Thèse soutenue

Épidémiologie et méthodologie des méta-analyses en réseau

FR
Auteur / Autrice : Aïda Bafeta
Direction : Philippe Ravaud
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Santé Publique. Epidémiologie et Sciences de l'Information Biomédicale
Date : Soutenance en 2015
Etablissement(s) : Sorbonne Paris Cité
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Pierre Louis de santé publique : épidémiologie et sciences de l'information biomédicale (Paris ; 2000-....)
Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université Paris Diderot - Paris 7 (1970-2019)

Résumé

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La méta-analyse en réseau permet d'évaluer toutes les comparaisons deux à deux possibles entre interventions même en absence de certains essais. Depuis les années 2000, l'utilisation des méta-analyses en réseau a considérablement augmenté. La méta-analyse en réseau est une méta-analyse, elle est probablement soumise aux mêmes types de biais et doit se réaliser dans le cadre rigoureux d'une revue systématique. Cependant, aucune étude ne s'était intéressée aux éléments essentiels de la réalisation d'une revue systématique dans les méta-analyses en réseau comme la recherche de la littérature, l'évaluation du risque de biais ou la présentation des résultats. Nous avons évalué si les méta-analyses en réseau suivent les recommandations essentielles à la conduite et la présentation des revues systématiques. Nous avons montré que certains éléments essentiels à la conduite et la présentation des revues systématiques ne sont pas rapportés. Notamment, les étapes concernant la recherche bibliographique, l'évaluation de la qualité méthodologique des essais inclus, le biais de publication sont mal rapportées. Nous avons évalué comment sont présentés les résultats dans les méta-analyses en réseau. Nous avons mis en évidence que la présentation des résultats dans les méta-analyses en réseau est très hétérogène. Les auteurs des méta-analyses en réseau ne présentent pas ou rapportent de manière inadéquate les éléments essentiels permettant d'évaluer l'ensemble des preuves disponibles (les interventions incluses, les comparaisons directes incluses, le nombre d'essais et de patients inclus dans chaque comparaison), les estimations deux à deux provenant des comparaisons directes, indirectes ou mixtes. Nos résultats montrent la nécessité de développer et de promouvoir des recommandations pour la conduite et la présentation de ce type d'étude, dans le but d'améliorer la transparence et la reproductibilité.