Groupe de Recherche et d'Action pour la Santé

Texte publié sur ce site le 1 octobre 1999

METE-ANALYSE OU PATA-ANALYSE ? (juin 1999)

En 1976, Glass élaborait la démarche des méta-analyses, dans le domaine des sciences sociales et de l'éducation. Dans les années suivantes, cette technique fut également employée dans le domaine médical.

Quelles sont les critères de validité d'une méta-analyse (synthèse reproductible et quantifiée) pour qu'elle ne soit pas une "pata-analyse" sortie de l'imaginaire des statisticiens?

Voici quelques éléments de réponse, largement inspirés du livre remarquable de Michel Cucherat "Méta-analyse des essais thérapeutiques" (Editions Masson).

LA META-ANALYSE

"La méta-analyse est une démarche, plus qu'une simple technique, qui a pour but de combiner les résultats de plusieurs essais thérapeutiques, pour en faire une synthèse reproductible et quantifiée. Cette synthèse produit un gain de puissance statistique dans la recherche de l'effet d'un traitement, une précision optimale dans l'estimation de la taille de l'effet et permet en cas de résultats apparemment discordants d'obtenir une vue globale de la situation".

Trois types de méta-analyses sont distingués, en fonction des données utilisées:

1. La méta-analyse des données résumées de la littérature, donc uniquement des essais publiés (ce qui expose au biais de publication)
2. La méta-analyse exhaustive sur données résumées se basant sur les études publiées et sur les travaux non publiés
3. La méta-analyse sur données individuelles se basant sur les données de tous les patients inclus dans les essais pris en considération dans la méta-analyse.

Dans la démarche de la méta-analyse, la variabilité (l'hétérogénéité) est considérée comme un paramètre de nuisance; elle contredit l'hypothèse de l'existence d'un effet traitement commun à tous les essais.

Dans la technique de la "modélisation de l'effet traitement", cette variabilité est considérée comme informative, invitant à une recherche des facteurs expliquant ces variations et devant permettre une meilleure utilisation des traitements (administration à bon escient, aux sujets potentiellement répondeurs, ou abstention chez des sujets particulièrement à risques d'effets indésirables).

VALIDITE DE LA META-ANALYSE

L'erreur aléatoire est réduite dans une méta-analyse, puisque celle-ci utilise une quantité d'informations accrue. Mais la sélection rigoureuse des essais inclus est primordiale, car si les informations de départ sont biaisées, le résultat de la méta-analyse le sera aussi.

Une méta-analyse exhaustive est donc indispensable. Il faut donc vérifier attentivement le processus de sélection des auteurs pour valider une méta-analyse.

Si les essais d'un type de traitement sont tous ou en majorité non significatifs, il est actuellement admis que, même si la méta-analyse montre un résultat significatif, ce n'est pas suffisant comme preuve. D'autres études, de plus grande ampleur sont nécessaires avant de valider le traitement.

Un seuil de signification statistique inférieur à 1 % devrait être préféré à celui, habituel, de 5 %.

Une comparaison indirecte entre l'efficacité de traitements différents, peut être validée si la technique des méta-analyses des différents traitements est rigoureuse, se basant sur des essais réellement différents. Les résultats ne seront qu'indicatifs et devront être confirmés par des études de comparaison directe.

L'ANALYSE EN SOUS-GROUPES

Un résultat significatif obtenu en multipliant les sous-groupes n'a aucune valeur, puisqu'il est obtenu en multipliant les tests statistiques, ce qui augmente l'erreur de type alpha. La méta-analyse ne résout pas ce problème.