Contribution des études observationnelles dans la méta-analyse

Contribution of observational studies to meta-analyses.

• Auteur / Autrice : Chérifa Cheurfa
• Direction : Isabelle Boutron
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Épidémiologie clinique
• Date : Soutenance le 11/12/2023
• Etablissement(s) : Université 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 : Laboratoire : Centre de Recherche Epidémiologie et Statistique Sorbonne Paris Cité
• Jury : Président / Présidente : Marie-Pierre Bonnet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Franck Verdonk
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Étienne Audureau, Agnès Caille

Mots clés

Mots clés contrôlés

Étude d'observation

Recherche comparative sur l'efficacité

Revues systématiques

Méta-analyse

Mots clés libres

Méta-analyses

Revues systématique

Études observationnelles

Recherche comparative sur l'efficacité

Modèles hétérogènes

Meta-analyses

Systematic reviews

Observational studies

Comparative effectiveness research

Heterogeneous designs

Résumé

Introduction : Les revues systématiques et les méta-analyses sont des outils essentiels de la médecine fondée sur des données probantes, car ils fournissent des évaluations complètes et synthétiques des résultats de la recherche. Du fait de leur nature moins robuste, l¿inclusion de données observationnelles au sein de méta analyse soulèvent des interrogations et des challenges méthodologiques. Cette étude visait à évaluer les caractéristiques méthodologiques des revues systématiques et des méta-analyses qui intègrent à la fois des études observationnelles des essais contrôlés randomisés dans diverses disciplines médicales. Méthodes : Dans un premier travail, nous avons effectué une recherche sur Medline via PubMed a été effectuée pour identifier les revues systématiques et méta-analyses d'interventions, qui comprenaient des essais contrôlés randomisés et des études observationnelles, publiées dans 110 revues de 2015 à 2019. Nous avons extrait en double les caractéristiques générales et méthodologiques de ces revues systématiques et méta-analyses. Ces données correspondaient au type d'intervention étudiée, à la nature des résultats d'intérêt, la disponibilité d'un protocole, la présence d'une justification par les auteurs pour l'inclusion des études observationnelles, les critères d'éligibilité pour l'inclusion des études dans les revues systématiques/méta-analyses, les outils utilisés pour évaluer le risque de biais pour les différents modèles d'étude, le type d'estimations de l'effet (brutes ou ajustées) et la décision des auteurs concernant la synthèse des études observationnelles avec les essais contrôlés randomisés. Dans un deuxième travail, nous avons pris en compte la première méta-analyse présentée dans chaque article combinant les deux types de design au sein d¿une même méta analyse, et nous avons étudié les méthodes statistiques de synthèse utilisées dans ces méta-analyses. Nous avons évalué la nature des données extraites, le modèle de synthèse utilisé et la manière dont les facteurs de confusion ont été pris en compte, l'évaluation et l'exploration l¿hétérogénéité, la présence de la conception de l'étude comme source d'hétérogénéité et enfin le biais de publication. Résultats : Sur les 402 revues systématiques identifiées, seules 39% (n=160) rapportaient un protocole préétabli et 25% (n=102) justifiaient clairement l'inclusion de données observationnelles. L'évaluation du risque de biais a été réalisée dans 89 % (n=359) des revues, 74 % (n=266) d'entre elles évaluant à la fois les essais contrôlés randomisés et les OS. Toutefois, 50 % (n=180) ont utilisé différents outils d'évaluation. Les facteurs de confusion n'ont été signalés que dans 11 % des revues, et 22 % seulement ont précisé le type d'estimation de l'effet utilisé. Parmi les 385 revues systématiques effectuant une synthèse des données, seulement 33 % (n=132) ont regroupé les études observationnelles et les essais contrôlés randomisés dans la même méta-analyse. Dans notre second travail, nous montrons que les estimations de l'effet de l¿intervention étudiée à partir des études observationnelles (c'est-à-dire ajustées ou non ajustées) n'ont pas été précisées dans 82 % (n=108) des méta-analyses. Un modèle à effet commun à variance inverse a été utilisé dans 2 % (n=3) des méta-analyses, un modèle à effets aléatoires a été utilisé dans 55 % (n=73) et les deux modèles ont été utilisés dans 40 % (n=53). Le poids total moyen des études observationnelles dans les méta-analyses étudiées était de 57,3 % (écart-type, ±30,3 %). Seules 44 (33%) méta-analyses ont rapporté des résultats stratifiés par modèle d'étude. La conception de l'étude a été explorée comme source potentielle d'hétérogénéité dans 79 % des méta-analyses, et les facteurs de confusion n'ont été étudiés que dans 10 % (n=13). Le biais de publication a été évalué dans 70 % (n=92) des méta-analyses. Conclusion : Bien que l'inclusion d¿études observationnelles dans les revues systématiques et méta-analyses

Introduction: Systematic reviews and meta-analyses are crucial tools in evidence-based medicine, providing comprehensive assessments of research findings. Because of their more limited robustness, the inclusion of observational data in meta-analyses raises some concerns and methodological challenges. This study aimed to evaluate the methodological characteristics of systematic reviews and meta-analyses that incorporate both observational studies and randomized controlled trials across diverse medical disciplines.Methods: In a first work, we conducted a Medline search via PubMed was performed to identify systematic reviews and meta-analyses of interventions, which included randomized controlled trials and observational studies, published in 110 journals from 2015 to 2019. We extracted the general and methodological characteristics of these systematic reviews and meta-analyses in duplicate. These data corresponded to the type of intervention studied, the nature of the outcomes of interest, the availability of a protocol, the presence of a justification by the authors for the inclusion of observational studies, the eligibility criteria for the inclusion of studies in systematic reviews/meta-analyses, the tools used to assess the risk of bias for the different study designs, the type of effect estimates (crude or adjusted) and the authors' decision regarding the synthesis of observational studies with randomized controlled trials. In a second work, we considered the first meta-analysis presented in each article combining the two types of design within the same meta-analysis, and studied the statistical methods of synthesis used in these meta-analyses. We assessed the nature of the data extracted, the synthesis model used and how confounding factors were taken into account, the assessment and exploration of heterogeneity, the presence of study design as a source of heterogeneity and finally publication bias. We extracted the total weight of each design in the summary effect estimate and whether subgroup analysis by study design was performed. Results: Out of 402 identified systematic reviews, only 39% (n=160) reported a pre-established protocol, and 25% (n=102) clearly justified the inclusion of observational data. Risk of bias assessment was performed in 89% (n=359) of reviews, with 74% (n=266) evaluating both randomized controlled trials and OSs. However, 50% (n=180) used different tools for assessment. Confounding factors were reported in just 11% of reviews, and only 22% specified the type of effect estimates used. Among the 385 systematic reviews conducting data synthesis, merely 33% (n=132) pooled observational studies and randomized controlled trials s in the same meta-analysis. In our second work, we highlight that the the effects estimates recorded from OSs (i.e., adjusted or unadjusted) were not specified in 82% (n=108) of the meta-analyses. An inverse-variance common-effect model was used in 2% (n=3) of the meta-analyses, a random-effects model was used in 55% (n=73), and both models were used in 40% (n=53). The mean total weight of observational studies in the studied meta-analyses was 57.3% (standard deviation, ±30.3%). Only 44 (33%) meta-analyses reported results stratified by study design. Study design was explored as a potential source of heterogeneity in 79% of the meta-analyses, and confounding factors were investigated in only 10% (n=13). Publication bias was assessed in 70% (n=92) of the meta-analyses. Conclusion: While the inclusion of observational studies in systematic reviews and meta-analyses of interventions can provide valuable insights, this study reveals significant shortcomings in methodological reporting across various medical disciplines, including high-impact journals.