Apports de la méta-analyse
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ajustée
L’interprétation des essais d’un même domaine pris séparément conduit à des conclusions erronées que seule une prise en compte globale de l’ensemble des résultats disponibles par méta-analyse permet d’éviter.
Ces problèmes sont principalement de 3 types.
1
Mise
en avant du résultat favorable
L’énoncé suivant semble satisfaisant et apporter la preuve de l’efficacité du traitement considéré :
Dans un essai contrôlé contre placebo, randomisé, en double aveugle, de grande taille (regroupant 1000 patients) le traitement a réduit la mortalité de 19% de manière statistiquement significative (risque relatif 0.81, p<0.05). Cet essai correctement conçu et réalisé démontre ainsi l’efficacité du traitement sur la mortalité.
En fait la situation réelle est celle dépeinte par la figure suivante.
En réalité, 5 essais randomisés de bonne qualité ont été réalisés avec ce traitement. Ces essais sont tous non concluant à l’exception d’un essai l’essai n°1. C’est cet essai qui est mis en avant dans l’énoncé précédent, interprété indépendamment des autres résultats. Souvent d’ailleurs, il est possible de trouver des arguments post hoc pour disqualifier les résultats qui ne nous arrange pas, même si ces mêmes arguments auraient semblé futiles si le résultat de l’essai avait été satisfaisant.
La méta-analyse en faisant la liste exhaustive de tous les résultats à l’abri des biais disponibles évite cet écueil et permet de conclure qu’il n’y a pas de preuve de l’efficacité du traitement considéré (RR=0.96, p=0.27).
Il ya d’ailleurs une absence d’hétérogénéité montrant que le résultat de l’essai n°1 est une simple manifestation de l’erreur statistique alpha d’obtenir par hasard un résultat significatif. En répétant les essais (donc les tests) on répète les occasions de trouver par hasard un argument en faveur de l’effet du traitement. La méta-analyse corrige cette inflation du risque alpha.
2
Interprétation
limitée à la signification statistique
Dans l’énoncé suivant, 2 essais discordants sont interprétés de manière séparée :
Le traitement a été étudié dans 2 essais contrôlé contre placebo, randomisé, en double aveugle. Le premier mené en Europe de l’Est est concluant tandis que le second réalisé aux USA ne l’est pas. C’est 2 etudes montrent donc bien que l’effet du traitement n’est pas le même aux USA et en Europe de l’Est car les contextes de soins sont différents, avec un sous traitement en Europe de l’Est. Les patients étant sous traités, le nouveau traitement peut apporter un bénéfice tandis que chez des patients recevant déjà des traitements efficaces ce nouveau traitement ne présente pas d’intérêt.
En fait la situation réelle est la suivante :
En fait, l’interprétation proposée est erronée car elle se base uniquement sur la dignification statistique des résultats. De ce fait les 2 résultats semblent complètement opposés. En fait lorsque l’on regarde les estimations des tailles d’effet (les risques relatifs), le traitement a eu la même efficacité dans ces 2 essais. Simplement l’essai n° 1 est moins puissant et a donc obtenu un résultat non statistiquement significatif. Cela est évident sur le graphique de la méta-analyse et est confirmé par l’absence complète d’hétérogénéité statistique (p het=0.96).
3
Absence
de prise en compte de la puissance
Dans l’énoncé suivant 3 essais négatifs sont interprétés de manière séparée :
Trois essais contrôlés contre placebo, randomisés, en double aveugle ont été réalisés pour évaluer le même traitement. Ils ont tous non concluants et montrent donc que ce traitement n’est pas efficace.
En fait la situation réelle est la suivante :
Cette interprétation est erronée car elle ne prend pas en compte la puissance des essais. En fait chaque essai est insuffisamment puissant par lui-même pour mettre en évidence l’effet du traitement. La méta-analyse atteint un niveau de puissance permettant de mettre en évidence un effet statistiquement significatif. Les données disponibles ne permettent donc pas de considérer définitivement le traitement contre sans effet. Un nouvel essai de taille suffisante (déterminée à l’aide des résultats de la méta-analyse) est donc souhaitable pour démontrer l’efficacité.
Interprétation des essais cliniques pour la pratique
médicale
www.spc.univ-lyon1.fr/polycop
Faculté de Médecine Lyon - Laennec
Mis à jour : aout 2009