Contexte et intérêt

La pratique médicale moderne s’appuie de plus en plus sur la médecine fondée sur les preuves (ou EBM pour Evidence-Based Medicine). Dans ce contexte, le besoin d’un niveau de preuve scientifique robuste est devenu essentiel pour appuyer les décisions thérapeutiques. Cependant, la multiplication des études cliniques et la diversité des résultats publiés rendent la synthèse des données complexe, notamment dans le cadre des essais thérapeutiques : certaines études concluent à l’efficacité d’un traitement, d’autres non. Comment trancher ? C’est précisément pour répondre à cette question qu’a été développée la méta-analyse.

La méta-analyse permet de combiner les résultats de plusieurs études portant sur une même question de recherche afin d’obtenir une estimation plus précise et plus fiable de l’effet d’un traitement.

Elle s’impose aujourd’hui comme un outil incontournable pour analyser l’accumulation de données issues d’échantillons parfois hétérogènes et pour généraliser les résultats à des populations plus larges.

Principe général

Une étude isolée apporte un “témoignage”, souvent limité par son effectif ou ses biais. La méta-analyse consiste à rassembler un ensemble de témoignages scientifiques afin de dégager une vérité plus solide.

Sur le plan méthodologique, la méta- analyse n’est pas qu’un calcul statistique : c’est une démarche scientifique complète, structurée et reproductible. Elle vise à :

– combiner les résultats d’études indépendantes sur un même sujet ;

– accroître la puissance statistique globale pour détecter un effet réel ;

– améliorer la précision des estimations ;

– identifier les sources de variabilité entre études.

Ainsi, en agrégeant des études le plus souvent de taille modeste, la méta-analyse peut révéler un effet que chaque étude, prise isolément, n’aurait pas permis de démontrer. Dans d’autres situations, elle peut permettre de trancher entre des travaux scientifiques donnant[...]

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