Une méta-analyse se penche sur plusieurs études qualifiantes
Une méta-analyse est essentiellement une étude sur les études. Il est utilisé pour obtenir un résultat intégré. En d'autres termes, un chercheur passe en revue des études précédemment publiées sur un sujet, puis analyse les différents résultats pour trouver des tendances générales à travers les études. Il peut être utilisé en psychologie , en médecine générale ou dans des études détaillées de maladies, de conditions et de traitements particuliers.
Pourquoi la méta-analyse est-elle importante?
Avec de nouvelles études du monde entier constamment publiées, la quantité de recherche médicale disponible est écrasante. Cela est vrai même pour le praticien le plus expérimenté.
Une méta-analyse est utile parce que c'est un examen conçu pour résumer l'information. Il suit quelques principes généraux dans cette méta-analyse:
- est fait systématiquement
- suit certains critères
- contient un pool de résultats
- est basé sur une analyse quantitative
L'examen fournit des conclusions et des tendances importantes qui influencent la recherche future, les décisions des décideurs et la façon dont les patients reçoivent des soins.
Les principaux objectifs de la méta-analyse
Comme vous le savez maintenant, une méta-analyse est un résumé des résultats intégrés analysés pour leurs différences. Les autres objectifs de ce type de revue clinique sont:
- Évaluer les effets dans différents sous-ensembles de participants.
- Créer de nouvelles hypothèses pour inspirer de futures études cliniques.
- Surmonter les limites de la petite taille des échantillons.
- Établir la signification statistique.
La méta-analyse "augmente" la taille de l'échantillon
L'une des raisons pour lesquelles les méta-analyses sont si utiles est due à un problème trop commun dans de nombreuses études de recherche: la petite taille des échantillons.
L'utilisation d'un échantillon de grande taille nécessite plus de ressources, y compris des fonds et du personnel, qu'un petit échantillon.
Lorsque les projets de recherche individuels n'intègrent pas un nombre significatif de sujets, il peut être difficile de tirer des conclusions fiables et valables.
Les méta-études aident à surmonter le problème de la petite taille des échantillons parce qu'elles examinent plusieurs études dans le même domaine.
Méta-analyse et établissement de l'importance statistique
Les méta-analyses peuvent également aider à établir la signification statistique à travers les études qui pourraient autrement sembler avoir des résultats contradictoires.
Lorsque vous prenez en considération de nombreuses études à la fois, la signification statistique établie est beaucoup plus grande qu'avec une seule étude. Ceci est important car la signification statistique augmente la validité des différences observées. Cela augmente la fiabilité de l'information.
Avantages de la méta-analyse
Les méta-analyses offrent de nombreux avantages par rapport aux études individuelles. Cela inclut un plus grand pouvoir statistique et une plus grande capacité à extrapoler à la population plus grande. Ils sont également considérés comme basés sur des preuves.
Inconvénients de la méta-analyse
Bien que puissant outil de recherche, la méta-analyse présente des inconvénients. Il peut être difficile et fastidieux de trouver toutes les études appropriées à examiner. Les méta-analyses nécessitent également des compétences et des techniques statistiques complexes.
Pourquoi la méta-analyse est controversée
Alors que les chercheurs reconnaissent que la méta-analyse est un outil efficace, la controverse repose sur la procédure utilisée par les évaluateurs. Suivre les principes susmentionnés est essentiel pour tirer des conclusions valables et fiables.
Les experts préviennent que même des dérogations mineures au protocole peuvent produire des résultats biaisés et trompeurs. De plus, une fois terminées et évaluées par des pairs, certaines méta-analyses se sont avérées inappropriées et injustifiées.
Types de biais dans la méta-analyse
Une méta-analyse biaisée peut produire des résultats trompeurs.
Les trois principaux types de biais sont:
- Biais de publication. Le problème ici est que les études "positives" sont plus susceptibles d'être imprimées.
- Rechercher un biais. La recherche d'études peut produire des résultats biaisés involontairement. Cela inclut l'utilisation d'un ensemble incomplet de mots clés ou de stratégies différentes pour rechercher des bases de données. En outre, le moteur de recherche utilisé peut être un facteur.
- Biais de séléction. Les chercheurs doivent clairement définir les critères pour choisir parmi la longue liste d'études potentielles à inclure dans la méta-analyse pour assurer des résultats impartiaux.
> Source:
> Walker E, Hernandez AV, Kattan MW. Méta-analyse: ses forces et ses limites Cleveland Clinic Journal of Medicine. 2008; 75 (6): 431-9.