Méta-analyse

Définition

Synthèse quantitative des résultats de plusieurs études indépendantes portant sur la même question. Plus haut niveau de preuve dans la hiérarchie de l'EBM (si bien conduite). La revue systématique est la recherche exhaustive et critique de la littérature ; la méta-analyse en est la synthèse statistique.

Forest plot

Représentation graphique standard. Chaque étude = un carré (taille proportionnelle au poids/taille de l'échantillon) avec son IC (ligne horizontale).
Diamant (losange) en bas = effet combiné global. Sa largeur = IC de l'estimation combinée.
Ligne verticale de non-effet : OR=1 ou différence=0. Si le diamant ne touche pas cette ligne → effet significatif.
Modèle à effets fixes (hypothèse d'un effet unique) vs modèle à effets aléatoires (hétérogénéité entre études, plus conservateur).

Hétérogénéité

Variabilité des résultats entre études au-delà du hasard. Test Q de Cochran (Chi-2) et statistique I² : 0-25% faible, 25-50% modérée, 50-75% substantielle, >75% considérable. Si I² élevé → explorer les sources d'hétérogénéité (analyses en sous-groupes, méta-régression).

Biais de publication et funnel plot

Les études avec résultats positifs/significatifs sont plus publiées que les négatives. Funnel plot : taille de l'effet vs précision (1/SE). Symétrique si pas de biais. Asymétrie → suspicion de biais de publication. Tests formels : Egger, Begg.

Point clé concours : La qualité d'une méta-analyse dépend de la qualité des études incluses ("garbage in, garbage out"). PRISMA est le guide de reporting des revues systématiques. L'approche GRADE évalue la qualité des preuves (de très faible à élevée).