphiquement sous la forme d'un "diagramme de forêt".
Un diagramme de forêt présente les estimations de l'effet et les intervalles de confiance pour les études individuelles et les méta-analyses. Dans un diagramme forestier, chaque étude est représentée par un bloc au niveau de l'estimation ponctuelle de l'effet de l'intervention, une ligne horizontale s'étendant de part et d'autre du bloc. La surface du bloc indique le poids attribué à cette étude dans la méta-analyse, tandis que la ligne horizontale représente l'intervalle de confiance (généralement avec un niveau de confiance de 95 %). L'aire du bloc et l'intervalle de confiance transmettent des informations similaires, mais apportent tous deux une contribution différente au graphique. L'intervalle de confiance représente l'éventail des effets de l'intervention compatibles avec les résultats de l'étude. La taille du bloc attire l'attention sur les études dont la pondération est la plus élevée (généralement celles dont l'intervalle de confiance est le plus étroit), qui dominent le calcul du résultat synthétique présenté sous la forme d'un losange dans la partie inférieure.
Identifier les données d'étude pertinentes pour développer une conclusion unique peut être une tâche décourageante. Faites appel à un expert reconnu comme Freyr pour le contrôle et l'analyse des données d'études d'essais cliniques.
