Afin d’éviter le coût, le temps et la complexité d’une étude clinique interventionnelle randomisée, les chercheurs ont développé d’autres méthodes pour analyser et tirer des conclusions sur l’effet d’un traitement. Les méta-analyses – dites études sur données secondaires – constituent une technique statistique visant à répondre à cette problématique.
Basées sur une recherche bibliographique approfondie, les méta-analyses regroupent des études cliniques similaires, publiées ou non publiées, et permettent d’évaluer l’effet d’un traitement d’une manière plus exhaustive qu’un simple résumé qualitatif.
Toutefois, ces dernières divisent bien souvent la communauté scientifique : d’un très haut niveau de preuve pour certains, elles ne présentent aucune fiabilité pour d’autres. La vérité est bien sûr entre deux et la robustesse d’une méta-analyse dépendra de sa construction et de la qualité des études sélectionnées. Il faut donc une rigueur méthodologique et statistique forte pour produire une méta-analyse robuste.

À l'issue de cette formation, vous serez en mesure de :

• Comprendre la méthodologie d’une méta-analyse ;
• Faire la distinction entre revue systématique et méta-analyse ;
• Identifier les principaux risques de biais ;
• Interpréter les résultats statistiques (forest plot, I², IC95 %, p-value) ;
• Évaluer la robustesse d’une méta-analyse classique et en réseau ;
• Extraire les messages clés à présenter à un professionnel de santé.