La méta-analyse est un outil scientifique qui permet de regrouper les résultats des divers essais cliniques portant sur une même question. La conclusion de la méta-analyse peut alors permettre de conclure à l’efficacité ou non d’une nouvelle stratégie thérapeutique, par comparaison avec une stratégie de référence ou avec un placebo, mais parfois aussi à l’absence de données scientifiques rigoureuses. Les conclusions ainsi élaborées peuvent servir de support à la constitution de recommandations pour la pratique clinique (1,2).
Il est facile de faire une mauvaise méta-analyse !
« Il est simple et rapide de faire une mauvaise méta-analyse…, mais long et difficile de réaliser des méta-analyses de grande qualité ». En effet, toutes les études appropriées qui ont répondu à une même question clinique précise ne sont pas nécessairement publiées, en particulier celles dont les résultats sont négatifs. Dans certaines disciplines, le taux de non-publication peut atteindre 50 %. Il arrive également que les résultats des études soient mentionnés de manière partielle dans la publication, les autres données, parfois utiles à connaître, étant à rechercher ailleurs, par exemple sur le site « Clinical Trials » (clinicaltrials.gov). Par ailleurs, les études ne décrivent pas toujours avec précision la méthodologie employée ou les résultats obtenus. De plus, les études sont souvent réalisées dans des conditions idéales pour un essai clinique (recrutement facile des patients, médecins prescripteurs accoutumés aux essais cliniques…), alors qu’elles devraient être pragmatiques et proches de la pratique clinique. Enfin, dans 30 % des essais cliniques, le critère principal de jugement décidé lors de l’enregistrement de l’essai n’est pas celui qui est indiqué dans la publication finale…
La plupart des méta-analyses incluent tous les essais quels que soient leur risque de biais ou le nombre de patients inclus, ce qui peut avoir une influence sur leurs résultats et leurs conclusions. A. Dechartres et al. ont recherché l’effet des conditions de réalisation des méta-analyses dans un travail qui a porté sur 163 méta-analyses (3). Les résultats de ce travail montrent que l’effet traitement varie selon la stratégie d’analyse utilisée, et qu’il est fréquemment plus important pour la méta-analyse incluant tous les essais que pour les autres stratégies d’analyse (restreinte aux essais comportant le plus grand nombre de patients inclus, ou à faible risque de biais).
Vers des méta-analyses en réseau ?
Les preuves les plus robustes et les moins entachées de biais proviennent d’essais contrôlés avec allocation aléatoire des patients. De nombreuses comparaisons directes cliniquement intéressantes ne sont toutefois malheureusement pas envisagées, ou ne sont pas publiées. Des comparaisons indirectes peuvent compenser l’absence ou la rareté des comparaisons directes grâce à la méthode des méta-analyses dites « en réseau », dans laquelle des interventions elles-mêmes comparées à un même groupe témoin, un placebo ou traitement de référence par exemple. Une telle méta-analyse a été récemment réalisée pour évaluer l’efficacité des analgésiques non-opioïdes après intervention chirurgicale majeure (4).
Enfin, idéalement, dans une méta-analyse « en réseau cumulative dynamique », une revue systématique et méta-analyse en réseau qui englobe tous les traitements devrait être constamment mise à jour.
(1) Leeflang MM, et al, Cochrane Diagnostic Test Accuracy Working Group. Systematic reviews of diagnostic test accuracy. Ann Intern Med 2008; 149(12): 889-97.
(2) Hoffmann TC, et al. Enhancing the usability of systematic reviews by improving the consideration and description of interventions.Bmj 2017; 358: j2998.
(3) Dechartres A, et al. Association Between Analytic Strategy and Estimates of Treatment Outcomes in Meta-analyses. Jama 2014; 312(6): 623.
(4) Martinez V, et al. Non-opioid analgesics in adults after major surgery: systematic review with network meta-analysis of randomized trials. Br J Anaesth 2017; 118(1): 22-31.
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