Une méta-analyse est essentiellement une étude sur des études. Il est utilisé pour obtenir un résultat intégré. En dautres termes, un chercheur passe en revue les études déjà publiées sur un sujet, puis analyse les différents résultats pour trouver des tendances générales à travers les études. Il peut être utilisé en psychologie, en médecine générale ou dans des études détaillées de maladies, daffections et de traitements particuliers.
Pourquoi la méta-analyse est-elle importante ?
Avec de nouvelles études du monde entier constamment publiées, la quantité de recherche médicale disponible est écrasante. Cela est vrai même pour le praticien le plus expérimenté.
Une méta-analyse est utile car il sagit dun examen conçu pour résumer des informations. Il suit quelques principes généraux dans cette méta-analyse :
- se fait systématiquement
- suit certains critères
- contient un pool de résultats
- repose sur une analyse quantitative
La revue fournit des conclusions et des tendances importantes qui influencent les recherches futures, les décisions des décideurs et la façon dont les patients reçoivent les soins.
Les principaux objectifs
Comme vous le savez maintenant, une méta-analyse est un résumé des résultats intégrés analysés pour leurs différences. Les autres objectifs de ce type dexamen clinique sont les suivants :
- Évaluer les effets dans différents sous-ensembles de participants.
- Créer de nouvelles hypothèses pour inspirer de futures études cliniques.
- Surmontez les limites des petits échantillons.
- Établir la signification statistique.
La méta-analyse "augmente" la taille de léchantillon
Lune des raisons pour lesquelles les méta-analyses sont si utiles est un problème trop courant dans de nombreuses études de recherche : la petite taille des échantillons.
Lutilisation dun échantillon de grande taille nécessite plus de ressources, y compris des fonds et du personnel, quun échantillon de petite taille. Lorsque les projets de recherche individuels nétudient pas un nombre important de sujets, il peut être difficile de tirer des conclusions fiables et valides.
Les méta-études aident à surmonter le problème des petites tailles déchantillons, car elles examinent plusieurs études dans le même domaine.
Établir limportance statistique
Les méta-analyses peuvent également aider à établir une signification statistique entre des études qui pourraient autrement sembler avoir des résultats contradictoires.
Lorsque vous prenez plusieurs études en considération à la fois, la signification statistique établie est beaucoup plus grande quavec une seule étude. Ceci est important car la signification statistique augmente la validité de toutes les différences observées. Cela augmente la fiabilité des informations.
Avantages
Les méta-analyses offrent de nombreux avantages par rapport aux études individuelles. Cela inclut une plus grande puissance statistique et une plus grande capacité dextrapolation à lensemble de la population. Ils sont également considérés comme fondés sur des preuves.
Désavantages
Bien quelle soit un outil de recherche puissant, la méta-analyse présente des inconvénients. Il peut être difficile et fastidieux de trouver toutes les études appropriées à examiner. Les méta-analyses nécessitent également des compétences et des techniques statistiques complexes.
Pourquoi la méta-analyse est controversée
Alors que les chercheurs reconnaissent que la méta-analyse est un outil efficace, la controverse réside dans la procédure utilisée par les examinateurs. Le respect des principes susmentionnés est essentiel pour tirer des conclusions valides et fiables.
Les experts avertissent que même des écarts mineurs par rapport au protocole peuvent produire des résultats biaisés et trompeurs. De plus, une fois terminées et évaluées par des pairs, certaines méta-analyses se sont révélées inappropriées et injustifiées.
Types de biais
Une méta-analyse biaisée peut produire des résultats trompeurs.
Les trois principaux types de biais sont :
- Biais de publication. Le problème ici est que les études "positives" sont plus susceptibles dêtre imprimées.
- Biais de recherche. La recherche détudes peut produire des résultats involontairement biaisés. Cela inclut lutilisation dun ensemble incomplet de mots-clés ou de stratégies variées pour rechercher des bases de données. De plus, le moteur de recherche utilisé peut être un facteur.
- Biais de séléction. Les chercheurs doivent définir clairement les critères de choix parmi la longue liste détudes potentielles à inclure dans la méta-analyse afin de garantir des résultats impartiaux.