Principe général

Une méta-analyse propose de faire la synthèse de plusieurs études par agrégation de leurs données numériques à partir d’une sélection réalisée au cours d’une revue systématique préalable. L’extraction des données de chaque étude est alors réalisée à l’aide d’une grille d’analyse. La grille la plus utilisée pour évaluer les études contrôlées randomisées est la Risk of Bias Tool de la collaboration Cochrane, qui consiste à évaluer pour différents aspects méthodologiques si le risque de biais est haut, bas ou non évaluable. Ces différents points évalués doivent être clairement rapportés dans les résultats de la méta-analyse.

Intérêt d’une méta-analyse

Elle est souvent réalisée pour tenter de répondre à une question qui prête à controverse, avec des études à la limite de la significativité statistique ou qui ne donnent pas les mêmes résultats. En effet, l’intérêt de la méta-analyse sera d’augmenter le nombre total de sujets ce qui augmente la puissance globale, donnant davantage de chance d’obtenir un résultat statistiquement significatif (encadré IA).

De plus, une méta-analyse facilite la réalisation d’analyses en sous-groupes, notamment pour les études de tolérance, avec l’augmentation du nombre de patients et d’événements étudiés.

S’assurer de l’homogénéité

Le principe de la méta-analyse est donc de regrouper des données issues d’études différentes. Il est capital d’évaluer l’hétérogénéité entre les résultats des différentes études. Cette évaluation est faite par le coefficient d’hétérogénéité “I2” : hétérogénéité faible entre 0 % et 30 %, modérée entre 30 et 50 %, substantielle entre 50 et 75 % ou considérable entre 75 et 90 % (encadré IB). En cas d’hétérogénéité importante, il faudra réaliser des études de sensibilité afin d’en comprendre les raisons, mais surtout analyser les résultats avec grande précaution.

Il existe par ailleurs un biais spécifique des méta-analyses reposant sur le fait que les méta-analyses auront tendance à omettre les articles d’étude négative n’ayant pas abouti à démontrer un résultat. En effet, les articles qui montrent une différence[...]

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