Evaluation des caractéristiques des essais associées à l'effet traitement dans les méta-analyses

• Auteur / Autrice : Agnès Dechartres
• Direction : Philippe Ravaud
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : [Santé publique : ]épidémiologie [et sciences de l'information biomédicale]
• Date : Soutenance en 2013
• Etablissement(s) : Paris 7

Mots clés

Mots clés contrôlés

Sélection de patients

normes

Essais contrôlés randomisés comme sujet

Biais (épidémiologie)

Résumé

Les méta-analyses sont devenues des outils indispensables pour synthétiser l'ensemble des connaissances disponibles. Néanmoins, si les résultats des études sont biaises, la méta-analyse risque d'être biaisée. Les études méta-épidémiologiques permettent de comparer l'effet traitement entre les essais avec et sans une caractéristique d'intérêt dans des échantillons de méta-analyses. Elles ont permis d'étudier l'influence sur l'effet traitement de caractéristiques associées à la validité interne. En utilisant une approche méta-épidémiologique, nous avons évalué l'influence d'autres caractéristiques des essais sur l'effet traitement dans les méta-analyses. Nous avons montré que l'effet traitement était plus important dans les essais monocentriques que dans les essais multicentriques. Puis, nous avons évalué l'influence de l'effectif de l'essai sur l'effet traitement au sein des méta-analyses. Nous avons trouvé que non seulement les petits essais mais également les essais de taille modérée montraient un effet traitement plus important que les essais les plus grands dans une méta-analyse. Ces travaux nous ont amenés à réfléchir à la meilleure estimation de l'effet traitement dans une méta-analyse. Nous avons comparé l'influence de plusieurs stratégie^ d'analyse sur l'effet traitement : la méta-analyse de tous les essais, la méta-analyse restreinte aux essais à faible risque de biais, la méta-analyse restreinte aux essais les plus larges, l'essai le plus précis. Les conclusions d'un quart des méta-analyses montrant un effet bénéfique du traitement expérimental quand tous les essais étaient inclus étaient contradictoires avec le résultat de l'une des stratégies alternatives d'analyse.

Meta-analyses have become indispensable tools to synthesize available evidence. However, if the results of included studies are biased, the meta-analysis result will be biased. Meta-epidemiological studies are used to compare treatment effect estimates for trials with and without a characteristic of interest in collections of meta-analyses. They were used to study the influence of characteristics related to internal validity on treatment effect. Using a meta-epidemiological approach, we evaluated the effect of other trial characteristics on treatment effect in meta-analyses. We found larger treatment effect in single center than in multicenter trials. Then, we explored the influence of trial sample size on treatment effect within meta-analyses. We found that not only small but also moderate-sized trials showed a larger treatment effect than the largest trials within a meta-analysis. We questioned the best estimate of the treatment effect in a meta-analysis. In fact, most meta-analysis results are based on ail studies included, regardless of their risk of bias. We compared the effect of several strategies for analysis of treatment effect: meta-analysis of ail trials, meta-analysis restricted to trials at low risk of bias, meta-analysis restricted to the largest trials and results of the most precise trial. Our results showed that many meta-analyses included only trials at small or high-risk of bias. Among the meta-analyses with statistically significant treatment effect for the experimental arm, one quarter did not show any evidence of treatment effect when using one of the alternative strategies for analysis.