2- mt anls

Question 1

Revue systématique vs méta-analyse

Answer 1

Revue systématique: revue d’une question formulée en appliquant une méthodologie de recherche
Méta-analyse: C’est une revue systématique qui utilise des techniques statistiques pour produire une mesure résumée.
Il faut commencer par une revue systématique pour faire une méta-analyse mais pas vice-versa

Question 2

Quel devis est plus approprié si les études sont trop différentes?

Answer 2

Revue systématique

Question 3

Deux critères à respecter pour la démarche d’une méta-analyse

Answer 3

1- transparence
2- reproductibilité

Question 4

À quoi servent la méta-analyse? (4)

Answer 4

1- Augmenter la précision de l’estimé de l’effet d’une intervention
2- Expliquer la variation des résultats observés entre les différentes études
3- Évaluer l’effet d’une intervention dans un sous-groupe d’intérêt
4- Générer des nouvelles hypothèses pour les études futures

Question 5

La méta-analyse est un devis utilisé pour quoi?

Answer 5

• l’évaluation des technologies en santé
• la production de guidelines
• outils d’aide à la décision

Question 6

Quelle méthode est utilisée pour définir la question de recherche?

Answer 6

Méthode PICO (Population, intervention, comparateur, outcome)

Question 7

La rédaction du protocole et les définitions des critères de sélection vont permettre quoi?

Answer 7

• réduction de la probabilité de changements post-hoc potentiellement biaisés
• assure la transparence

Question 8

Où pouvons-nous trouver les études?

Answer 8

• bases de données électroniques (Medline, Embase, etc.)
• revues systématiques et méta-analyses précédentes
• littérature grise: littérature non facilement accessible (ex: abrégé de conférence, registres d’essais cliniques, recherche manuelle de journaux/livres, experts)

Question 9

Quelle méthode utiliser pour déterminer quelles études satisfont les critères de sélection et que permet-elle d’avoir?

Answer 9

On fait l’évaluation des études par au moins deux évaluateurs indépendants. Elle permet d’éliminer les biais basé sur les résultats obtenus ou la préférence des évaluateurs

Question 10

Si deux évaluateurs n’arrivent pas à se mettre d’accord sur le choix d’étude, quelle est la solution?

Answer 10

Avoir un troisième évaluateur qui tranche la décision

Question 11

Si on oublie d’identifier les publications multiples (doublons), quel postulat est violé?

Answer 11

Les résultats combinés doivent être indépendants les uns des autres

Question 12

Qu’est-il important de faire avec les études exclues?

Answer 12

Faire une liste des études exclues et de la raison de leur exclusion

Question 13

Quelles données sont extraites dans les études sélectionnées?

Answer 13

• données générales (date de publication, journal, devis utilisé)
• données spécifiques (caractéristiques des patients, intervention, comparateur, durée de suivi)
• données quantitatives (nb de pts, outcome, durée de survie)

Question 14

Comment peut-on évaluer le risque de biais dans les études incluses?

Answer 14

Développer une grille d’évaluation de la rigueur scientifique et de la pré-tester

Question 15

Comment utiliser le résultat de l’évaluation du risque de biais (si elle semble moins impactée par les biais)?

Answer 15

• restreindre l’analyse principale de l’évaluation du risque de biais
• pondérer le calcul de la mesure résumée
• variable d’ajustement dans les analyses statistiques

Question 16

Les estimations des mesures d’association tendent à être sur ou sous-estimées dans les études ayant un haut risque de biais?

Answer 16

Surestimées

Question 17

Quels sont les facteurs qui pourraient expliquer partiellement l’inconsistance des résultats des différentes études?

Answer 17

• taille des échantillons
• devis de recherche
• caractéristiques des populations étudiées
• type d’intervention ou d’exposition
• taux d’observance au traitement
• pertes au suivi
• risque de biais dans les études

Question 18

Quels sont les tests statistiques pour évaluer l’hétérogénéité?

Answer 18

• statistique Q
• statistique I-carré

Question 19

Expliquer la statistique Q

Answer 19

Distribution du X-carré avec N-1 ddl où N = nb d’études
Faibles valeurs de p (<0.1) = présence d’hétérogénéité

Question 20

Expliquer la statistique I-carré

Answer 20

Dérivée de la statistique Q
Représente le % de la variation des mesures d’association due à l’hétérogénéité plutôt que le hasard

Question 21

Quels sont les chiffres prouvant la présence d’hétérogénéité et mènent à quelle conclusion?

Answer 21

statistique I-carré = 50% et +
statistique Q = valeur p<0.1
Il est préférable de ne pas combiner les résultats des études, donc de ne pas faire de méta-analyse

Question 22

Lorsque les résultats des études sont combinés, on donne du poids à quelles études et quels modèles statistiques peuvent être utilisés?

Answer 22

Celles possédant une grande taille d’échantillon
2 types de modèles statistiques peuvent être utilisés: modèle à effet fixe et à effets aléatoires

Question 23

Quelle supposition est faite pour le modèle à effet fixe?

Answer 23

Suppose que les différences entre les résultats des études sont dues uniquement au hasard

Question 24

Le modèle à effet fixe est utilisé pour quels types d’études à combiner?

Answer 24

Les études similaires en terme d’intervention/exposition, population, suivi, etc.

Question 25

Pourquoi dit-on que le modèle à effets aléatoires est conservateur?

Answer 25

Il produit des mesures résumées dont les intervalles de confiance seront plus larges

Question 26

Le modèle à effets aléatoires est utilisé pour quels types d’études à combiner?

Answer 26

Les études variant en terme d’intervention/exposition, population, suivi, etc.

Question 27

Quelle type de biais est la principale menace à la validité des méta-analyses et pourquoi?

Answer 27

Le biais de publication parce que les résultats positifs ou statistiquement significatifs auront plus de chances d’être publiés, donc la publication ou non des recherches est influencée par la nature ou la direction des résultats

Question 28

Pourquoi est-il important de ne pas se limiter aux bases de données électroniques seulement?

Answer 28

Sinon on ne prend que les résultats positifs publiés et l’estimation de l’intervention est gonflée

Question 29

Quelles sont les deux méthodes pour limiter le biais de publication?

Answer 29

• méthode de Rosenthal (‘‘fail safe N’’)
• méthode graphique de Light et Pillemer ou ‘‘funnel plot’’

Question 30

Que permet la méthode de Rosenthal de faire?

Answer 30

Elle permet d’estimer le nombre d’études non publiées avec un résultat non statistiquement significatif qui doit inverser le résultat significatif généré par la méta-analyse

Question 31

Que permet la méthode graphique ‘‘funnel plot’’ de faire?

Answer 31

C’est un diagramme de dispersion qui met en relation la mesure de l’effet et la taille de l’échantillon. En absence de biais, le nuage de points devrait avoir la forme d’un entonnoir renversé. S’il y a un trou dans le graphique, cela suggère un biais de publication

Question 32

Que peut-on discuter des limites de l’étude?

Answer 32

• risque de biais dans les études combinées
• biais de publication
• puissance statistique

Question 33

Quels sont les avantages de la méta-analyse?

Answer 33

• transparence
• objectivité
• réduction de biais
• permettent de répondre à des questions non-adressées dans les études individuelles (ex sous-pop en particulier dont on avait pas un nb suffisant pour avoir des résultats statistiquement significatifs)
• peu coûteuses
• pas de problèmes éthiques

Question 34

Quelles sont les limites de la méta-analyse?

Answer 34

• produire des infos trompeuses si reflètent les biais des résultats individuels (garbage in, garbage out)
• combiner les résultats d’études ayant des devis, des interventions ou des expositions différents n’est pas approprié
• production d’une mesure résumée inappropriée en présence d’un biais de publication inapproprié
• doit être mis à jour pour refléter l’état des connaissances

Question 35

Qu’est-ce que la grille d’évaluation AMSTAR?

Answer 35

Outil permettant d’évaluer la qualité méthodologique des revues systématiques/méta-analyses